Рассчитать ROI кампании с инфлюенсерами
Командам, работающим над кампаниями, часто не хватает единого подхода к сопоставлению расходов на инфлюенсеров с выручкой, медийной ценностью и результатами привлечения клиентов. Этот навык применяет прозрачные формулы и фиксирует допущения, пробелы в доказательной базе, сравнения и практические рекомендации.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "roi-calculator" from https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-roi-calculator.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/aaron-he-zhu-roi-calculator/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «roi-calculator». Расходы на кампанию составили $25,000, а атрибутированная выручка — $72,000.
Ожидаемый результат:
Прибыль составляет $47,000. Прямой ROI равен 188%, а ROAS — 2.88 к 1. Кампания прибыльна при использовании предоставленной модели атрибуции.
Использование «roi-calculator». Расходы на кампанию составили $18,000, количество показов — 1,500,000, а заявленный сопоставимый CPM — $8.
Ожидаемый результат:
Заработанная медийная ценность на основе показов составляет $12,000. Множитель EMV равен 0.67. Рассматривайте эту оценку как ориентировочную, поскольку она основана на заявленной медийной ставке.
Использование «roi-calculator». Три автора принесли $40,000, $22,000 и $8,000 при вознаграждении в размере $10,000, $8,000 и $5,000 соответственно.
Ожидаемый результат:
Первый автор лидирует с ROI 300%. Доходность второго автора составляет 175%, а третьего — 60%. Проверьте качество атрибуции перед перераспределением бюджета.
Most static findings are false positives caused by Markdown links, code fences, placeholders, and ordinary marketing terms. Three findings confirm one underlying behavior: the skill uses shell substitution and invokes a repository-local Python scoring script.
Это реальные локальные возможности, которые могут ожидаться для этого навыка, поэтому они требуют проверки, но не считаются подтверждённым вредоносным поведением.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-roi-calculator/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-roi-calculator?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-roi-calculator?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/aaron-he-zhu-roi-calculator/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/aaron-he-zhu-roi-calculator.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). roi-calculator security audit report (audit version 5) [Author version 17.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-roi-calculator/audits/5@techreport{aaron-he-zhu-aaron-he-zhu-roi-calculator-2026,
author = {aaron-he-zhu},
title = {roi-calculator security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-roi-calculator/audits/5},
note = {Author version 17.0.0}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "roi-calculator security audit report (audit version 5)"
version: "17.0.0"
type: report
authors:
- name: "aaron-he-zhu"
date-released: "2026-07-12"
url: "https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-roi-calculator/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:aaron-he-zhu-roi-calculator:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Рассчитайте прямой ROI, ROAS, прибыль и эффективность затрат после кампании с инфлюенсерами.
Представьте методы расчета доходности, допущения, пробелы в доказательной базе и рекомендации для обсуждения бюджета.
Ранжируйте авторов и их уровни по доходности выручки, доле бюджета и эффективности инвестиций.
Рассчитай прямой ROI и ROAS для [campaign]. Расходы составили [amount], атрибутированная выручка составила [amount], а отчетный период — [dates]. Покажи каждую формулу.
Рассчитай CPM, CPE, CPC, CPA и EMV для [campaign]. Используй следующие результаты: [metrics]. Используй только эти заявленные ставки для сравнения: [rates and sources].
Смоделируй выручку кампании с использованием атрибуции по первому касанию, последнему касанию, линейной модели, модели временного спада и позиционной модели. Используй следующие данные о пути клиента: [touchpoints]. Объясни выбор рекомендуемой модели.
Проанализируй [campaign] с использованием прямого ROI, EMV, атрибуции, LTV и доходности на уровне авторов. Отметь недостающие доказательства и несопоставимые контрольные показатели. Предоставь три рекомендации, готовые для принятия решений.
Автор
aaron-he-zhuЛицензия
Apache-2.0
Версия автора
v17.0.0
Ревизия Skillstore
r1
Репозиторий
https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills/tree/main/influencer/measure/roi-calculatorСсылка
d71c7417a35d5c2624161bd2fe8de8a41a362128
Актуальность поддержки
18.07.2026
Использование
1 загрузок · 0 просмотров
Структура файлов
Проектирование надежных экспериментов с электронной почтой
Тесты рассылок часто приводят к слабым выводам из-за недостаточной статистической мощности дизайна или одновременного изменения нескольких переменных. Этот навык создает строгие планы экспериментов и интерпретирует результаты с учетом неопределенности.
Создание сегментов email-аудитории с учетом согласия
Командам email-маркетинга часто не хватает согласованных определений аудитории, учитывающих согласие пользователей. Этот навык преобразует собственные экспортированные данные в измеримые поведенческие, RFM-сегменты, сегменты жизненного цикла и сегменты исключения.
Проверка согласованности рекламы и целевой страницы
Кампании теряют релевантность, когда реклама и целевые страницы содержат разные обещания. Этот навык проверяет пять областей согласованности и формирует целевой список исправлений.
Создавайте более безопасные планы исключения рекламных размещений
Небезопасные или нерелевантные рекламные размещения могут навредить брендам и привести к неэффективным расходам на кампании. Этот навык преобразует отчеты о размещениях и требования безопасности в документированные планы исключений.
Сопоставление ценности конверсий с прибылью
Оптимизация ставок на основе выручки может отдавать предпочтение продажам с низкой маржинальностью. Этот навык создает и проверяет ценности конверсий, отражающие маржинальную прибыль.
Разработка настроек предпочтений и частоты рассылки
Подписчики могут отказаться от рассылки, если ее тематика или частота не соответствуют их потребностям. Этот навык помогает разработать понятные настройки и сопоставить каждый вариант с обязательным для исполнения правилом.
Build Reliable Server-Side Conversion Tracking
от autonnel
Browser restrictions and cross-domain funnels cause advertising platforms to miss purchases. This skill designs a durable capture, reporting, deduplication, and verification workflow.
Анализ эффективности кампании в социальных сетях
от alirezarezvani
Маркетинговым командам часто сложно сравнивать эффективность кампаний на разных платформах. Этот навык рассчитывает вовлеченность, ROI, бенчмарки и рекомендации на основе предоставленных данных кампании.
Планируйте платные рекламные кампании с понятными фреймворками тестирования
от sickn33
Командам платных медиа нужны четкие планы кампаний до расходования бюджета. Этот навык превращает цели, аудитории и метрики в структурированную рекламную стратегию.
Build a Measurable Sales Funnel Blueprint
от autonnel
Unclear funnel structure creates disconnected pages, weak offers, and missing measurement. This skill turns offer details into a practical page, pricing, and tracking plan.
Поиск YouTube-инфлюенсеров с BrowserAct
от browser-act
Исследование авторов часто требует множества ручных поисков по профилям YouTube. Этот навык запускает рабочий процесс BrowserAct для сбора метрик авторов, публичных контактных полей и социальных ссылок на основе поиска по ключевым словам.
Анализ файлов научных данных
от davila7
Файлы научных данных сложно исследовать, поскольку каждый формат по-разному хранит структуру и метаданные. Этот навык определяет форматы, оценивает качество данных и создает практические отчеты по разведочному анализу данных в формате markdown.