用途：对 Google Ads 与 Meta 广告账户结构做专家级评估，判断 campaign/ad set 架构是否符合目标、预算与转化量门槛，找出会分散数据、稀释预算或阻碍算法学习的结构性反模式。
主要能力：检测过度细分、细分不足、预算碎片化、定向重叠、目标错配等反模式；审计 Google 的 campaign 类型分离、ad group 主题一致性、匹配类型策略、PMax 蚕食品牌词、共享预算干扰、搜索伙伴消耗预算、低量 campaign 使用自动出价等；审计 Meta 的 CBO 与 ABO 选择、Advantage+ Shopping 适用性、拉新与再营销分离、漏斗排除、受众稳定性、重复测试未隔离等；提供整合决策框架、迁移测试方式与结构健康标准。
关键阈值（据资料）：Google 学习期约需 30 天 50 次转化，Maximize Conversions 建议 15/月、Target CPA 30/月、Target ROAS 50/月；Meta ad set 学习期约需每周 50 次转化，Purchase 最低 50/周、Advantage+ 50/周每 campaign，重叠 0-10% 健康、26-50% 偏高、51%+ 严重。
使用方式：安装命令为 git clone https://github.com/thatrebeccarae/claude-marketing.git && cp -r claude-marketing/skills/account-structure-review ~/.claude/skills/ 。审查按六步执行：转化量审计、预算碎片化审计、定向重叠审计、目标错配审计、整合计划、迁移计划；输出含执行摘要、结构健康评分、Google 与 Meta 发现及整合方案。
适用场景：Google/Meta 付费媒体账户的结构诊断、整合与迁移规划、按预算级别设计最小可行结构。
限制：资料未提供定价、平台支持范围或效果保证；具体预算与阈值数据以实际账户为准，迁移可能导致 7-14 天学习期波动。