social-media-analyzer — скилл для Claude Code: разбор и установка
Анализирует показатели кампаний в соцсетях, вычисляет вовлеченность и окупаемость рекламы. Сравнивает результаты постов с бенчмарками для Instagram, Facebook, TikTok и других платформ.
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install marketing-skills@claude-code-skillsЧто делает social-media-analyzer
Скилл обрабатывает массив данных о публикациях: охваты, лайки, комментарии, репосты и сохранения. Перед расчетами он выполняет валидацию. Охват должен быть строго больше нуля, иначе возникнет деление на ноль. Затем скрипты вычисляют Engagement Rate, CTR, Virality Rate и Save Rate для каждого поста и кампании в целом.
Если указан рекламный бюджет, инструмент рассчитывает стоимость целевых действий и ROI. В модель заложена расчетная ценность взаимодействий: лайк принят за $0.50, комментарий стоит $2.00, а репост оценен в $5.00. Логика опирается на Python-скрипты scripts/calculate_metrics.py и scripts/analyze_performance.py. Они ранжируют публикации и сопоставляют цифры со стандартными показателями для Instagram, Facebook, LinkedIn, TikTok и Twitter/X.
Скилл не опрашивает внешние API соцсетей. Ему требуется заранее подготовленный JSON-файл с выгрузкой. Это решение пригодится маркетологам и аналитикам, которым нужны стандартизированные аудиты кампаний прямо в интерфейсе Claude Code.
Какие задачи решает
- рассчитать engagement rate, CTR, virality rate и save rate по массиву публикаций
- оценить окупаемость рекламы (ROI) и стоимость вовлечения (CPE) по рекламному бюджету
- сопоставить метрики кампании со стандартными бенчмарками конкретной социальной сети
- ранжировать публикации и выделить наиболее результативный контент
Примеры запросов агенту
- Проанализируй показатели кампании в Instagram из файла assets/sample_input.json
- Рассчитай engagement rate и сравни метрики с бенчмарками для TikTok
- Оцени ROI рекламной кампании при затратах в $500 по данным постов
Как установить social-media-analyzer
1Через маркетплейс плагинов
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills/plugin install marketing-skills@claude-code-skillsКоманда ставит плагин marketing-skills целиком, со всеми его скиллами
2Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill social-media-analyzer -a claude-code3Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/social-media-analyzer/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/social-media-analyzer/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/social-media-analyzer/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/social-media-analyzer/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install alirezarezvani/claude-skills social-media-analyzer2Вручную: положить файлы
.github/skills/social-media-analyzer/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --path marketing-skill/skills/social-media-analyzerВручную: положить файлы
.devin/skills/social-media-analyzer/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора349
Весь набор →Похожие
Вопросы о social-media-analyzer
Как установить social-media-analyzer в Claude Code?
Выполните команду npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill social-media-analyzer -a claude-code или добавьте плагин через /plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills.
Что делает скилл social-media-analyzer?
Он вычисляет коэффициенты вовлеченности, кликабельности и окупаемости инвестиций на основе переданного JSON с постами. Результаты сопоставляются с бенчмарками Instagram, Facebook, LinkedIn, TikTok и Twitter/X.
Нужны ли API-ключи социальных сетей для работы?
Нет, скилл не подключается к API платформ напрямую. Данные передаются локально через JSON-файл, который обрабатывают встроенные Python-скрипты.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: "social-media-analyzer"
description: Social media campaign analysis and performance tracking. Calculates engagement rates, ROI, and benchmarks across platforms. Use when analyzing social media performance, calculating engagement rate, measuring campaign ROI, comparing platform metrics, or benchmarking against industry standards. Also use when the user mentions "social media audit," "engagement rate," or "which platform performs best."
metadata:
triggers:
- analyze social media
- calculate engagement rate
- social media ROI
- campaign performance
- compare platforms
- benchmark engagement
- Instagram analytics
- Facebook metrics
- TikTok performance
- LinkedIn engagement
---
# Social Media Analyzer
Campaign performance analysis with engagement metrics, ROI calculations, and platform benchmarks.
---
## Table of Contents
- [Analysis Workflow](#analysis-workflow)
- [Engagement Metrics](#engagement-metrics)
- [ROI Calculation](#roi-calculation)
- [Platform Benchmarks](#platform-benchmarks)
- [Tools](#tools)
- [Examples](#examples)
---
## Analysis Workflow
Analyze social media campaign performance:
1. Validate input data completeness (reach > 0, dates valid)
2. Calculate engagement metrics per post
3. Aggregate campaign-level metrics
4. Calculate ROI if ad spend provided
5. Compare against platform benchmarks
6. Identify top and bottom performers
7. Generate recommendations
8. **Validation:** Engagement rate < 100%, ROI matches spend data
### Input Requirements
| Field | Required | Description |
|-------|----------|-------------|
| platform | Yes | instagram, facebook, twitter, linkedin, tiktok |
| posts[] | Yes | Array of post data |
| posts[].likes | Yes | Like/reaction count |
| posts[].comments | Yes | Comment count |
| posts[].reach | Yes | Unique users reached |
| posts[].impressions | No | Total views |
| posts[].shares | No | Share/retweet count |
| posts[].saves | No | Save/bookmark count |
| posts[].clicks | No | Link clicks |
| total_spend | No | Ad spend (for ROI) |
### Data Validation Checks
Before analysis, verify:
- [ ] Reach > 0 for all posts (avoid division by zero)
- [ ] Engagement counts are non-negative
- [ ] Date range is valid (start < end)
- [ ] Platform is recognized
- [ ] Spend > 0 if ROI requested
---
## Engagement Metrics
### Engagement Rate Calculation
```
Engagement Rate = (Likes + Comments + Shares + Saves) / Reach × 100
```
### Metric Definitions
| Metric | Formula | Interpretation |
|--------|---------|----------------|
| Engagement Rate | Engagements / Reach × 100 | Audience interaction level |
| CTR | Clicks / Impressions × 100 | Content click appeal |
| Reach Rate | Reach / Followers × 100 | Content distribution |
| Virality Rate | Shares / Impressions × 100 | Share-worthiness |
| Save Rate | Saves / Reach × 100 | Content value |
### Performance Categories
| Rating | Engagement Rate | Action |
|--------|-----------------|--------|
| Excellent | > 6% | Scale and replicate |
| Good | 3-6% | Optimize and expand |
| Average | 1-3% | Test improvements |
| Poor | < 1% | Analyze and pivot |
---
## ROI Calculation
Calculate return on ad spend:
1. Sum total engagements across posts
2. Calculate cost per engagement (CPE)
3. Calculate cost per click (CPC) if clicks available
4. Estimate engagement value using benchmark rates
5. Calculate ROI percentage
6. **Validation:** ROI = (Value - Spend) / Spend × 100
### ROI Formulas
| Metric | Formula |
|--------|---------|
| Cost Per Engagement (CPE) | Total Spend / Total Engagements |
| Cost Per Click (CPC) | Total Spend / Total Clicks |
| Cost Per Thousand (CPM) | (Spend / Impressions) × 1000 |
| Return on Ad Spend (ROAS) | Revenue / Ad Spend |
### Engagement Value Estimates
| Action | Value | Rationale |
|--------|-------|-----------|
| Like | $0.50 | Brand awareness |
| Comment | $2.00 | Active engagement |
| Share | $5.00 | Amplification |
| Save | $3.00 | Intent signal |
| Click | $1.50 | Traffic value |
### ROI Interpretation
| ROI % | Rating | Recommendation |
|-------|--------|----------------|
| > 500% | Excellent | Scale budget significantly |
| 200-500% | Good | Increase budget moderately |
| 100-200% | Acceptable | Optimize before scaling |
| 0-100% | Break-even | Review targeting and creative |
| < 0% | Negative | Pause and restructure |
---
## Platform Benchmarks
### Engagement Rate by Platform
| Platform | Average | Good | Excellent |
|----------|---------|------|-----------|
| Instagram | 1.22% | 3-6% | >6% |
| Facebook | 0.07% | 0.5-1% | >1% |
| Twitter/X | 0.05% | 0.1-0.5% | >0.5% |
| LinkedIn | 2.0% | 3-5% | >5% |
| TikTok | 5.96% | 8-15% | >15% |
### CTR by Platform
| Platform | Average | Good | Excellent |
|----------|---------|------|-----------|
| Instagram | 0.22% | 0.5-1% | >1% |
| Facebook | 0.90% | 1.5-2.5% | >2.5% |
| LinkedIn | 0.44% | 1-2% | >2% |
| TikTok | 0.30% | 0.5-1% | >1% |
### CPC by Platform
| Platform | Average | Good |
|----------|---------|------|
| Facebook | $0.97 | <$0.50 |
| Instagram | $1.20 | <$0.70 |
| LinkedIn | $5.26 | <$3.00 |
| TikTok | $1.00 | <$0.50 |
See `references/platform-benchmarks.md` for complete benchmark data.
---
## Tools
### Calculate Metrics
```bash
python scripts/calculate_metrics.py assets/sample_input.json
```
Calculates engagement rate, CTR, reach rate for each post and campaign totals.
### Analyze Performance
```bash
python scripts/analyze_performance.py assets/sample_input.json
```
Generates full performance analysis with ROI, benchmarks, and recommendations.
**Output includes:**
- Campaign-level metrics
- Post-by-post breakdown
- Benchmark comparisons
- Top performers ranked
- Actionable recommendations
---
## Examples
### Sample Input
See `assets/sample_input.json`:
```json
{
"platform": "instagram",
"total_spend": 500,
"posts": [
{
"post_id": "post_001",
"content_type": "image",
"likes": 342,
"comments": 28,
"shares": 15,
"saves": 45,
"reach": 5200,
"impressions": 8500,
"clicks": 120
}
]
}
```
### Sample Output
See `assets/expected_output.json`:
```json
{
"campaign_metrics": {
"total_engagements": 1521,
"avg_engagement_rate": 8.36,
"ctr": 1.55
},
"roi_metrics": {
"total_spend": 500.0,
"cost_per_engagement": 0.33,
"roi_percentage": 660.5
},
"insights": {
"overall_health": "excellent",
"benchmark_comparison": {
"engagement_status": "excellent",
"engagement_benchmark": "1.22%",
"engagement_actual": "8.36%"
}
}
}
```
### Interpretation
The sample campaign shows:
- **Engagement rate 8.36%** vs 1.22% benchmark = Excellent (6.8x above average)
- **CTR 1.55%** vs 0.22% benchmark = Excellent (7x above average)
- **ROI 660%** = Outstanding return on $500 spend
- **Recommendation:** Scale budget, replicate successful elements
---
## Reference Documentation
### Platform Benchmarks
`references/platform-benchmarks.md` contains:
- Engagement rate benchmarks by platform and industry
- CTR benchmarks for organic and paid content
- Cost benchmarks (CPC, CPM, CPE)
- Content type performance by platform
- Optimal posting times and frequency
- ROI calculation formulas
## Proactive Triggers
- **Engagement rate below platform average** → Content isn't resonating. Analyze top performers for patterns.
- **Follower growth stalled** → Content distribution or frequency issue. Audit posting patterns.
- **High impressions, low engagement** → Reach without resonance. Content quality issue.
- **Competitor outperforming significantly** → Content gap. Analyze their successful posts.
## Output Artifacts
| When you ask for... | You get... |
|---------------------|------------|
| "Social media audit" | Performance analysis across platforms with benchmarks |
| "What's performing?" | Top content analysis with patterns and recommendations |
| "Competitor social analysis" | Competitive social media comparison with gaps |
## Communication
All output passes quality verification:
- Self-verify: source attribution, assumption audit, confidence scoring
- Output format: Bottom Line → What (with confidence) → Why → How to Act
- Results only. Every finding tagged: 🟢 verified, 🟡 medium, 🔴 assumed.
## Related Skills
- **social-content**: For creating social posts. Use this skill for analyzing performance.
- **campaign-analytics**: For cross-channel analytics including social.
- **content-strategy**: For planning social content themes.
- **marketing-context**: Provides audience context for better analysis.
© Alireza Rezvani · MIT · alirezarezvani/claude-skills