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82信頼性の高いメール実験を設計する
メールテストでは、設計の検出力が不足していたり複数の変数を変更したりするため、結論が弱くなりがちです。このスキルは、厳密な計画を作成し、不確実性を考慮して結果を解釈します。
有料キャンペーンの変更を対照群と比較評価
有料キャンペーンの変更は、タイミング、アトリビューション、対照条件が異なると評価が困難です。このスキルは、固定された評価期間に基づく振り返りと明確な意思決定を可能にします。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "paid-measurement-loop" from https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-paid-measurement-loop.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/aaron-he-zhu-paid-measurement-loop/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「paid-measurement-loop」を使用しています。 予算増額の学習が14日前に完了しました。ROASは12パーセント改善し、対照は2パーセント改善しました。
期待される結果:
Promote。候補のROASは対照と比べて10パーセントポイント上昇しました。この変更を他へ適用する前に、アトリビューションとトラッキングの整合性を確認してください。
「paid-measurement-loop」を使用しています。 新しいクリエイティブには7日分のデータがありますが、対照では異なるアトリビューション期間が使用されています。
期待される結果:
Unproven。意思決定を行う前にアトリビューション期間を正規化し、コンバージョンの遅延が解消されるまで待ってください。
「paid-measurement-loop」を使用しています。 変更されていない対照が安定している一方で、CPAは許容上限を超えて上昇しました。
期待される結果:
Rollback。候補は、設定されたCPAしきい値を超えて対照を下回りました。結果を記録し、対照を維持してください。
Most static alerts are false positives caused by Markdown code formatting and static repository links. One instructed ledger command interpolates a campaign placeholder into a shell command, and the result filename convention lacks a campaign-name sanitization rule. No prompt injection, credential collection, or unauthorized network behavior was found.
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-paid-measurement-loop/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-paid-measurement-loop?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-paid-measurement-loop?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/aaron-he-zhu-paid-measurement-loop/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/aaron-he-zhu-paid-measurement-loop.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>aaron-he-zhu. (2026). paid-measurement-loop security audit report (audit version 8) [Author version 19.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-paid-measurement-loop/audits/8@techreport{aaron-he-zhu-aaron-he-zhu-paid-measurement-loop-2026,
author = {aaron-he-zhu},
title = {paid-measurement-loop security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
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note = {Author version 19.0.0}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "paid-measurement-loop security audit report (audit version 8)"
version: "19.0.0"
type: report
authors:
- name: "aaron-he-zhu"
date-released: "2026-07-27"
url: "https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-paid-measurement-loop/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:aaron-he-zhu-paid-measurement-loop:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
学習フェーズ終了後、変更されたキャンペーンを未変更の対照キャンペーンと比較し、次のアクションを提案します。
固定された評価期間と正規化されたアトリビューションを使用し、同系列の広告セットを対照としてクリエイティブのパフォーマンスを測定します。
ROASの結果を採用する前に、トラッキングの不具合、コンバージョンの重複、互換性のないアトリビューションを特定します。
[date]に実施したキャンペーン変更を評価してください。[control]と[window]を使用し、Promote、Keep-testing、Rollback、Unprovenのいずれかを提案してください。
[ad set]の新しいクリエイティブを[control]と比較して評価してください。学習フェーズ、コンバージョンの遅延、アトリビューション期間、通貨を考慮してください。
これらのMetaとGoogleのエクスポートを比較してください。通貨とアトリビューション期間を正規化し、エビデンスの出典を明記して、裏付けのない比較にはフラグを付けてください。
[change]について完全な振り返りを作成してください。測定の整合性を検証し、対照との差分を計算し、不確実性を文書化して、次回の評価日を設定してください。
作成者
aaron-he-zhuライセンス
Apache-2.0
作者バージョン
v19.0.0
Skillstore リビジョン
r2
リポジトリ
https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills/tree/main/ad/scale/paid-measurement-loop参照
0715a6e09ea875c8e28cb705ce87cc83045e69c1
メンテナンスの新しさ
2026/7/28
利用状況
4 ダウンロード · 0 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
信頼性の高いメール実験を設計する
メールテストでは、設計の検出力が不足していたり複数の変数を変更したりするため、結論が弱くなりがちです。このスキルは、厳密な計画を作成し、不確実性を考慮して結果を解釈します。
同意状況を考慮したメールセグメントの構築
メール担当チームでは、同意状況を考慮した一貫性のあるオーディエンス定義が不足しがちです。このスキルは、自社保有データのエクスポートを、測定可能な行動、RFM、ライフサイクル、配信除外セグメントへ変換します。
広告からページへのランディング体験を確認
広告とランディングページで異なる訴求をすると、キャンペーンの関連性が失われます。このスキルは5つの継続性領域を確認し、焦点を絞った修正リストを作成します。
より安全な広告配信先除外プランを作成
安全でない、または関連性の低い広告配信先は、ブランドを損ない、キャンペーン費用を無駄にする可能性があります。このスキルは、配信先レポートと安全要件を文書化された除外プランに変換します。
コンバージョン値を利益にマッピング
売上ベースの入札では、利益率の低い販売が優先されることがあります。このスキルは、限界利益を反映したコンバージョン値を構築し、検証します。
メール配信設定と頻度コントロールを設計する
メールのトピックや配信頻度がニーズに合わない場合、購読者は離脱する可能性があります。このスキルは、明確なコントロールを設計し、すべての選択肢を適用可能なルールに対応付けます。
Build Reliable Server-Side Conversion Tracking
作成者 autonnel
Browser restrictions and cross-domain funnels cause advertising platforms to miss purchases. This skill designs a durable capture, reporting, deduplication, and verification workflow.
明確なテストフレームワークで有料広告キャンペーンを計画する
作成者 sickn33
有料メディアチームには、予算を使う前に明確なキャンペーン計画が必要です。このスキルは、目標、オーディエンス、指標を構造化された広告戦略に変換します。
科学データファイルを分析
作成者 davila7
科学データファイルは、形式ごとに構造やメタデータの保存方法が異なるため、調査が困難です。このスキルは形式を検出し、データ品質をプロファイリングし、実用的な Markdown EDA レポートを作成します。
ScanpyでSingle-Cell RNA-Seqを解析する
作成者 davila7
Single-cell RNA-seqのワークフローには、慎重なQC、正規化、クラスタリング、ドキュメント化が必要です。このスキルは、再現可能な解析のためのScanpyワークフロー、スクリプト、テンプレート、リファレンスを提供します。
JSON、YAML、TOML データを処理する
作成者 0xDarkMatter
構造化された構成データは、JSON、YAML、TOML ファイルを横断して確認するのが難しい場合があります。このスキルは、抽出、フィルタリング、変換、更新のための jq と yq クエリを案内します。
学術誌掲載に適した科学図を作成
作成者 davila7
科学図は、サイズ、解像度、色、ラベルに関する学術誌のチェックを満たせないことがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeを使用して、アクセシブルで出版可能な図を作成するためのガイドを提供します。