Meta 自查：几条能丢给模型的提示词
当 AI 可以直接读取或对照你的广告账户数据，你不必再只依赖代理商周报里的「数字陈列」——你可以用自然语言先拿到一轮可验证的假设，再由团队或服务商落地执行。
一、你是不是也看不懂「为什么这周 ROAS 掉了」？
许多品牌每周会收到整齐的 ROAS、CPA、CTR、CVR、花费、订单数与素材表。但常见问题往往是：预算有没有被浪费？素材是否跑疲？广告带来的用户长期是否复购？若只有「在优化了」「素材有点疲劳」之类笼统反馈，品牌方很难独立验证——因为数据与拆解权往往在服务商一侧。
行业趋势是：Meta 等平台在探索通过 AI 工具连接器等方式，让品牌方或专业人士用受控授权访问账户数据，用对话完成分析甚至操作（实际操作须遵守平台规则，并建议先行只读审计）。
二、过去为什么「看不懂账户」？
不是你不专业，而是层级太深：Campaign、广告组、创意、受众、地区、落地页……问题可能藏在任一层。要定位根因，需要会后台 + 懂关联 + 有时间拆。传统上品牌要么完全信任代理结论，要么再加一层「盯盘」人力。现在多了一条路径：让 AI 先做第一轮翻译与审计草稿。
三、三个典型使用场景
场景 1：ROAS 下滑，先问清「可能前因」
用自然语言要求模型按 Campaign、广告组、素材、国家、版位、预算、频次、CTR、CVR 等维度给出最有可能的前三类原因。得到草稿后，你可以拿着结论去问服务商：是否观测到一致的现象、他们的对策与时间线是什么。
请分析过去 7 天 Meta Ads ROAS 下滑的原因。按 Campaign、Ad Set、素材、国家、投放位置、预算变化、频次、CTR、CVR 维度拆解，列出最可能的前三个原因。
场景 2：「素材疲劳」要有证据
先让模型基于花费、ROAS、CTR 趋势、频次等规则，输出需要暂停、降预算、继续测或重剪的素材清单，再要求服务商逐项对齐依据。
请审计过去 14 天所有素材的表现。找出：花费高于账户均值但 ROAS 低于均值的素材；CTR 连续下降的素材；频次过高且转化率下降的素材。并给出每个素材的建议：暂停、降预算、继续测试，还是重新剪辑。
场景 3：和 Klaviyo 等工具交叉，看「用户质量」
ROAS 好看不等于增长健康。把首购表现与邮件/复购/LTV 信号结合，才能识别「短期好看、长期拖累」的流量。
请结合 Meta Ads 与 Klaviyo 数据，分析过去 30 天不同 Campaign 带来的用户质量。输出维度包括：首购 ROAS、新客数量、进入 Welcome Flow 的比例、邮件打开率和点击率、7/14/30 天复购率、退订率。并标注哪些 Campaign 的用户值得继续投放，哪些应该降低预算。
四、权限建议：从「只读」开始
AI 接入一般有只读分析与含操作执行两类能力。建议先只读：用对话生成诊断与建议，真实改账户仍由人工或经你书面确认后执行。好处是你逐步建立独立判断，又能用模型输出核对服务商结论是否一致——目标不是对抗，而是提高协作质量。
五、可直接复制的 8 条诊断 Prompt
以下每条均可复制到支持长文本的 AI 工具中使用（输出质量取决于你是否提供足够上下文/脱敏数据/连接器能力）。
Prompt 1：账户整体健康度总览（点击折叠/展开）
请分析过去 7 天 Meta Ads 账户的整体表现。 按 Campaign 维度输出：总花费、总收入、ROAS、CPA、CPM、CTR、CVR、频次、触达人数、展示次数。 完成后请做以下判断： 哪些 Campaign 的 ROAS 高于账户均值，哪些低于均值超过 30%？ 哪些 Campaign 的 CPM 异常偏高，可能存在竞价或受众问题？ 整体账户的花费分布是否合理，有没有某个 Campaign 占用了过多预算但回报不匹配？ 账户整体频次是否过高，是否存在受众疲劳的风险？ 请在最后给出一个 1-10 分的账户健康度评分，并说明扣分原因。
Prompt 2：ROAS 下滑根因诊断（点击折叠/展开）
请对比过去 7 天与前 7 天的 Meta Ads 数据，找出 ROAS 下滑的根本原因。 请按以下维度逐一拆解： Campaign 层：哪些 Campaign 的 ROAS 下滑最明显？下滑幅度是多少？ Ad Set 层：是受众覆盖缩小、竞价成本上升，还是转化率下降？ Creative 层：哪些素材的 CTR 或 CVR 出现明显下滑？ 地区层：是否某个国家或地区的表现拉低了整体 ROAS？ 时段层：是否存在某个时间段花费集中但转化率偏低？ 预算层：是否有 Campaign 或 Ad Set 近期预算调整，影响了系统学习期？ 落地页层：是否有迹象显示点击率正常但购买转化率下降，可能是落地页问题？ 请列出最可能的前三个原因，并说明每个原因的数据依据。最后给出针对每个原因的具体优化建议。
Prompt 3：预算浪费诊断（点击折叠/展开）
请分析过去 14 天 Meta Ads 的预算使用效率，找出存在浪费的环节。 具体请检查： 花费超过账户日均预算 20% 但 ROAS 低于账户均值 30% 以上的 Campaign 或 Ad Set； 处于学习阶段但花费已超过建议阈值却仍未退出学习期的广告组； 重叠受众严重的广告组，导致内部竞价抬高 CPM； 投放时段与转化高峰不匹配，导致低效时段花费过多； 已经表现持续低迷超过 7 天但仍在消耗预算的广告组或素材； Advantage+ 自动分配预算中，是否存在某个子 Campaign 持续吃掉预算但没有对应产出？ 请按"立即暂停 / 降低预算 / 调整策略后继续 / 观察 3 天再决定"四类，给出每个问题的处理建议，并估算每项优化可能节省的预算比例。
Prompt 4：素材疲劳深度审计（点击折叠/展开）
请对过去 21 天所有 Meta Ads 素材做疲劳程度审计。 请按以下标准判断每条素材的状态： CTR 趋势：过去 21 天 CTR 是否持续下降？下降幅度是多少？ 频次变化：频次是否超过 5？超过后转化率是否同步下降？ CVR 趋势：点击量稳定但购买转化率是否在下滑？ CPA 趋势：CPA 是否在持续攀升，超过目标 CPA 的幅度是多少？ 花费与产出比：花费是否持续增加但 ROAS 在下降？ 完成审计后，请将所有素材分为四类： 立即暂停：疲劳信号明显，继续投放只会浪费预算； 降低预算观察：有疲劳迹象但还未完全失效，可以小预算维持； 优化后重新测试：核心创意方向有潜力，建议修改钩子、画面或文案后重测； 仍有潜力放量：数据健康，可以考虑增加预算或扩大受众。 请同时指出：目前账户中是否存在创意多样性不足的问题，比如同类型素材占比过高？
Prompt 5：受众健康度诊断（点击折叠/展开）
请分析过去 14 天 Meta Ads 各广告组的受众表现，评估受众策略是否存在问题。 请检查以下几个方面： 自定义受众的覆盖率是否在下降？是否需要扩展受众规模？ 相似受众（Lookalike）的表现是否持续稳定，还是出现明显衰退？ 兴趣定向受众与宽泛定向受众相比，哪个转化效率更高？ 不同广告组之间是否存在受众重叠超过 30% 的情况，导致内部竞争？ 再营销受众的频次是否过高，是否对现有客户造成了过度打扰？ 是否有高价值用户群体（高 LTV、高复购率客户）尚未被单独建立受众进行针对性投放？ 请给出当前受众策略的整体评估，并列出 3 个可以优先尝试的受众优化方向。
Prompt 6：Pixel 与转化信号质量诊断（点击折叠/展开）
请全面检查当前 Meta Ads 账户的 Pixel 和转化 API（CAPI）信号质量，评估数据追踪是否存在问题。 请重点检查： Pixel 触发的各类事件（ViewContent、AddToCart、InitiateCheckout、Purchase）是否数据完整，有无明显的事件丢失或重复计算？ CAPI 与 Pixel 的事件匹配分数（Event Match Quality）是否达到 6 分以上？如果偏低，可能的原因是什么？ 是否存在 Pixel 和 CAPI 重复上报导致转化数量虚高？ 各转化事件之间的漏斗比例是否合理？比如 AddToCart 到 Purchase 的转化率是否在正常范围内？ 是否存在某些流量来源的信号质量明显低于其他来源？ 离线转化数据是否有接入？如果没有，是否有机会补充？ 请按"严重影响优化效果 / 中等影响需要修复 / 轻微问题可以优化 / 暂无问题"四个级别给出诊断结论，并列出修复优先级和具体修复建议。
Prompt 7：Meta Ads × Klaviyo 用户质量交叉分析（点击折叠/展开）
请结合 Meta Ads 与 Klaviyo 数据，分析过去 30 天不同 Campaign 带来的用户质量，评估广告流量的长期价值。 请按每个 Campaign 输出以下数据： 广告端：首购 ROAS、新客数量、新客占比、CPA； Klaviyo 端：进入 Welcome Flow 的用户比例、Welcome Flow 邮件打开率和点击率； 复购指标：7 天、14 天、30 天复购率； 用户质量信号：邮件退订率、投诉率、无效邮箱比例； LTV 估算：基于复购率和客单价，估算 90 天预期 LTV。 完成后请做以下判断： 哪些 Campaign 的首购 ROAS 一般，但用户后续 LTV 高，值得加大投入？ 哪些 Campaign 的首购 ROAS 好看，但用户后续沉默，实际价值被高估？ 哪些流量来源的用户邮件质量差，可能正在污染 Klaviyo 的发送信誉？ 基于用户长期价值，当前的预算分配是否需要调整？ 请给出一份按用户 LTV 排序的 Campaign 价值排名，并说明预算重新分配的建议方向。
Prompt 8：大促前全账户检查清单（点击折叠/展开）
距离大促还有 7 天，请对 Meta Ads 账户做一次全面的大促前检查，确保账户状态最优。 请按以下模块逐一检查： 预算模块 当前预算设置是否已经为大促期间的流量高峰做好准备？ Campaign 预算与广告组预算的分配是否合理？ 是否有需要在大促开始前退出学习期的广告组？ 素材模块 大促专属素材是否已经通过审核？ 是否有足够数量的备用素材应对大促期间的素材疲劳？ 主力素材的当前频次和 CTR 是否健康，能否撑过大促周期？ 受众模块 再营销受众名单是否已更新，覆盖近期访客和加购未购用户？ 高价值老客受众是否已排除，避免重复转化影响 ROAS？ 相似受众是否基于最新的购买数据重新生成？ 信号模块 Pixel 和 CAPI 是否运行正常，大促期间的转化信号能否准确回传？ 落地页是否已针对大促流量做好速度和转化优化？ 风险模块 是否有 Campaign 或广告组处于不稳定状态，需要在大促前修复？ 账户是否存在付款问题或政策风险，可能导致大促期间广告投放中断？ 请给出一份大促前 7 天的每日行动清单，标注每个动作的优先级：必须完成 / 建议完成 / 有时间再做。
六、评估代运营是否值得续约：8 个问题
- 报告里有没有诊断结论，还是只有数字汇总？
- ROAS 下滑时，能否在合理时间内给出具体原因而非「在排查」？
- 说素材疲劳时，能否指明是哪几条、依据是什么？
- 是否主动检查过 Pixel / CAPI 信号质量？
- 是否把广告数据与 Shopify、Klaviyo 等数据源做过打通分析？
- 能否说明某 Campaign 带来的用户 30 天复购等指标？
- 优化建议是否解释逻辑与预期？
- 对方是对广告指标负责，还是对业务增长负责？
本质上只有一个问题：对方是在「管广告」，还是在「做增长」——二者并不相同。
七、小结
当品牌能独立拿到第一轮结构化诊断，你和代理商的对话会更容易对齐事实与优先级；好的服务商在你更懂数据之后，反而能聚焦在策略、创意与执行上。
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