针对 Meta（Facebook/Instagram）、Google Ads、TikTok Ads、YouTube Ads、Amazon Ads、Shopify Ads 报告运行自然语言数据查询工作流。
Ads Data 查询.
功能概述
Ads Data 查询.是一项面向实际任务的技能，主要用于Purpose. 将问题转换成精确的参数拉动和决定准备摘要；当 To Trigger. 当用户要求时使用此技能: 运行广告或执行广告活动。
核心要点
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
使用与执行
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
广告数据查询
目的
将用户问题精准转化为可执行的指标提取请求，并生成可供直接决策使用的摘要。
触发时机
当用户提出以下类型请求时，启用本技能：
- 启动广告投放或执行具有明确后续操作步骤的广告活动
- 提升营收或利润、改善 ROAS、降低 CPA，或优化预算与出价策略
- 分析市场、流量、转化漏斗及广告活动表现信号
- 调用本技能的特定能力：查询语义解析、关键指标提取、决策型摘要生成
典型触发关键词：
- ads、advertising、campaign、growth、strategy
- revenue、profit、roi、roas、cpa
- budget、bidding、traffic、conversion、funnel
- meta、googleads、tiktokads、youtubeads、amazonads、shopifyads、dsp
输入契约
必需字段：
- business_goal：核心业务目标（如销售、线索、流量、品牌认知、用户留存）
- scope：广告活动覆盖范围，包括活动周期、目标市场、时间区间及平台范围
- context：相关 URL、账号上下文、历史表现数据，或原始请求文本
可选字段：
- kpi_targets：目标 CPA、ROAS、营收、ROI、LTV、CVR 等 KPI 值
- constraints：预算限制、政策约束、品牌规范、时间节点、资源上限等
- platform_preference：偏好的投放渠道及其优先级顺序
- baseline_metrics：当前已有的基准指标数据
输出契约
返回可直接执行的结果，包含以下五部分：
- 意图摘要（目标、核心 KPI、作用范围）
- 发现项（关键观察结果与显式标注的假设）
- 行动计划（按优先级排序的下一步动作）
- 风险与防护机制（可能失效的环节及需重点监控的指标）
- 交接载荷（结构化字段，供下游技能直接消费）
工作流
- 标准化用户请求，确认核心目标是否清晰。
- 校验输入完整性，明确列出缺失的关键数据项。
- 围绕本技能聚焦点开展分析：查询语义解析、指标提取、决策摘要生成。
- 生成与 KPI 影响强关联的、具备优先级的行动项。
- 补充平台特异性说明及约束条件。
- 输出紧凑、结构化的交接载荷，支持下游执行。
决策规则
- 若未指定 KPI，需基于 business_goal 推断最可能的主 KPI，并在输出中显式标注该推断为假设。
- 若数据质量较低，仅提供保守建议，并明确列出所需补充验证项。
- 若平台上下文不明确，先提供平台无关的通用基线方案，并附各渠道变体建议。
- 若识别出较高政策或账号风险，须在规模化前完成合规性审查或账号健康度检查。
- 若紧急程度高且不确定性高，应优先推荐可逆、低风险的初步动作。
平台说明
主要覆盖平台范围：
- Meta（Facebook/Instagram）、Google Ads、TikTok Ads、YouTube Ads、Amazon Ads、Shopify Ads
使用指引：
- 仅在有充分证据支撑时，方可使用平台特异性建议。
- 命名须保持明确统一：Meta、Google Ads、TikTok Ads、YouTube Ads、Amazon Ads、Shopify Ads、DSP。
- 若请求涉及跨渠道协同，须明确渠道执行顺序，并说明预算分配逻辑。
约束条件与防护机制
- 严禁虚构数据、性能结果或政策审批结论。
- 每条建议中须严格区分事实陈述与假设前提。
- 所有建议必须可衡量，并明确绑定至具体 KPI。
- 未经验证检查点确认，不得执行不可逆操作。
异常处理与升级机制
- 若必需输入缺失，应在最终建议前，简洁明确地请求补充字段。
- 若不同数据源存在冲突，需指出冲突点并提供安全默认路径。
- 若请求隐含不支持的账号操作（如账户权限变更、API 密钥重置等），须通过精确交接清单进行升级处理。
- 若检测到合规风险，须路由至 Ads Compliance Review 流程，完成审查后方可启动投放。
示例
示例 1：Meta 电商效果优化
输入：
- 目标：提升销售额，同时降低 CPA
- 平台：Meta（Facebook/Instagram）
输出重点：
- 当前主要瓶颈
- 按优先级排序的优化措施
- 首周可执行动作及预期 KPI 变动幅度
示例 2：Google Ads 线索获取优化
输入：
- 目标：提升线索质量并稳定 CPL
- 平台：Google Ads
输出重点：
- 搜索意图结构分析
- 预算与出价策略调整建议
- 线索分发（lead-routing）所需的交接字段
示例 3：TikTok + YouTube 规模化测试
输入：
- 目标：在保障 ROAS 的前提下扩大流量规模
- 平台：TikTok Ads 和 YouTube Ads
输出重点：
- A/B 测试矩阵设计
- 风险防控边界设定
- 核心监控指标与自动回滚触发条件
质量核查清单
- 所有必需章节均已完整呈现
- “触发时机”中至少出现 3 个注册关键词
- 输入与输出契约定义清晰、具备可操作性
- 工作流为分步式结构，且面向执行就绪
- 平台引用在适用场景下具体明确
- 至少包含 3 个实际示例
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