现在有人用 AI Agent 把这件事压缩到了 10 分钟。

一个 MCP Server，47 个工具

这个产品叫 AdWhiz，本质是一个给 AI Agent 用的广告投放 API。技术上它是一个 MCP Server，提供 47 个工具，任何 AI Agent 都可以通过它直接操作 Google Ads 账户：

  • 创建 campaign 和 ads group
  • 设置关键词和出价策略
  • 生成广告文案和附加信息
  • 暂停烧钱的关键词
  • 跑账户审计，自动打分

开发者自己做了一个测试：从零开始，10 分钟建了 2 个 campaign、8 个 ads group，关键词、出价、文案、附加信息全部自动配好。本来只是测试产品功能，结果还没正式推广，2 天就拿了 3 个转化。

真正的价值在闭环

单点工具不稀奇，稀奇的是它接入了 OpenClaw 生态，把广告投放变成了一个自动化闭环：

  1. 生成阶段：其他 skill 帮你生成素材、文案、投放策略
  2. 投放阶段：AdWhiz 一键上线到 Google Ads
  3. 监测阶段：每天自动审计，给账户打分
  4. 迭代阶段：Agent 看数据，自动生成下一版优化方案

生成 → 投放 → 监测 → 迭代，全程不需要打开 Google Ads 后台。

一个真实的 ROI 案例

开发者自己有 13 个 campaign 在跑。以前每次 review 要半天时间，人工一个个看数据、判断哪些词在烧钱。

接入 AdWhiz 之后，改成每小时自动跑一遍审计。上线没几天，就查出了超过 1300 美元的浪费——这些钱如果继续烧下去，可能要到下次人工 review 才会被发现。

这个思路很实用：对一人公司来说，广告优化最大的成本不是工具费，而是注意力。你每天只有那么多精力，花在后台调参上的时间，本可以用来做产品。

当前进展

  • Google Ads 功能已上线
  • AI 对话式操作 + Meta Ads 支持即将发布
  • 产品在持续迭代中，保持每天发版的节奏
  • 提供 affiliate 计划，推荐分佣最高 70%，终身有效

给一人公司的实操建议

如果你正在用 Google Ads 推广自己的产品，可以从三个层面思考 AI Agent 化的路径：

第一层：自动化执行。 把建 campaign、写文案、选关键词这些重复劳动交给 Agent。省的不是钱，是你最稀缺的注意力。

第二层：自动化监测。 不要等到月底才看报表。让 Agent 每天甚至每小时跑一次审计，及时止损。1300 美元的浪费，越早发现越好。

第三层：自动化迭代。 当生成、投放、监测都由 Agent 完成时，优化就变成了一个持续运转的循环，而不是你日历上每周一次的待办事项。

一人公司做广告投放，核心矛盾是"要精细化运营，但没有团队"。AI Agent 不是替你做决策，而是把决策之外的所有执行成本降到接近零。这可能是目前 solo founder 在数字营销上最值得投入的方向。