月度投放报告 — 2026 年 8 月至今,对比 2026 年 7 月

8 月前十五天有两个广告账户为这个 App 花了 $9,239.32,对比期是它前面 7 月那九天的 $2,455.00;术语定义、 报表时区与三种收入口径见附录。

1总览

比率放在前面,因为只有比率能比。总量行照样列出来,是为了让报表能对上账;它们的变化列是空的,这是构造决定的。

2026-07-23 → 07-31 (9 天)2026-08-01 → 08-15 (15 天)变化
比率 — 可比
CPM$7.07$8.24+16.5%
CTR5.80%6.02%+3.8%
点击→安装22.66%19.54%−13.8%
CPI$0.538$0.700+30.1%
bROAS1.272.28+79.5%
wROAS0.950.97+2.1%
cROAS @ 24h1.101.21+10.0%
当日回收付费率 (自有)4.60%4.46%−3.0%
当日回收 ARPU (自有)0.4620.573+24.0%
当日回收 ARPPU (自有)10.0612.85+27.7%
总量 — 9 天对 15 天,无从对比
花费$2,455.00$8,798.18—
展示次数347,0581,068,023—
链接点击量20,12464,309—
安装次数 (Meta)4,56112,563—
注册数 (自有)5,06914,819—
入账收入$3,125.48$20,071.29—
当日回收$2,344.02$8,491.30—
同期群 24 小时$2,697.93,覆盖率 100%$10,680.69,覆盖率 97%—
当日回收付费用户233661—

同期群价值 —— d0 / d3 / d7 的 ARPU 与 ARPPU

按安装日计算,从每个用户自己的安装时刻起算:dN 是他自己的前 (N+1) x 24 小时。ARPU 取自 Adjust,也就是合作方后台看到的那一套;ARPPU 取自我们自己的支付流水,因为 Adjust 没有累计去重付费人数这个字段。窗口还没走完的档位留空,不写 0。

应用ARPU (d0)ARPU (d3)ARPU (d7)ARPPU (d0)ARPPU (d3)ARPPU (d7)安装数
Vloom$0.6369$0.9734$1.3199$13.07$17.26$21.8716,703

本期合计花费 $9,239.32。 B1 占 95.2%,共享的两个 Nomad Node 账户占 4.8%,来自十五天里的五天;第 3 节 起只讲 B1。

B1 内部的广告系列花费结构:全球投放 83.8% 来自十三天,已停投的旧广告系列 13.5% 来自三天,德语区投放 2.7% — 它们从未同时在跑。

展示和安装都变贵了,不加权地数小时也是这个结论: 24 个小时里 CPM 有 20 个更高,CPI 有 22 个更高。

点的人更多了,点完之后装的人更少了: CTR +3.8%,点击→安装 −13.8%,不加权地数也有 18 个小时更低。

封存口径几乎没动,入账口径差点翻倍,而这只是资历。 7 月那九天是这个账户开张的头九天,背后什么都没有。

共享账户在两个撑得住对比的口径上领先 B1,在撑不住对比的入账口径上落后 — 见第 2 节。

2两个广告账户并列

两个账户都是我们的:B1,账户 1738541847343652,广告系列名以 bailingxia_ 开头;以及共享给我们的两个 Nomad Node 账户,835434076171203 与 3267486106793669,它们投这个 App 的广告系列是 0811_ 与 0814_。 这两个账户上还跑着别的产品,那部分不计入本节。花费取自各账户自己的导出;DNU(当日新增用户)与三种收入口径取自 我们自己的记录,按各账户名下所有广告系列统计,因此这里 B1 那一行比下面各节按广告 ID 限定的合计略高一些。

账户花费占比DNU占比单个 DNU 成本
B1(自有)$8,798.1895.2%14,81289.7%$0.594
Nomad Node(共享)$441.144.8%1,71010.3%$0.258
合计$9,239.32100%16,522100%$0.559
账户入账bROAS当日回收wROAS同期群 24 小时cROAS单个 DNU 的当日回收
B1(自有)$20,076.282.28$8,496.290.97$10,685.681.21$0.574
Nomad Node(共享)$921.512.09$669.741.52$825.681.87$0.392
合计$20,997.782.27$9,166.030.99$11,511.361.25$0.555

共享账户的投放是十五天里的五天,那 4.8% 反映的是它什么时候开始买。 它的回报能比,它的金额不能。

UTC 日花费DNU入账bROAS当日回收wROAS同期群 24 小时cROAS
2026-08-11$31.7790$41.351.30$41.351.30$41.351.30
2026-08-12$92.26479$119.291.29$119.291.29$156.901.70
2026-08-13$58.21278$209.133.59$146.812.52$185.803.19
2026-08-14$92.48354$190.262.06$100.131.08$150.661.63
2026-08-15$166.42509$361.482.17$262.161.58$290.971.75
窗口合计$441.141,710$921.512.09$669.741.52$825.681.87

共享账户还在加量:08-11 是 $903.50 合计花费里的 $31.77,08-15 是 $663.72 里的 $166.42。 上面两张表的 窗口数字把它读小了。

两个账户之间排次序,用当日回收口径与同期群 24 小时口径,绝不用入账口径。 入账口径上 B1 领先 2.28 对 2.09;两个继承不来的口径把次序反了过来。

共享账户买新用户的单价是 B1 的 43%,而每个新用户落地之后值的钱更少。 成本那一侧更重。

两个账户的收入落在同一份记录里,所以只有合计那一行不分账户也成立(DECISION_LOG.md #64)。

共享账户的导出不带广告 ID、广告系列名称、链接点击量、Leads 和国家,所以第 3 至 7 节只有 B1。

3分小时,B1,2026-08-01 至 2026-08-15

本节只看 B1,按报表时区。横轴是把本期十五天的同一个钟点合并到一起:每一格装着十五个钟点, 一共 24 格。它读的是一天之内的形状,绝不能当序列读。投放列的分子分母都取自 Meta 的计量口径;付费率、ARPU 与 ARPPU 两侧都是自有口径,两套安装数从不交叉相除。ours 是该格内我们自己的注册数,cov 是该格同期群在 H=24 上的 覆盖率。

小时花费展示CPM点击CTR安装点击→安装CPIourscov入账bROAS当日回收wROASwPay同期群cROAS
0$239.0422,43810.651,5777.03%33321.1%$0.718375100%$651.652.73$335.621.4028$341.321.43
1$250.4627,6419.061,8926.84%35118.6%$0.714425100%$721.632.88$595.442.3824$595.442.38
2$285.4932,0478.912,2026.87%44720.3%$0.639547100%$796.262.79$343.851.2029$349.831.23
3$302.9934,1298.882,3016.74%46920.4%$0.646537100%$469.781.55$185.220.6122$193.970.64
4$322.2935,7159.022,3556.59%49020.8%$0.658571100%$652.632.02$453.251.4121$462.071.43
5$354.2938,6599.162,5076.48%54521.7%$0.650627100%$1,043.442.95$285.600.8125$295.140.83
6$358.3537,7719.492,5076.64%55922.3%$0.641647100%$883.992.47$376.031.0530$388.901.09
7$409.8242,2039.712,9236.93%54618.7%$0.751683100%$787.861.92$488.121.1933$522.801.28
8$381.5343,6248.752,8666.57%56119.6%$0.680664100%$907.052.38$450.461.1834$469.221.23
9$414.4847,9148.653,0216.31%61820.5%$0.671729100%$829.622.00$503.871.2232$548.861.32
10$436.8545,7649.552,9236.39%59920.5%$0.729712100%$1,033.612.37$371.440.8526$471.621.08
11$349.9535,9659.732,3256.46%46720.1%$0.74956794%$656.651.88$214.540.6123$415.511.19
12$354.5634,24810.352,2806.66%45019.7%$0.78853393%$541.601.53$399.571.1322$402.631.14
13$360.1736,1629.962,5697.10%51920.2%$0.69462494%$827.002.30$299.720.8332$361.391.00
14$500.57215,4182.325,6452.62%60010.6%$0.83468496%$862.021.72$371.200.7430$464.480.93
15$437.6245,3309.653,4337.57%66319.3%$0.66079895%$892.072.04$264.410.6030$302.080.69
16$445.6449,3079.043,4446.98%66219.2%$0.67378594%$953.802.14$260.120.5831$525.691.18
17$478.3653,0909.013,5396.67%68319.3%$0.70083395%$1,051.512.20$399.900.8431$455.210.95
18$452.6346,1269.813,1196.76%64620.7%$0.70175993%$1,084.032.39$376.900.8328$486.791.08
19$413.0137,08111.142,6367.11%56421.4%$0.73267192%$995.292.41$474.801.1539$583.041.41
20$334.2130,14111.092,2877.59%51122.3%$0.65460195%$899.052.69$211.270.6321$444.601.33
21$332.2526,80712.392,1588.05%48122.3%$0.69153795%$882.512.66$283.440.8527$412.171.24
22$305.9425,65711.921,9877.74%40520.4%$0.75545595%$828.352.71$321.541.0522$723.762.37
23$277.6824,78611.201,8137.31%39421.7%$0.70545594%$819.892.95$225.010.8121$464.191.67
合计$8,798.181,068,0238.2464,3096.02%12,56319.5%$0.70014,81997%$20,071.292.28$8,491.300.97661$10,680.691.21

⚠ 第 14 格几乎全部来自一天里的一个小时,2026-08-03 那条被拒掉的 spill 素材(见口径与边界)。

十五天合并之后每一格都有 21 到 39 个当日回收付费用户,过得了 16 付费用户门槛(DECISION_LOG.md #37); 任何一份日报的分小时表都做不到。

便宜的小时和付钱的小时是同一段 — UTC 0 到 9 点 — 而账户把更多的钱花在这一段之外。

这个巧合目前只是描述,还不能照着它去改投放: 这些格子合并了四种买法,从旧广告系列的三天到 08-11 起的 单条实验臂。

2026-08-16T16:04:24.497963 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 100 200 300 400 500 USD hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 25000 50000 75000 100000 125000 150000 175000 200000 225000 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 350 400 450 500 550 600 650 700 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
当期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:04:24.677444 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 3 4 5 6 7 8 CTR % CTR 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 2 4 6 8 10 12 USD per 1,000 impressions CPM 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 12 14 16 18 20 22 installs / clicks % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 0.65 0.70 0.75 0.80 USD Cost per install Delivery by hour — whole account, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
全账户分小时的 CTR、CPM、点击→安装与 CPI

与对比期逐小时对照

两期都有投放的小时,按 UTC 时钟:00、01、02、03、04、05、06、07、08、09、10、11、12、13、14、15、16、17、18、 19、20、21、22、23。只对比共有的小时。每一格把本期 15 天的同一个钟点合并在一起,因此读一格的展示量门槛是每天 50 次展示,本期合计 750 次。

数每个共有小时朝哪个方向走,这种做法不需要加权,只问方向:

指标2026-08-01..2026-08-15 更高的小时数更低的小时数符号检验
CPM24 中的 2024 中的 4p = 0.002
CTR24 中的 2024 中的 4p = 0.002
点击→安装24 中的 624 中的 18p = 0.023
CPI24 中的 2224 中的 2p = 0.000

符号检验扔掉幅度,换来的是不需要加权的方向。

四项一起动,四项都过了 0.05: 展示变贵、点击变容易、每次点击换来的安装变难、安装变贵,几乎在整个时钟上 都是这样。

CPI 在 24 个小时里有 22 个更高,而本期的日均买量也比 7 月大得多;在这个账户上调高预算,以前就是这个走向 (DECISION_LOG.md #47)。

2026-08-16T16:04:24.890996 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 5 10 15 20 hour (UTC) 3 4 5 6 7 8 9 CTR % CTR 2026-07-23..2026-07-31 2026-08-01..2026-08-15 0 5 10 15 20 hour (UTC) 2 4 6 8 10 12 14 USD per 1,000 impressions CPM 0 5 10 15 20 hour (UTC) 10 15 20 25 30 installs / clicks % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install 0 5 10 15 20 hour (UTC) 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 USD Cost per install Delivery by hour — 2026-08-01..2026-08-15 against 2026-07-23..2026-07-31, shared hours only (UTC)
同样四个比率叠加对比期,只取共有小时
逐小时完整对照,2026-07-23..2026-07-31 → 2026-08-01..2026-08-15

每一个共有小时,2026-07-23..2026-07-31 → 2026-08-01..2026-08-15。所有列的分子分母都取自 Meta 的计量口径。这里 刻意没有收入列:每小时付费用户数在 0 到 3 之间,一个小时的收入列会把一个人的购物篮读成一个比率。

小时展示CPMCTR点击→安装CPI
006,100 → 22,4388.68 → 10.656.98% → 7.03%12.2% → 21.1%1.018 → 0.718
0111,489 → 27,6416.53 → 9.065.57% → 6.84%17.3% → 18.6%0.676 → 0.714
0212,061 → 32,0477.10 → 8.915.34% → 6.87%24.5% → 20.3%0.542 → 0.639
0312,005 → 34,1296.56 → 8.885.24% → 6.74%20.5% → 20.4%0.610 → 0.646
0415,385 → 35,7155.55 → 9.025.29% → 6.59%16.1% → 20.8%0.652 → 0.658
0518,425 → 38,6595.92 → 9.165.44% → 6.48%19.7% → 21.7%0.551 → 0.650
0621,582 → 37,7715.41 → 9.495.00% → 6.64%23.3% → 22.3%0.465 → 0.641
0718,695 → 42,2035.70 → 9.715.01% → 6.93%23.4% → 18.7%0.486 → 0.751
0821,051 → 43,6245.53 → 8.754.98% → 6.57%21.8% → 19.6%0.508 → 0.680
0919,698 → 47,9145.88 → 8.655.33% → 6.31%22.8% → 20.5%0.485 → 0.671
1018,397 → 45,7646.48 → 9.555.66% → 6.39%22.6% → 20.5%0.505 → 0.729
1116,121 → 35,9657.22 → 9.735.49% → 6.46%24.1% → 20.1%0.546 → 0.749
1213,499 → 34,2487.96 → 10.355.87% → 6.66%23.2% → 19.7%0.584 → 0.788
1314,218 → 36,1627.82 → 9.965.81% → 7.10%23.4% → 20.2%0.576 → 0.694
1414,017 → 215,4189.23 → 2.325.98% → 2.62%22.7% → 10.6%0.681 → 0.834
1517,713 → 45,3307.97 → 9.656.30% → 7.57%23.8% → 19.3%0.531 → 0.660
1623,992 → 49,3076.91 → 9.045.72% → 6.98%23.3% → 19.2%0.518 → 0.673
1721,681 → 53,0906.90 → 9.016.17% → 6.67%24.0% → 19.3%0.466 → 0.700
1818,533 → 46,1267.17 → 9.816.18% → 6.76%26.2% → 20.7%0.443 → 0.701
1912,340 → 37,0817.57 → 11.147.02% → 7.11%27.8% → 21.4%0.388 → 0.732
206,532 → 30,14112.80 → 11.097.90% → 7.59%29.3% → 22.3%0.554 → 0.654
215,008 → 26,80710.42 → 12.397.71% → 8.05%17.6% → 22.3%0.767 → 0.691
223,492 → 25,65713.66 → 11.929.22% → 7.74%19.9% → 20.4%0.745 → 0.755
235,024 → 24,78612.44 → 11.208.10% → 7.31%23.8% → 21.7%0.644 → 0.705

4分国家,2026-08-01 至 2026-08-22

2026-08-23T13:56:11.162078 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ IN US MX GB ID DE TR PH MY AR CA AU 0 500 1000 1500 2000 2500 USD delivery raked onto the report clock against two measured margins; revenue is the report period Spend against within-day revenue by country — 2026-08-01..2026-08-22 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-23T13:56:11.202248 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ −0.04 −0.02 0.00 0.02 0.04 USD per install Cost per install by country — 2026-08-01..2026-08-22 (report clock)
分国家的单次安装成本

(一)大盘分国家,2026-08-01..2026-08-22。 按报表时区。 Meta 不提供小时 × 国家的交叉表,所以每一份国家切片都要从它自己的账户日折算到 UTC;自有口径本就在 UTC 上。

国家花费占比展示次数CPM注册数 (自有)单次注册成本当日回收wROAS付费用户
IN$2,624.4522.1%461,238$5.695,592$0.469$2,275.080.87394
US$1,773.2114.9%42,416$41.811,045$1.697$2,381.201.34195
MX$421.483.5%65,193$6.47903$0.467$325.320.7767
GB$409.903.4%17,778$23.06443$0.925$464.871.1337
ID$405.033.4%69,484$5.831,349$0.300$305.810.7643
DE$399.573.4%9,796$40.79242$1.651$258.730.6527
TR$327.602.8%18,517$17.69573$0.572$329.811.0140
PH$297.542.5%123,287$2.411,122$0.265$221.770.7537
MY$265.942.2%41,897$6.35515$0.516$179.070.6735
AR$249.642.1%22,711$10.99570$0.438$181.660.7330
CA$215.631.8%8,909$24.20212$1.017$296.271.3728
AU$206.111.7%6,986$29.51150$1.374$156.270.7620

其余 216 个国家未列出, $4,304.24 合计(占本表 36.2%)。

(二)同一切片,每一个账户,2026-08-01..2026-08-22.

B1

国家花费占比展示次数CPM注册数 (自有)单次注册成本当日回收wROAS付费用户
IN$2,564.7422.7%455,514$5.635,027$0.510$1,961.950.76361
US$1,419.4212.5%39,697$35.76900$1.577$2,079.571.47166
MX$413.973.7%64,430$6.43748$0.553$254.160.6158
GB$406.713.6%17,714$22.96417$0.975$452.791.1135
DE$396.943.5%9,743$40.74235$1.689$258.730.6527
ID$389.753.4%66,845$5.83994$0.392$262.910.6734
TR$318.912.8%18,206$17.52484$0.659$272.840.8630
PH$291.832.6%122,324$2.39999$0.292$186.920.6436
MY$259.672.3%41,384$6.27458$0.567$168.310.6532
AR$244.532.2%22,230$11.00507$0.482$166.690.6826
CA$212.701.9%8,842$24.06197$1.080$234.761.1024
AU$201.991.8%6,903$29.26142$1.422$121.990.6018

其余 215 个国家未列出, $4,198.33 合计(占本表 37.1%)。

Nomad Node

国家花费占比展示次数CPM注册数 (自有)单次注册成本当日回收wROAS付费用户
IN$27.2317.6%3,333$8.17523$0.052$313.1311.5031
ID$12.558.1%2,419$5.19355$0.035$42.903.429
US$10.506.8%138$76.0973$0.144$149.7814.2619
KR$7.414.8%184$40.2724$0.309$11.811.592
BR$5.993.9%458$13.08225$0.027$44.007.358
TH$5.893.8%882$6.68203$0.029$87.0314.7811
TW$5.593.6%239$23.3945$0.124$115.8320.728
MX$5.293.4%693$7.63154$0.034$71.1713.459
MY$5.143.3%457$11.2557$0.090$10.762.093
CO$4.352.8%270$16.1159$0.074$0.000.000
CL$3.972.6%252$15.7551$0.078$15.423.883
PH$3.832.5%843$4.54122$0.031$34.869.101

其余 135 个国家未列出, $57.16 合计(占本表 36.9%)。

KBM1

国家花费占比展示次数CPM注册数 (自有)单次注册成本当日回收wROAS付费用户
US$265.84100.0%1,713$155.1954$4.923$138.880.527

HR1

国家花费占比展示次数CPM注册数 (自有)单次注册成本当日回收wROAS付费用户
US$77.4548.4%868$89.2318$4.303$12.970.173
IN$32.4820.3%2,391$13.5942$0.773$0.000.002
BR$6.023.8%207$29.0713$0.463$5.130.851
TR$5.123.2%95$53.885$1.024$0.000.000
ID$2.741.7%220$12.450—$0.000.000
CL$2.551.6%40$63.751$2.550$0.000.000
MX$2.221.4%70$31.711$2.220$0.000.000
TH$2.001.2%149$13.425$0.400$0.000.000
AU$1.891.2%32$59.050—$0.000.000
PH$1.881.2%120$15.661$1.880$0.000.000
AR$1.831.1%73$25.062$0.915$0.000.000
IT$1.741.1%27$64.430—$0.000.000

其余 95 个国家未列出, $22.23 合计(占本表 13.9%)。

整个区间的对账。 每一个分国家单元格都是一次跨小时的分配;每一个总计都是实测的。每个账户折算出来的国家总计都等于它这些天买到的花费:B1 $11,319.47;Nomad Node $1,040.44;KBM1 $286.06;HR1 $160.14。逐日的对账——点名每个数字是从哪几个账户日折算来的——在各日报页上。

5汇总:两期对比,B1

本节只看 B1:按 UTC 时钟,合并两期都有投放的 24 个小时。分子分母都取自 Meta 的计量口径。

花费展示CPM点击CTR安装点击→安装CPI
2026-07-23..2026-07-31$2,455.00347,0587.0720,1245.80%4,56122.66%$0.538
2026-08-01..2026-08-15$8,798.181,068,0238.2464,3096.02%12,56319.54%$0.700

跨小时合并按每个小时投放了多少来加权。 分小时那一节的逐小时对照是同样两期的不加权读数;两者不一致的 地方,动的是结构。

两种读法都说 CPM 上升、CTR 上升、点击→安装下降、CPI 上升,所以这个变化不是小时层面的结构效应。

结构中性的账户行 $14.44 → $8.24、按 7 月结构重算的 $11.03,讲的是两个广告系列,不是账户(见口径与边界)。

三个收入口径并列

口径2026-07-23..07-31 (9 天)2026-08-01..08-15 (15 天)本期结束后还会动吗
入账收入$3,125.48 (1.27)$20,071.29 (2.28)已结算
当日回收$2,344.02 (0.95)$8,491.30 (0.97)永远不动
同期群 24 小时$2,697.93 (1.10),覆盖率 100%$10,680.69 (1.21),覆盖率 97%8 月仍在上升

只有括号里的回报能比。金额是十五天对九天。

三个口径说法不同,该读当日回收口径。 入账那 1.27 到 2.28 几乎没有一分是买量带来的,而同期群那一行还差 3% 才走满覆盖率,是个下限。

0.95 到 0.97 在这个账户的日间波动面前算不上变化: 8 月自己的日子从 0.57 到 1.44,7 月从 0.39 到 1.71。

入账收入按付费用户已安装多久拆分

放在一天里,这就是按安装日期拆分。放在一段时间里,它是按时滞拆分,因为同一个日历日对每个付费用户来说都是不同的 "已安装多久"。第一行就是当日回收的另一种呈现,这个等式正是这张表值得画出来的原因。

安装于2026-07-23..07-312026-08-01..08-15
当日$2,344.02 (75.0%)$8,491.30 (42.3%)
前 1 日$349.19 (11.2%)$2,885.75 (14.4%)
前 2 日$285.86 (9.1%)$1,744.37 (8.7%)
前 3 日$74.17 (2.4%)$1,240.99 (6.2%)
前 4 日$45.44 (1.5%)$1,161.25 (5.8%)
前 5 日$21.04 (0.7%)$839.19 (4.2%)
前 6 日$5.76 (0.2%)$874.69 (4.4%)
前 7 日—$961.35 (4.8%)

入账收入里来自当天到达的人的比例从 75.0% 掉到 42.3%,而这大半是账户的资历。 站得住的是当日回收口径, 它两边都只数第一行。

8 月这一列到"前 7 日"就停了,它加起来不等于当期的入账总额: 剩下的那部分安装在一周以前。

2026-08-16T16:04:25.230325 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 2500 5000 7500 10000 12500 15000 17500 20000 USD 1.27 0.95 1.10 2.28 0.97 1.21 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-23..2026-07-31 against 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) 2026-07-23..2026-07-31 2026-08-01..2026-08-15
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:04:25.286517 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-23..2026-07-31 2026-08-01..2026-08-15 0 2500 5000 7500 10000 12500 15000 17500 20000 USD the bottom segment IS the within-day figure: the same number seen twice Booked revenue by how long its payer had been installed (UTC) paid the day they installed one day after two days after three days after four or more days after
入账收入按付费用户已安装多久拆分

6B1 的各广告系列并列

本节只看 B1 名下的广告系列。

投放列的分子分母都取自 Meta 的计量口径,所有收入口径都是自有的。同期群视野 H=24h。报表时区为 UTC。 只按 CPM、单次点击成本与 CPI 排次序 — 这里地域是被有意选择的处理变量,正是它让这几项在广告系列之间可比, 而收入仍然需要 16 个付费用户(DECISION_LOG.md #37、#48),未过门槛的广告系列只能看方向。

广告系列花费占比展示展示占比CPM点击CTR单次点击成本安装CPI当日回收wROAS付费用户
全球投放$7,372.9483.8%922,35486.4%7.9951,9735.63%$0.1429,319$0.791$6,791.420.92501
旧广告系列(08-03 停投)$1,188.4913.5%140,59513.2%8.4511,9888.53%$0.0993,151$0.377$1,530.101.29144
德语区(DE/AT/CH)$236.752.7%5,0740.5%46.663486.86%$0.68087$2.721$111.080.479

有入账、无投放,且不计入上面任何比率: T1(7 月 23 日) 安装 0 次 (Meta)、注册 3 次 (自有)、当日回收 $0.00;T2(7 月 23 日) 安装 0 次 (Meta)、注册 13 次 (自有)、当日回收 $0.00;T3(7 月 23 日) 安装 0 次 (Meta)、注册 42 次 (自有)、当日回收 $0.00;T1(7 月 25 日) 安装 0 次 (Meta)、注册 44 次 (自有)、当日回收 $4.99;T2(7 月 25 日) 安装 1 次 (Meta)、注册 68 次 (自有)、当日回收 $0.00;T3(7 月 25 日,印度/东南亚) 安装 5 次 (Meta)、注册 446 次 (自有)、当日回收 $53.71。把它们算进来,它们的安装会进入 CPI 的分母,对上从未发生过的花费。

账户 CPM $14.44 → $8.24(-42.9%)。按 2026-07-23..2026-07-31 的广告系列结构重算是 $11.03(-23.6%) — 这两个数之间的差额是结构。

旧广告系列的 13.5% 是十五天里的三天,与全球投放从未共用过一个钟点 — 08-03 的 11:20 UTC 对 12:44 (asset_performance_report_2026-08-03.md)。

成本上旧广告系列是表里最便宜的一行,两个广告系列也都过了 16 付费用户门槛,所以 1.29 与 0.92 可以当水平读 (DECISION_LOG.md #48)。

德语区投放的 CPM 是账户的 5.8 倍,CPI 是 3.9 倍,而它只占 0.5% 的展示。 它的 9 个付费用户让 0.47 只能看 方向。

已停投的广告系列还在落入账,其中最大的 T3(7 月 25 日,印度/东南亚)停止投放已经三周。

本节的固定图表组画的是跨天的广告系列花费占比、CPM 与 CPI。它们按广告系列分别生成,放在下面各自的分页里。

7B1 各广告系列内部

本期结构

十五天里有二十条素材拿到过花费,分布在三个广告系列上,跨越好几个预算区间:已发布的日报仅在本期内就点名了 E2-R6 到 E2-R10,而旧广告系列在它们之前还有自己的。本节的表把这些预算区间全部合并在一起,而预算在这个账户上是一个 地域旋钮,所以下面没有一行是同预算区间的,也没有一行能定下两条素材之间的比较(DECISION_LOG.md #47、#48)。 它们能做的,是描述账户买了什么、回来了什么。

账户的形态在本期内变了四次。本期开始时跑的是旧广告系列那一个 CBO 广告组,里面三条素材;08-03 换成一个新的广告系列, 五个广告组、每组一条素材、每天 $100;五格拆分测试从 08-06 开始跑;08-11 20:22 UTC 起账户改成单条实验臂、日预算 $450,先是 bodysuit,从账户时间 08-12 14:18 起换成 pool5。Meta 在 08-03 拒掉了 spill,在 08-09 的 13:12 UTC 拒掉了 spill2,理由都是成人性暗示招揽标准;两次拒审在投放表上都表现为某条实验臂的花费戛然而止。

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。我们自己的注册数不进入这张表。

素材花费展示CPM点击CTR安装点击→安装CPI
E2/pool5$2,655.20328,6568.0821,3586.50%3,45916.20%$0.768
E2/bodysuit$1,692.76161,75410.479,6105.94%2,23423.25%$0.758
E2/bikini$1,177.14106,77111.027,2936.83%1,52420.90%$0.772
E2/lounge$992.6585,01511.685,7176.72%95216.65%$1.043
earner/bodysuit$650.1682,2587.906,7988.26%1,82326.82%$0.357
E2/spill2$615.5049,44912.454,1918.48%93122.21%$0.661
earner/bikini$421.7647,6968.843,8928.16%1,02826.41%$0.410
E2/mugshot$129.978,06116.127749.60%14418.60%$0.903
earner/pool5$116.5710,64110.951,29812.20%30023.11%$0.389
E2/spill$109.72182,6480.603,0301.66%752.48%$1.463
DEww/bodysuit$76.351,77742.971025.74%3130.39%$2.463
DE/turkish_mature$56.251,03454.40706.77%1420.00%$4.018
DE/german_mature$44.381,01143.90757.42%1824.00%$2.466
DEww/spill2$23.1831872.894112.89%921.95%$2.576
DE/german$14.8726955.28197.06%631.58%$2.478
DEww/bikini$8.2420540.20167.80%318.75%$2.747
DEww/pool5$6.1030719.87154.89%213.33%$3.050
DE/german_6s$5.2010947.7176.42%342.86%$1.733
DE/latina_true$1.793649.7238.33%133.33%$1.790
DE/turkish_6s$0.39848.7500.00%0——

E2/spill 在这张表里是一条记录,不是一个结果: 它几乎全部发生在 08-03 的一个小时里,之后就被拒审了。

三条素材的单次安装成本彼此相差不到 1.4 美分,而它们的 CPM 从 8.08 排到 11.02;展示最便宜的那一条拿到了 最多花费。

E2/lounge 是唯一一条单次安装成本明显高于同批的素材,$1.043 对 $0.758 到 $0.772,点击→安装 16.65% 最低。

B. 分素材 — 三种收入口径

每一列都是自有口径。Meta 只能表达 入账,因此它跟在那一列旁边的括号里,永远不单独成行。付费用户是去重的人, 不是交易笔数。同期群视野 H=24h,本期覆盖率 97%。报表时区为 UTC。

素材入账bROAS (Meta)当日回收wROAS同期群@HcROAS付费用户付费率ARPUARPPU最大付费用户占比
E2/pool5$6,082.022.29 (2.53)$3,345.181.26$4,070.361.532236.0%0.90015.006.3%
E2/bodysuit$3,472.672.05 (2.14)$1,475.380.87$1,863.981.101214.9%0.60112.199.5%
E2/bikini$1,345.761.14 (1.26)$654.190.56$800.400.68563.3%0.38411.6810.5%
E2/lounge$1,633.741.65 (1.94)$756.030.76$853.260.86535.4%0.76414.2619.9%
earner/bodysuit$2,894.644.45 (3.03)$807.561.24$1,066.731.64823.4%0.3389.856.2%
E2/spill2$1,341.572.18 (2.63)$483.560.79$959.001.56434.3%0.48811.258.8%
earner/bikini$1,161.872.75 (1.57)$593.301.41$634.251.50483.9%0.48212.369.6%
E2/mugshot$63.860.49 (0.63)$17.020.13$22.920.1831.9%0.1065.6737.1%
earner/pool5$356.293.06 (2.45)$129.231.11$135.821.17143.6%0.3299.2327.5%
E2/spill$109.821.00 (0.33)$60.050.55$104.190.9522.2%0.67530.0390.2%
DEww/bodysuit$122.231.60 (0.84)$24.750.32$24.750.32310.7%0.8848.2537.6%
DE/german_mature$64.491.45 (1.33)$58.741.32$58.741.32418.2%2.67014.6943.2%
DE/german$66.924.50 (1.47)$21.851.47$21.851.47116.7%3.64121.85100.0%
DEww/bikini$102.4212.43 (0.70)$5.740.70$5.740.70133.3%1.9155.74100.0%
DE/turkish_mature$5.740.10 (0.10)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
DEww/spill2 · DEww/pool5 · DE/german_6s · DE/latina_true · DE/turkish_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——

16 付费用户门槛(#37):上表中付费用户数不足 16 的行只能看方向,不能看幅度。

有七行过了门槛,这是十五天合并买来的,也是本系列任何日报都做不到的。

过了门槛让每一行可读,但不能把它们互相排次序: 这七条跑在不同的周与不同的预算上,面对的是竞价替它们各自 挑的人群。

E2/pool5 是本页最大的一行,也是最不靠单个人撑着的行之一: 223 个付费用户,最大的一个只占 6.3%,付费率 与 ARPPU 都是七行里最高的。

E2/mugshot 是账户该砍掉的那一条,而账户确实砍了 — 唯一一条投放和收入同时垫底的 E2 素材。

C. 分素材 — 国家结构

⚠ 本表按账户日切,而本页其余各表都在 UTC 时钟上。 Meta 不提供小时 × 国家的交叉表,所以分国家的投放数据只存在于广告账户 自己的 UTC-7 日上,无法重新拼接。它与上面的 A、B 两表相差七小时;本表只读结构,不与它们比水平。

它说明的是 B 表里某一行为什么能读或不能读。最后一列是该素材自身当日回收中来自美国的占比:当它远高于该 素材的美国花费占比时,这条素材的回报是它买到的那块地域的属性。

素材花费印度占比美国占比其他占比美国占其自身收入
E2/pool5$2,733.8521.4%14.3%64.3%23.4%
E2/bodysuit$1,701.6027.2%13.5%59.3%29.5%
E2/bikini$1,181.4028.4%11.7%59.9%27.3%
E2/lounge$995.2317.8%11.5%70.7%14.5%
earner/bodysuit$555.7930.4%5.5%64.0%3.1%
E2/spill2$617.4017.8%12.7%69.5%3.7%
earner/bikini$281.5627.4%5.2%67.4%12.1%
E2/mugshot$130.1831.7%5.4%62.8%29.3%
earner/pool5$116.6026.0%4.9%69.0%0.0%
E2/spill$110.0521.5%4.5%74.0%0.0%
DEww/bodysuit$76.630.0%0.0%100.0%0.0%
DE/turkish_mature$56.350.0%0.0%100.0%—
DE/german_mature$44.500.0%0.0%100.0%0.0%
DEww/spill2$23.180.0%0.0%100.0%—
DE/german$14.910.0%0.0%100.0%0.0%
DEww/bikini$8.240.0%0.0%100.0%0.0%
DEww/pool5$6.100.0%0.0%100.0%—
DE/german_6s$5.330.0%0.0%100.0%—
DE/latina_true$1.790.0%0.0%100.0%—
DE/turkish_6s$0.390.0%0.0%100.0%—

三条有量的 E2 素材,在美国赚到的钱大约是它们在美国花掉的两倍;旧广告系列的素材没有这个特征。

E2 的素材与旧广告系列的素材在收入上不能比: 两者买的是不同的国家,而在这个账户上国家决定了大部分回报 (DECISION_LOG.md #47)。

2026-08-16T16:04:25.787732 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 earner/bodysuit earner/bikini E2/mugshot earner/pool5 E2/spill DEww/bodysuit 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) IN US DE GB MX ID other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:04:25.877212 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 earner/bodysuit earner/bikini E2/mugshot earner/pool5 E2/spill DEww/bodysuit 0 1 2 3 4 5 6 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) IN US DE GB MX ID
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:04:25.952753 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 earner/bodysuit earner/bikini E2/mugshot earner/pool5 E2/spill DEww/bodysuit 0 100 200 300 400 500 600 700 800 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) IN US DE GB MX ID
各素材分地域的当日回收

本期跨天走势

收入按天画,投放按一天中的钟点画。收入类图表中,落在 16 付费用户以下的点画成空心;当期安装不足 20 次的素材从 综合图和地域图中剔除。

2026-08-16T16:04:26.174001 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0 2 4 6 8 10 12 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge earner/bodysuit E2/spill2 earner/bikini E2/mugshot earner/pool5 E2/spill DEww/bodysuit
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:04:26.287300 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00 within-day USD per install ARPU by day — every asset (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge earner/bodysuit E2/spill2 earner/bikini E2/mugshot earner/pool5 E2/spill DEww/bodysuit
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:04:26.394814 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0 5 10 15 20 25 30 35 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge earner/bodysuit E2/spill2 earner/bikini E2/mugshot earner/pool5 E2/spill DEww/bodysuit
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:04:26.491394 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge earner/bodysuit E2/spill2 earner/bikini E2/mugshot earner/pool5 E2/spill DEww/bodysuit
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:04:26.625145 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ CTR click→install CPI payer rate * ARPU * wROAS * 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 normalised across the period (1.0 = best of the pack) * axis sits under the 16-payer bar on most days: direction only, never a level. Assets under 20 installs on the period are not plotted. Composite — every asset across every measure, 2026-08-01..2026-08-15 E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge earner/bodysuit E2/spill2 earner/bikini E2/mugshot earner/pool5 E2/spill DEww/bodysuit
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:04:25.378498 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 6 8 10 12 14 16 CTR % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge earner/bodysuit E2/spill2 earner/bikini E2/mugshot earner/pool5
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:04:25.527549 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 10 15 20 25 30 35 40 installs / clicks % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge earner/bodysuit E2/spill2 earner/bikini E2/mugshot earner/pool5
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:04:25.610153 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 USD hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge earner/bodysuit E2/spill2 earner/bikini E2/mugshot earner/pool5
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:04:25.448006 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 6 8 10 12 14 16 USD per 1,000 impressions hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge earner/bodysuit E2/spill2 earner/bikini E2/mugshot earner/pool5
分素材的分小时 CPM

本期有三个广告系列投放,下面每个分页都装着同一套内容,顺序也一样。分页承载的是细节;本报告的每一条结论都在 上面第 1 至 7 节里,或者在口径与边界一节里。

当前显示

全球投放 —— 这一行以下的每一节都是 全球投放 的:当日、分小时、分国家、分广告系列、分素材,都记在 全球投放 自己那本账、自己那些账户上。用上面的按钮切换。

$7,372.94,占 B1 花费的 83.8%,跨 08-03 起的十三天。七条素材,全部是 E2/*。

分小时,以及与对比期的对照

横轴是一天中的钟点,本期十五天在同一格里合并,读的是形状。

这个广告系列 08-03 才建好,所以没有逐小时对照: 没有任何一个小时在 2026-07-23..2026-07-31 与 2026-08-01..2026-08-15 两期都跑到展示量门槛以上,因此做不成共有小时的对比。

2026-08-16T16:05:39.702353 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 100 200 300 400 USD hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 25000 50000 75000 100000 125000 150000 175000 200000 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 300 350 400 450 500 550 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
当期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:05:39.874104 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 3 4 5 6 7 8 CTR % CTR 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 2 4 6 8 10 12 USD per 1,000 impressions CPM 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 8 10 12 14 16 18 20 22 installs / clicks % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 USD Cost per install Delivery by hour — Worldwide, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
Worldwide 的分小时 CTR、CPM、点击→安装与 CPI

汇总:两期对比

合并漏斗也同样没有,理由一样: 没有任何一个小时在 2026-07-23..2026-07-31 与 2026-08-01..2026-08-15 两期都有投放,因此没有共有小时的漏斗。

2026-08-16T16:05:40.207347 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 USD 0.00 0.00 0.00 1.91 0.92 1.18 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-23..2026-07-31 against 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) 2026-07-23..2026-07-31 2026-08-01..2026-08-15
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:05:40.257799 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-23..2026-07-31 2026-08-01..2026-08-15 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 USD the bottom segment IS the within-day figure: the same number seen twice Booked revenue by how long its payer had been installed (UTC) paid the day they installed one day after two days after three days after four or more days after
入账收入按付费用户已安装多久拆分

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。我们自己的注册数不进入这张表。

素材花费展示CPM点击CTR安装点击→安装CPI
E2/pool5$2,655.20328,6568.0821,3586.50%3,45916.20%$0.768
E2/bodysuit$1,692.76161,75410.479,6105.94%2,23423.25%$0.758
E2/bikini$1,177.14106,77111.027,2936.83%1,52420.90%$0.772
E2/lounge$992.6585,01511.685,7176.72%95216.65%$1.043
E2/spill2$615.5049,44912.454,1918.48%93122.21%$0.661
E2/mugshot$129.978,06116.127749.60%14418.60%$0.903
E2/spill$109.72182,6480.603,0301.66%752.48%$1.463

这个广告系列的花费集中在一条素材上,而且越到后面越集中: E2/pool5 比后面两条加起来还多,08-12 起就一直 单独在跑。

在活下来的素材里,E2/spill2 买到的安装最便宜,$0.661,CTR 也最高,而 Meta 在 08-09 就把它停了。

B. 分素材 — 三种收入口径

每一列都是自有口径。Meta 只能表达 入账,因此它跟在那一列旁边的括号里,永远不单独成行。付费用户是去重的人, 不是交易笔数。同期群视野 H=24h,本期覆盖率 96%。报表时区为 UTC。

素材入账bROAS (Meta)当日回收wROAS同期群@HcROAS付费用户付费率ARPUARPPU最大付费用户占比
E2/pool5$6,082.022.29 (2.53)$3,345.181.26$4,070.361.532236.0%0.90015.006.3%
E2/bodysuit$3,472.672.05 (2.14)$1,475.380.87$1,863.981.101214.9%0.60112.199.5%
E2/bikini$1,345.761.14 (1.26)$654.190.56$800.400.68563.3%0.38411.6810.5%
E2/lounge$1,633.741.65 (1.94)$756.030.76$853.260.86535.4%0.76414.2619.9%
E2/spill2$1,341.572.18 (2.63)$483.560.79$959.001.56434.3%0.48811.258.8%
E2/mugshot$63.860.49 (0.63)$17.020.13$22.920.1831.9%0.1065.6737.1%
E2/spill$109.821.00 (0.33)$60.050.55$104.190.9522.2%0.67530.0390.2%

16 付费用户门槛(#37):上表中付费用户数不足 16 的行只能看方向,不能看幅度。

把这几条素材分开的是付费率,不是单次安装成本: 付费率从 6.0% 排到 3.3%,而它们的 CPI 彼此只差几美分。

这是对发生了什么的描述,不是对素材的判决: 这几条实验臂跑在不同的周与不同的预算上,而预算选择国家结构。

C. 分素材 — 国家结构

⚠ 本表按账户日切,而本页其余各表都在 UTC 时钟上。 Meta 不提供小时 × 国家的交叉表,所以分国家的投放数据只存在于广告账户 自己的 UTC-7 日上,无法重新拼接。它与上面的 A、B 两表相差七小时;本表只读结构,不与它们比水平。

它说明的是 B 表里某一行为什么能读或不能读。最后一列是该素材自身当日回收中来自美国的占比:当它远高于该 素材的美国花费占比时,这条素材的回报是它买到的那块地域的属性。

素材花费印度占比美国占比其他占比美国占其自身收入
E2/pool5$2,733.8521.4%14.3%64.3%23.4%
E2/bodysuit$1,701.6027.2%13.5%59.3%29.5%
E2/bikini$1,181.4028.4%11.7%59.9%27.3%
E2/lounge$995.2317.8%11.5%70.7%14.5%
E2/spill2$617.4017.8%12.7%69.5%3.7%
E2/mugshot$130.1831.7%5.4%62.8%29.3%
E2/spill$110.0521.5%4.5%74.0%0.0%

这几条素材的印度占比与付费率是反着走的: bikini 买的印度最多、付费率也最低,而第 4 节里印度的当日回收 回报是 0.74。

2026-08-16T16:05:40.055118 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ IN US MX GB ID TR PH AR MY CA AU FR 0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 USD spend and installs are a META-day cut (no hour x country grid exists); revenue is the report period Spend against within-day revenue by country — 2026-08-01..2026-08-15 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-16T16:05:40.113756 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ IN US MX GB ID TR PH AR MY CA AU FR 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00 USD per install Cost per install by country — 2026-08-01..2026-08-15 (META days)
分国家的单次安装成本
2026-08-16T16:05:40.662608 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot E2/spill 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) IN US MX GB ID TR other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:05:40.728030 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot E2/spill 0 1 2 3 4 5 6 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) IN US MX GB ID TR
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:05:40.796772 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot E2/spill 0 100 200 300 400 500 600 700 800 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) IN US MX GB ID TR
各素材分地域的当日回收

本广告系列的跨天走势

2026-08-16T16:05:41.016965 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0 2 4 6 8 10 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot E2/spill
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:05:41.114659 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00 within-day USD per install ARPU by day — every asset (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot E2/spill
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:05:41.197872 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0 5 10 15 20 25 30 35 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot E2/spill
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:05:41.284331 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot E2/spill
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:05:41.396863 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ CTR click→install CPI payer rate * ARPU * wROAS * 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 normalised across the period (1.0 = best of the pack) * axis sits under the 16-payer bar on most days: direction only, never a level. Assets under 20 installs on the period are not plotted. Composite — every asset across every measure, 2026-08-01..2026-08-15 E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot E2/spill
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:05:40.336749 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 5 6 7 8 9 10 11 12 CTR % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:05:40.463565 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 10 15 20 25 30 installs / clicks % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:05:40.528699 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 USD hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:05:40.399347 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 8 10 12 14 16 USD per 1,000 impressions hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) E2/pool5 E2/bodysuit E2/bikini E2/lounge E2/spill2 E2/mugshot
分素材的分小时 CPM

旧广告系列(08-03 停投) —— 这一行以下的每一节都是 旧广告系列(08-03 停投) 的:当日、分小时、分国家、分广告系列、分素材,都记在 旧广告系列(08-03 停投) 自己那本账、自己那些账户上。用上面的按钮切换。

$1,188.49,占 B1 花费的 13.5%,跨三天。一个 CBO 广告组里三条素材同时投放,因此这里能把它们分开的层级是广告, 广告组那一行就等于整个广告系列。

分小时,以及与对比期的对照

横轴是一天中的钟点,本期十五天在同一格里合并,读的是形状。这个广告系列只在其中三天投放,所以它每一格装的是 三个钟点,而且是这个月最前面的三天。

两期都有投放的小时,按 UTC 时钟:00、01、02、03、06、07、08、09、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、 21、22、23。2026-08-01..2026-08-15 还额外在 04、05 投放过。只对比共有的小时。每一格把本期 15 天的同一个钟点合并 在一起,因此读一格的展示量门槛是每天 50 次展示,本期合计 750 次。

数每个共有小时朝哪个方向走,这种做法不需要加权,只问方向:

指标2026-08-01..2026-08-15 更高的小时数更低的小时数符号检验
CPM22 中的 122 中的 21p = 0.000
CTR22 中的 222 中的 20p = 0.000
点击→安装22 中的 422 中的 18p = 0.004
CPI22 中的 1322 中的 9p = 0.523

符号检验扔掉幅度,换来的是不需要加权的方向。

只有这一个广告系列在两期都投放过,而它说的与账户相反:它的展示变便宜,账户的展示变贵。 账户比率动的是 8 月买的东西。

便宜的展示买到的是更差的展示,两者互相抵消: 四项里只有 CPI 差异不显著。

2026-08-16T16:05:43.474256 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 20 40 60 80 100 120 USD hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 50 100 150 200 250 300 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
当期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:05:43.671517 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 7 8 9 10 11 CTR % CTR 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 7 8 9 10 11 12 13 14 USD per 1,000 impressions CPM 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 20 25 30 35 40 installs / clicks % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 USD Cost per install Delivery by hour — Earner (retired 08-03), 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
Earner (retired 08-03) 的分小时 CTR、CPM、点击→安装与 CPI
2026-08-16T16:05:43.847192 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 5 10 15 20 hour (UTC) 8 10 12 14 CTR % CTR 2026-07-23..2026-07-31 2026-08-01..2026-08-15 0 5 10 15 20 hour (UTC) 8 10 12 14 16 USD per 1,000 impressions CPM 0 5 10 15 20 hour (UTC) 20 25 30 35 40 45 installs / clicks % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install 0 5 10 15 20 hour (UTC) 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 USD Cost per install Delivery by hour — 2026-08-01..2026-08-15 against 2026-07-23..2026-07-31, shared hours only (UTC)
同样四个比率叠加对比期,只取共有小时
逐小时完整对照,2026-07-23..2026-07-31 → 2026-08-01..2026-08-15

每一个共有小时,2026-07-23..2026-07-31 → 2026-08-01..2026-08-15。所有列的分子分母都取自 Meta 的计量口径。这里 刻意没有收入列:每小时付费用户数在 0 到 3 之间,一个小时的收入列会把一个人的购物篮读成一个比率。

小时展示CPMCTR点击→安装CPI
00684 → 1,16913.23 → 10.1415.06% → 11.12%36.9% → 34.6%0.238 → 0.263
01823 → 3,44711.62 → 7.5613.12% → 9.66%32.4% → 19.8%0.273 → 0.395
02794 → 5,32412.91 → 6.9611.96% → 9.39%35.8% → 24.8%0.301 → 0.299
03623 → 5,33412.10 → 7.3813.00% → 9.00%28.4% → 25.2%0.328 → 0.325
06998 → 7,25411.96 → 9.3912.32% → 8.40%34.1% → 29.6%0.284 → 0.378
07700 → 9,25314.13 → 8.1514.71% → 7.92%35.0% → 23.5%0.275 → 0.438
08699 → 12,79512.93 → 7.5312.59% → 7.55%34.1% → 23.6%0.301 → 0.422
09893 → 16,14312.74 → 7.5312.88% → 7.32%38.3% → 24.5%0.259 → 0.420
10871 → 13,23916.08 → 8.7112.40% → 7.67%32.4% → 24.9%0.400 → 0.456
11944 → 4,16514.42 → 8.8412.50% → 9.44%30.5% → 32.3%0.378 → 0.290
121,075 → 3,64613.73 → 10.7311.63% → 9.27%36.0% → 29.9%0.328 → 0.387
131,142 → 5,22113.95 → 9.259.89% → 9.96%37.2% → 26.0%0.379 → 0.358
141,369 → 5,75313.74 → 8.7310.96% → 9.89%34.0% → 28.5%0.369 → 0.310
151,841 → 6,12212.63 → 8.3110.43% → 9.64%30.2% → 24.9%0.401 → 0.346
162,940 → 7,2017.97 → 7.918.98% → 9.30%27.7% → 23.4%0.321 → 0.363
173,319 → 7,1378.60 → 7.149.40% → 8.11%25.6% → 28.0%0.357 → 0.314
182,480 → 5,01110.12 → 7.709.40% → 6.71%26.2% → 31.0%0.411 → 0.371
191,795 → 2,96811.72 → 11.3212.03% → 10.31%33.3% → 26.1%0.292 → 0.420
201,319 → 2,00812.90 → 13.5313.80% → 8.86%33.0% → 32.6%0.284 → 0.468
211,233 → 1,72015.30 → 13.7613.14% → 11.69%30.2% → 34.3%0.385 → 0.343
221,240 → 1,30214.53 → 13.8912.82% → 10.75%30.2% → 27.9%0.375 → 0.464
231,424 → 1,30414.85 → 10.3413.83% → 9.89%44.7% → 40.3%0.240 → 0.259

汇总:两期对比

按 UTC 时钟,合并两期都有投放的 22 个小时。分子分母都取自 Meta 的计量口径。

花费展示CPM点击CTR安装点击→安装CPI
2026-07-23..2026-07-31$352.1829,20612.063,34711.46%1,08032.27%$0.326
2026-08-01..2026-08-15$1,078.72127,5168.4610,8978.55%2,87126.35%$0.376
  • 点击→安装 32.27% → 26.35%(-18.3%,p = 0.000),下降。
  • CTR 11.46% → 8.55%(-25.4%,p = 0.000),下降。

跨小时合并按每个小时投放了多少来加权。 分小时那一节的逐小时对照是同样两期的不加权读数;两者不一致的 地方,动的是结构。

两种读法一致,而且都在下降,所以这不是结构效应 — 更少的钱买到更多展示,而每一次展示换回来的反应更差。

2026-08-16T16:05:44.125886 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 1000 2000 3000 4000 USD 1.65 1.65 1.92 3.71 1.29 1.55 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-23..2026-07-31 against 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) 2026-07-23..2026-07-31 2026-08-01..2026-08-15
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:05:44.169721 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-23..2026-07-31 2026-08-01..2026-08-15 0 1000 2000 3000 4000 USD the bottom segment IS the within-day figure: the same number seen twice Booked revenue by how long its payer had been installed (UTC) paid the day they installed one day after two days after three days after four or more days after
入账收入按付费用户已安装多久拆分

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。我们自己的注册数不进入这张表。

素材花费展示CPM点击CTR安装点击→安装CPI
earner/bodysuit$650.1682,2587.906,7988.26%1,82326.82%$0.357
earner/bikini$421.7647,6968.843,8928.16%1,02826.41%$0.410
earner/pool5$116.5710,64110.951,29812.20%30023.11%$0.389

CBO 把广告组 55% 的钱放在一条广告上,另一条只给了 10%,次序跟着 CPM 走: pool5 CTR 最好,CPM 最差。

三条的单次安装成本在 $0.357 到 $0.410 之间,几乎是平的,所以这种集中并没有在账户真正买的那个指标上把它们 分开。

B. 分素材 — 三种收入口径

每一列都是自有口径。Meta 只能表达 入账,因此它跟在那一列旁边的括号里,永远不单独成行。付费用户是去重的人, 不是交易笔数。同期群视野 H=24h,本期覆盖率 99%。报表时区为 UTC。

素材入账bROAS (Meta)当日回收wROAS同期群@HcROAS付费用户付费率ARPUARPPU最大付费用户占比
earner/bodysuit$2,894.644.45 (3.03)$807.561.24$1,066.731.64823.4%0.3389.856.2%
earner/bikini$1,161.872.75 (1.57)$593.301.41$634.251.50483.9%0.48212.369.6%
earner/pool5$356.293.06 (2.45)$129.231.11$135.821.17143.6%0.3299.2327.5%

16 付费用户门槛(#37):上表中付费用户数不足 16 的行只能看方向,不能看幅度。

三条里有两条过了门槛,当日回收回报 1.24 和 1.41,高过除 pool5 以外的每一条全球投放素材。 earner/pool5 只有 14 个付费用户,只能看方向。

自有入账列与 Meta 口径差得最开的地方就在这里: 这三天是本期里最早的三天,会收进本期开始之前就安装的人 所付的款。

C. 分素材 — 国家结构

⚠ 本表按账户日切,而本页其余各表都在 UTC 时钟上。 Meta 不提供小时 × 国家的交叉表,所以分国家的投放数据只存在于广告账户 自己的 UTC-7 日上,无法重新拼接。它与上面的 A、B 两表相差七小时;本表只读结构,不与它们比水平。

它说明的是 B 表里某一行为什么能读或不能读。最后一列是该素材自身当日回收中来自美国的占比:当它远高于该 素材的美国花费占比时,这条素材的回报是它买到的那块地域的属性。

素材花费印度占比美国占比其他占比美国占其自身收入
earner/bodysuit$555.7930.4%5.5%64.0%3.1%
earner/bikini$281.5627.4%5.2%67.4%12.1%
earner/pool5$116.6026.0%4.9%69.0%0.0%

这个广告系列几乎没买美国,也几乎没在美国赚到钱。 它的回报来自一个比全球投放更便宜、印度更重的结构。

2026-08-16T16:05:43.985099 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ IN US BR ID TR MY GB PH MX DE IT PL 0 50 100 150 200 250 300 350 USD spend and installs are a META-day cut (no hour x country grid exists); revenue is the report period Spend against within-day revenue by country — 2026-08-01..2026-08-15 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-16T16:05:44.037851 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ IN US BR ID TR MY GB PH MX DE IT PL 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 USD per install Cost per install by country — 2026-08-01..2026-08-15 (META days)
分国家的单次安装成本
2026-08-16T16:05:44.519432 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) IN US BR ID TR MY other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:05:44.574888 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) IN US BR ID TR MY
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:05:44.634307 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5 0 25 50 75 100 125 150 175 200 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) IN US BR ID TR MY
各素材分地域的当日回收

本广告系列的跨天走势

2026-08-16T16:05:44.796230 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0 1 2 3 4 5 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC) earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:05:44.858758 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 within-day USD per install ARPU by day — every asset (UTC) earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:05:44.921307 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0 2 4 6 8 10 12 14 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC) earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:05:44.985043 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC) earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:05:45.067747 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ CTR click→install CPI payer rate * ARPU * wROAS * 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 normalised across the period (1.0 = best of the pack) * axis sits under the 16-payer bar on most days: direction only, never a level. Assets under 20 installs on the period are not plotted. Composite — every asset across every measure, 2026-08-01..2026-08-15 earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:05:44.236091 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 8 10 12 14 16 CTR % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:05:44.352716 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 20 25 30 35 40 installs / clicks % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:05:44.410330 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 USD hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:05:44.294596 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 6 7 8 9 10 11 12 13 14 USD per 1,000 impressions hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) earner/bodysuit earner/bikini earner/pool5
分素材的分小时 CPM

德语区(DE/AT/CH) —— 这一行以下的每一节都是 德语区(DE/AT/CH) 的:当日、分小时、分国家、分广告系列、分素材,都记在 德语区(DE/AT/CH) 自己那本账、自己那些账户上。用上面的按钮切换。

$236.75,占 B1 花费的 2.7%,5,074 次展示,87 次安装。两个广告组,DE/ 与 DEww/,两组之间共十一条素材。

分小时,以及与对比期的对照

横轴是一天中的钟点,本期十五天在同一格里合并,读的是形状。

这里同样没有逐小时对照,原因是量太小: 5,074 次展示铺在十五天上,每一格都在 750 次的展示量门槛以下。 没有任何一个小时在 2026-07-23..2026-07-31 与 2026-08-01..2026-08-15 两期都跑到展示量门槛以上, 因此做不成共有小时的对比。

2026-08-16T16:05:46.991801 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 20.0 USD hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 100 150 200 250 300 350 400 450 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 0 1 2 3 4 5 6 7 8 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
当期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:05:47.153091 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) −0.04 −0.02 0.00 0.02 0.04 CTR % CTR 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) −0.04 −0.02 0.00 0.02 0.04 USD per 1,000 impressions CPM 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) −0.04 −0.02 0.00 0.02 0.04 installs / clicks % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) −0.04 −0.02 0.00 0.02 0.04 USD Cost per install Delivery by hour — German (DE/AT/CH), 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
German (DE/AT/CH) 的分小时 CTR、CPM、点击→安装与 CPI

汇总:两期对比

合并漏斗也同样没有,理由一样: 没有任何一个小时在 2026-07-23..2026-07-31 与 2026-08-01..2026-08-15 两期都有投放,因此没有共有小时的漏斗。

2026-08-16T16:05:47.416174 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 50 100 150 200 250 300 350 400 USD 1.49 1.27 1.45 1.77 0.47 0.47 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-23..2026-07-31 against 2026-08-01..2026-08-15 (UTC) 2026-07-23..2026-07-31 2026-08-01..2026-08-15
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:05:47.467385 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-23..2026-07-31 2026-08-01..2026-08-15 0 50 100 150 200 250 300 350 400 USD the bottom segment IS the within-day figure: the same number seen twice Booked revenue by how long its payer had been installed (UTC) paid the day they installed one day after two days after three days after four or more days after
入账收入按付费用户已安装多久拆分

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。我们自己的注册数不进入这张表。

素材花费展示CPM点击CTR安装点击→安装CPI
DEww/bodysuit$76.351,77742.971025.74%3130.39%$2.463
DE/turkish_mature$56.251,03454.40706.77%1420.00%$4.018
DE/german_mature$44.381,01143.90757.42%1824.00%$2.466
DEww/spill2$23.1831872.894112.89%921.95%$2.576
DE/german$14.8726955.28197.06%631.58%$2.478
DEww/bikini$8.2420540.20167.80%318.75%$2.747
DEww/pool5$6.1030719.87154.89%213.33%$3.050
DE/german_6s$5.2010947.7176.42%342.86%$1.733
DE/latina_true$1.793649.7238.33%133.33%$1.790
DE/turkish_6s$0.39848.7500.00%0——
DE/de_german_mature_6s$0.000—0—0——

除了第一行的 31 次,这里每一行的安装都不到二十次 — 它要读的是 Meta 选择了给哪些素材出量。

这里最便宜的展示是账户 CPM 的 2.4 倍,其余各行在 40.20 到 72.89 之间。

B. 分素材 — 三种收入口径

每一列都是自有口径。Meta 只能表达 入账,因此它跟在那一列旁边的括号里,永远不单独成行。付费用户是去重的人, 不是交易笔数。同期群视野 H=24h,本期覆盖率 99%。报表时区为 UTC。

素材入账bROAS (Meta)当日回收wROAS同期群@HcROAS付费用户付费率ARPUARPPU最大付费用户占比
DEww/bodysuit$122.231.60 (0.84)$24.750.32$24.750.32310.7%0.8848.2537.6%
DE/turkish_mature$5.740.10 (0.10)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
DE/german_mature$64.491.45 (1.33)$58.741.32$58.741.32418.2%2.67014.6943.2%
DEww/spill2$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
DE/german$66.924.50 (1.47)$21.851.47$21.851.47116.7%3.64121.85100.0%
DEww/bikini$102.4212.43 (0.70)$5.740.70$5.740.70133.3%1.9155.74100.0%
DEww/pool5$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
DE/german_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
DE/latina_true$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
DE/turkish_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
DE/de_german_mature_6s$29.27— (—)$0.00—$0.00—00.0%0.000——

16 付费用户门槛(#37):上表中付费用户数不足 16 的行只能看方向,不能看幅度。

这张表没有一行过得了门槛,整个广告系列也没有,只有 9 个付费用户: 在这个账户的历史上,德语区的格子从来 没有过门槛。

DEww/bikini 的入账读作 12.43,Meta 读作 0.70: 本报告里最小的一个分母遇上了一笔继承来的付款,花费 $8.24。

C. 分素材 — 国家结构

⚠ 本表按账户日切,而本页其余各表都在 UTC 时钟上。 Meta 不提供小时 × 国家的交叉表,所以分国家的投放数据只存在于广告账户 自己的 UTC-7 日上,无法重新拼接。它与上面的 A、B 两表相差七小时;本表只读结构,不与它们比水平。

它说明的是 B 表里某一行为什么能读或不能读。最后一列是该素材自身当日回收中来自美国的占比:当它远高于该 素材的美国花费占比时,这条素材的回报是它买到的那块地域的属性。

素材花费印度占比美国占比其他占比美国占其自身收入
DEww/bodysuit$76.630.0%0.0%100.0%0.0%
DE/turkish_mature$56.350.0%0.0%100.0%—
DE/german_mature$44.500.0%0.0%100.0%0.0%
DEww/spill2$23.180.0%0.0%100.0%—
DE/german$14.910.0%0.0%100.0%0.0%
DEww/bikini$8.240.0%0.0%100.0%0.0%
DEww/pool5$6.100.0%0.0%100.0%—
DE/german_6s$5.330.0%0.0%100.0%—
DE/latina_true$1.790.0%0.0%100.0%—
DE/turkish_6s$0.390.0%0.0%100.0%—

每一行都是印度 0.0%、美国 0.0%、其他 100.0%,这说明地域定向在正常工作,也让这里做不成结构比较。

2026-08-16T16:05:47.300485 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ DE AT 0 25 50 75 100 125 150 175 200 USD spend and installs are a META-day cut (no hour x country grid exists); revenue is the report period Spend against within-day revenue by country — 2026-08-01..2026-08-15 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-16T16:05:47.335264 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ DE AT 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 USD per install Cost per install by country — 2026-08-01..2026-08-15 (META days)
分国家的单次安装成本
2026-08-16T16:05:47.767446 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ DEww/bodysuit 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) DE AT other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:05:47.801474 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ DEww/bodysuit 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) DE AT
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:05:47.837057 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ DEww/bodysuit 0 2 4 6 8 10 12 14 16 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (META days) DE AT
各素材分地域的当日回收

本广告系列的跨天走势

2026-08-16T16:05:47.942093 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0 2 4 6 8 10 12 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC) DEww/bodysuit
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:05:47.994230 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 within-day USD per install ARPU by day — every asset (UTC) DEww/bodysuit
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:05:48.049614 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC) DEww/bodysuit
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:05:48.112299 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 08-01 08-02 08-03 08-04 08-05 08-06 08-07 08-08 08-09 08-10 08-11 08-12 08-13 08-14 08-15 day (UTC) 0.375 0.380 0.385 0.390 0.395 0.400 0.405 0.410 0.415 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC) DEww/bodysuit
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:05:48.187545 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ CTR click→install CPI payer rate * ARPU * wROAS * 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 normalised across the period (1.0 = best of the pack) * axis sits under the 16-payer bar on most days: direction only, never a level. Assets under 20 installs on the period are not plotted. Composite — every asset across every measure, 2026-08-01..2026-08-15 DEww/bodysuit
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:05:47.536938 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 CTR % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:05:47.637433 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 installs / clicks % hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:05:47.681833 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 USD hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:05:47.586758 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 USD per 1,000 impressions hour of day, pooled across the 15 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-08-01..2026-08-15 (UTC)
分素材的分小时 CPM

8口径与边界

⚠⚠ 两段时间一段十五天、一段九天,本页任何一个总量都不能与另一个对比。 花费、展示、点击、安装、注册和三种 收入总额都是不等长窗口上的求和。8 月比 7 月花得多,这句话说的是日历。本报告画出的每一次对比都是比率:CPM、CTR、 点击→安装、CPI、三种回报、付费率、ARPU 与 ARPPU,外加符号检验,而符号检验给每个小时一票。

⚠ 这是一个三十一天的月份里的十五天。 本页没有一个数字是整月数字。等 08-31 过完,本页会按同样的节次重新发 一版,届时它的各项比率会随剩下的十六天而改变。

⚠ 口径校验读数为 1.07,落在有记录的 0.91–1.06 区间之外。 在 B1 自己的时钟上,08-01 至 08-15 Meta 入账 $18,775.98,我们自己的记录 $20,062.31,是它的 1.07 倍。这个数按测出来的样子写,没有往区间里凑。它约束的是 任何把我们的收入与 Meta 收入放在一起说的句子,包括 B 表和第 4 节里括号中的 bROAS。它碰不到当日回收与同期 群 24 小时,这两个口径从不读 Meta 的收入列,而本页每一条跨期结论都建立在它们上面。

⚠ 口径校验两侧都限定在 B1,这正是它成为一次真实读数的原因。 measures.py 按广告 ID 对着 run config 的 ads 映射选行,而共享账户的广告不在那份映射里,所以这个 1.07 是 B1 自己的收入对 B1 自己的 Meta 列。拿两个 账户的收入去除一个账户的 Meta 数字,才是 DECISION_LOG.md #64 记下的那个错误,这里没有它。

⚠ 合并后的分小时表里,第 14 格被一天里的一个小时主导。 2026-08-03 那天,被拒掉的 spill 素材几乎把它的 182,648 次展示里的 181,927 次塞进了落入这一格的一个账户小时里,$109.72 花费里的 $95.44 花在那里,回报为零 (DECISION_LOG.md #50)。这一格的 CPM 2.32、CTR 2.62% 和点击→安装 10.6% 都是那一个小时,不是账户在 14 点的 行为。符号检验不受影响,因为每个小时都只算一次,投放多少都一样。

⚠ 本期跨越好几个预算区间,而每一张分素材的表都把它们合并在一起。 日报在本期内点名了 E2-R6 到 E2-R10,旧广告 系列在它们之前还有自己的。预算在这个账户上是一个地域旋钮,跨过一次预算变动去比较两条素材,比的是两批不同的人 (DECISION_LOG.md #47)。第 7 节里没有一行是同预算区间的,里面任何两条实验臂之间的比较都不可判定,同预算区间 的读数在各个单日的日报里。

⚠ 两个账户跑在不同的时钟上,两个偏移量都不是假设出来的。 B1 固定在 UTC-7,因此它的 UTC 日由两个账户日拼接 而成。Nomad Node 账户跑在 UTC+0 上,它们的报表日就是 UTC 日,不需要拼接;若按 B1 的偏移量去拼它们,它们的花费会 整体挪动七小时。两个偏移量都是从数据里还原出来的:把各账户的分小时展示,与我们自己那份来自该账户广告系列的 注册(这份注册记录走的是真正的 UTC 时钟)做相关,B1 落在七小时上,r = 0.878,共享账户落在零上,r = 0.744。

两个账户之间排次序,只用当日回收口径与同期群 24 小时口径,从不用入账口径。 入账计的是本期内到账的钱,不问 付费用户哪天安装,于是它把一个月攒下来的老同期群算在 B1 头上,而 08-11 才开始的共享投放背后几乎是空的。

共享账户只进入第 2 节,本页其他任何表格都没有它。 它们的导出不带广告 ID、广告系列名称、链接点击量、Leads 和国家,因此从它身上建不出漏斗、国家或任何分素材的切分。这些文件唯一能用来关联的键是广告组名称,而本报告不会 按名称选行。从第 3 节起,每一张表都限定在 run config 里的广告 ID 上,那批流量不在其中。

⚠ 本页整体测在修好之后的付款计量口径上,而 08-01 至 08-13 的日报不是。 这个口径原本会丢掉任何无法关联到人的 付款,有些天丢掉的是五分之一;付款记录与注册数据流两边都带着账户 UUID,按它把两边关联起来,这些付款就回来了, 这次修复落在 2026-08-16。本页每一个当日回收与同期群数字都在修好后的口径上。拿本页的数字去对 08-14 之前发布的 日报,比的是一处计量缺陷。仍然找不回来的,是那些在注册推送于 2026-08-13 18:52 UTC 上线之前注册的人所付的款。

⚠ 同期群数字覆盖率 97%,是一个下限。 到 2026-08-16 10:59 UTC 的付款数据截止时间为止,08-15 最后几个 小时安装的人还没有活满 24 小时。本页的 1.21 只可能往上走。上面每一条跨期结论都建立在当日回收口径上,它在午夜 就已封存,不需要视野。

分国家一节与 C 表走的是 B1 自己的账户日,与其他所有表格相差七小时。它们只读结构,不读水平。

第 4 节的德国那一行,$350.84、当日回收回报 0.62,是本页最接近德语区结果的读数,而它把德语区投放和全球投放 买到的德国流量混在一起。

广告系列表下面那一行结构中性的账户数字,比的是两个广告系列,不是账户。 它 7 月那一侧的 $14.44 只有旧广告 系列和德语区投放,因为全球投放在 7 月还不存在,而 7 月的几个拆分测试广告系列在 8 月没有投放。账户自己 7 月的 CPM 是 $7.07。

汇率表的日期早于它要折算的几乎所有天。 33 种货币的收入按 2026-08-02 拉取的汇率折算,而本期一直走到 08-15。它是 口径排查里剩下的最后一个具名候选,而它从来没有被检验过。

第 7 节里的素材跑在三种不同的广告系列形态上,其中两条是被 Meta 停掉的。 spill 在 08-03、spill2 在 08-09 被判定违反成人性暗示招揽标准。它们的行是被一次平台执法截断的,两者都不构成对素材本身的结论。

9要把这些问题定下来,需要什么

账户的回报在两段时间之间到底有没有动。 当日回收从 0.95 走到 0.97,而仅在 8 月内部逐日看就是 0.57 到 1.44; 何况两段时间在长度、广告系列结构、素材集合、预算和买量的广告账户数量上都不一样。8 月剩下的十六天能在单一广告系列 形态、单一实验臂上回答它,而这是这个账户第一次拥有一段"其他什么都不变"的时间。

一天之内的收入形状到底属于钟点还是属于日历。 UTC 0 到 9 点的当日回收回报是 0.61 到 2.38,10 到 23 点是 0.58 到 1.15,但合并进这些格子的十五天跑了四种不同的买法。把同一张分小时表限定在单条实验臂的那段预算区间里重算一次, 就能把两者分开,而这只需要对着已经在硬盘上的导出跑一次查询。

共享账户的 1.52 过了五天还在不在。 它占本期花费的 4.8%、带来 1,710 个新用户,在两个可比的口径上都领先 B1, 而且五天之内把日花费从 $31.77 拉到 $166.42,翻了五倍多。按现在的分法再跑五天就能回答这个回报是买法还是新鲜感, 而它 $0.258 的单个新用户成本让这次检验很便宜。

德语区投放值不值这个价。 十五天买到 87 次安装、单价 $2.721、9 个付费用户,所以这个广告系列连"失败"的样本量 都还没攒够,更谈不上通过。要么给它足够的预算,让它在一个月内摸到付费用户门槛,要么停掉;把它维持在 2.7% 的花费 上,花不了多少钱,也定不下任何事。

关于素材之间怎么排次序,什么也定不下来。 这十五天里有七条素材过了付费用户门槛,而其中没有任何两条共享一个 预算区间。这个账户自己的可判定性要求记在 DECISION_LOG.md #48 里,它远高于这里最大的一条实验臂的 3,459 次安装。

这是一个三十一天的月份中的十五天,而且拿来对比的两段时间长度不同。 8 月只测到 2026-08-15,等这个月走完, 本页会重新发一版。对比期是九天,本期是十五天,因此本页所有总量都只是日历长度的算术,不承载任何对比。 能对比的是比率:CPM、CTR、点击→安装、CPI、三种回报、付费率、ARPU 与 ARPPU。

10交给下一次读数的东西

8 月收官那一版接手的是单一广告系列、单一实验臂、单一预算上的另外十六天,这是这个账户有过的最干净的一段。它能 回答在这个量级上,$0.700 的安装单价和 0.97 的当日回收回报是不是账户会停下来的位置;重发那一版时,同期群应当引用 08-15 冻结之后的数字,因为本页覆盖率 97% 的 1.21 还在往上走。

它接手的还有一个满月的第二个广告账户。到那时入账口径不再因为资历而抬高 B1,两个账户在三种口径上都可以比, 账户之间排次序第一次名副其实。

11复现

报表时区为 UTC。B1 的导出盖的是它自己账户时区(UTC-7)的时间戳,因此 B1 每一行投放数据都由两个 Meta 日重新 拼接;Nomad Node 的导出盖的是 UTC+0,不做拼接。分国家的表与 C 表不做拼接,并在出现的地方标注。

⚠ B1 自己的投放导出里有本报告不计入的 7 月花费。 07-15 到 07-21 这个账户跑的是 youguqi_ HeiHa 测试, $477.52;07-30 与 07-31 跑的是 0730_starfall_,替第三方代投,$71.62。两者都不是这个 App 的钱。对比期 07-23 到 07-31 与后者重叠,所以任何拿本页去对原始账户导出的人,会在这个窗口里多看到 $71.62 的花费。

运行目录_runs/2026-08-16_periods/,由 generate.sh 生成
配置_runs/2026-08-16_receipt_series/run_config_full.json
统计区间2026-08-01 → 2026-08-15 UTC,对比 2026-07-23 → 2026-07-31 UTC
账户拆分(第 2 节)_runs/2026-08-16_receipt_series/portfolio_split.py;共享账户的分小时导出在 acct2/ 下
付款数据截止时间2026-08-16 10:59 UTC,读在修好后的关联上;口径校验用的是账户时区的 2026-08-16 03:59
Meta 导出分日与国家×日按一个区间整体拉取;分小时按日拉取,每一份都已验证带满 24 个小时桶
注册adjust_sink 推送,合并在 Telegram 解析记录之上;它带着付款关联所需的账户 UUID
付款应用内购接口,全量历史,并按账户 UUID 修复付款人
汇率_runs/2026-08-02_today_read/fx_rates.json
口径校验measures_meta_gate_month_2026-08.txt,跑在 tz=META 上,因为这项校验在别的时钟上无效
bash _runs/2026-08-16_periods/generate.sh

这个脚本把 measures、report_tables 与 report_charts 跑在 --from/--to 上,替代日报里的 --day,账户 层级跑一遍,每个广告系列分页再各跑一遍,用的是日报同一份配置。本报告不计算任何东西:所有关卡都在这些工具里, 这里出现的一个错数,错在其中某一个工具里。

12附录 — 定义

报表日是一个 UTC 日,一段时期就是一串 UTC 日。 Adjust 按 UTC 报数,按 UTC 分桶的报告与归因面板天然吻合, 不需要任何人在脑子里换算。B1 固定在 UTC-7,因此这个账户上的一个 UTC 日等于账户日 D−1 的 17:00 到 23:59 加上 账户日 D 的 00:00 到 16:59。两个时钟差得不小:在实测过的一天里,同样的口径在花费上差 14.6%,在当日回收上 差 40.7%。

分小时的横轴是把本期各天的同一个钟点合并到一起。 十五天有 360 个小时,而表只有 24 行,所以每一格 装着十五个钟点。一格要被拿来对比,必须达到"本期每天 50 次展示"的门槛,在这里是 750 次,在九天的对比期里 是 450 次。这些格子读的是一天之内的形状,绝不能当序列读。

有三样东西这个时钟够不到,各自在出现的地方标注。C 表的分素材国家结构跟不上它:折算是按账户做的,折算的是该账户自己的分小时边际, 而单个素材没有自己的分小时边际。口径校验在账户时区之外无效,因为 Meta 的转化金额盖在转化发生的小时上,无法诚实地重新拼接。估计器刻意 跑在 Meta 的时钟上,因为它的对象是投放窗口,而一次预算变动是账户自己时钟上的一个瞬间。

三种收入口径,从不只用一种,从不混用,永远标注:

口径计什么本期结束后还会动吗
入账收入在本期之内到账的钱,不论付费用户哪天安装每个午夜后约四小时结清,此后固定。Meta 自己的数字就是这个口径
当日回收当天安装并且在当天结束前付费永远不动。 每个午夜封存
同期群 H 小时各天的安装,各自从自己安装起算 H 小时内的付费。默认视野 H=24在所有安装都活满 H 小时前持续上升,之后冻结。必须写出覆盖率

花费下行的时期在入账口径上读得高、在另外两个口径上读得低,纯粹是因为昨天的买家还在付费。跨期对比用当日回收 口径,因为它不可变且不需要视野。要把不同小时互相比较,用固定视野的同期群口径,因为当日回收口径会按一天中的时点 做截尾。入账是 Meta 会拿来跟你说的数字,写出来是为了解释差额,不是为了排次序。

放在一段时期里,入账拆分按时滞(天数)来拆。 当日回收仍然恰好是它时滞为零的那一行,这个等式正是 这张拆分表值得画出来的原因;区别在于,在一天之内,时滞与日历日是同一件事,在十五天里就不是了。

三种口径都读在我们自己的付款记录上,而且都只计入能关联到"通过我们已映射广告安装的某个人"的付款。付款自带数字 用户 id 时按 id 关联,不带时按账户 UUID 关联。Meta 只能表达 入账,因此它跟在那一列旁边的括号里,永远不单独 成行。

存在两套安装数,它们从不交叉相除。 Meta 的 Leads 与我们自己的注册数相差 5% 到 10%。投放漏斗用 Meta 的,因此 CPI 与点击→安装的分子分母都在同一把尺子上。付费率与所有收入口径用我们自己的,因此付费用户与他们来自的安装是同一批 人。第 1 节的付费率是当日回收付费用户除以我们自己的注册数;第 2 节的单个新用户成本是 Meta 的花费除以我们自己的注册数, 因为共享账户的导出根本不带 Meta 的安装数。

预算区间是广告组日预算没有变动的一段时间。预算在这个账户上是一个地域旋钮,跨过一次预算变动去比较两条素材, 比的是两批不同的人。本期里有好几个,E2-R6 到 E2-R10 都在其中,而第 7 节的每一张表都把它们合并在一起。

16 付费用户门槛(DECISION_LOG.md #37):付费用户数低于约 16 时,一个收入数字只能看方向,不能看幅度。 这个账户上每次安装的收入是一个几乎处处为零、偶有大额的向量,要把两条素材分出 20% 的差距,需要的实验臂规模远大于 这个账户跑出来过的任何一条。

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