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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant

跨推广对比并拆解广告投放表现

各推广的数据散落在不同的导出文件里,日期范围也不一致,因此说不清效果究竟在哪个环节变差。当前任务是跨推广分析广告投放表现,交付的拆解结果要基于统一的日期范围,写明每个比率的分母口径,并按影响程度排出优先级。

所属主题
广告效果分析
目标关键词
shopify ad analytics tool
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「shopify ad analytics tool」这一问题,所属方向为「广告效果分析」。

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. 计算点击率、单次点击成本、转化率与投放回报时把分母写在每个比率旁边,再结合体量横向比较各推广,并把导出未覆盖完整约定范围的推广单独搁置,而不是把它的数字放大来凑齐区间。
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。
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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。

01

步骤 1

按事先约定的同一个日期范围取出每个推广的消耗、曝光、点击、订单与收入,并完整保留来源导出中记录的推广命名、币种和投放状态。

02

步骤 2

计算点击率、单次点击成本、转化率与投放回报时把分母写在每个比率旁边,再结合体量横向比较各推广,并把导出未覆盖完整约定范围的推广单独搁置,而不是把它的数字放大来凑齐区间。

03

步骤 3

交付拆解结果时按各推广可撬动的影响程度排出优先级,再逐项对照来源导出核验,并确认各推广消耗之和等于同一区间内的账户消耗。

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。

导出只覆盖部分区间的推广怎么处理?

从排序比较中剔除,并单独列出它实际覆盖的区间,因为把部分区间放大到完整窗口等于凭空造出账户并未购买的数据。等它的导出覆盖了约定区间,就可以重新回到排序里。

为什么按影响程度排序而不是按最差的比率?

最差的比率常常出现在体量太小、根本撼不动账户结果的推广上,而大推广上的中度短板代价反而更高。排序时把每个比率与该推广在消耗和订单中的占比并列,排在第一位的才是真正值得动手的那一条。

如何确认这份拆解没有遗漏?

把各推广的消耗与订单分别加总,与同一区间内的账户合计核对,并把账户中存在、导出中缺失的推广列出来。合计对不上就说明某处漏了数据行或者重复计数。

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