01
步骤 1
汇总各广告分周期的成效数据、既定目标及其代表指标、生效中的支出上限、已说明的转化延迟，以及每条广告的上线时间与变更历史，使学习期可以被看见。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
明确效果不佳的广告何时应当暂停
广告凭感觉被关停，没有任何书面规则把真实疲软与学习期、延迟转化区分开来。当前任务是界定效果不佳的广告在什么条件下暂停，交付带预算护栏的优化方案，并让每条拟暂停的广告都对应一个固定的证据窗口。
所属主题
广告优化与预算管理
目标关键词
automatically pause underperforming ads
可复制 AI 提示词
直接用在 Spark 工作流里的提示词
先替换所有 [方括号] 占位内容，再补充你真实的店铺数据和限制条件，最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
ai-prompt.txt
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「automatically pause underperforming ads」这一问题，所属方向为「广告优化与预算管理」。
店铺背景：[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围：[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据：[填写已有资料]
请按以下方式工作：
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据，并标记缺失项。
2. 在固定证据窗口内评判每条广告，窗口从它最后一次结构性改动起算，并要求同时满足商家设定的最低消耗或点击量与没有仍处在延迟期内的转化，只有当整段窗口都未达成目标指标时才提出暂停。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据；没有证据时请明确写“待确认”，不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作，在我明确授权且工具已连接前，仅输出草案或操作步骤；完成操作后再报告已验证的结果。解决步骤
推荐的解决流程
按输入、判断、交付三个阶段拆开执行，先保证每一步的输出，再进入下一步。
02
步骤 2
在固定证据窗口内评判每条广告，窗口从它最后一次结构性改动起算，并要求同时满足商家设定的最低消耗或点击量与没有仍处在延迟期内的转化，只有当整段窗口都未达成目标指标时才提出暂停。
03
步骤 3
交付带预算护栏的优化方案，在决策未定前用护栏限制消耗，并列出每条拟暂停广告的窗口、数据与理由，再逐条对照广告级导出核验，并报告哪些广告仍处于学习期。
常见问题
执行这个场景时最常见的疑问
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入，让团队在真正动手之前先把前提对齐。
证据窗口从什么时候开始算？
从该广告最后一次结构性改动开始算，因为更换素材或受众等于换了一条广告，之前的结果已不再描述它；从上线时间起算通常会把两条不同的广告混成同一个结论。
怎么避免把还在学习期的广告暂停掉？
先跑窗口和最低样本量要求，处于学习期内的广告报为待定而不是暂停，因为早期投放的结果尚未稳定下来。
结论未定之前应该用什么护栏？
用支出上限把该广告压在低消耗水平，既能继续积累证据又能控制风险，这比让它满额投放更稳，也比直接暂停、把广告从记录中彻底移除更稳妥。
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