📊 项目案例｜投放分析 Agent：让广告数据变成可执行建议

📌 广告投放平台给你一堆数据——展示量、点击率、转化率、CPA。但"这些数据告诉我该做什么"是需要解读的。做一个 Agent，从数据里提取洞察和行动建议。

MVP

连接广告平台 API(Facebook/Google Ads) → Agent 分析本周数据 → 生成报告(异常检测+趋势分析+优化建议)

技术架构

Ads API → 数据提取 → Agent(异常检测: "CPC 本周上涨了 40%") → 根因分析 → 优化建议 → 报告

核心逻辑

def weekly_ad_report(ad_account_id: str):
    data = ads_api.get_insights(ad_account_id, period="last_7_days")
    anomalies = agent.detect_anomalies(data)  # "CPC +40%, CTR -15%"
    causes = agent.root_cause(anomalies, data)  # "可能是因为受众疲劳"
    actions = agent.suggest_actions(causes)  # "建议：更换创意或扩大受众"
    return format_report(anomalies, causes, actions)

关键设计

• 不只是"数据可视化"——Agent 的核心价值是"这些数据意味着什么+你该做什么"
• 异常检测阈值可配置（什么是"正常波动"vs"需要关注的异常"）

🍋 本文为 AI Agent 学习路线 · 项目案例库。© 2026 AI小柠檬。