致所有 Google Ads 用户

大多数 Google Ads 管理者明明能投放 15 个广告系列细分，却只跑了 3 个。这并非预算限制，而是操作界面（UI）的局限。要为每个受众群体搭建 15 个细分合理的广告组，并配置专属关键词、否定词和 RSA（响应式搜索广告）文案，需要在嵌套菜单中反复点击操作好几天。几周前我也遇到了这个瓶颈。Google Ads Editor 虽能处理简单结构的批量上传，但我需要条件逻辑：按地区设置不同的否定词、将关键词与 GA4 数据进行交叉比对，以及体现各服务定位的广告文案。于是我尝试了另一种方法：使用 Claude Code 编写 Python 脚本，直接调用 Google Ads API。我只需描述需求：“按地区拆分 3 个广告系列，每个系列包含 2 个广告组，并为各受众配置这些关键词、否定词和 RSA 变体。”Claude 会生成脚本。我进行审查，先以 `dry-run` 模式预览所有变更，确认无误后加上 `--apply` 参数正式执行。原本两天的广告系列搭建工作，几小时内就能完成。初始配置需要一些精力：需创建 Google Cloud 项目、配置 OAuth 凭据和开发者令牌（developer token）。配置完成后，每次运行新脚本只需几分钟。该 API 免费使用。读取操作（指标、搜索词、表现数据）我使用 MCP。速度快，无需写脚本。写入操作方面，MCP 功能有限。Google 官方服务器仅支持只读。AdLoop 等第三方 MCP 虽支持写入，但变更仅存在于 AI 的上下文窗口中，关闭对话后便会消失。我希望每次变更都生成为永久文件，方便审查、重新运行，或交接给其他 AI 工具。因此，我对每次账户变更都使用带日期的脚本，例如：`add_negatives_may07.py`、`update_may06.py`、`create_campaign_apr22.py`。上周转化率出现下滑。我让 Claude Code 将我近期的脚本与每日指标进行交叉比对。它发现我最近添加的一个广泛匹配否定词，屏蔽了一个正在转化的搜索词。脚本记录了确切变更，指标反映了具体影响。如果变更仅留在聊天对话中，这种追溯就会变得困难得多。我还搭建了一套自动化监控流程：通过定时任务每周 3 次拉取 Google Ads 和 GA4 数据，交叉比对后标记异常。我审查报告，并针对关键问题采取行动。📊 初步结果：在 ₹23 CPC 下，CTR 达到 11.23%。测试预算较小，样本量有限，但趋势向好。但我始终在领悟一点：没有任何工具能替代人工判断。Claude 生成的第一个广告系列脚本曾失败 4 次：数据类型错误、参数幻觉。即使脚本运行成功，它们也只会严格按指令执行。它们无法察觉落地页与广告文案是否存在矛盾，也分辨不出某个关键词在技术上看似相关，实则不符合你的品牌调性。预算调整、广告系列上线、文案更新：所有环节仍需由我把关。这些工具消除了运营层面的低效摩擦，但每一个战略决策，依然由我主导。