| name | marketing-meta-ads-analyzer |
| description | 메타 광고관리자에서 내려받은 엑셀(.xlsx) 보고서를 올리면 광고 성과를 진단하고, 무엇을 어떻게 손볼지 강도별(🟢보수 🟡중도 🔴적극)로 정리한 리포트를 만들어 드립니다.
다음과 같은 요청 시 사용하세요:
- "메타 광고 보고서 분석해줘"
- "ROAS가 왜 낮은지 봐줘"
- "지면별 성과 어떤지 봐줘, Audience Network 끊어야 하나"
- "연령대·성별로 분해해줘"
- "광고 소재가 노후화됐는지 봐줘"
- "예산이 적정한지, 광고비 누수 있는지 찾아줘"
- "이번 달이랑 지난 달 추세 비교해줘"
- "광고 보고서 엑셀 올릴게, 분석해줘"
퍼널·KPI·지면·연령·성별·누수까지 분석해 HTML·DOCX·PPTX·MD 중 원하는 형식으로 보고서를 만들고, 문서 텍스트는 moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize으로 다듬습니다.
[책임 경계] vs marketing-pixel-audit·marketing-landing-page-conversion-audit: 이 스킬=광고관리자 데이터 사후 분석, 저 스킬=픽셀 인프라 진단·랜딩 진단.
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| version | 1.1.1 |
메타 광고 보고서 분석기 (Meta Ads Analyzer)
개요
메타 광고관리자에서 추출한 .xlsx 보고서를 업로드받아, 상품 관여도와 운영 철학을 반영한 진단 결과와 강도별 액션 옵션을 제시하는 분석 도구.
핵심 차별점 5가지:
- 상품 관여도 반영 해석 — 저관여(식품/뷰티)와 고관여(교육/B2B)의 ROAS 기준·해석 방식이 다름
- 운영 철학별 권장안 — 자동 신뢰형(알고리즘 우선)과 적극 통제형(수동 조정 선호)으로 분기
- 강도별 액션 옵션 (🟢🟡🔴) — 단정적 명령 없이, 보수/중도/적극 3옵션 + 양면 해석 제공
- 가독성 우선 출력 — 7-Level 계층형 구조로 요약부터 시뮬레이션까지 단계적 공개
- 인구통계 차원 통합 분석 — 노출지면 × 연령 × 성별 4차원 교차 분석 지원
Attribution: Methodology adapted from agricidaniel/claude-ads v1.5.1 (MIT). 50-check audit matrix, weighted scoring, Quick Wins logic → 한국 시장 적용 (Korean market adaptation). 상세: 저장소 루트 NOTICE §1.3.
트리거
다음 발화 시 반드시 이 스킬을 호출합니다:
- "메타 광고 보고서 분석해줘", "광고 성과 진단해줘", "ROAS가 왜 낮은지 분석해줘"
- "지면별 성과 어떤지 봐줘", "Audience Network 끊어야 하나", "AN 지면 진단"
- "연령대별·성별로 분해해줘", "인구통계 분석 해줘", "페르소나별 효율 보고 싶어"
- "내 브랜드 광고 보고서 분석해줘", "광고 소재 노후화됐는지 봐줘", "소재 피로도 진단"
- "예산이 적정한지 봐줘", "광고비 낭비 찾아줘", "누수 광고 찾기"
- "캠페인 두 개 비교해줘", "이번 달 vs 지난 달 추세 봐줘", "다중 월 비교"
- "광고 보고서 올릴게요", "xlsx 분석해줘", "메타 광고관리자 데이터 분석"
워크플로우
[Step 1] 사용자 그룹 명시 선택 (인하우스 / 대행사 / 소규모)
↓
[Step 2] .xlsx 보고서 1~6개 업로드 + 사용자 입력 6종 확인
↓
[Step 3] 전처리 — 컬럼 자동 매핑 · 통합/분리 보고서 판단 · 정합성 검증 6종
↓
[Step 4] 5 자동 모드 판단 — 단일/통합/분리/다중월/다중캠페인 분기
↓
[Step 5] 9 분석 모듈 자동 실행 (인구통계 컬럼 유무에 따라 모듈 3·4 일부 분기)
↓
[Step 6] 7-Level 계층 출력 생성 (Level 1~6 필수, Level 7 선택)
↓
[Step 7] 강도별 액션 옵션 (🟢🟡🔴) 표준 템플릿으로 권장안 정리
↓
[Step 8] 선택 출력 형식 (HTML / DOCX / PPTX / MD) 생성
↓
[Step 9] DOCX/PPTX/MD → moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize 자동 체이닝
↓
[Step 10] 면책 문구 포함하여 최종 산출물 제공
사용자 그룹 입력 (명시)
첫 호출 시 반드시 명시 입력으로 3개 그룹 중 1개를 선택합니다 (자동 추정 X).
| 그룹 | 정의 | 핵심 니즈 |
|---|
| 🏢 인하우스 | 광고주 사내 마케터 | 정확성·일관성, 사내 보고 |
| 🤝 대행사 | 광고 대행사 AE | 효율성·시각화, 클라이언트 보고 |
| 👤 소규모 | 1인 운영자, 대표 | 친절함·실행성, 쉬운 해설 |
그룹별 출력 차별화 매트릭스 (분석 깊이·톤·액션 강조·용어 설명 수준 포함) → references/A.md
사용자 입력 6종
보고서 업로드 후 다음 6개 항목을 입력합니다:
| 항목 | 유형 | 선택지 |
|---|
| 상품 카테고리 | 필수 | 8 프리셋 (식품/음료 · 패션/뷰티 · 건강기능식품 · IT/디지털 · 가정용품 · 교육/지식 · 서비스/B2B · 기타) |
| 상품 단가 구간 | 필수 | 저가(약 3만원) · 중가(3-10만원) · 고가(10-30만원) · 프리미엄(30만원+) · 직접 입력 |
| 관여도 | 자동 추정+수동 변경 가능 | 카테고리·단가·목표 조합 기반 자동 추정 → 사용자가 저/중/고로 수동 변경 가능 |
| 캠페인 목표 | 필수 | 구매(Sales) · 리드 수집(Lead) · 트래픽(Traffic) · 인지도(Awareness) · 앱 설치 |
| 운영 기간 | 필수 | 신규(1개월 미만) · 초기(1-3개월) · 안정(3-12개월) · 장기(12개월 이상) |
| 운영 철학 | 필수 | 자동 신뢰형 · 적극 통제형 · 양쪽 모두 제시(기본값) |
입력 6종 상세 (카테고리 8 프리셋 기본 관여도 · 관여도 자동 추정 로직 · 운영 철학 출력 분기) → references/C.md
5 자동 모드 판단
업로드 파일 수·기간·차원을 분석해 5개 모드 중 하나를 자동 선택합니다:
파일 1개 + 노출지면만 → 단일 캠페인 진단 모드 (기본)
파일 1개 + 노출지면 + 인구통계 → 통합 분석 모드
파일 2개 + 같은 기간 + 다른 차원 → 분리 보고서 통합 모드
(노출지면 보고서 + 인구통계 보고서)
파일 2~6개 + 다른 기간 → 다중 월 비교 모드
(추세 분석 + 소재 라이프사이클 활성화)
파일 2~6개 + 같은 기간 + 다른 캠페인 → 다중 캠페인 일괄 모드
(대행사용)
그 외 → 사용자 확인 요청
5 모드 상세 분기 로직 + 모드별 활성화 분석 항목 → references/E.md
9 분석 모듈
보고서 업로드 시 다음 9개 모듈이 자동 실행됩니다:
| # | 모듈 | 핵심 산출 |
|---|
| 1 | 퍼널 분해 | 노출→클릭→구매 깔때기, 단계별 전환율, 관여도별 벤치마크 비교 |
| 2 | KPI 분해 | 절대값(지출·노출·클릭·구매·매출) + 효율 지표(CTR·CPC·CVR·ROAS·AOV·CPA) + 다중 월 추세·증감률 |
| 3 | 차원별 분해 (v1.1 확장) | 플랫폼·지면·소재·컨셉·연령·성별 단일 분해 + 4차원 교차 (광고×지면×연령×성별) |
| 4 | 범용 매트릭스 (v1.1 확장) | 사용자 선택 축 기반 등급 매트릭스 (S/A/B/C/D/F) |
| 5 | 누수·파레토 | 구매 0 지출 절대값·비중, 매출 80% 기여 조합 파레토 분석 |
| 6 | 소재 라이프사이클 | 광고명 패턴 기반 노후화 진단 (다중 월 데이터 시 활성화) |
| 7 | 학습 단계 진입 | 주 50건 전환 기준 달성 가능성 평가, 광고 세트 구조 권장 방향 |
| 8 | 예산 적정성 | 제품가 × 3 권장 일일 예산 대비 현재 적정성 (월 광고 예산 입력 시 활성화) |
| 9 | 시나리오 시뮬레이션 | 액션별 예상 매출·ROAS 변화 + 낙관/현실/비관 신뢰 구간 (선택) |
인구통계 컬럼(연령·성별) 부재 시 모듈 3·4의 인구통계 차원만 비활성화 — 나머지 분석은 정상 진행.
9 모듈 상세 명세 (D.1-D.9 직접 인용, 등급 기준·노후화 판정 공식 포함) → references/D.md
7-Level 출력 계층
모든 출력 형식은 다음 7단계 계층을 따릅니다:
Level 1: 한 줄 요약
Level 2: 핵심 발견 3가지 (카드형)
Level 3: KPI 대시보드 (차트)
Level 4: 영역별 진단 (지면·소재·연령·성별 등)
Level 5: 누수·기회 분석
Level 6: 강도별 액션 옵션 (🟢🟡🔴)
Level 7: 시뮬레이션 (선택)
Level 1-6: 모든 출력 형식 필수 / Level 7: 사용자 선택
강도별 액션 옵션 (🟢🟡🔴)
모든 권장안은 단정적 명령 없이 다음 표준 템플릿 5요소를 갖춥니다:
### [발견] {제목}
**사실**: {데이터로 확인된 내용}
**해석 (양면)**:
- A 입장 (자동 신뢰): {해석}
- B 입장 (적극 통제): {해석}
**권장 옵션**:
🟢 보수안: {액션} | {효과} | {리스크}
🟡 중도안: {액션} | {효과} | {리스크}
🔴 적극안: {액션} | {효과} | {리스크}
**의사결정 가이드**: 예산 규모·운영 기간·운영 철학별 권장
액션 권장안 표준 템플릿 전문 + 그룹별 톤 조정 예시 → references/F.md
4 출력 형식
| 형식 | 우선순위 | 주 활용 | 특징 |
|---|
| HTML | 1순위 | 즉시 확인·발표·시연 | React+Recharts 단일 파일, 인터랙티브 차트 |
| DOCX | 2순위 | 클라이언트·사내 보고 | 8섹션 구조, 표·차트 포함 |
| PPTX | 3순위 | 발표·강의 | 10-15 슬라이드 |
| MD | 보조 | 실무 체크 | 체크박스+우선순위, Notion·Slack 최적화 |
HTML 디자인 토큰 (moai-officer:doc-html-report 공용 팔레트 — SSOT):
| 토큰 | 헥스 | 용도 |
|---|
--ivory | #FAF9F5 | 페이지 배경 |
--paper | #FFFFFF | 카드·패널 배경 |
--slate | #141413 | 본문 텍스트 |
--clay | #D97757 | 강조·링크 |
--clay-d | #B85C3E | 고위험 표시 (🔴 적극안) |
--oat | #E3DACC | 보조 배경·차트 기본 막대 |
--olive | #788C5D | 긍정 신호 (🟢 보수안) |
--g300 | #D1CFC5 | 테두리·구분선 |
4 출력 형식 상세 명세 (HTML CSS 변수 전문 · DOCX 8섹션 · PPTX 슬라이드 구성 · MD 포맷) → references/G.md
표현 원칙 ✓/✗
| ✓ 권장 | ✗ 금지 |
|---|
| 사실 제시 → 양면 해석 → 강도별 선택지 (방향성 수준) | 단정적 명령 ("OFF하라") |
| 신호등 시스템 (🟢🟡🔴) | 메타 광고관리자 조작 단계 가이드 ("광고 세트 편집 → 노출 위치 → ...") |
| 지면·소재·인구통계별 개선 방향 제시 | 메타 UI 캡처·스크린샷 |
| 구체적 액션 권장 (예: "AN 지면 노출 OFF 검토") | 편향된 일반화 |
| 사용자 그룹별 톤 조정 | 검증 안 된 벤치마크 (출처 미명시) |
| 벤치마크 수치 인용 시 출처 명시 (공개 벤치마크 출처) | 운영 철학 강요 |
표현 수준 예시:
- ✓ "AN 지면 ROAS가 두 달 연속 0이므로 노출 OFF 검토 권장"
- ✗ "메타 광고관리자에서 광고 세트 편집 → 노출 위치 → 수동 선택 → Audience Network 체크 해제"
면책 문구
모든 출력물에 다음 문구를 포함합니다:
본 분석 결과는 데이터 기반 진단입니다.
최종 운영 의사결정은 사용자의 경험·맥락·전략에 따라 다를 수 있으며,
스킬은 정답이 아닌 의사결정 옵션을 제공합니다.
메타 광고관리자에서의 실제 적용 방법은 사용자가 직접 확인하시기 바랍니다.
면책 문구 전문 + 명시적 한계 목록 + 시간 예측 금지 예외 사항 → references/I.md
자동 체이닝
marketing-meta-ads-analyzer (보고서 분석)
↓ DOCX/PPTX/MD 텍스트 산출물
moai-coworker:ai-slop-reviewer (AI 슬롭 검수)
↓
moai-writer:korean-humanize (한국어 AI 티 제거)
↓ 인프라 문제 발견 시
moai-marketer:marketing-pixel-audit (픽셀·1st Party 데이터 인프라 진단)
↓ 랜딩 문제 발견 시
moai-marketer:marketing-landing-page-conversion-audit (랜딩 6섹션 전환율 진단)
HTML 대시보드는 React 컴포넌트+차트가 주 산출물이므로 moai-coworker:ai-slop-reviewer·moai-writer:korean-humanize 체이닝 대상에서 제외 (본문 카피·해석 텍스트만 해당).
페어 스킬 경계
| 페어 스킬 | 책임 | 본 스킬과의 경계 |
|---|
moai-marketer:marketing-pixel-audit | 메타 픽셀·인프라 진단 | 픽셀 설치·CAPI·Lookalike 씨앗 → moai-marketer:marketing-pixel-audit, 보고서 결과 분석 → 본 스킬 |
moai-marketer:marketing-landing-page-conversion-audit | 랜딩 6섹션 전환율 진단 | 광고 클릭 후 랜딩 UX → 페어, 광고 시스템 KPI(노출/클릭/구매/매출/ROAS) → 본 스킬 |
moai-marketer:marketing-campaign-planner | 캠페인 사전 기획 | 사전 기획(목표·타겟·소재 컨셉) → moai-marketer:marketing-campaign-planner, 집행 후 사후 진단·액션 → 본 스킬 |
(페어 분리 원칙)
참고 부록
출처
Methodology adapted from agricidaniel/claude-ads v1.5.1 (MIT).
