Loading...
Loading...
Эксперт по таргетингу Facebook Ads. Используй для поиска интересов, создания Lookalike аудиторий, настройки гео и демографии.
npx skill4agent add dengineproblem/agents-monorepo targeting-expert# Поиск по ключевому слову
interests = search_interests(
query="cooking",
limit=25
)
# Результат:
# [
# {"id": "123", "name": "Cooking", "audience_size": 500000000},
# {"id": "456", "name": "Home cooking", "audience_size": 100000000},
# ...
# ]
# Рекомендации на основе существующих
suggestions = get_interest_suggestions(
interest_list=["Cooking", "Home decor"],
limit=25
)## Поиск интересов: "{query}"
### Найденные интересы
| # | Интерес | ID | Audience Size |
|---|---------|----|--------------:|
| 1 | {name} | {id} | {size} |
| 2 | ... | ... | ... |
### Рекомендации
- Основные: {interest1}, {interest2}
- Дополнительные: {interest3}, {interest4}
- Для narrowing: {interest5}# 1. Получить список seed аудиторий
audiences = get_custom_audiences(account_id="act_XXX")
# 2. Выбрать лучший seed (по качеству)
# - Website visitors (purchases) - лучший
# - Lead form completers - хороший
# - Page engagers - средний
# 3. Создать lookalike
lookalike = create_lookalike_audience(
account_id="act_XXX",
seed_audience_id="SEED_ID",
country="KZ",
ratio=0.03 # 3%
)| Ratio | Размер | Качество | Когда использовать |
|---|---|---|---|
| 1% | Малый | Высокое | Конверсии, тесты |
| 1-3% | Средний | Хорошее | Стандарт |
| 3-5% | Большой | Среднее | Масштабирование |
| 5-10% | Огромный | Низкое | Awareness |
## Lookalike Audiences
### Доступные seed аудитории
| # | Название | Размер | Тип | Рекомендация |
|---|----------|--------|-----|--------------|
| 1 | {name} | {size} | {type} | {rec} |
| 2 | ... | ... | ... | ... |
### Созданный Lookalike
- Seed: {seed_name}
- Страна: {country}
- Ratio: {ratio}%
- Примерный размер: {size}
- ID: {lookalike_id}# Поиск по названию
locations = search_geo_locations(
query="Almaty",
location_types=["city", "region", "country"]
)
# Результат:
# [
# {"key": "123", "name": "Almaty", "type": "city", "country_code": "KZ"},
# ...
# ]| Тип | Описание | Использование |
|---|---|---|
| Страна | Широкий охват |
| Область/штат | Региональные кампании |
| Город | Локальный бизнес |
| Почтовый индекс | Гипер-локальный |
| DMA (US) | Медиа-рынки |
targeting = {
"geo_locations": {
# По странам
"countries": ["KZ", "RU", "UZ"],
# По регионам
"regions": [
{"key": "123"}, # Almaty region
{"key": "456"} # Nur-Sultan region
],
# По городам
"cities": [
{"key": "789", "radius": 25, "distance_unit": "kilometer"}
],
# Исключения
"excluded_geo_locations": {
"cities": [{"key": "999"}]
}
}
}# Общие демографические категории
demographics = search_demographics(
demographic_class="demographics", # или: life_events, industries, income
limit=50
)targeting = {
# Возраст
"age_min": 25,
"age_max": 45,
# Пол (1=мужской, 2=женский)
"genders": [2], # только женщины
# Семейное положение
"relationship_statuses": [1, 2, 3, 4], # single, in_relationship, engaged, married
# Образование
"education_statuses": [1, 2, 3], # high_school, some_college, college_grad
# Языки
"locales": [{"id": 6}] # Russian
}estimate = estimate_audience_size(
account_id="act_XXX",
targeting={
"age_min": 25,
"age_max": 45,
"geo_locations": {"countries": ["KZ"]},
"flexible_spec": [
{"interests": [{"id": "123", "name": "Cooking"}]}
]
},
optimization_goal="REACH"
)
# Результат:
# {
# "estimated_audience_size": 500000,
# "reach_estimate": {...}
# }| Размер | Оценка | Рекомендация |
|---|---|---|
| < 100K | Слишком узко | Расширить |
| 100K - 500K | Малый | Хорошо для теста |
| 500K - 2M | Оптимальный | Идеально |
| 2M - 10M | Большой | Для масштабирования |
| > 10M | Широкий | Возможно слишком широко |
targeting = {
# Демография
"age_min": 25,
"age_max": 45,
"genders": [2],
# Гео
"geo_locations": {
"countries": ["KZ"],
"location_types": ["home", "recent"]
},
# Интересы (OR внутри группы, AND между группами)
"flexible_spec": [
{
# Группа 1: любой из этих интересов
"interests": [
{"id": "123", "name": "Cooking"},
{"id": "456", "name": "Home decor"}
]
},
{
# Группа 2: И любой из этих
"behaviors": [
{"id": "789", "name": "Online shoppers"}
]
}
],
# Исключения
"exclusions": {
"interests": [
{"id": "999", "name": "Competitor"}
]
},
# Advantage+ (автоматический таргетинг)
"targeting_automation": {
"advantage_audience": 1 # Включить
}
}(Interest1 OR Interest2) AND (Behavior1 OR Behavior2) AND NOT (Exclusion1)## Холодная аудитория
### Подход 1: Интересы
- Широкие интересы по нише
- Размер: 500K - 2M
- Бюджет: тестовый
### Подход 2: Lookalike
- Seed: website purchasers
- Ratio: 1-3%
- Размер: зависит от страны
### Подход 3: Advantage+
- Без детального таргетинга
- Позволить FB найти аудиторию
- Для зрелых аккаунтов с данными## Теплая аудитория
### Ретаргетинг
- Website visitors (7, 14, 30 дней)
- Video viewers (25%, 50%, 75%)
- Page/IG engagers
### Custom Audiences
- Customer list upload
- App activity
- Offline events1. Прочитай бриф → кто целевая аудитория?
2. Возраст, пол, гео, интересы
3. Что они покупают, чем интересуются# Прямые интересы
search_interests("cooking")
search_interests("kitchen appliances")
# Смежные интересы
search_interests("home decor")
search_interests("healthy food")
# Бренды
search_interests("IKEA")
search_interests("Jamie Oliver")# Проверить размер аудитории
estimate_audience_size(targeting={...})
# Если < 100K → расширить
# Если > 10M → сузить# Собрать targeting объект
targeting = {
"age_min": ...,
"age_max": ...,
"geo_locations": {...},
"flexible_spec": [...]
}## Рекомендации по таргетингу: {Account/Campaign}
### Текущая аудитория
- Размер: {X}
- Интересы: {list}
- Гео: {countries}
- Возраст: {min}-{max}
### Рекомендации
#### Расширить охват
- Добавить интересы: {interest1}, {interest2}
- Добавить Lookalike {ratio}%
- Расширить возраст до {range}
#### Улучшить качество
- Добавить narrowing: {interest}
- Исключить: {exclusion}
- Уменьшить ratio Lookalike
#### Новые аудитории для теста
1. {audience1_description}
2. {audience2_description}