创意策略循环（Creative Strategy Loop）：用 ad-creative 技能构建证据驱动的广告路线图与月度复盘系统
创意策略循环（Creative Strategy Loop）：用 ad-creative 技能构建证据驱动的广告路线图与月度复盘系统
导读
ad-creative 技能的 Modes 1–3 回答的是"帮我做广告"，而 creative-roadmap.md（skills/ad-creative/references/creative-roadmap.md）回答的是更前置的问题：哪些广告值得做、按什么顺序做、以什么生产成本做，以及每月用复盘把当月结果转化为下月计划。这是一条创意策略师的常驻运营循环（standing operating loop），由 Agent 执行、由人拍板。读完本篇，你将掌握：从三大信号源合成证据分级概念、按账户状态（探索态/放量态）分支创意组合、维护容量检查过的分层路线图、以及驱动下一轮排期的月度创意复盘——全部都有本仓库源码与评估用例作为可验证依据。
Signals → Concepts (evidence-ranked) → Roadmap (tiered, capacity-checked) → Briefs → [Modes 1–3 produce] → Monthly retro → back into the icebox
在 ad-creative 技能中，这条循环被定义为 Mode 4: Creative Strategy Loop（SKILL.md）："在制作广告之前决定哪些广告值得做"——综合三类信号源为证据分级概念、按账户状态分支创意组合、维护容量检查过的分层路线图、并运行喂给下一张排期的月度复盘。仓库自带的评估用例（skills/ad-creative/evals/evals.json 中的 eval 9）正是围绕这一模式设计的：一个"30 个广告两个月测不出胜者"的账户场景，要求 Agent 调用 Mode 4 而非直接生成文案。
Step 1: 读取三大信号
创意方向来自三个独立信号源的综合。任何单一信号源都会误导：账户数据告诉你的是"在你试过的东西里什么有效"；客户告诉你的是"他们为什么买（用他们自己的话）"；自然内容告诉你的是"没人付费时受众选择看什么"。
| 信号 | 取什么 | 怎么取 |
|---|---|---|
| 账户表现（Account performance） | 按角度/钩子/格式划分的赢家与输家；每个概念对应的漏斗指标（参见hook-system.md 的诊断漏斗）；疲劳状态 | google-ads / meta-ads / linkedin-ads / tiktok-ads CLIs（见 SKILL.md 的 Tool Integrations） |
| 客户/品牌（Customer/brand） | 逐字的痛点/渴望/异议语言；意料之外的使用场景；谁实际上在买 vs. 谁被定向 | Grounded Inputs 语料（inputs/reviews/、inputs/comments/）、销售通话记录、支持主题——按 customer-research 技能 |
| 外部自然内容（External organic） | 该细分市场免费观看的内容：头部自然内容、其钩子、格式、词汇；跑得足够久、可推断为有效的竞品广告 | scraping、social 技能中的社交聆听工具、广告库、competitor-profiling |
节奏（Cadence）
- 月度深潜：60–90 分钟，三个信号源全部过一遍，产出当月路线图。
- 每周快速刷新：约 20 分钟，只看变化——新的赢家/输家、新的评论主题、任何自然流量的尖峰。
关键纪律：超出下一个决策所需的研究都是无效忙碌（busywork）——每一次综合会话的终点都应该是概念，而不是笔记。
信任规则（Trust rule）
Agent 提出的每一条洞察都必须携带其"凭证"（receipt）——是哪条评论、哪个广告的指标、哪条自然帖子。没有来源的洞察不进 icebox。（这与本技能其他部分的地基规则一致。）
源码佐证：信号从哪来
- 账户表现：
tools/REGISTRY.md（REGISTRY.md）列出了广告平台 CLI——google-ads.js、meta-ads.js、linkedin-ads.js、tiktok-ads.js（tools/clis/），以及 MCP 支持（google-ads 支持 MCP）。SKILL.md 给出了拉数据的实际命令示例：node tools/clis/google-ads.js reports get --type ad_performance --date-range last_30_days。 - 客户语言：
customer-research技能（skills/customer-research/SKILL.md）定义了从评论、Reddit、G2、通话记录中挖掘逐字客户语言的三种研究模式，产出"money quotes"与 VOC 词库——这正是创意语料的上游。 - 外部自然内容：
social技能的聆听工具与competitor-profiling负责供给"这个细分市场免费看什么"。
Step 2: 把信号转化为证据分级的概念
概念（concept）是一条可测试的创意假设：细分市场 × 动机 × 角度 × 格式，并附带其证据。"给妈妈们的 UGC"不是概念；"新手父母失眠者（据 40+ 条提到凌晨 3 点喂奶的评论）× '安静到不会吵醒宝宝' × 前后对比演示 × POV 夜间镜头视频"才是。
按支持概念的最强证据排序：
| 层级 | 证据 | 权重 |
|---|---|---|
| 1 | 你自己的账户：同角度/同细分市场有转化广告 | 最强——迭代并扩展 |
| 2 | 客户逐字语言：反复出现的评论/通话语言 | 强——在上面建新创意 |
| 3 | 竞品广告运行 60+ 天（推断有效） | 好——改编角度，绝不照抄广告 |
| 4 | 细分市场内的自然互动（该主题的免费观看/收藏） | 中等——先用低价手段验证 |
| 5 | 跨细分市场模式（在相邻品类有效） | 弱——入库 icebox 直到被佐证 |
| 6 | 团队直觉，无外部信号 | 最弱——低保真测试或放弃 |
证据等级决定路线图优先级——在排期表中更靠前的位置。生产分层是另一回事，由验证强度、现有资产、容量和风险共同决定：即使是 tier-2 客户语言概念，也要先做低保真版本，直到它表现出漏斗信号。直觉不被禁止——它们只是便宜、且排最后。
源码佐证：证据纪律的落地
ad-creative 的 Grounded Inputs 规则（SKILL.md）为这条证据链提供了语料基础：inputs/winning-ads/（近 90 天最优广告截图 10–20 张）、inputs/reviews/（50–100 条客户评论）、inputs/comments/（广告评论中的异议与角度）。规则明确："每个概念必须引用其来源；绝无编造的声明、数据或证言；若 inputs/winning-ads/ 或 inputs/reviews/ 为空，停止并请用户先填充。" 这保证了"证据分级"不是口号——没有来源的概念根本进不了语料库。
Step 3: 按账户状态分支
正确的创意组合取决于账户处于两种状态中的哪一种。先诊断再排期——为一个错误状态制定的计划会浪费整个月。
探索态（Exploration state）——没有（或没有新的）东西在起作用
- 走宽，不走深：以跨细分市场、跨角度的净新概念为主；迭代只占少数——在输家上迭代会放大输家。
- 按指标重新定义"赢"：没有全漏斗赢家时，任何单一指标的改善（完播率提升、CPC 下降、CVR 提升）都算值得深挖的命中——参见诊断漏斗。
- 只在命中上迭代；其余保持探索性。
- 测试时要排查的常见根因：创意无聊（安全、似曾相识）、信息过于复杂、offer/UVP 不清、或 CPM 在惩罚过窄的受众。
放量态（Scaling state）——一个或多个概念在盈利转化
- 趁窗口期在赢家上走深：以赢家为主导的排期——同一概念的视觉显著差异变体（同信息、新执行；近重复变体大多会蚕食原版的覆盖且教不了新东西，所以变体必须看起来明显不同），外加一条 remix 通道（对它的情绪/语气重新演绎）和钻入赢家细分市场的子角度探针；按预算、疲劳速度和产能微调比例。
- 即使在中段放量期也要保留一小块探索分配——赢家会疲劳，而下一个赢家很少是当前赢家的迭代。
- 这个状态下速度更重要：放量窗口是有限的。
源码佐证：状态诊断的量化支撑
ads 技能的 meta-decision-system.md 提供了"疲劳状态"与"何时换血"的量化锚点：TCPL（目标合格线索成本）、广告数量上限、14 天评估窗、疲劳频段（冷勘探 1.0–2.5 安全 / 2.5–4.0 警告 / >4.0 危急）等。探索态/放量态的定性判断，可以在月度复盘中用这些阈值对账：例如"放量态 100% 排期都押在赢家变体上"正是 creative-roadmap.md 失败模式里点名的"放量态自满"。
Step 4: 路线图制品
维护一份常驻文档（建议放在 Grounded Inputs 语料旁边，命名为 roadmap.md），包含三个视野：
## Icebox — 每个概念：证据层级 + 来源，未排期
## This quarter — 从 icebox 中选出 2-4 个主题（赌注），附 why-now
## This month — 排期表：概念 | 证据层级 | 生产层级 | 负责人 | 状态
每张月度排期概念都配一个生产层级：
| 层级 | 成本 | 是什么 | 用于 |
|---|---|---|---|
| T1 — 迭代（Iteration） | 小时级 | 在现有素材上改钩子/字幕/裁切 | 扩展已验证赢家 |
| T2 — 重混（Remix） | 天级 | 用现有素材/资产/AI 生成做出新创意 | 证据尚可、或已有首个低保真信号的概念 |
| T3 — 制作（Production） | 周级 | 全新拍摄、创作者、完整制作 | 只有有自账户证明、或此前有低保真漏斗信号的角度（hook-system.md 中的保真阶梯 fidelity ladder） |
容量检查——让路线图保持诚实的规则
数一数团队（或 AI 流水线）这个月能以"有质量"的状态产出多少概念，并按这个数排期。 20 个概念的排期对着 8 个概念的真实产能，产出的不是 20 条广告，而是 20 条被妥协的广告和一支被榨干的团队。按证据等级裁到排期装得下为止。
从排期到 Brief
从排期表生成每个概念一条 brief（细分市场、动机 + 逐字来源、角度、格式、钩子矩阵行、生产层级、成功指标），交给 Modes 1–3 生产。
源码佐证：保真阶梯与钩子矩阵
hook-system.md 把 T1/T3 的选择细化成了保真阶梯：直觉先用低保真（静态图、文字屏、配音叠 B-roll、现有素材重混）——目的是拿到关于角度的便宜信号；验证过的角度才配高保真（创作者拍摄、街头采访、布景演示）。"用昂贵拍摄测直觉"和"用一次性静态图测已验证角度"都是错的方向——阶梯只朝一个方向走。brief 中的"钩子矩阵行"对应 hook-system.md 的矩阵输出格式：# | Segment | Motivation (verbatim source) | Format | Visual action | Spoken line | Caption，跨矩阵生成（十个细分×动机单元格的钩子）优于单列堆砌。
Step 5: 月度创意复盘
循环的最后一步，也是下一轮的第一个输入。每月一份制品（建议命名 retros/YYYY-MM.md）：
## Winners — 概念、漏斗数字、以及 WHY（哪个元素赢得了它）
## Losers — 概念、在漏斗哪里死掉、死亡假设
## Metric wins — 全漏斗输家但有一个强指标（这些是线索，不是损失）
## Learnings — 模式级笔记 → 写回 icebox，成为新的/修订后的概念
## Kills — 从 icebox 退役的概念，附理由
## Next slate — 下月的首稿，更新过的证据等级
复盘规则
- 评判概念，不是评判广告。 同一概念的三次执行失败，说明概念错了；一次失败，说明是执行问题。
- 读漏斗，不读 ROAS 列。 诊断漏斗告诉你修什么；ROAS 只告诉你有东西坏了。
- 下结论前要有足够数据——尊重 Common Mistakes 与 ads 技能决策系统中提到的曝光/花费阈值；两天的读数就是抛硬币。
- 每条学习都必须落地：icebox 更新、证据重新分级、或 kill。一场没有改变路线图任何内容的复盘只是一次会议，不是复盘。
调度这条循环
按计划运行（每月 1 号复盘、每周一刷新、每日经 Mode 3 批量产出），见 marketing-loops 技能。仓库的 loop-catalog.md 里有两条直接对应的循环：
- The monthly-creative-retro loop：每月首个工作日运行，拉取上月平台广告表现→映射到当月路线图概念→起草
retros/YYYY-MM.md→更新路线图（重排 icebox 证据、把 learnings 写回新/修订概念、起草下月容量检查过的排期）→把账户状态判断（探索 vs. 放量）标记给人类确认。停止条件明确：若retros/YYYY-MM.md已存在则跳过（幂等）；只产出分析与草稿排期，绝不自动上线或暂停广告。 - The daily-creative-drop loop：每日产出接地气的静态概念批次（如 50 个），写入
outputs/YYYY-MM-DD/，配套INDEX.md（模板类型 + 每个概念的接地来源）；要求inputs/winning-ads/与inputs/reviews/非空，否则停止并索取输入——与 SKILL.md 的接地规则完全一致。
失败模式（Failure Modes）
- 不做诊断就排期（Roadmapping without a diagnosis）——先读三大信号之前的排期是一张愿望清单；不诊断就测试不是策略。
- 探索态下排满迭代（Iteration-heavy slates in exploration state）——在打磨输家，而真正的问题（角度、offer、受众）没被测试。
- 无视容量（Ignoring capacity）——团队无法以质量产出的计划，是产出"slop（粗制滥造）"的计划。
- 无证据概念插队（Evidence-free concepts jumping the queue）——声音最大的利益相关者的直觉被排成 T3 拍摄，而 tier-2 客户语言躺在 icebox。
- 复盘沦为表演（Retro as theater）——庆祝赢家、什么也不重新分级、icebox 原封不动。
- 放量态自满（Scaling-state complacency）——排期 100% 押在赢家变体上；赢家疲劳时流水线是空的。
结论：把循环跑起来的落地清单
- 建语料：按 SKILL.md 的 Grounded Inputs 结构建
inputs/（winning-ads / reviews / comments / brand），空则先填。 - 定节奏：月度深潜 + 每周 20 分钟刷新；每次综合以概念收尾，不以笔记收尾。
- 建路线图：
roadmap.md三个视野（Icebox / This quarter / This month），每概念带证据层级 + 来源。 - 容量检查：按本月真实产能裁排期，按证据等级裁到装得下为止。
- 出 brief：每概念一条 brief（含钩子矩阵行与生产层级），交给 Modes 1–3。
- 月度复盘：
retros/YYYY-MM.md，严格按"评判概念、读漏斗、够数据再定论、每条学习落地"四规则执行。 - 调度：把 loop-catalog.md 中的 monthly-creative-retro loop 与 daily-creative-drop loop 接到你的 Agent 环境（cron 或 Claude Code 的原生循环机制），让人拍板、Agent 执行。
这条循环之所以成立，是因为它把"创意方向"从灵感和声音变成了证据、容量与节奏的管理问题：信号有来源、概念有分级、排期有容量上限、复盘有落地义务。对运行付费广告的品牌和团队而言，它就是"每个月都产生更好创意"的可重复操作系统。