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PitterLopesPitterLopes/google-ads-claude-plugin/skills/investigate-campaign/SKILL.md

investigate-campaign

Skill0 starsChanged 21 days agoMITView on GitHub

Investiga a causa de uma mudança de desempenho em uma campanha do Google Ads (queda de conversões, CPA subindo, gasto disparando, impressões sumindo) seguindo uma árvore de diagnóstico com dados. Use quando o usuário perguntar "o que aconteceu com a campanha X", "por que caiu" ou "por que está caro".

The file

We split this skill into the rules it gives an agent

1 rule. About 0 are common, 0 are distinctive, and 1 is very specific to this project.

  • ≈0

    Common · estimate

    Many files like this have a rule of this kind.

  • ≈0

    Distinctive · estimate

    This author's own choices. Worth a look.

  • 1

    Very specific

    Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.

  • Common
  • Distinctive
  • Very specific
  1. Very specific:

    Histórico de alterações: do período (GAQL change_event): cruze datas de mudanças com o dia da quebra.

    line 22

≈ “Common” is an estimate: at least 1 in 5 of the 350,495 skill files we read have a rule of the same kind, not the same words. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.

Keep what fits and drop the rest. Your version, ready for your agents.
Files
SKILL.md

Investigar campanha

Aplique account-conventions e a árvore de performance-analysis.

  1. Delimite: campanha, métrica que mudou, quando começou. Compare janela "depois" × "antes" de mesmo tamanho.
  2. Série diária (GAQL "série diária") — localize o dia da quebra. Mudança em degrau = evento (alteração, reprovação, rastreamento); mudança gradual = mercado/concorrência/sazonalidade.
  3. Rastreamento primeiro: as outras campanhas também perderam conversões no mesmo dia? Se sim, suspeite da tag e pare aqui recomendando checar a conversão.
  4. Decomponha (Custo = Impr × CTR × CPC; CPA = CPC ÷ Taxa conv.) e mostre qual fator explica a variação.
  5. Investigue o fator:
    • Impressões → IS perdida por orçamento/classificação, palavras-chave pausadas/reprovadas, negativas novas.
    • CTR → anúncios reprovados/alterados, posição, termos de pesquisa novos.
    • CPC → leilão (Insights de leilão), mudança de meta de lance.
    • Taxa de conversão → termos de pesquisa novos, dispositivo, landing page (leia a URL), horário.
  6. Histórico de alterações do período (GAQL change_event): cruze datas de mudanças com o dia da quebra.
  7. Conclusão: causa mais provável com evidência numérica e grau de confiança; causas descartadas e por quê; ações recomendadas em ordem de impacto. Nada é alterado sem "ok".

Se faltar dado para concluir, diga exatamente qual export/consulta resolveria.

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Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

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  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

Check your setup, free