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先把跨平台广告表现拉到同一个操作视图
先统一看 ROAS、Spend、Conversions 等关键指标,再决定哪些广告该继续给钱,哪些应该马上停。
用 Spark 把低 ROAS、无转化和高表现 Campaign 放到同一个操作视图里,让“暂停低效广告、提高赢家预算、重新分配花费”变成稳定的日常动作,而不是临时救火。
如果你现在遇到的问题更接近「低效广告还在持续烧钱;强广告和弱广告的预算分配不够快」,那这条工作流就是在把零散信号整理成一个可重复执行的流程。它会沿着 先把跨平台广告表现拉到同一个操作视图 -> 标出弱广告和强广告 -> 把预算调整变成稳定流程 这样的顺序推进,避免不同成员各自用不同方法处理同一问题。
执行完成后,团队通常会拿到 预算操作队列、有规则依据的预算判断 等可直接复用的交付物,并最终帮助业务实现 减少预算继续烧在低效广告上的时间、让高表现广告更快获得预算支持、让多平台预算操作更一致。
看这个场景如何从输入、判断到执行,最后把结果推进到可落地的目标。
先统一看 ROAS、Spend、Conversions 等关键指标,再决定哪些广告该继续给钱,哪些应该马上停。
按照低 ROAS、无转化或高表现规则,把真正值得处理的对象筛出来。
不要每次都临时判断,而是把暂停、恢复、加预算和重分配变成可以重复执行的投放节奏。
面向 Shopify 商家的 AI Agent,将目标拆解为计划,并通过已连接的数据和工具执行支持的店铺任务。
明确任务目标,使用已连接的店铺数据执行支持的步骤并检查结果。
页面可以先从识别、建议和导出流程开始成立。后续即使再接入直接动作,这个 use case 的核心也还是“商家如何更快保护预算效率”。
原生规则当然有帮助,但商家真正难的是跨平台对齐预算逻辑、结合 Shopify 营收语境做判断,以及知道下一步该把钱转去哪里。