Ads Performance Analytics

Lire honnêtement les tableaux de bord des médias payants : attribution, réconciliation, incrémentalité

par rampstackco · rampstackco/claude-skills

Testé · Fonctionne ★ 9.2/10

Ads Performance Analytics — Lire honnêtement les tableaux de bord des médias payants : attribution, réconciliation, incrémentalité

Ce que fait

Compétence méthodologique pour lire les tableaux de bord des médias payants et réconcilier les métriques rapportées par la plateforme avec la vérité de l'entrepôt de données. Couvre les modèles d'attribution, les pièges des conversions view-through/modélisées, le double comptage multi-plateforme, l'horizon ROAS-vs-LTV, l'analyse de cohorte, le bruit statistique, et les tests d'incrémentalité/geo-holdout. Se déclenche lors de la décision de scaler/maintenir/arrêter une campagne basée sur les métriques de la plateforme, de la réconciliation des rapports de plateforme avec les données de revenus, ou de l'évaluation des rapports d'agence.

Rapport de test

SKILL.md récupéré de dist/pi/.agents/skills/ads-performance-analytics/; le frontmatter est parsé avec name+description; 4 des 7 fichiers de référence vérifiés (attribution-model-comparison, platform-reporting-quirks, common-interpretation-failures, dashboard-reconciliation-patterns) tous HTTP 200 avec un contenu réel. Pas de failles de sécurité. Clonage+copie dans un HOME temporaire a placé SKILL.md et les références à la bonne cible. Pour la sortie, j'ai construit une tâche de réconciliation Q3 (Google/Meta/LinkedIn ont rapporté 1 600 conversions, entrepôt 950). La base a calculé un CAC mixte de 62,50 $ à partir des conversions de plateforme additionnées et a recommandé de SCALER la campagne de retargeting Meta avec un ROAS de 3,5x ; la compétence a utilisé le dénominateur de l'entrepôt (950) pour un CAC mixte de 105 $, a signalé que le retargeting est généralement incrémental à 20-40 %, et a recommandé de MAINTENIR + d'exécuter un geo-holdout avant de scaler — une décision inversée et mieux fondée.

Testé le: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone --depth 1 https://github.com/rampstackco/claude-skills.git /tmp/ads-performance-analytics-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/ads-performance-analytics-src/dist/pi/.agents/skills/ads-performance-analytics ~/.claude/skills/ads-performance-analytics
# Pure-knowledge skill: no scripts, deps, or API keys. SKILL.md + 7 reference .md files.
# Verified: lands at ~/.claude/skills/ads-performance-analytics/SKILL.md

Commandes et exemples de prompts

/ads-performance-analyticsLire honnêtement les tableaux de bord des médias payants : attribution, réconciliation, incrémentalité

Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :

Reconcile our ROAS numbers across platforms
Explain this attribution discrepancy in our dashboard
Set up an incrementality test for this campaign

Rapport complet →