광고 캠페인 분석기 - 무엇을 중단하고, 확대하고, 테스트할지 진단합니다 — Claude Skill

광고 캠페인 분석기

원시 캠페인 성과 데이터를 명확한 의사결정으로 바꿉니다. 이 스킬은 metric을 요약하는 데서 끝나지 않고, 문제를 진단하고, winner를 식별하고, 통계적 유의성을 확인하고, 다음에 정확히 무엇을 중단하고 확대하고 테스트해야 하는지 알려줍니다.

핵심 원칙: 대부분의 스타트업 founder는 광고 대시보드에서 ROAS 숫자를 보고 panic하거나 celebrate합니다. 이 스킬은 paid media specialist가 제공할 수준의 nuanced analysis를 제공합니다. 실제로 유의미한 것, noise인 것, 다음 1달러가 가야 할 곳을 구분합니다.

언제 사용할지

• "Google Ads 성과를 분석해줘"
• "어떤 광고를 꺼야 하나요?"
• "이 캠페인이 작동하고 있나요?"
• "광고 예산을 어디서 낭비하고 있나요?"
• "Meta Ads를 최적화해줘"

Phase 0: Intake

1. 캠페인 데이터 — 다음 중 하나:
   • Google Ads / Meta Ads Manager / LinkedIn Campaign Manager의 CSV export
   • 붙여넣은 성과 표
   • 대시보드 screenshot(데이터를 추출합니다)
2. 플랫폼 — Google / Meta / LinkedIn / All
3. 기간 — 어떤 date range를 포함하나요?
4. 월 예산 — 이 기간의 총 ad spend
5. 주요 목표 — 어떤 conversion을 최적화하나요? (Demos / Trials / Purchases / Leads)
6. 타깃 metric — target CPA 또는 ROAS가 있나요? (없으면 benchmark합니다)
7. 알려진 변경사항 — 이 기간에 creative, budget, targeting을 바꿨나요?

Phase 1: 데이터 수집과 정규화

허용되는 데이터 형식

모든 데이터를 표준 분석 형식으로 정규화합니다:

Phase 2: 성과 진단

2A: 캠페인 수준 health check

각 캠페인별:

2B: 예산 낭비 탐지

성과가 없거나 음수 수익을 만든 spend를 식별합니다:

2C: Winner 식별

실제로 작동하는 것을 찾습니다:

2D: 통계적 유의성 확인

A/B test(ad variants, audiences, landing pages)에 대해:

Test: [Variant A] vs [Variant B]
Metric: [Conv Rate / CTR / CPA]
Variant A: [X%] (n=[sample_size])
Variant B: [Y%] (n=[sample_size])
Confidence level: [X%]
Verdict: [Statistically significant / Not enough data / Too close to call]
Recommended action: [Pick winner / Continue test / Increase budget to reach significance]

최소 sample: CTR test는 variant당 100 click, CPA test는 variant당 30 conversion.

Phase 3: Funnel 분석

Click → Conversion Path

Impressions: [N] (100%)
     ↓ CTR: [X%]
Clicks: [N] ([X%] of impressions)
     ↓ Landing page → Conversion: [X%]
Conversions: [N] ([X%] of clicks)
     ↓ Conversion → Revenue: $[X] avg
Revenue: $[N]

Funnel drop-off 진단

Phase 4: 출력 형식

# 광고 캠페인 분석 — [Product/Client] — [DATE]

기간: [Date range]
총 spend: $[X]
플랫폼: [Google / Meta / LinkedIn]
주요 목표: [Conversions / Revenue / Leads]

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## 경영진 요약

[3-5 sentences: Overall performance verdict, biggest win, biggest problem, top recommendation]

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## 성과 대시보드

| Campaign | Spend | Impressions | Clicks | CTR | CPC | Conversions | CPA | ROAS | Verdict |
|----------|-------|------------|--------|-----|-----|-------------|-----|------|---------|
| [Name] | $[X] | [N] | [N] | [X%] | $[X] | [N] | $[X] | [X] | [Scale/Optimize/Pause] |

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## 예산 낭비 보고서

**총 예상 낭비: $[X] (total spend의 [X%])**

### 전환 0건 항목에 낭비: $[X]
[List of keywords/ads/audiences with spend but no conversions]

### 높은 CPA 항목에 낭비: $[X]
[List of items with CPA > 3x target]

### 권장 절감액: $[X]/month
[Specific items to pause]

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## 확대할 winner

### 상위 keyword/audience
| Item | CPA | Conv Rate | Current Spend | Recommended Spend |
|------|-----|----------|--------------|-------------------|

### 상위 광고
| Ad | CTR | Conv Rate | Why It Works |
|----|-----|----------|-------------|

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## A/B test 결과

### [Test Name]
- Variant A: [Metric] (n=[N])
- Variant B: [Metric] (n=[N])
- Confidence: [X%]
- **Verdict:** [Winner / Continue / Inconclusive]

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## 실행 계획

### 즉시(이번 주)
- [ ] **Pause:** [Specific items — keywords, ads, audiences]
- [ ] **Scale:** [Specific items — increase budget/bids]
- [ ] **Add negatives:** [Specific keywords from search terms]

### 이번 달
- [ ] **Test:** [New ad angles / audiences / landing pages]
- [ ] **Restructure:** [Ad groups that need splitting or merging]
- [ ] **Optimize:** [Bid strategy changes]

### 다음 달
- [ ] **Expand:** [New campaigns / channels to test]
- [ ] **Review:** [Run this analysis again]

clients/<client-name>/ads/campaign-analysis-[YYYY-MM-DD].md에 저장합니다.

비용

필요한 도구

• 외부 도구가 필요 없습니다. 순수 reasoning skill입니다
• 사용자가 campaign data를 CSV, 붙여넣기, screenshot으로 제공합니다

트리거 문구

• "광고 캠페인 성과를 분석해줘"
• "어떤 광고를 pause해야 하나요?"
• "광고 budget을 어디서 낭비하고 있나요?"
• "내 Google Ads 캠페인이 작동하고 있나요?"
• "Meta Ads spend를 최적화해줘"