Analyseur de campagnes publicitaires - sachez quoi couper, scaler et tester — Claude Skill
Une compétence Claude pour Claude Code par Gooseworks — exécuter /ad-campaign-analyzer dans Claude·Mis à jour le 6 juin 2026
Diagnostiquez la performance des campagnes publicitaires et produisez les actions à mener
- Accepte CSV, copier-coller ou captures d'écran depuis Google, Meta et LinkedIn
- Détecte le budget gaspillé, les éléments sans conversion et les outliers à CPA élevé
- Identifie les gagnants avec contrôles de taille d'échantillon et de significativité
- Diagnostique les pertes de entonnoir de l'impression au revenu
- Produit un plan d'action priorisé : mettre en pause, scaler, tester
Pour qui
Ce qu'il fait
Remplacez le staring de dashboards par un diagnostic : ce qui marche, ce qui gaspille le budget et quoi faire cette semaine.
Quand vous reprenez un compte publicitaire existant, obtenez un audit structuré avant de toucher une seule enchère.
Générez un résumé exécutif avec la recommandation principale avant la revue hebdomadaire de direction.
Fonctionnement
Prend en entrée CSV, copier-coller ou capture d'écran des données de campagne
Normalise les plateformes sur des métriques comparables
Lance le diagnostic : budget gaspillé, gagnants, significativité A/B, pertes de entonnoir
Score chaque campagne : scaler, optimiser ou mettre en pause
Produit un plan d'action priorisé avec éléments précis par horizon temporel
Métriques améliorées
Compatible avec
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Ajoutez -g à la fin pour le rendre disponible dans tous vos projets.
Démarrez Claude Code, puis tapez la commande :
Analyseur de campagnes publicitaires
Transformez des données brutes de performance de campagne en décisions claires. Ce skill ne résume pas seulement les métriques : il diagnostique les problèmes, identifie les gagnants, vérifie la significativité statistique et vous dit exactement quoi couper, scaler et tester ensuite.
Principe clé : la plupart des fondateurs regardent leur dashboard publicitaire, voient un ROAS et paniquent ou célèbrent. Ce skill donne l'analyse nuancée d'un spécialiste paid media : ce qui est réellement significatif, ce qui n'est que du bruit, et où investir le prochain euro.
Quand l'utiliser
- « Analyse mes performances Google Ads »
- « Quelles annonces dois-je couper ? »
- « Cette campagne fonctionne-t-elle ? »
- « Où est-ce que je gaspille mon budget publicitaire ? »
- « Optimise mes Meta Ads »
Phase 0 : collecte
- Données de campagne — une des options :
- Export CSV depuis Google Ads / Meta Ads Manager / LinkedIn Campaign Manager
- Tableau de performance collé
- Captures d'écran du dashboard, dont les données seront extraites
- Plateforme(s) — Google / Meta / LinkedIn / toutes
- Période — quelle plage de dates est couverte ?
- Budget mensuel — dépense publicitaire totale sur cette période
- Objectif principal — quelle conversion optimisez-vous ? démos / essais / achats / leads
- Métriques cibles — avez-vous un CPA ou ROAS cible ? sinon, un benchmark sera utilisé
- Changements connus — avez-vous modifié créa, budget ou ciblage pendant la période ?
Phase 1 : ingestion et normalisation des données
Formats de données acceptés
| Source | Colonnes clés attendues |
|---|---|
| Google Ads | Campaign, Ad Group, Keyword, Impressions, Clicks, CTR, CPC, Conversions, Conv Rate, Cost, Conv Value |
| Meta Ads | Campaign, Ad Set, Ad, Impressions, Reach, Clicks, CTR, CPC, Conversions, Cost Per Result, Amount Spent, ROAS |
| LinkedIn Ads | Campaign, Impressions, Clicks, CTR, CPC, Conversions, Cost, Leads |
Normalisez toutes les données dans un format d'analyse standard :
| Dimension | Impressions | Clics | CTR | CPC | Conversions | Taux conv. | CPA | Dépense | Revenu/Valeur |
|---|
Phase 2 : diagnostics de performance
2A : contrôle de santé au niveau campagne
Pour chaque campagne :
| Métrique | Valeur | Benchmark | Statut |
|---|---|---|---|
| CTR | [X%] | [moyenne secteur] | [Bon/Correct/Faible] |
| CPC | $[X] | [moyenne catégorie] | [Bon/Correct/Faible] |
| Taux conv. | [X%] | [Benchmark] | [Bon/Correct/Faible] |
| CPA | $[X] | [cible ou benchmark] | [Bon/Correct/Faible] |
| ROAS | [X] | [cible ou benchmark] | [Bon/Correct/Faible] |
| Part d'impressions | [X%] | [>60% idéal] | [Bon/Correct/Faible] |
2B : détection du budget gaspillé
Identifiez les dépenses qui n'ont produit aucun rendement ou un rendement négatif :
| Type de gaspillage | Signal | Action |
|---|---|---|
| Mots-clés/annonces sans conversion | Dépense > $[X] avec 0 conversion | Mettre en pause ou ajouter des négatifs |
| Outliers à CPA élevé | CPA > 3x la cible | Mettre en pause ou restructurer |
| Annonces à faible CTR | CTR < 50% de la moyenne campagne | Remplacer la créa |
| Fuite broad match | Rapport search terms avec clics non pertinents | Ajouter des mots-clés négatifs |
| Chevauchement d'audience | Même utilisateurs touchés par plusieurs campagnes | Exclure des audiences |
| Gaspillage horaire | Conversions concentrées à certaines heures alors que la dépense tourne 24/7 | Définir un calendrier de diffusion |
2C : identification des gagnants
Trouvez ce qui fonctionne vraiment :
| Type de gagnant | Signal | Action |
|---|---|---|
| Mots-clés les plus performants | CPA le plus bas, meilleur taux de conversion | Augmenter l'enchère, ajouter des variantes |
| Annonces gagnantes | Meilleure combinaison CTR + taux de conversion | Scaler la dépense, cloner pour d'autres groupes |
| Meilleures audiences | Segment au CPA le plus bas | Augmenter l'allocation budgétaire |
| Meilleurs horaires | Pics de conversion par heure/jour | Concentrer le budget |
2D : contrôle de significativité statistique
Pour tout test A/B : variantes d'annonces, audiences, landing pages :
Test : [Variante A] vs [Variante B]
Métrique : [Taux conv. / CTR / CPA]
Variante A : [X%] (n=[sample_size])
Variante B : [Y%] (n=[sample_size])
Niveau de confiance : [X%]
Verdict : [Statistiquement significatif / Pas assez de données / Trop proche pour trancher]
Action recommandée : [Choisir le gagnant / Continuer le test / Augmenter le budget pour atteindre la significativité]
Échantillon minimum : 100 clics par variante pour les tests CTR, 30 conversions par variante pour les tests CPA.
Phase 3 : analyse du entonnoir
Chemin clic -> conversion
Impressions : [N] (100%)
↓ CTR : [X%]
Clics : [N] ([X%] des impressions)
↓ Landing page -> Conversion : [X%]
Conversions : [N] ([X%] des clics)
↓ Conversion -> Revenu : $[X] moy.
Revenu : $[N]
Diagnostic des pertes de entonnoir
| Point de perte | Taux | Benchmark | Cause probable | Correction |
|---|---|---|---|---|
| Impression -> clic | [CTR%] | [Benchmark] | [Pertinence annonce / ciblage] | [Changement copy/ciblage] |
| Clic -> conversion | [Conv%] | [Benchmark] | [Landing page / offre / mismatch audience] | [Optimisation LP] |
| Conversion -> revenu | [Close%] | [Benchmark] | [Qualité lead / processus sales] | [Critères de qualification] |
Phase 4 : format de sortie
# Analyse de campagne publicitaire — [Produit/Client] — [DATE]
Période : [plage de dates]
Dépense totale : $[X]
Plateforme(s) : [Google / Meta / LinkedIn]
Objectif principal : [Conversions / Revenu / Leads]
---
## Résumé exécutif
[3-5 phrases : verdict global de performance, plus grande victoire, plus gros problème, recommandation principale]
---
## Dashboard de performance
| Campagne | Dépense | Impressions | Clics | CTR | CPC | Conversions | CPA | ROAS | Verdict |
|----------|-------|------------|--------|-----|-----|-------------|-----|------|---------|
| [Nom] | $[X] | [N] | [N] | [X%] | $[X] | [N] | $[X] | [X] | [Scaler/Optimiser/Pause] |
---
## Rapport de budget gaspillé
**Gaspillage total estimé : $[X] ([X%] de la dépense totale)**
### Gaspillé sur éléments sans conversion : $[X]
[Liste des mots-clés/annonces/audiences avec dépense mais sans conversions]
### Gaspillé sur éléments à CPA élevé : $[X]
[Liste des éléments avec CPA > 3x la cible]
### Économies recommandées : $[X]/mois
[Éléments précis à mettre en pause]
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## Gagnants à scaler
### Meilleurs mots-clés/audiences
| Élément | CPA | Taux conv. | Dépense actuelle | Dépense recommandée |
|------|-----|----------|--------------|-------------------|
### Meilleures annonces
| Annonce | CTR | Taux conv. | Pourquoi elle fonctionne |
|----|-----|----------|-------------|
---
## Résultats de tests A/B
### [Nom du test]
- Variante A : [Métrique] (n=[N])
- Variante B : [Métrique] (n=[N])
- Confiance : [X%]
- **Verdict :** [Gagnant / Continuer / Non concluant]
---
## Plan d'action
### Immédiat cette semaine
- [ ] **Mettre en pause :** [éléments précis — mots-clés, annonces, audiences]
- [ ] **Scaler :** [éléments précis — augmenter budget/enchères]
- [ ] **Ajouter des négatifs :** [mots-clés précis depuis les search terms]
### Ce mois-ci
- [ ] **Tester :** [nouveaux angles publicitaires / audiences / landing pages]
- [ ] **Restructurer :** [groupes d'annonces à diviser ou fusionner]
- [ ] **Optimiser :** [changements de stratégie d'enchère]
### Mois prochain
- [ ] **Étendre :** [nouvelles campagnes / nouveaux canaux à tester]
- [ ] **Revoir :** [relancer cette analyse]
Enregistrez dans clients/<client-name>/ads/campaign-analysis-[YYYY-MM-DD].md.
Coût
| Composant | Coût |
|---|---|
| Analyse des données | Gratuit (raisonnement LLM) |
| Calculs statistiques | Gratuit |
| Total | Gratuit |
Outils requis
- Aucun outil externe requis : skill de raisonnement pur
- L'utilisateur fournit les données de campagne en CSV, copier-coller ou capture d'écran
Phrases de déclenchement
- « Analyse la performance de ma campagne publicitaire »
- « Quelles annonces dois-je mettre en pause ? »
- « Où est-ce que je gaspille mon budget publicitaire ? »
- « Ma campagne Google Ads fonctionne-t-elle ? »
- « Optimise mes dépenses Meta Ads »