如何使用 Claude 擔任廣告文案撰寫人:Leo Skill 指南

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  1. 直接寫到邊界,不要事後修剪到邊界
  2. 你測試的不是措辭,而是宣稱。
  3. 提案中沒人提到的算術
  4. 失敗之處
  5. 如何安裝 Leo 技能?
  6. 這適合誰?
  7. 相關 Skill 指南
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本指南背後的 Skill:Leo - Ad Copywriter AI Skill。它保留你的產品、主張清單,以及已經勝出的文案,讓下一批文案能以證據為基礎,而不是從網路對廣告的想像重新開始 - $19,一次付款,永久歸你。

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廣告是一個帶有明確邊界的句子。這個邊界是平台設定的數字,會因欄位和刊登位置而異,也會變動,而且是模型會自信地說出卻答錯的唯一事實。問模型 Google 標題可以有多長,它會說三十個字元。這對拉丁字母文字的廣告活動來說是正確的,但對日文廣告活動來說卻少了一半。字元限制是 prompt 的輸入,絕不是它的輸出 - 而這正是整套方法的核心。

直接寫到邊界,不要事後修剪到邊界

製作一個三十字元的標題有兩種方法,而它們產生的結果完全不同。

第一種方法是要求一個標題,得到一個不錯的標題,然後把它縮短。結果會是一個支離破碎的句子:這一行原本是按照另一種節奏構建的,而你只是把它的結尾截掉。誰都看得出來。

第二種方法是在一個字都還不存在之前,就先把寬度設定為生成限制。「寫一行剛好落在 30 個字元內的文字」和「先寫一行,再把它縮短」是兩種不同的指示,而大多數人不知不覺採用的是第二種。壓縮不是編輯。這一行必須在該寬度下構思。

因此,prompt 會帶上這個數字,而且會把它當成硬性規則,而不是偏好。接著還有一步人們常常略過:讓它在每一行旁邊列印字元數,然後自己逐一計算。模型在計算字元數方面出了名地不可靠,因為在它們真正看到文字之前,文字就已經先被分詞了。它提供的計數可用來排序,但不是保證。試算表或文字編輯器中的三秒鐘就能確認。

數字,以及為什麼這個頁面只提供其中一個

Google 會清楚列出其文字限制。對於回應式搜尋廣告,標題欄位最多支援 30 個字元(三至十五個標題),說明欄位則每個最多支援 90 個字元(兩至四個),路徑欄位則最多 15 個字元。Google 也指出,在韓文、日文或中文等雙倍寬度語言中,每個字元都會計為兩個字元 - 這正是模型不會主動提供、也沒有人會特別要求的細節。已於 2026 年 9 月 17 日在來源核實:Google Ads 說明。

這裡刻意沒有引用 Meta 的對應數值。其規格頁面會因版位和目標而異,且可能在未公告的情況下變更;在其自有商業工具之外也無法閱讀,因此部落格上印出的任何數字,都是等著過時的數字。請在你實際建置廣告的當天,從實際使用的廣告管理員取得這些數值。這不是推託 - 而是以下 prompts 要求模型遵循的同一項規則。

你測試的不是措辭,而是宣稱。

過去的建議是,好的廣告文案不是寫出來的,而是找出來的:你投放十句文案,其中兩句勝出。這沒錯,而它也帶來一個幾乎沒人真正遵循的後果。

如果文案是透過測試找出來的,那麼模型的任務就不是產出最佳句子,而是產出 一組能測試不同內容的文案。如果沒有進一步指示,要求產生十五個變體,你得到的只會是一個宣稱用十五種方式表達。你會花真金白銀發現「節省處理發票的時間」和「減少花在處理發票上的時間」表現大致相同,而這點你早就知道了。

變體必須在 宣稱 上有所不同:承諾內容、它們回應的異議、它們描述的買家一天中的時刻,以及它們點出的恐懼。如此一來,每個變體都是一個附帶結果的假設,而失敗的變體也能讓你學到東西,而不是只讓你白白損失曝光量。

提案中沒人提到的算術

以下是對「產生數十種變體」的誠實制衡。小額預算無法測試數十種變體。

每個變體都會分散相同的曝光量。超過少數幾個之後,沒有任何變體能累積足夠資料,來區分真正的差異與雜訊;最後你選中的贏家,只是最先走運的那個變體。你應該產生的變體數量,取決於你的預算和轉換量,而不是模型能產生多少個 - 而它能產生無限多個,這正是陷阱所在。

兩個或三個真正不同且經過適當測試的宣稱,勝過十五個測試不佳的措辭。善用模型的長處:找出你尚未考慮過的切入角度。然後在投入任何費用前,捨棄其中大多數。

Prompt 1 - 文案產生前的 claim inventory

現在先不要撰寫任何廣告文案。 這是我的產品,以及我對買家的了解:[PASTE] 建立 CLAIM INVENTORY。每個項目都是一件我們可以 可信地承諾,以完整句子的形式寫出,另外: - 我擁有的相關證據,或如果我有的話,則是 [PROOF NEEDED: what] 既然你什麼都沒給我 - 對誰最真實,以及對誰不真實 - 競爭對手是否也能誠實地提出相同主張。 是,標記為「通用」。 然後分類: - 對我們而言具體且有證據支持的主張:這些是 值得測試的主張 - 有證據但很籠統的主張 - 具體但沒有證據的主張:我需要取得 - 有證據或刪除它們 不得捏造任何統計數據、百分比、客戶姓名或推薦語。 在這段對話的任何時候都沒有。 最後:說出你認為最強的主張,並直白地說明 為什麼,並明確說出我似乎執著於哪一項,而證據 而不是支援。

提示 2 - 寫到極限

為 [PLATFORM AND PLACEMENT] 撰寫廣告文案。 硬性限制,我之所以提供這些限制,是因為你不知道 且不得猜測: - [FIELD]:[N] 個字元,最大值,包括空格 - [FIELD]:[N] 個字元 任何情況下都不得超過這些上限。不要告訴我一個 上限。不要更正我提供的上限。 為每個欄位撰寫 [N] 行。每行: - 在文案後方的方括號中列出字元數 - 直接以該寬度撰寫文案。不要先寫較長的文案再 縮短它。如果某個想法無法在這個寬度內容納,就刪除該想法 而不是截斷句子。 每行都必須提出下方清單中的一項主張, 並說明是哪一項。每行只能包含一項主張。 禁用:transform、elevate、unlock、seamless、effortless、 革命性、改變遊戲規則,以及所有會 不得改變意思。 接著標記:任何你不確定字數的文案,以及任何 主張不在我清單中的文案。這樣的文案應該完全沒有 屬於第二種。 主張清單: [PASTE]
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它會在不同工作階段之間保留主張清單、禁用詞,以及實際勝出的文案,並依照你提供的字數上限撰寫,而不是依照它記得的上限。這種持續性在廣告工作中特別重要:新的聊天完全不知道你的哪些主張已經失敗,所以它會很樂意再次提出你在三月已經證偽的角度。

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提示 3 - 主張不同的變體

給我這則廣告的 [3] 個變體。每個變體都必須測試不同的 主張,而不是同一主張的不同措辭。 為每個變體使用不同的切入點,並在變體上方命名該 - 他們獲得的結果 - 他們不再面臨的問題 - 直接回應的異議 - 他們在一天中的哪個時刻注意到這個問題 - 繼續維持現狀的成本 對於每個變體: - 用一句話陳述假設:獲勝會是什麼 證明 - 說明什麼結果會表明這項主張是錯的,而不是證明 而不是措辭 - 說明最適合的受眾,以及會流失的受眾 - 相同的字元限制,列出字數 規則: - 如果兩個變體用不同措辭表達相同論點, 替換其中一個,並告訴我你已替換。 - 不得加入新聲稱。所有內容都來自清單。 - 說明你會先採用哪一個,以及為什麼是那一個。

提示 4 - 審核不批准項目

在廣告進入任何廣告帳戶前先執行這項檢查。成本低,而且能省下遭拒廣告與申訴之間兩天的往返時間。

請以尋找拒絕理由的審核員身分檢查這段廣告文案 不要改寫它。逐字引用造成每項 風險。 分開標記: - 最高級與絕對性聲稱:最佳、第一、最快、 保證的、唯一的 - 提及或暗示競爭對手的比較性聲稱 - 任何數字、百分比或「最高可達」數值,以及我是否 是由你提供還是由我提供。你提供的任何內容都是問題 - 就用大寫說明。 - 任何讀起來像推薦證言或代言的內容 - 斷言或暗示讀者在 個人方面:他們的健康、財務、年齡、信仰或 情況。第二人稱文案最容易藏有這類內容。 - 涉及健康、金錢、就業、住房、信貸或 交友,幾乎到處都有額外規則 - 任何承諾產品無法控制之結果的內容 針對每個標記:說明風險,以及最小幅度的修改 在保留該行用途的同時移除它。 然後告訴我,針對特定 平台自行發布的政策,而不是從你這裡取得, 因為你不知道它們目前的規則。

兩套規則,而平台的規則會先發揮作用

廣告受消費者保護法規管轄 - 例如在美國,FTC 的代言與推薦證言規則(16 CFR 255),以及其關於消費者評論與推薦證言的規則(16 CFR 465,2024 年 10 月生效);該規則明確禁止捏造推薦證言。

但最先叫停你廣告活動的規則,是平台自身的規則。廣告網路會在法律之上套用內容政策,並在任何監管機構介入前拒絕廣告文案。以 Meta 為例,其廣告標準中發布了涵蓋侵犯隱私與個人屬性的標準。請在你投放廣告的平台上自行閱讀目前版本 - 不要詢問模型平台政策的內容,因為它會根據自己上次看到的任何版本,自信地作答。

Prompt 5 - 測試後檢討

這裡唯一一個能讓下一個行銷活動變得更好,而不只是讓這一次變好的 prompt。大多數人從不執行它,這就是為什麼他們的文案經過一年的測試仍沒有進步。

以下是結果:[變體、花費、曝光、 每個變體的點擊與轉換] 先講規則: - 只使用這些數字。不要捏造基準或業界 平均值,而不是典型比率。 - 在解讀任何內容前,告訴我每項比較是否 是否有足夠的量而具備意義,或是 差異落在雜訊範圍內。如果是雜訊,就明說,並 到此為止,不要解釋一個並不真實的結果。 然後,只針對真正存在的差異: - 哪個主張獲勝,與哪種措辭獲勝不同 - 這告訴我哪些之前不知道的買家資訊 - 我的清單中哪項主張目前已被推翻,不應 應重新測試 - 下一項測試應該隔離什麼 更新我的主張清單:標記目前已獲得證據支持的內容 結果、已被推翻的內容,以及仍未測試的內容。保留一份 測試內容與時間的簡短記錄,這樣我就不會重複執行 已經失敗的角度。

失敗之處

失敗 會發生什麼 該怎麼辦
明示的限制 只對某個欄位、某個版位、某種文字系統正確的自信字元數 提供限制。禁止它陳述或更正限制
計數 它會錯算字元,因為文字在看見字母之前就已經被分詞 讓它列印字數,作為排序輔助,然後自行核對
刪減,而不是壓縮 為了塞入限制而截短的較長句子,保留著原本朝向另一處發展的句子節奏 在構想出現前先設定寬度。放棄構想,而不是放棄結尾
同義詞變體 用真實資金測試同一主張的十五種措辭 強制每個變體採用不同主張,並附上假設
把數量視為優點 變體多到你的預算無法區分,因此勝者只是最先走運的那個 讓預算和轉換量決定數量,而不是模型的處理能力
捏造的證據 廣告中的百分比和見證,這是最不該放它們的地方 在主張清單中直接禁止它們,並在撰寫 prompt 中再次禁止
憑記憶而來的政策 它告訴你平台允許什麼,依據的是它上次看到的任何版本 閱讀平台目前的政策。使用模型標記風險,而不是讓模型裁決風險
沒有損失記憶 新的聊天會開心地建議你在三月已經證明不可行的切入角度 保留主張清單和測試紀錄,讓下一個工作階段可以讀取

如何安裝 Leo 技能?

下載檔案是 ZIP,SKILL.md 位於壓縮檔根目錄,而不是巢狀資料夾內 - 上傳失敗通常就是因為資料夾結構不正確。在 Claude 桌面應用程式中,開啟 自訂 → Skills,上傳 ZIP 並將其開啟。

Skills 需要啟用程式碼執行功能,位置在 設定 → 功能。Anthropic 的說明中心目前列出 Free、Pro、Max、Team 和 Enterprise 都支援 Skills,但其 Academy 教學則列出 Pro、Max、Team 和 Enterprise - 因此如果你使用免費方案,請查看自己帳戶中的「設定 → 功能」,不要只採信任一頁面的說法。完整操作流程請參閱技能安裝指南。

在 ChatGPT 或 Gemini 中不需要上傳步驟:開啟 SKILL.md,複製內容,然後貼到自訂指示中。你會失去自動觸發功能,但保留這套方法。

這適合誰?

大量產出文案的成效行銷人員、自行管理付費帳戶的創辦人,以及需要多種實際切入角度、而不是只依賴單一文案的自由工作者。它適用於 Claude、ChatGPT 或任何 AI 聊天工具。

這些廣告工作是分開提供而非綁在一起,每個售價 19 美元,下載一次即可:

更完整的系列包括銷售、行銷與成長 skills以及創意、內容與設計 skills。

總結:

提供字數限制,而不是要求模型自行決定,因為該數字會因欄位與版位而異,也會變動,而且在雙寬字元語言中會減半。按照該寬度建立文案,而不是先寫長再刪減,並自行核對字數,因為計算字元數是這些工具在結構上就不擅長的事。讓變體在主張上有所不同,而不是只改變措辭,並為每個變體附上假設;只產生實際預算能夠區分測試的數量 - 兩三個經過妥善測試的真實主張,勝過十五個測試不佳的措辭變體。在文案進入廣告帳戶前先進行拒登檢查,並閱讀平台自己的政策,而不是詢問模型政策內容。接著將結果整理回主張清單,讓下一個行銷活動能從目前已有的證據開始。若要取得該清單及跨工作階段保留的優勝文案,請使用 Leo - 廣告文案 AI Skill($19);若要進行周邊行銷活動工作,請使用 Sales & Marketing Prompt Library($19)。兩者皆可在 Claude、ChatGPT 及任何 AI 聊天工具中使用,並提供 30 天退款保證。

Skill · .md · 適用於 Claude 及 ChatGPT

Leo - 廣告文案 AI Skill

在寫下任何文字前先建立主張清單,依照你提供的字數限制工作,而不是自行臆測限制;讓變體在主張上有所不同,而不是只改變措辭,並記住哪些角度已經失敗。不需訂閱。永久歸你所有。

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相關 Skill 指南

常見問題

Does Claude know the character limits for ad platforms?+

It will tell you a number confidently, and that is the problem. Limits differ by field, by placement and by ad type, they change, and they are not what you expect in every language. Google publishes that a responsive search ad headline supports up to 30 characters and a description up to 90, but also that in a double-width language such as Korean, Japanese or Chinese every character counts as two - so the same headline field is effectively 15. Supply the limit in your prompt and forbid the model from stating or correcting one.

Can AI count characters accurately?+

Not reliably. Text is broken into tokens before the model ever sees individual letters, so character counting is something these tools are structurally bad at. Have it print a count next to every line, because that is a useful sorting aid, then verify the counts yourself in a spreadsheet or a text editor. Three seconds of checking prevents an ad that truncates mid-word or gets rejected on submission.

What is the difference between writing to a limit and trimming to one?+

They produce completely different lines. Ask for a headline and then cut it to 30 characters and you get a mutilated sentence: it was built with a different rhythm and you have amputated the end. Set the width as the constraint before a single word exists and the line is conceived at that width. Compression is not editing. If an idea does not fit, the instruction should be to drop the idea rather than truncate the sentence.

How many ad variations should I generate?+

Far fewer than the model can produce, and the number is set by your budget rather than by its capacity. Every variant splits the same impressions, so beyond a handful none accumulates enough data to separate a real difference from noise, and the winner is whichever variant got lucky first. Two or three genuinely different claims tested properly beats fifteen phrasings tested badly. Use the model to find angles you had not considered, then throw most of them away before spending anything.

Why do my A/B tests never teach me anything?+

Usually because the variants differ on wording rather than on the claim. Save time on invoices and spend less time on invoices are the same promise, and running both costs money to learn what you already knew. Make each variant test a different claim: a different promise, a different objection answered, a different moment in the buyer's day, a different fear named. Then attach a hypothesis to each one and state in advance what result would prove the claim wrong rather than the phrasing.

Will AI write ad copy that gets rejected?+

It can, and it will not warn you. It reaches for superlatives, comparative claims, guarantees and second-person copy that asserts something about the reader, all of which are common rejection triggers. Run a disapproval pass before the copy reaches an ad account: ask it to review as a reviewer looking for reasons to reject, quoting the exact words, and to flag every superlative, every number and whether you or it supplied that number, and anything implying knowledge of the reader's health, finances, age or circumstances.

Can I ask the model what a platform's ad policy says?+

No, and this is the single most confidently wrong answer you will get from it. Platform policies change without announcement and the model answers from whatever version it last saw. Meta publishes a standard covering privacy violations and personal attributes within its advertising standards, Google has its own set, and each network differs. Use the model to flag where a line is risky. Read the current policy on the platform to decide whether it actually is.

How do I install the Leo skill?+

The download is a ZIP with SKILL.md at the root of the archive rather than inside a nested folder, which is the usual reason an upload fails. In the Claude desktop app open Customize, then Skills, upload the ZIP and toggle it on. Skills need code execution enabled, under Settings then Capabilities. Anthropic's help centre currently lists Skills on Free, Pro, Max, Team and Enterprise, while its Academy tutorial lists Pro, Max, Team and Enterprise, so if you are on the free plan check Settings then Capabilities for your own account rather than trusting either page. In ChatGPT or Gemini there is no upload step, so open SKILL.md, copy the contents and paste them into custom instructions.

~/get-started

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