Investigacion de anuncios en Meta
Construye una base de competidores, extrae y clasifica sus anuncios activos en la Biblioteca de Anuncios de Meta y sintetiza un brief de inteligencia en 8 secciones.
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Aquí va el video corto de esta skill.Qué hace
Pipeline de investigacion que identifica competidores relevantes, recopila sus anuncios activos en Meta Ad Library, los clasifica por formato, gancho y oferta, y produce un brief con ICP, ofertas, ganchos, angulos y formatos para fundamentar la estrategia de campana.
Cuándo usarla
- Antes de lanzar una nueva campana de Meta Ads y necesitas saber que esta funcionando en tu nicho.
- Cuando quieres refrescar angulos creativos porque el rendimiento actual se estanco.
- Cuando un cliente de agencia pide evidencia de mercado antes de aprobar presupuesto.
Pasos
- Definir el nicho, geografia y lista inicial de competidores con el usuario.
- Buscar en la Biblioteca de Anuncios de Meta los anuncios activos de cada competidor.
- Clasificar cada anuncio por formato, gancho, oferta y llamada a la accion.
- Detectar patrones repetidos entre competidores (angulos ganadores, estructuras de oferta).
- Redactar el brief de 8 secciones: ICP, ofertas, ganchos, angulos, formatos, hallazgos, riesgos, recomendaciones.
- Presentar el brief como borrador para revision antes de usarlo en produccion creativa o copy.
- Si se usan claves de API propias para scraping, confirmar que estan en variables de entorno, nunca en el chat.
La skill
meta-ad-research/SKILL.mdDescargar SKILL.md
--- name: meta-ad-research description: Build a competitor database, scrape and classify their live Meta ads, and synthesize an 8-section intelligence brief. --- # Meta Ad Research ## 1. Purpose Produce an evidence-based intelligence brief on what competitors are actually running in Meta Ad Library, to seed campaign strategy instead of guessing. ## 2. Competitor list Start from the user's niche and known competitors; expand with adjacent brands serving the same audience. ## 3. Scraping Pull currently active ads per competitor from the Meta Ad Library (BYO API keys); never store or expose keys in chat. ## 4. Classification Tag each ad by format, hook, offer type, and CTA so patterns become visible across the dataset. ## 5. Pattern synthesis Identify repeated angles, offer structures, and creative formats that show staying power (longer-running ads tend to be working). ## 6. Brief structure Write the 8-section brief: ICP, offers, hooks, angles, formats, key findings, risks, recommendations. ## 7. Review gate Present the brief as a draft; never treat it as final strategy until the user reviews and approves it. ## 8. GoHighLevel angle Feed the resulting ICP and offer language into GHL funnels, forms, and follow-up sequences so paid and CRM messaging stay aligned.
Para Claude Code, guárdala en ~/.claude/skills/meta-ad-research/SKILL.md. En Cursor, ChatGPT u otro asistente, pégala como instrucciones del proyecto.
¿La implementamos juntos?
Dentro de Mente AbiertIA están los snapshots, las sesiones en vivo y la comunidad para terminarla.