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写作与公文

把单一价值主张拆成可归因的差异化广告文案变体（标题/正文/描…

当需要为广告写多组标题、正文、描述与 CTA 组合，或要做 A/B 测试、搜索广告标题集、ML 素材池，且担心所有文案听起来雷同、结果无法归因时使用。

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综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

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口碑 50/100 ×0.20
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适用场景

把单一价值主张拆成可归因的差异化广告文案通用

解决思路

  1. 先做访谈，每条消息只问一个问题，能多选就给选项，用户材料已答的跳过：核心价值主张一句话；买家是谁、B2B 还是 B2C（B2B 要问哪个采购委员会角色真正读这段文案）；流量所处认知阶段（unaware / problem-aware / solution-aware / product-aware / most-aware）；投放表面（搜索文字广告 / 社交信息流 / 职业社交信息流 / 短视频标题 / 微博帖），并让用户从自己的广告后台粘贴当前字符上限、槽位数量和截断行为，绝不凭记忆用数字；是离散的头对头测试还是平台自动组合的素材池；有哪些证据（客户评价、获授权证言、案例数字、销售通话记录、历史广告评论）；已试过哪些角度、谁赢谁输；声明与合规约束（是否受监管品类、哪些最高级表述可证实、是否允许点名竞品）；落地页标题与主承诺；该账户现实上能测多少变体；以及三个决定先写哪些角度的约束——结果必须落地的日期、是一次性胜利还是可复用的复利资产、投入上限（可用小时数、需要拉谁、是否需要法务或品牌审批）。
  2. 写文案前先提角度，绝不从访谈直接跳到成品变体：从用户提供的证据里挖痛点、期望结果、异议和客户原话，按“频率 × 强度”排序，最高频最强烈的痛点作为主角度候选。
  3. 依据 references/angle-library.md 构建候选角度，每个角度锚定一条具体证据。
  4. 按效率（单位投入的价值，而非最便宜优先）给候选角度排序，用角度库顶部的排序作为起点，再结合本账户重新排序：已有证明素材的角度优先于名义上更强但素材要花一周才能拿到的角度；把排序明确说出来，不要让列表顺序暗示优先级。
  5. 应用访谈中的三个约束并说明哪个答案改变了什么：硬截止日期提升当天可写的角度；复利任务提升其证明素材能持续产生回报的角度。
  6. 明确说出这个比例会饿死什么：社会证明和成果类角度论证强但素材昂贵，纯效率排序会每轮都推迟它们，导致账户永远不去准备证明；当素材已存在、任务为复利型、或流量处于 product-aware 时提升它们。
  7. 被用户约束禁止的角度（无已授权证言、拒绝点名竞品、无真实截止日期、无品牌审批、品类禁令）要从本组中删除并明确标注为已删除，绝不排在最后——排在最后会被读成只是不受欢迎，下一轮又变成范围。
  8. 按排序呈现 2-3 组候选角度集（每组 3-5 个角度），附一个推荐及理由，并说明该排序是默认值、会随账户自身素材与约束变化；每组要展示的权衡：认知阶段覆盖、每个角度所需的证明、其合规成本、与已失败方案的距离。
  9. 一次一个地提收敛性问题，在写任何完整变体前取得对某组角度的明确批准。
  10. 记录被否掉的角度，它们是未来的测试而非浪费；若环境有持久记忆就存角度库和每个角度的胜负记录，否则写进输出产物。
  11. 按“什么算一个变体”执行：新变体必须改变它命名的问题、归因的机制或面向的人群；换同义词、调换从句顺序、重排同一主张只是改写而非变体。可执行检验：把两个变体的正文并排读，如果能互换标题而两个论证都不破，它们就是同一个变体写了两遍。
  12. 仅在一种情况下允许措辞级变化：某角度已经胜出且用户明确要求在该角度内优化；这些标为同一变体 ID 的 V2、V3，绝不标为新变体。
  13. 使用公式层：优先 PAS（从读者已有的问题开场，而非从你的产品开场）和 Eugene Schwartz 的五阶段认知加五级市场成熟度；AIDA、BAB、FAB、4 Us 只是脚手架。公式不按效率排序——每个公式花费的分钟数相同，回报来自角度和认知阶段而非结构。
  14. 按从业者信任度排序（这是关于声誉的证据，不是关于哪个变体获胜）：trust: PAS == Schwartz > BAB == FAB == 4 Us > AIDA；PAS 与 Schwartz 并列因为两者都被具名论证捍卫且都为尚未同意任何事的读者而建；BAB、FAB、4 Us 低一档并列因为无人捍卫也无人攻击，是中性脚手架；AIDA 单独垫底因为其对冷启动、注意力分散的付费社交流量的适用性正被积极质疑。先给角度排序，再取已批准角度的论证实际需要的结构。
  15. 把公式替换当作变体生成机制：固定角度，每个变体套用不同的元素级公式（一个用 PAS 结构、一个用 BAB、一个用 4 Us 检验的标题）；能产生新情感弧线的公式替换是合法变体，只把同一论证重排的则不是。
  16. 遵守证据落地规则：绝不编造声明、统计、评价或证言，每个变体中的每个证明点都必须能追溯到用户提供的东西（评价、案例数字、获授权证言）；编造评价和证言是带按次民事处罚的监管违规。
  17. 优先使用客户原话而非你的转述；使用最高级（best、fastest、guaranteed）仅在用户确认可证实时；避免暗示了解用户健康或财务状况的第二人称措辞；写对比变体前警告用户竞品名称可能被商标投诉中途封禁；当已批准角度需要不存在的证明时，明说并询问，或写无证明版本并标注，绝不编造。
  18. 按表面适配写作，无论平台：Headline 是可扫读的主张，Primary text 是支撑论证（常折叠在展开器后），Description 是次要行，CTA 通常从平台固定列表选择而非自由填写。
  19. 截断行为因表面而异：有的把长文折叠在可点击展开后，有的永久截断无法挽回；问用户每个版位适用哪种，无论哪种都把关键短语放在折叠点之前。
  20. 注意计数陷阱：空格总是计数；emoji 和符号可能算多于一个；动态插入默认值可能在渲染时溢出。以用户自己的广告预览为最终权威；若能浏览网页可对照平台当前公布的规格做合理性检查，但预览优先。标题补充正文，绝不重复正文。
  21. 在 ML 素材池系统上，平台按查询或按用户组装标题/描述组合，变体不头对头跑而是喂池子：近似重复的素材会缩小可用组合空间并浪费槽位，池子表面的整体素材多样性本身是要求而非锦上添花。
  22. 先分桶再变化：给每个槽位组分配主题，然后让素材跨桶有区分、桶内不重复。
  23. 按效率顺序填桶：efficiency: benefit > proof > objection > CTA > urgency > brand。
  24. 成本顺序相反：cost: proof > objection > urgency > benefit == CTA == brand；proof 等待有人提供证据，而 benefit、CTA、brand 都从已批准、就在桌上的材料写就，不等人。
  25. 合规成本只落在两个桶：compliance cost: urgency > proof。
  26. 池子被饿死的桶是 proof：效率第二、成本第一，且是竞品唯一无法复制的桶；纯按比例填的池子会变成 benefit 过重且可互换。一旦有已清理的数字或引语就给 proof 一个槽位，且只要账户打算让这个池子跑过一个季度就这么做——该素材会在每次补充时摊销。
  27. 删除而非降级：若账户没有已清理的证明也没有获取途径，从本池删掉 proof 桶并记录为已删除，让下次补充重新测试该约束而不是默默再简报一个空桶；urgency 在无真实截止日期时同理。
  28. 为账户重新排序这些桶：真实的截止日期或读者已信任的名字会把 urgency 或 brand 提前，因为该素材对他们真实、对其他人通用。该顺序是默认值，会随填池的人而变。
  29. 平台覆盖度评分衡量的是多样性机制而非说服力；分数较低但信息锐利有区分的集合常胜过用通用填充物刷高分的集合——绝不要为提分加填充物。
  30. 给每个变体打标签：稳定的 ID 和人类可读名称、角度、认知阶段、公式、版本标记（V1、V2…）；在追踪点击的每个地方镜像同一标识符（广告名、追踪参数、分析标签），全部小写、用同一个一致的分隔符，大小写差异会静默把报表拆成不同行。
  31. 把整组记录进变体矩阵：每个变体一行，含一行假设和每个证明点背后的证据来源；模板和 ID 方案见 references/variant-matrix-template.md；没有版本码或追踪映射的矩阵是不完整的，不只是文档不足。
  32. B2B 与 B2C 相同处理、不加修改的部分：角度优先于措辞、证据落地规则、表面适配、标签、区分度门禁、humanizer 处理。不同之处：B2C 文案面向单一决策者，B2B 文案通常由需要向委员会构建内部论证的人阅读，因此要给他们可携带的商业论证（量化成果、风险降低、同行证明）；B2C 角度偏转变、身份、社会证明、紧迫感、优惠机制，B2B 偏量化成果、总拥有成本、合规/风险降低、同行或分析师证明；B2C 证明可以是一句评价，B2B 证明是一个数字加一个具名角色或可识别徽章；B2B 转化量低周期长，现实可测的变体更少，文案按上游信号（CTR、线索质量）评判而非转化级显著性，高流量 B2C 能喂更多概念。
  33. 通过区分度门禁：每个变体在全部六项检查上打分通过/失败，只有 6/6 才可交付，整组只有在每个变体都通过加组级检查时才可交付；迭代（重写、重锚定或丢弃变体）直到达标，绝不交付低于该阈值的组。六项检查：1) 通用性测试——竞品能否把这条标题原样放在自己 logo 上？只有不能才通过；2) 每个变体一个角度——只做一个论证，且组内无其他变体做同一论证（除非是已声明获胜者的显式 V2+ 措辞迭代）；3) 证明可追溯——每个数字、声明和引用行都追溯到矩阵中记录的用户提供来源；4) 表面适配——文案符合用户确认的限制，关键短语落在折叠或裁剪点之前；5) 信息匹配——变体的承诺出现在用户提供的落地页上，若没有则标记不匹配并取得决定，绝不静默交付不匹配；6) 标签完整——ID、角度、认知阶段、公式、版本齐全并镜像到追踪字段。
  34. 组级检查：整组至少跨越两个不同的问题、机制或人群——除非用户明确要求在一个已验证角度内做措辞级测试；围绕一个隐藏假设做六种措辞变化的组只能在可能失败的前提下做优化。
  35. 不要用平台覆盖度/强度评分替代该门禁——那衡量的是多样性机制而非信息质量。
  36. 在最终门禁检查前，对每个标题、正文和描述运行你惯用的 humanizer 技能；绝不把原始初稿模型输出当成品交付——模式化、机器味的文案正是读者会划过去的东西；humanizer 之后重新检查表面适配，因为人性化会改变长度。
  37. 按工作流执行：1) 跑访谈；2) 挖证据并执行“写前先提角度”，停在批准门；3) 每个已批准角度起草一个变体：按目标表面给出标题、正文、描述、CTA，使用公式层；在素材池表面，把每个角度展开成其分桶槽位而非一个固定组合；4) 填变体矩阵（ID、标签、假设、证据来源）；5) 跑 humanizer 处理再重新适配表面；6) 对每个变体跑区分度门禁打分，迭代直到整组通过；7) 交付矩阵，并指引用户去找 mbfinotti/advertising-skills@ad-creative-test-plan 来设计和组织测试本身。
  38. 决定变体数量时先给“多一个槽位买到什么”排序，各轴不一致：value: 新角度 > 同一角度不同认知阶段 > 已验证角度上的新公式 > 已验证角度的新措辞；cost: 新角度 > 不同认知阶段 == 新公式 > 新措辞；efficiency: 新角度 > 不同认知阶段 > 新公式 > 新措辞。不同认知阶段与新公式在成本上并列，因为都复用已批准角度及其已清理证据，一个重写开场、一个重排同样的部件，都不派人去取东西；它们在价值上分开，所以效率把它们拆开。价值主导，因为改写成本近零、学到也近零——只是同义词偏好而非市场真相。
  39. 默认档位：三个真正不同的角度。当账户自身流量能在其等得起的窗口内区分五个结果时上调；不能时降到两个。从业者惯例相互冲突：有人硬性把测试上限设为 3；有人建议每个广告组 3-5 个；有人警告 5+ 会稀释流量并抬高假阳性；呈现权衡（流量稀释 vs 假设覆盖）而非伪造共识。把档位当默认值而非定律，按访谈答案重排：硬截止日期偏向当天能起草的更少变体；坐拥已验证赢家加一个明显未测细分市场的账户，无论惯例怎么说都把下一个槽位花在那个细分市场。素材池表面完全反转逻辑：那里更多真正不同的素材是有据可查的性能杠杆，约束是区分度而非数量。
  40. 测量指针：自上而下读漏斗并在第一个破掉的门停下：attention → CTR → conversion rate → cost per result；CTR 是文案承诺被评判的地方。CTR 强而转化弱：广告相对页面或优惠过度承诺——是信息匹配或落地页问题，不是多写标题的理由；页面没问题而 CTR 弱：指向文案。除命名指标外的一切（样本量、花费、时长、显著性）属于 mbfinotti/advertising-skills@ad-creative-test-plan。
  41. 避开失败模式：变体太相似学不到东西（改写测不出任何东西，近似重复还浪费素材池）→ 应用“什么算变体”检验，每个变体一个角度；所有变体共享一个隐藏假设（测试在失败前提下优化措辞）→ 组级检查跨越 ≥2 个问题、机制或人群；CTR 赢而转化输（过度承诺买来永不转化的点击）→ 按漏斗读法评判而非点击，把承诺收紧到页面能交付的；与落地页信息不匹配（投放和转化都退化）→ 门禁检查 5，标记，绝不静默交付；编造证明（监管违规、按次处罚）→ 证据落地规则，询问或标注无证明版本，绝不编造；追逐覆盖度/强度评分（评分衡量多样性机制而非说服力）→ 以区分度门禁为准，绝不用填充物凑数；关键短语被截断丢失（变体要测的论证根本没被读到）→ 确认限制、关键短语放在折叠前、以预览为权威；未标注或大小写不一致的追踪（结果无法归因、报表碎片化）→ 稳定 ID 镜像到追踪、小写、单一分隔符。
  42. 仅在用户点名这些厂商时做集成说明：Google Ads 响应式搜索广告接受 3-15 个标题和 2-4 个描述并组装组合，Ad Strength 即上述覆盖度评分；Meta 把长 Feed 正文折叠在“See more”后，Advantage+ 自动文本变体可能在投放时改写已测文案——问用户增强是否开启，因为这会改变“变体”的含义；LinkedIn 标题超过限制后永久裁剪、无展开器；GA4 把大小写不同的追踪值当作不同行。所有数字都要在厂商自己的界面核实，不要凭记忆信任。
  43. 调用示例：“为我们的发票工具搜索广告写 5 个文案变体——价值主张是‘收款快 2 倍’，这里有 30 条客户评价”；“把这个价值主张变成社交信息流 A/B 测试的标题/正文/CTA 组，B2C，problem-aware 流量”；“我需要 12 个不同的标题用于素材池搜索广告系列——这是上季度已经失败的东西”。
  44. 参考 references/worked-examples.md（一个 B2C 示例组和一个 B2B 示例组，各带一个带注释的反面示例），以及你惯用的 humanizer 技能——最终门禁前的强制步骤。

适用边界 · 注意事项