學習在 Codex CLI 安裝 Claude Ads 技能包，打造 Google Ads、Meta Ads 跨渠道自動稽核與策略副駕駛。含安裝步驟、核心提示詞、資料規範、權限治理與落地路線圖。
核心結論
若目標是讓 Codex 成為 PPC / Growth 團隊的「廣告分析與策略副駕駛」，建議採取以下組合：
- 主技能包：以 Claude Ads 為核心，涵蓋 Google、Meta 與跨渠道稽核、預算、素材、追蹤、歸因及報告。
- 技術補強：接入 Google 官方 google/skills 或 Google Advertising 官方 skills，處理 Google Ads API、Measurement、OAuth 與產品整合。
- 即時資料層：透過 MCP 或自建 API tools 讀取即時數據；Skill 本身是工作流程與專業判斷規格，不是平台帳戶連線器。
- 安全邊界：對「出價、預算調整、建立或發佈 Campaign」保留人工審批，先採 read-only 與產生 change plan 模式。
什麼是 Claude Ads
Claude Ads 是 MIT 授權、local-first 的付費媒體稽核與優化 skill。它將廣告工作拆解為：
- 1 個主 orchestrator
- 22 個 sub-skills
- 10 個專責 agents
- 產業模板、參考資料與測試框架
採按需載入機制，避免每次對話塞入完整上下文。核心定位為 輸入平台匯出資料、截圖或貼上指標 → 輸出 Health Score、問題優先級、行動計畫、策略、素材建議與 PDF 報告；預設不會自行登入或修改廣告帳戶。
需求吻合度一覽
| 需求 | Claude Ads 現況 | 實務判斷 |
|---|---|---|
| Google Ads | 80 項已驗證檢查，涵蓋 Search、PMax、AI Max、Demand Gen、YouTube、CTV | 適合帳戶健康檢查、Search Terms、出價與結構檢討 |
| Meta Ads | 50 項已驗證檢查，涵蓋 Pixel/CAPI、受眾、帳戶結構、素材多樣性 | 適合素材疲勞、追蹤完整性與預算配置診斷 |
| Performance Marketing | 支援 CPA、ROAS、CPL、break-even、LTV:CAC、預算預測、A/B test、歸因檢查 | 符合成效行銷日常分析需求 |
| 跨渠道 | 支援 YouTube、LinkedIn、TikTok、Microsoft、Apple、Amazon Ads | 適合 agency 或多渠道 in-house 團隊 |
| Codex 相容 | 安裝腳本支援 --target=codex，部署至 ~/.codex/skills 與 ~/.codex/agents |
可用，但屬 experimental，需自行驗收 routing 與命令行為 |
| 即時資料 | 預設使用手動匯出、截圖或貼上資料 | 必須另接 MCP/API 才能成為完整營運 agent |
| 自動下廣告 | 專案定位為 audit 與 strategy，建立/編輯/發佈仍在平台手動完成 | 建議維持此安全邊界 |
Codex 安裝方式
建議：不要直接
curl | bash。先 clone、檢查版本與腳本內容，再安裝；方便後續 fork 與客製化檢查規則。
macOS / Linux
git clone https://github.com/AgriciDaniel/claude-ads.git
cd claude-ads
# 建議先檢查 install.sh、skills/、agents/ 與 requirements.txt
bash install.sh --target=codex
Windows PowerShell
git clone https://github.com/AgriciDaniel/claude-ads.git
cd claude-ads
.\install.ps1 -Target codex
安裝後驗收：重新啟動 Codex，確認 skills 是否被偵測。OpenAI Codex skills catalog 說明，Skills 為可被 agent 發現與使用的 instructions、scripts、resources 資料夾，安裝後須重啟 Codex 才會載入。
注意：README 明確標示只有 Claude Code 完成端到端驗證，Codex 等其他 host 屬 experimental，可能在 skill discovery 或 sub-skill routing 上有差異。
最值得先跑的核心工作流
Google Ads 深度稽核
請以 ads-google skill 進行 Google Ads 深度稽核。
資料期間：最近 30 天，並與前 30 天比較。
商業模式：B2B SaaS
月廣告預算：US$20,000
主要 KPI：Demo CPL、SQL CPA、Pipeline ROAS
優先檢查：
1. Conversion action 與 enhanced conversions
2. Search terms waste 與 negative keywords
3. PMax / AI Max 流量品質
4. Brand vs non-brand 的預算與 CPA
5. Campaign budget pacing
6. Bid strategy 是否與 conversion volume 相符
7. 可執行變更清單，依預估影響與風險排序
不要直接建議修改帳戶；請輸出 change plan、預期影響、驗證方法與 rollback 條件。
/ads google對應 Google Ads 深度分析- 完整
/ads audit會平行啟用 Google、Meta、creative、tracking、budget、compliance 等專責 agents
Meta Ads 診斷
請以 ads-meta skill 分析最近 30 天 Meta Ads 資料，
並對照前 30 天。
目標：Purchase ROAS > 3.0，CAC < US$45。
請檢查：
- Pixel、CAPI、event deduplication 與事件品質
- Campaign / ad set 預算分配
- Audience overlap
- Frequency、CTR、CVR 與 creative fatigue
- 素材概念多樣性
- Advantage+ 結構與 learning phase 風險
輸出：問題、證據、優先級、建議動作、預估影響、需人工確認事項。
專案將 Meta 檢查重點放在 Pixel/CAPI、Andromeda 素材多樣性、受眾與帳戶結構，並可透過 /ads creative 做跨渠道素材品質與疲勞分析。
跨渠道成效審計
請執行跨渠道 paid media audit。
渠道：Google Ads、Meta Ads、LinkedIn Ads。
KPI：Pipeline CAC、blended ROAS、MER。
請先確認：
- 各渠道 conversion definition 是否一致
- GA4、Consent Mode V2、Meta CAPI 是否造成重複或漏計
- 各平台歸因窗口差異
- Spend、revenue、incrementality 的比較限制
最後輸出：
1. 0-100 Health Score
2. Top 10 優先事項
3. 30 天實驗計畫
4. 渠道別預算重分配情境
5. 每項建議的數據依據與風險
Claude Ads 另設有 /ads attribution、/ads tracking、/ads budget、/ads math 與 /ads test，適合把平台層級優化提升為 tracking、歸因與商業 KPI 的整體檢討。
必須補齊的關鍵元件
即時資料層（MCP / API 整合）
Skill 解決的是「如何分析、按什麼規則判斷、如何產出結果」；要讓 Codex 讀取即時數據，仍須接上：
- Google Ads API
- Meta Marketing API
- 封裝它們的 MCP server
Claude Ads 文件將 Google Ads MCP 與 Meta API/MCP 整合列為 optional live-data integration，而非內建自動連線。
建議的最低權限架構：
| 層級 | 說明 |
|---|---|
| Read-only MCP | 讀取 campaigns、ad groups/ad sets、ads、search terms、insights、conversion actions、change history |
| 資料快照 | 每次分析保存 CSV/JSON snapshot，讓建議可重現與驗證 |
| Approval gate | Agent 僅能建立 change plan；人類於平台 UI 或受控 deployment tool 執行變更 |
| Audit log | 記錄原始數據期間、提示詞、Skill version、建議、採納與結果 |
Google 官方技術 Skill
Google 已推出依 Agent Skills open standard 設計的 Advertising 與 Measurement skills，協助 AI agents 完成 Google Ads 與量測產品整合，可透過 npx skills add google/skills/skills/ads 選擇性安裝。
目前 google/skills README 主要列出 Google Cloud 與 Gemini 相關 skills，專案仍在 active development；安裝前應以 repository 實際目錄與版本為準。
適合補足場景：
- Google Ads API developer token、OAuth、client library 與 GAQL
- GA4、Consent Mode、conversion tracking 與 measurement implementation
- Google Cloud 資料管線、BigQuery 與安全設計
資料準備規格（未接 MCP 前的過渡方案）
建立每週固定匯出包，讓 Codex 分析可重複、可比較：
| 渠道 | 建議匯出 | 最低欄位 |
|---|---|---|
| Google Ads | Campaign、Ad group、Ads、Search terms、Keywords、Conversion actions、Change history | Date、cost、impressions、clicks、CTR、CPC、conversions、conversion value、CPA、ROAS、impression share |
| Meta Ads | Campaign、Ad set、Ads、Breakdown、Events、Attribution setting | Date、spend、impressions、reach、frequency、clicks、CTR、CPC、purchases、purchase value、CPA、ROAS |
| 共通資料 | GA4、CRM、交易資料、產品毛利 | Source/medium、lead、SQL、opportunity、revenue、refund、gross margin、LTV |
關鍵提醒：Google 與 Meta 平台介面數字不一定可直接相加（conversion 定義、歸因窗口、事件去重、延遲回傳皆可能不同）。跨渠道建議應以 GA4 / CRM / transaction data 建立最終商業 KPI 核對層，而非只比較平台回報 ROAS。
上線前驗收清單
Codex 支援仍屬 experimental，建議在真實帳戶資料導入前完成：
- Skill discovery：確認 Codex 能列出與載入
ads、ads-google、ads-meta等 skills - 路由測試：用同一份測試資料，比較「Google Ads audit」、「Meta creative fatigue」、「cross-channel attribution」是否啟動正確技能
- 輸出一致性：同一資料連跑數次，確認 health score、計算結果與優先級無不合理漂移
- 權限測試：MCP token 僅能 read；禁止 campaign create、budget update、ad publish、audience export
- PII 處理：移除 customer email、phone、完整 CRM lead details；必要時以 hash 或彙總資料替代
- 人工審批：每項變更都要有 owner、預期 KPI、觀察期間、停止條件與 rollback 動作
專案內含測試機制（routing snapshots、檢查目錄覆蓋、scoring determinism、SSRF regression），值得保留並延伸到您的 Codex fork。
最佳採用方式：把它當成 Performance Marketing Operating System
不要把它當成「自動投放廣告 bot」，而應建立可版本控制的營運體系：
skills/ # 定義 Google、Meta、Tracking、Attribution、Creative、Budget 專業工作規則
data/ # 放去識別化的週期性匯出或 read-only MCP 取得的快照
prompts/ # 放團隊統一的 audit、weekly report、QBR、experiment 設計指令
reports/ # 輸出 health score、change plan、實驗紀錄與實際結果
governance/ # 記錄審批人、變更日期、預期與實際成效
這會讓 Codex 不只是回答「CPA 為何變高」，而是能依固定的資料、規則、輸出格式與風險控管，持續執行可追溯的 paid-media 營運流程。
開源方案快速比較
| 工具 | 強項 | 弱項 | Codex 相容性 | 適合情境 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Ads | 廣告稽核最完整，225+ 檢查、加權評分、平行 agents、產業模板 | 預設偏診斷與建議，不直接修改帳戶；即時資料需另補 | 有（target=codex），屬 experimental |
Audit、reporting、strategy、agency workflow |
| jakenuts/agent-skills | 通用技能與 expert agents 框架，原生支援 Claude Code 與 Codex CLI | 非廣告專用，無現成 Google/Meta 深度規則 | 很高 | 想自己打造廣告技能套件的人 |
| openai/skills | Codex 官方 skills catalog，符合開放標準，安裝管理流程清楚 | 偏通用型目錄，非廣告垂直領域成品 | 原生最高 | 想用官方標準建 skills |
| Google 官方 skills | Google 產品與技術整合最權威 | 僅解決 Google 生態，不解決 Meta 或跨渠道 | 可用，偏 Google 生態 | Google Ads API、GA4、measurement |
| 社群腳本/報表工具 | 上手快，可直接做月報、帳戶檢查、素材整理 | 缺乏完整架構、測試與治理；可重現性較弱 | 不一定，通常要自行改成 skills 格式 | 小型團隊、單點需求 |
選擇建議
- 現在就要可用、可測、可交付的廣告分析助手 → 先選 Claude Ads
- 長期產品化 → 用 Claude Ads 當 domain template，拆成自己的 Codex skills 套件；底層搭配
openai/skills或jakenuts/agent-skills這類技能框架
建議採用路線圖
- Fork Claude Ads，保留稽核規則與輸出格式
- 將常用的 Google Ads、Meta Ads、reporting workflow 拆成獨立 skills
- 接入 read-only 的 Google Ads / Meta API 或 MCP 資料層
- 在 Codex 僅允許「分析、產出計畫、提出改動」；修改帳戶保留人工審批
- 穩定後，再評估是否加入自動化執行層
結語
Claude Ads 目前是開源生態中最接近「Google Ads、Meta Ads、Performance Marketing 一站式 Agent Skills」的完整方案。其優勢在於廣告領域深度、顧問級輸出格式與 Codex 可移植性；限制在於不直接執行投放動作、即時性依賴外部資料源與非全自動化平台定位。
對 PPC / Growth 團隊而言，最務實的路徑是：
以 Claude Ads 為核心分析引擎 → 補上 MCP/API 即時資料層 → 建立人工審批治理流程 → 沉澱為團隊可版本控制的營運知識庫
如此即可將 Codex 從「問答工具」升級為「可追溯、可治理、可擴展的 Performance Marketing 副駕駛」。