全球素材对比 — UTC 2026-08-05，对比 08-04 和 08-03

108-05 的账户

花费 $625.17，1,128 次安装，CPI $0.554，当日闭合收入 $898.32（wROAS 1.44）；08-04 是 $446.00 / 785 / $0.568 / 1.32。入账收入 $1,427.51，ROAS 2.28，其中 62.9% 来自当天安装的人。我们的记录是 Meta 入账口径的 0.98。

同期群 24 小时在 08-05 只覆盖 9%，不能拿去和一个已经成熟的日子比。当日闭合收入是已封存的那个 口径，下面所有日对日的读法用的都是它。

2没有一条实验臂能靠钱判定，而且这是仪器算出来的

这个广告系列三天合计：2,391 次安装、136 个付费用户（5.7%）、每安装收入均值 $0.767、标准差 $5.942， 变异系数 7.74。 需要的样本量按它的平方增长：

这个广告系列里最大的一条实验臂有 588 次安装，是分辨 20% 差距所需量的 2.5%。所以下面每一个收入 数字都只是一个方向。

CPM 也补不上这个缺口。 DECISION_LOG.md #48 已经把这件事定了：CPM 是拍卖定的价，79% 由这条广告 自己的每小时花费速率解释（b = +0.132, se 0.019, R² = 0.79），Meta 给一条广告加量时它就出现，停下来 时它就消失。CPM 低也不等于好：把素材和时钟小时都控住，一次把 CPM 压低 60% 的提预算动作，同时把 CTR 砍掉 51%、把 CPI 抬高 15%。便宜的展示就是低意向的展示，所以 CPM 低和印度占比高是同一件事，不是 两件。

作为素材读数能站住的，是同一个预算区间内、小时对齐的 CTR 和点击→安装，以及估算器的 expRPI — 也就是一个人群在账户自己的国家价格上值多少钱，是这里唯一一个不被"钱是哪条广告挣的" 混淆掉的列。下面两者都用；原始 CPM 只作记录，不带判决。

三天合并之后，付费用户数确实有四条实验臂过了 16 付费用户门槛（pool5 42、bodysuit 34、 bikini 30、spill2 17），这让每条实验臂自己的数字读得出来。但它并不让两条之间的差距读得 出来，这是两个不同的问题。

3投放，逐日

最后两行是一个广告组、一条素材、两个版本，从来不会在同一天同时在投。

全账户层面，两天在合并漏斗检验的两个比例上都没分开：CTR 9.37% → 9.18%（p = 0.363）、点击→安装 24.35% → 22.74%（p = 0.106）。逐小时的符号检验也一致：CTR 20 个小时里两边各 10 个（p = 1.000）， CPM 20 个里 14 个更低（p = 0.115）。这一天是变大了，不是变好了，没有任何一个投放比例动到了数据 能和噪声区分开的程度。

4钱，只当方向报

pool5 的优势在 ARPPU，不在付费率。 它的付费率（5.8% / 7.8% / 7.0%）和 bodysuit 的 （6.2% / 5.3% / 6.2%）并排；不一样的是一个付费用户值多少钱，大约 $23–25 对 $8–17，三天下来稳定到 一美元以内。这个稳定性建立在 42 个合并付费用户上，是这个广告系列里最可复现的收入信号。

但它有一部分是买来的地域，而且这个比例还在涨。 美国在 08-04 供了 pool5 自己当日闭合收入的 41.1%，08-05 供了 50.2%，而美国只占它 14.3% 的花费。它的印度占比是 14–15%，bikini 是 34–48%。 放到各预算区间自己合并出来的国家结构上，pool5 的优势会缩水但不会消失：在两条实验臂重叠的那两个 区间里，结构中性是 2.49 和 9.81，对 bodysuit 的 1.42 / 2.28 和 bikini 的 1.27 / 0.80。

5小时对齐的窗口 — 五条实验臂同时在投

08-05 06:00 → 20:00 PT，同一个预算区间，中间没有任何启停事件。这是这里唯一一个把时钟对每条实验臂都 固定住的对比。

各条实验臂实际跑出来的花费仍然差 2.4 倍，所以即使在这里 CPM 也还带着加量效应，不能当判决读。 spill 的 CTR 是唯一一个大到能扛过这一点的差距，15.33% 对同组的 6.4–10.1%，建立在几万次展示上。

bikini 买到的是这一组里最便宜、最不值钱的人群：expRPI 最低、印度占比最高，以及跟着这两件事一起 来的低 CPM。

6候选

这里没有任何一条是最终候选，而且这个广告系列也做不出一条来。 几条实验臂在不同的实际花费下买了 不同的人群，而这正是 #48 认定大到足以吞掉任何素材信号的那个混淆因素。下面是先验，不是判决。

spill 是唯一一个大到能扛过噪声的观察。 小时对齐下 CTR 15.33%，同组在 6.4–10.1%，建立在几万次 展示上；整个 UTC 日上是 15.40%。它的 expRPI 是这一组里最低的，所以它是在一个便宜的人群上赢下了 注意力；这份注意力会不会转化，是测试要回答的问题，不是这份文档的。

pool5 买到的人群最值钱：expRPI 1.524、印度 14%，ARPPU 三天稳定在 $23–25、建立在 42 个合并 付费用户上。它当日闭合收入的一半来自美国，而美国只占它 14.3% 的花费，所以它的 ROAS 很大程度上是一个 地域仓位，不是一个素材结果。

bodysuit 是走量的那条，CTR 最差，三天连续下滑（7.53% → 7.63% → 6.68%），在小时对齐的窗口里 以 6.40% 垫底。

bikini 是人群买得最差的一条：expRPI 最低（0.727）、印度占比最高（48%），以及和这两件事同源的 低 CPM。它的收入读数（wROAS 1.50 → 0.49 → 0.57）压在 8–9 个付费用户上，往哪个方向都撑不住。

lounge 最贵，也最没立住，CPI $0.889，同组在 $0.39–0.49；只有一天；收入的 43.7% 来自一个付费 用户。它的 expRPI 在中游，所以它不是买得差，是买得贵。

mugshot 死了，而且是被关掉的，不是被抢量抢死的。 操作历史记着 ww_broad_purchase_adv_d100_mugshot 在 Aug 4 12:32 PT 由操作者从 Active 改成 Inactive，投放大约 半小时后停住。估算器的事件表把它读成"Meta 停掉 ww_mugshot"，是因为它从投放数据反推启停，所以两者 并不矛盾；知道是谁动手的是操作历史。它跑了两天，CPI $0.790 → $1.034，wROAS 0.20 → 0.08。

spill 那两行是同一条实验臂在时间上的两段，不是两条素材。 广告组 ww_broad_purchase_adv_d100_spill 里装着同一条 8 秒素材的替换对：原始的 vid_ww_spill_8s_9x16_v1 是被拒的那一版（DECISION_LOG.md #50），08-03 之后就 inactive；它的 - Copy 从 08-04 起接过这条实验臂，现在在投，也就是上面的 spill2 那一行。这条实验臂在跑，而且 是这个广告系列的 CTR 冠军；关掉的只有第一版。

所以按这里的证据，一条都不砍。 预定 08-06 00:00 → 08-11 00:00 PT 的五格 A/B 测试装的正是这五条 实验臂，用的是人群不重叠的按人拆分，把上面所有内容之所以只是观察性的那个人群混淆因素随机掉。它的 关键指标是单次线索成本，第 1 天之内就能分辨 20% 的差距。在它开跑前几小时砍掉实验臂，等于把这个账户 上唯一能回答这个问题的仪器拆掉。

几条实验臂是不等预算开跑的，开跑四小时后才拉平。 起步是 $100 bikini / $150 bodysuit / $150 pool5 / $100 spill / $100 lounge；08-06 的 PT 04:05–04:06，三条 $100 的被提到 $150， 五条全部拉平在 $750/天。单次安装成本是这个测试最先能分辨的指标，而它正好就是不等预算会推动的那个， 所以第 1 天的读数应该落在拉平之后的窗口，不是自然日。

7德语区测试读不出来

Gen 7 在 08-05 的 13:48 PT 把四条全球素材放进第二个 DACH 广告组，跑 CBO。之后的六个小时里，整个 德语区广告系列对着 $100/天的预算只花了 $17.11，而在那个全球素材广告组内部，bodysuit 一条就 拿走 78%（$11.24 里的 $8.78），正是测试登记表里记过的、这个设计没法把四条素材互相排序的那种 组内集中。每条实验臂的展示次数在 2 到 190 之间。

暂停是生效了的：turkish_mature、turkish_6s 和 german_6s 都在 PT 11 点前停住，之后没有再拿到量。 在停掉之前，turkish_mature 已经在这个 UTC 日花掉 $56.00 换 13 次安装（CPI $4.31），一分钱没回来。

Gen 7 要打的标杆是德语素材组在已结算的 08-04 上的 CPM $52.77 和单次点击成本 $0.779。这个量级下的 六个小时够不着它。跑满一整天之后再读，而且只看 CPM 和单次点击成本。 没有任何一个德语区格子 过过付费用户门槛。

8复现

python -m ad_ops.measures      --config _runs/2026-08-05_0805_asset_candidates/run_config.json --day 2026-08-05 --prev 2026-08-04
python -m ad_ops.day_compare   --config … --today 2026-08-05 --prev 2026-08-04 --h 6
python -m ad_ops.cohort_arpu   --config … --days 2026-08-01,…,2026-08-05
python -m ad_ops.report_tables --config … --day 2026-08-05 --prev 2026-08-04
python -m ad_ops.asset_estimator hourly --meta <08-03,08-04,08-05 hourly> --lum <run>/lum \
    --fx … --ads ww_bikini_10s,ww_bodysuit_10s,ww_pool5,ww_mugshot,ww_spill,ww_lounge \
    --campaign bailingxia_meituan_ww_cvr_260802 --horizon 24

导出于 2026-08-05 19:23–19:26 PT 拉取：账户日 08-05 的分小时广告数据（155 行，00–19 小时）、 广告 × 日和广告 × 国家 × 日，范围 Jul 1 → Aug 5。Lum Telegram 导出当晚在笔记本上完成： 12,967 条注册、1,306 笔支付、7 笔未匹配。

分国家的表是账户日口径，只读国家结构；Meta 不提供小时 × 国家的交叉表。