BB omnichannel-roi-monitor
Создает сводные данные о рентабельности инвестиций в омниканальный маркетинг для TikTok, Meta (Facebook/Instagram), Google (Ads/Shopping/YouTube, где применимо) и Email — связывает трафик и расходы с результатами конверсии, сравнивает вклад каналов с учетом ограничений атрибуции и предоставляет рекомендации по перераспределению бюджета и приоритетам. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает ROAS по нескольким каналам, маркетинговый микс, распределение бюджета, какая платформа "действительно приносит деньги", эффективность TikTok против Meta против Google против Email, инкрементальность или помощь в конверсии, окна атрибуции, упрощенные представления MMM или спрашивает, куда перенаправить расходы в следующем квартале — даже если он просто вставляет грязную электронную таблицу или говорит "мы тратим много на рекламу, но не знаем, кто выигрывает". Также срабатывает на "тепловых картах" каналов в стиле CMO, смешанных представлениях MER/ACOS или при согласовании данных платформ с Shopify/GA4. НЕ используйте для запросов на создание чистого креативного сценария без метрик, углубленного анализа одного канала без сравнения с другими каналами, если только пользователь не запрашивает этот канал в контексте микса, или для сертифицированного финансового аудита.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build omnichannel marketing ROI views across TikTok, Meta (Facebook/In…»
Build omnichannel marketing ROI views across TikTok, Meta (Facebook/Instagram), Google (Ads/Shopping/YouTube as applicable), and Email—connect traffic and spend to conversion outcomes, compare channel contribution with honest attribution limits, and produce budget reallocation and next-focus recommendations. Use this skill whenever the user mentions multi-channel ROAS, marketing mix, budget split, which platform "actually makes money," TikTok vs Meta vs Google vs email performance, incrementality or assisted conversions, attribution windows, MMM-lite views, or asks where to shift spend next quarter—even if they only paste a messy spreadsheet or say "we're bleeding on ads but don't know who wins." Also trigger on CMO-style "heat maps" of channels, MER/ACOS blended views, or reconciling platform-reported numbers with Shopify/GA4. Do NOT use for pure creative script requests with no metrics, single-channel deep dives with no cross-channel comparison unless the user asks for that channel in a mix context, or certified financial audit sign-off.
Создает сводные данные о рентабельности инвестиций в омниканальный маркетинг для TikTok, Meta (Facebook/Instagram), Google (Ads/Shopping/YouTube, где…
Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1055 символов, лимит 1024
Процессный рейтинг: все десять параметров 78/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1007 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +3Длина description 1055: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.