数据与自动化 · AI Conversion Ops

落地页转化诊断 Skill

把指定 URL 抓取下来,按 8 项转化指标打分,产出带修改建议的落地页诊断报告。

投放前用于检查落地页质量,或定期检查多个竞品页面。程序会读取页面代码,按标题、按钮和信任背书等 8 个维度打分并给出修改建议。产出的报告直接交由设计团队用于改版。

WHAT IT SOLVES

把指定 URL 抓取下来,按 8 项转化指标打分,产出带修改建议的落地页诊断报告

把指定 URL 抓取下来,按 8 项转化指标打分,产出带修改建议的落地页诊断报告。跑完你拿到的是一个 JSON 格式的页面诊断文件,包含 8 项转化指标各自的 0 到 100 分数及具体扣分原因,中间一共 8 步。

最适合的真实场景

  • 01

    增长运营在正式开启广告计划前,用来审查新制作的落地页并定位转化阻力。

  • 02

    独立站运营按周或按月,将自家与竞品的落地页链接批量输入,用于跟踪转化分数变化。

  • 03

    投放操盘手发现某活动页面转化率过低,输入几十个变体页面链接寻找共性问题。

  • 04

    内容营销人员将 Typeform 导出的反馈数据表喂给工具,按痛点生成多份引流物大纲。

  • 05

    B2B 团队需要整理客户问卷中的核心抱怨,以此推导不同客户群体对应的诱饵文档格式。

你要先准备的资料

  • 目标网页必须是可公开访问的 URL,不需要登录授权,且未设置防爬虫拦截机制。
  • 用于基准对比的行业类型,需从 SaaS、电商、金融、医疗等 8 个内置选项中明确指定一个。
  • 问卷数据需导出为 CSV 格式文件,首行为问题标题,每行为单个受访者的具体回答。
  • 如果在问卷文件中指定痛点列,需提供准确的列名,确保工具能抓取到对应的文本反馈。
  • 本地运行环境需安装 Python 3 及依赖包,运行期间无需配置任何外部 AI 模型的 API 密钥。

跑完你会拿到什么

  • 一个 JSON 格式的页面诊断文件,包含 8 项转化指标各自的 0 到 100 分数及具体扣分原因。
  • 一份按影响程度排序的页面修改清单,包含每个问题的优先级以及修改前后的文案或代码建议。
  • 页面总体转化分数与对应的字母评级,并附带所选行业(如电商或 B2B)的平均分数对比。
  • 一份痛点聚类分析记录,列出问卷反馈中的主要痛点类别,以及每个类别覆盖的受访者数量。
  • 针对核心痛点生成的引流物大纲文档,包含文档标题、格式建议、章节目录以及推荐的转化行为。

METHOD

抓取页面源码 → 评估首屏文案清晰度 → 检查行动号召显眼度 等 8 个环节

一共 8 步。其中 5 项能力决定了换个 AI 会不会更麻烦。

  1. 抓取页面源码直接发起 HTTP 请求获取目标 URL 的网页 HTML 源码,不启动无头浏览器,提取页面内的文本内容和代码标签作为分析基础。
  2. 评估首屏文案清晰度检查网页的首屏标题和价值主张,判断用户是否能在 5 秒内看懂业务内容,根据文案匹配度给出 0 到 100 的具体得分。
  3. 检查行动号召显眼度扫描页面内的按钮与链接,核查行动号召是否置于首屏可见区域,评估其颜色对比度与视觉醒目程度并记录得分。
  4. 提取信任与紧迫感元素寻找页面中的客户评价、合作品牌 Logo、安全认证标识,以及倒计时、库存有限等促销元素,按数量与布局打分。
  5. 测算表单与移动端阻力统计留资表单的字段数量以评估填写阻力,检查视口标签、响应式代码和触摸目标大小来判断移动端浏览体验。
  6. 核对页面资源体积清点外部脚本数量,检查图片是否做了压缩优化,评估整体页面加载的阻碍因素,生成技术层面的速度指标得分。
  7. 聚类问卷痛点数据读取本地存储的 CSV 问卷文件,提取指定列的文本反馈,将相似的抱怨与挑战归类,统计每个痛点类别的受访者数量。
  8. 生成引流物内容大纲根据问卷聚类结果,为核心痛点群体匹配合适的文档格式,产出包含标题、5 到 7 个章节的内容目录及分发渠道建议。

这个 Skill 用到的能力: 打开网页取正文运行脚本页面预览写本地文件读本地资料 。不同 AI 对这些能力的支持程度不一样,所以同一个 Skill 换个 AI,有几步做法会变。

WORKED EXAMPLE

SaaS 团队上线前落地页与问卷诊断

SaaS 团队上线前落地页与问卷诊断

一个 SaaS 团队准备下周投放百度广告,引流至新上线的注册落地页。在开启广告计划前,团队需要确认落地页是否存在明显的转化流失点。此外,团队手上有一份上月收集的 300 条客户反馈 CSV 文件,希望从中找出用户的普遍痛点,用于制作前期的引流电子书。

  1. 将新上线的落地页链接输入工具,并指定行业类型为 SaaS。
  2. 工具抓取网页源码,输出 JSON 文件,首屏文案得分 60 分,行动号召得分 45 分。
  3. 团队根据输出的修改清单,将注册按钮移至首屏右侧空白处并改用亮橙色。
  4. 将客户反馈 CSV 文件输入工具,指定痛点所在的问题列为参数。
  5. 工具输出痛点排名,并针对最大的痛点生成了一份 7 个章节的电子书大纲。

预期结果:工具交付了落地页诊断报告与问卷分析大纲。落地页的 CTA 按钮经人工调整代码后位置上移,避开了首屏底部的折叠盲区。问卷数据被划分为 4 个痛点群,工具为最大的一个痛点群生成了核对清单格式的引流物大纲,团队后续需根据这份大纲人工撰写具体的文章正文内容。

PITFALLS · VERIFICATION

工具不执行 JavaScript 渲染

最常踩的坑

  • 工具不执行 JavaScript 渲染,纯靠前端脚本动态加载的单页应用会导致抓取到空白内容。
  • 使用防爬虫验证机制的网页会直接抓取失败,导致工具无法获取有效的 HTML 标签。
  • 问卷 CSV 如果未指定准确的痛点列名,工具会读取无关的背景信息导致聚类结果错乱。
  • 行业基准对比仅限于系统内置的 8 个行业,输入未涵盖的细分行业无法获得对标数据。
  • 页面速度得分仅基于图片标签与脚本数量清点,不反映真实的用户端加载秒数。

怎么确认这次跑对了

  • 已经形成可检查的一个 JSON 格式的页面诊断文件,包含 8 项转化指标各自的 0 到 100 分数及具体扣分原因,关键判断能回到输入资料或过程证据。
  • 已经形成可检查的一份按影响程度排序的页面修改清单,包含每个问题的优先级以及修改前后的文案或代码建议,关键判断能回到输入资料或过程证据。
  • 已经形成可检查的页面总体转化分数与对应的字母评级,并附带所选行业(如电商或 B2B)的平均分数对比,关键判断能回到输入资料或过程证据。
  • 已逐项检查「工具不执行 JavaScript 渲染,纯靠前端脚本动态加载的单页应用会导致抓取到空白内容」等高频问题,并记录需要人工确认的下一步。
落地页转化诊断 Skill适合哪些岗位使用?

增长运营、投放操盘手、独立站运营。典型场景包括增长运营在正式开启广告计划前,用来审查新制作的落地页并定位转化阻力;独立站运营按周或按月,将自家与竞品的落地页链接批量输入,用于跟踪转化分数变化;投放操盘手发现某活动页面转化率过低,输入几十个变体页面链接寻找共性问题。

开始前需要准备什么资料?

至少需要目标网页必须是可公开访问的 URL,不需要登录授权,且未设置防爬虫拦截机制、用于基准对比的行业类型,需从 SaaS、电商、金融、医疗等 8 个内置选项中明确指定一个、问卷数据需导出为 CSV 格式文件,首行为问题标题,每行为单个受访者的具体回答。资料越具体,结果越能直接用于决策。

最后能得到什么可检查的结果?

一个 JSON 格式的页面诊断文件,包含 8 项转化指标各自的 0 到 100 分数及具体扣分原因、一份按影响程度排序的页面修改清单,包含每个问题的优先级以及修改前后的文案或代码建议、页面总体转化分数与对应的字母评级,并附带所选行业(如电商或 B2B)的平均分数对比。每项都可以逐条核对来源和数字。

哪些情况下结果会不可靠?

工具不执行 JavaScript 渲染,纯靠前端脚本动态加载的单页应用会导致抓取到空白内容;使用防爬虫验证机制的网页会直接抓取失败,导致工具无法获取有效的 HTML 标签。出现这些情况时需要人工复核。

支持哪些 AI Agent?

已适配 WorkBuddy、OpenClaw、Hermes Agent、Codex、Claude Code、TRAE、ZCode 共 7 种,每种都有独立的安装说明和能力对照。

ORIGINAL SOURCE

6 个原始文件,44 个文档章节,固定在 a9f11007

上游原文完整保留在加搜服务器上,可逐节查看,也可以直接下载。 当前镜像共 6 个文件、77.6 KB。

原始 Skill 文档 上游原文完整保留,中文概述已转换为营销任务、输入资料和交付结果。

AI Conversion Ops

Preamble (runs on skill start)

# Version check (silent if up to date)
python3 telemetry/version_check.py 2>/dev/null || true

# Telemetry opt-in (first run only, then remembers your choice)
python3 telemetry/telemetry_init.py 2>/dev/null || true

Privacy: This skill logs usage locally to ~/.ai-marketing-skills/analytics/. Remote telemetry is opt-in only. No code, file paths, or repo content is ever collected. See telemetry/README.md.


AI-powered conversion rate optimization: landing page audits, CRO scoring, survey segmentation, and lead magnet generation.

When to Use

  • User asks for a landing page audit or CRO analysis
  • User wants to score a page across conversion dimensions
  • User needs to identify conversion bottlenecks on a URL
  • User has survey data and wants to segment respondents by pain point
  • User wants lead magnet ideas generated from survey responses
  • User needs batch CRO analysis across multiple URLs

Tools

CRO Audit (cro_audit.py)

Fetches a landing page and scores it across 8 conversion dimensions. No headless browser needed.

# Single URL audit
python cro_audit.py --url https://example.com/landing-page

# Batch mode — multiple URLs
python cro_audit.py --urls https://example.com/page1 https://example.com/page2

# URLs from a file (one per line)
python cro_audit.py --file urls.txt

# Specify industry for benchmark comparison
python cro_audit.py --url https://example.com --industry saas

# JSON output
python cro_audit.py --url https://example.com --json

# Save report to file
python cro_audit.py --url https://example.com --output report.json

Scoring dimensions (each 0–100):

  1. Headline Clarity — Is the value prop obvious in <5 seconds?
  2. CTA Visibility — Are CTAs prominent, contrasting, above the fold?
  3. Social Proof — Testimonials, logos, case studies, numbers?
  4. Urgency — Scarcity, deadlines, limited offers?
  5. Trust Signals — Security badges, guarantees, privacy, certifications?
  6. Form Friction — How many fields? Is the form intimidating?
  7. Mobile Responsiveness — Viewport meta, responsive patterns, touch targets?
  8. Page Speed Indicators — Image optimization, script count, resource size?

Overall CRO Score = Weighted average across all 8 dimensions.

Output includes:

  • Per-dimension score with specific findings
  • Priority fixes ranked by impact
  • Before/after suggestions for each issue
  • Industry benchmark comparison
  • Overall letter grade (A+ through F)

Supported industries: saas, ecommerce, agency, finance, healthcare, education, b2b, general

Survey-to-Lead-Magnet Engine (survey_lead_magnet.py)

Ingests survey CSV data, clusters respondents by pain point, and generates lead magnet briefs for each segment.

# Basic usage — analyze survey CSV
python survey_lead_magnet.py --csv survey_responses.csv

# Specify which columns contain pain points / challenges
python survey_lead_magnet.py --csv survey.csv --pain-columns "biggest_challenge" "top_frustration"

# Limit number of segments
python survey_lead_magnet.py --csv survey.csv --top-segments 5

# JSON output
python survey_lead_magnet.py --csv survey.csv --json

# Save output
python survey_lead_magnet.py --csv survey.csv --output lead_magnets.json

What it produces:

  • Pain point clusters with respondent counts
  • Segments ranked by size and commercial potential
  • For each top segment, a lead magnet brief:
    • Title, format (guide/checklist/template/calculator), hook
    • Content outline (5–7 sections)
    • Target CTA and distribution channel
    • Viral potential score + conversion potential score
  • Prioritized implementation roadmap

CSV format: Questions as column headers, one respondent per row. Works with any survey tool export (Typeform, Google Forms, SurveyMonkey, etc.)

Configuration

No API keys required. Both tools work with local analysis only.

Optional environment variables:

Variable Required Description
USER_AGENT No Custom user agent for page fetching (default provided)
REQUEST_TIMEOUT No HTTP timeout in seconds (default: 15)

Recommended Workflow

  1. Weekly: Run cro_audit.py on your top landing pages to track CRO scores over time
  2. Post-survey: Run survey_lead_magnet.py to turn survey data into content strategy
  3. Pre-launch: Audit new landing pages before driving paid traffic
  4. Monthly: Batch audit competitor landing pages to benchmark against

Dependencies

pip install -r requirements.txt

来源与版本声明

本页面由加搜科技整理业务说明并托管安装文件。原始 Skill 来源渠道:GitHub; 原始项目名称:AI Conversion Ops; 固定版本:a9f11007aca3; 许可证:MIT。技能包内保留完整出处和许可证说明。

各 Agent 能力说明参考对应官方文档。页面不提供外部跳转。

INSTALL

落地页转化诊断 Skill v1.0.0,ZIP 带 SHA256 校验

默认做法是把提示词复制给 AI Agent,让它自己下载并安装。提示词里已经写清要用完整 ZIP、装完报告目录、并先跑一个小任务验证。

METHOD 01 · 交给 AI 自己装

复制提示词

适合大多数情况。Agent 会下载 ZIP、解压、放到正确目录,并在缺少权限时告诉你需要手工做哪一步。

请帮我把「落地页转化诊断 Skill」安装到我正在使用的 AI Agent。
1. 下载完整 Skill ZIP:https://www.vibemarketing.work/packages/skill-conversion-ops/1.0.0/skill-conversion-ops.zip
   注意:网页 HTML 不能当作 Skill 文件安装,必须使用 ZIP 里的完整文件。
2. 解压后保留 SKILL.md 及全部配套文件,按你所用 Agent 的 Skill 目录规则安装。
3. 安装完成后告诉我实际安装目录。
4. 用一个只读小任务验证 Skill 已被识别。
5. 如果你没有联网、下载或写目录权限,请直接告诉我哪几步需要我手工完成。
参考:原始 SKILL.md https://www.vibemarketing.work/raw/skill-conversion-ops/SKILL.md;安装指南 https://www.vibemarketing.work/agent-install/skill-conversion-ops.md

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