每周投放报告 — 2026-07-20 至 2026-07-26

本周只有一个广告账户在为这个 App 买量,而且只买了七天里的四天:B1 在 07-20、07-21、07-22 三天没有花费,它在这个 App 上的第一笔花费是 2026-07-23。07-20 与 07-21 跑在账户上的是带 youguqi_* 前缀的广告系列,账目把它归为更早的 HeiHa 测试,因此那部分钱不进入本报告。七天里账户在六个测试广告系列上花了 $520.97,获得 589 次安装、单次安装成本 $0.884,入账收入 $274.13,当日回收 $246.87。在账户自己的时区上,自有记录是 Meta 入账口径 $480.31 的 1.10 倍,落在有记录的 0.91–1.06 区间之外。第二个广告账户直到 2026-08-11 才开始为这个 App 买量,晚于本 周期,所以下面每一张表都只有 B1。术语定义、报表时区与三种收入口径见附录。

1总览

2026-07-20 至 2026-07-26
花费$520.97
展示次数35,281
CPM$14.77
链接点击量3,024
CTR8.57%
安装次数 (Meta)589
点击→安装19.5%
CPI$0.884
注册数 (自有)649
入账收入$274.13 (0.53)
当日回收$246.87 (0.47)
同期群 24 小时$285.65 (0.55),覆盖率 100%
当日回收付费用户26

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$0.4140$0.6117$0.7418$8.92$10.11$10.99711

广告系列花费结构。 六个广告系列都有投放,从 26.2% 到 7.8%,没有哪一个拿到超过四分之一的周花费。

这一周有四天在买量,三天是空的。 第一笔花费落在 07-23,所以上表的合计其实是 07-23 至 07-26 顶着一个七天的 表头。

这一周没有任何东西赚回自己的成本。 当日回收口径在 $520.97 上是 0.47,入账 0.53,同期群 24 小时 0.55,最后 这个覆盖率 100% 且已冻结。

便宜的安装与贵的安装隔着三个广告系列: 两个买印度的是 $0.442 与 $0.348,两个买美国方向的是 $4.260 与 $18.098。

只有一个广告系列的付费用户够读。 T3(7 月 25 日,印度/东南亚)有 17 个,第二多的是 4 个,所以第 5 节只按 成本排。

2分小时,2026-07-20 至 2026-07-26

横轴是一天中的小时,跨整个周期合并,绝不是时间线。 由于买量从 07-23 才开始,每个桶最多合并四天。

投放列的分子分母都取自 Meta 的计量口径。付费率与各收入列两侧都是自有口径。两套安装数从不交叉相除。ours 是该小时的 自有注册数,cov 是该小时同期群在 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$21.771,02821.181009.73%00.0%$0.00000%$9.390.43$0.000.000$0.000.00
1$17.091,17314.57917.76%00.0%$0.00000%$0.000.00$0.000.000$0.000.00
2$18.831,26714.86957.50%11.1%$18.83000%$0.000.00$0.000.000$0.000.00
3$14.331,30910.95735.58%00.0%$0.00000%$0.000.00$0.000.000$0.000.00
4$8.969019.94545.99%35.6%$2.9873100%$0.000.00$0.000.000$0.000.00
5$17.381,09615.8611210.22%2017.9%$0.86923100%$0.000.00$9.320.541$9.320.54
6$13.841,15711.9613211.41%3224.2%$0.43234100%$0.000.00$0.000.000$0.000.00
7$13.811,15611.95998.56%2121.2%$0.65825100%$0.000.00$21.681.572$21.681.57
8$11.0981913.54789.52%1519.2%$0.73916100%$22.262.01$24.392.203$24.392.20
9$13.2995513.92959.95%2122.1%$0.63326100%$20.781.56$0.000.000$0.000.00
10$10.4381912.748810.74%2225.0%$0.47427100%$6.960.67$0.000.000$0.000.00
11$11.1184213.19839.86%2125.3%$0.52925100%$9.320.84$9.320.841$9.320.84
12$12.4982015.23819.88%1721.0%$0.73518100%$5.760.46$5.760.461$5.760.46
13$16.081,13114.2212210.79%2722.1%$0.59627100%$11.520.72$10.740.672$10.740.67
14$25.771,80914.251407.74%2920.7%$0.88934100%$19.810.77$14.820.582$14.820.58
15$33.912,27014.941928.46%5729.7%$0.59556100%$21.830.64$32.510.963$32.510.96
16$32.162,44813.141596.50%4427.7%$0.73149100%$0.000.00$0.000.000$0.000.00
17$38.073,06012.442337.61%5925.3%$0.64567100%$15.080.40$5.760.151$16.500.43
18$39.823,78010.532957.80%7726.1%$0.51790100%$43.921.10$51.041.285$56.801.43
19$30.072,31612.982259.72%6528.9%$0.46372100%$22.190.74$20.710.693$30.031.00
20$46.681,83225.481769.61%4927.8%$0.95351100%$44.390.95$40.830.872$53.781.15
21$20.121,07618.70928.55%44.3%$5.0304100%$5.630.28$0.000.000$0.000.00
22$23.1288126.249110.33%44.4%$5.7801100%$0.000.00$0.000.000$0.000.00
23$30.751,33623.021188.83%10.8%$30.7501100%$15.280.50$0.000.000$0.000.00
合计$520.9735,28114.773,0248.57%58919.5%$0.884649100%$274.130.53$246.870.4726$285.650.55

⚠ 每小时付费用户数在 0 到 5 之间。一个付费用户撑起来的小时 ARPPU 是那个人的购物篮,不是一个比率。合计行看水平, 分小时只看形状。

安装率在时钟的两端都塌下去,而钱没有跟着一起下来。 第 21 到 23 小时的单次安装成本是 $5.030 到 $30.750。

能解释这件事的是那个小时里谁在投放。 T1a/utility_sexy 只在第 20 到 23 小时投放,CPM 是 $73.36、$144.83、$139.44、$192.35,一次安装都没有;T3b/sasian_slip_dress 从第 13 小时起投放,CPM 在 $1.82 到 $12.86 之间。

每一个有投放的小时覆盖率都是 100%。 到 2026-08-16 的数据截止时间,最新的一次安装也已经三周左右,因此同期群列已 冻结。

入账收入落在付款发生的那个小时上,当日回收与同期群落在安装小时上。 第 0 小时在零安装上入账 $9.39。

2026-08-16T16:03:55.635995 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 10 20 30 40 USD hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 1000 1500 2000 2500 3000 3500 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 0 10 20 30 40 50 60 70 80 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
本期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:03:55.797889 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 6 7 8 9 10 11 CTR % CTR 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 10.0 12.5 15.0 17.5 20.0 22.5 25.0 USD per 1,000 impressions CPM 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 0 5 10 15 20 25 30 installs / clicks % hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 0 5 10 15 20 25 30 USD Cost per install Delivery by hour — whole account, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
全账户分小时的 CTR、CPM、点击→安装与 CPI

与上一周期逐小时对照

没有上一个周期。分小时归档从 2026-07-19 开始,而一个 UTC 日由两个账户日拼接而成,因此 2026-07-20 是这个账户能报出来 的最早的一个 UTC 日。共同投放小时的对照表、它的符号检验,以及把上一周期叠在本期之上的那张图,本周都不存在,也没有 任何东西顶替它们。

3分国家

2026-08-23T13:56:10.520255 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ IN MX US GB MY SA AE AU CA ZA ID PH 0 25 50 75 100 125 150 175 USD delivery raked onto the report clock against two measured margins; revenue is the report period Spend against within-day revenue by country — 2026-07-20..2026-07-26 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-23T13:56:10.601845 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 — 2026-07-20..2026-07-26 (report clock)
分国家的单次安装成本

(一)大盘分国家,2026-07-20..2026-07-26。 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$139.4826.8%17,725$7.87400$0.349$178.811.2820
MX$85.4716.4%5,475$15.6198$0.872$57.440.675
US$76.8214.7%887$86.617$10.974$0.000.000
GB$54.1910.4%857$63.217$7.742$0.000.000
MY$46.829.0%2,926$16.0029$1.614$0.000.000
SA$17.913.4%936$19.1312$1.492$0.000.000
AE$17.713.4%643$27.546$2.951$0.000.000
AU$17.113.3%327$52.392$8.554$0.000.000
CA$15.152.9%386$39.219$1.683$4.990.331
ZA$14.832.8%929$15.9715$0.989$0.000.000
ID$14.402.8%2,155$6.6830$0.480$0.000.001
PH$10.502.0%1,320$7.9525$0.420$5.630.541

其余 6 个国家未列出,合计 $10.58(占本表 2.0%)。

上表中没有出现的账户: Nomad Node、KBM1、HR1。它们的花费在每一张日粒度的表里都有,缺的只是国家切片。

(二)同一切片,分账户,2026-07-20..2026-07-26。

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$139.4826.8%17,725$7.87400$0.349$178.811.2820
MX$85.4716.4%5,475$15.6198$0.872$57.440.675
US$76.8214.7%887$86.617$10.974$0.000.000
GB$54.1910.4%857$63.217$7.742$0.000.000
MY$46.829.0%2,926$16.0029$1.614$0.000.000
SA$17.913.4%936$19.1312$1.492$0.000.000
AE$17.713.4%643$27.546$2.951$0.000.000
AU$17.113.3%327$52.392$8.554$0.000.000
CA$15.152.9%386$39.219$1.683$4.990.331
ZA$14.832.8%929$15.9715$0.989$0.000.000
ID$14.402.8%2,155$6.6830$0.480$0.000.001
PH$10.502.0%1,320$7.9525$0.420$5.630.541

其余 6 个国家未列出,合计 $10.58(占本表 2.0%)。

Nomad Node —— 没有国家表:它这一天什么都没有投出去,是实测的零。

KBM1 —— 没有国家表:它这一天什么都没有投出去,是实测的零。

HR1 —— 没有国家表:它这一天什么都没有投出去,是实测的零。

分期对账。 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 $520.97。逐日对账在各日报页上,写明每个数字是从哪几个账户日折算来的。

4汇总:本期

按 UTC 时钟,合并整整一周。

两期合并的漏斗、它的双比例检验,以及结构中性的账户行本页都没有,三样都需要第二个周期。

三个收入口径并列

口径2026-07-20 至 2026-07-26本期结束后还会动吗
入账收入$274.13 (0.53)已结算
当日回收$246.87 (0.47)永远不动
同期群 24 小时$285.65 (0.55),覆盖率 100%已冻结,且已走满

三个口径说的是同一件事,每美元回报之间相差不到一毛。 后面各周它们会分开,因为入账计的是更早安装的人付的钱, 而本周几乎没有这样的人。

同一个窗口在账户自己的时区上,Meta 的入账口径是 $480.31,自有记录是 $528.40,前言里的 1.10 就是这么来的。上表两侧都是 自有的计量口径,不受它影响。

入账收入按付费用户已安装时长拆分

安装于2026-07-20 至 2026-07-26
当天$246.87 (90.1%)
前 1 日$23.70 (8.6%)
前 2 日$3.56 (1.3%)

在一天之内,这种拆分与日历是同一回事。在一周之内不是:一个 07-24 安装、07-25 付款的人,无论落在这一周的哪里,都进 第二行。第一行就是当日回收合计 $246.87,从另一侧看过来。

账户入账的钱里有十分之九来自当天到达的人。 买量到周末也才四天,没有更老的人可继承。

2026-08-16T16:03:56.047638 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 50 100 150 200 250 USD 0.53 0.47 0.55 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) 2026-07-20..2026-07-26
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:03:56.093606 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-20..2026-07-26 0 50 100 150 200 250 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时长拆分

5各广告系列并列

六个广告系列,三块地域,两个搭建日期。 地域是处理变量;三者的投放目标、竞价策略、转化事件、预算结构与广告 文案完全相同。

两个搭建日期是两套不同的设计。 07-23 每一档跑 control 对 utility,各一条十五秒的剪辑合集,没有哪一个是 对照空白。

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,正是它让这三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
T2(7 月 25 日)$136.5226.2%8,44523.9%16.175276.24%$0.259117$1.167$48.330.354
T3(7 月 25 日,印度/东南亚)$130.9325.1%15,72944.6%8.321,3928.85%$0.094296$0.442$134.421.0317
T1(7 月 25 日)$85.2016.4%1,2293.5%69.3214611.88%$0.58420$4.260$4.990.061
T1(7 月 23 日)$72.3913.9%1,2963.7%55.86715.48%$1.0204$18.098$0.000.000
T2(7 月 23 日)$55.2510.6%2,6807.6%20.6229611.04%$0.18735$1.579$9.110.161
T3(7 月 23 日)$40.687.8%5,90216.7%6.8959210.03%$0.069117$0.348$50.021.233

生成的表里没有"有入账、无投放"那一行:本周没有哪个广告系列在自己没有花费的情况下落下安装,因此账户合计与六个标签页 不需要任何剔除就能对上。

同一周里买到的展示,单价在六个广告系列之间从 $6.89 走到 $69.32,单次点击成本从 $0.069 到 $1.020。两端都是 地域。

单次安装成本的次序与 CPM 的次序完全一致,从印度买量的 $0.348 到英语国家档的 $18.098。

展示占比与花费占比脱钩,而这正是分档买量的用意。 账户层级的 CPM 是在这道缝上取的平均,它描述不了表里任何 一个广告系列。

收入只写出来,不排次序。 T3(7 月 25 日,印度/东南亚)的 1.03 与 T3(7 月 23 日)的 1.23 是本页仅有的两个 1.00 以上的回报。

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。图表生成器在周期模式下三张都不出,因此本节只有表格。

6各广告系列内部

一个广告系列一个标签页,按花费从多到少排列,每一页装着同样的小节、同样的顺序。某个广告系列在某一节里太薄,就在那一节 里直接写明。下面每一条结论都同时出现在第 5 节或口径与边界里;标签页承载的是细节,从不承载结论。

当前显示

T2(7 月 25 日) —— 这一行以下的每一节都是 T2(7 月 25 日) 的:当日、分小时、分国家、分广告系列、分素材,都记在 T2(7 月 25 日) 自己那本账、自己那些账户上。用上面的按钮切换。

$136.52,占本周 26.2%,8,445 次展示,CPM 16.17,117 次安装,单次成本 $1.167,当日回收 $48.33,来自 4 个付费 用户。它买阿联酋、沙特阿拉伯、马来西亚、南非、墨西哥。有投放的广告十八条:07-25 搭建时的六个时长 × 信息格,加上 07-26 加进来的十二条西班牙语 latina_es_* 广告。下面的行是广告。

分小时

本周期没有生成按广告系列限定的分小时表,第 2 节的账户表是本报告唯一的分小时表。图表画的是这个广告系列自己的形状。

2026-08-16T16:04:28.482823 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 2 4 6 8 10 12 14 USD hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 200 400 600 800 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
本期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:04:28.626486 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 4 5 6 7 8 CTR % CTR 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 14 15 16 17 18 19 USD per 1,000 impressions CPM 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 0 10 20 30 40 installs / clicks % hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 0.8 1.0 1.2 1.4 USD Cost per install Delivery by hour — T2 (Jul 25), 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
T2(7 月 25 日)的分小时 CTR、CPM、点击→安装与 CPI

分国家

下面的 C 表就是这个广告系列的国家切分。它的全部花费都落在印度以外、美国以外,这正是它所买的那一档的定义。

2026-08-16T16:04:28.743246 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ MX MY SA AE ZA 0 20 40 60 80 100 120 140 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 — 2026-07-20..2026-07-26 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-16T16:04:28.780564 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ MX MY SA AE ZA 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 USD per install Cost per install by country — 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
分国家的单次安装成本

汇总

$136.52 的花费换来 $48.33 的当日回收,回报 0.35,背后 4 个付费用户。未过 16 付费用户门槛,因此这个数字只能看 方向。

2026-08-16T16:04:28.828187 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 10 20 30 40 50 USD 0.35 0.35 0.35 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) 2026-07-20..2026-07-26
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:04:28.868555 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-20..2026-07-26 0 10 20 30 40 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时长拆分

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。自有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
T2b/utility_6s#3$19.461,04418.64908.62%1617.78%$1.216
T2b/latina_es_slip_dress$19.391,26215.36634.99%2641.27%$0.746
T2b/control_10s$14.5091015.93556.04%35.45%$4.833
T2b/utility_15s#2$13.3777217.32506.48%816.00%$1.671
T2b/control_6s#2$13.3581716.34415.02%717.07%$1.907
T2b/control_15s#2$13.1482915.85536.39%611.32%$2.190
T2b/utility_10s#3$12.7962820.37447.01%920.45%$1.421
T2b/latina_es_bodysuit_10s$11.0182213.39556.69%1323.64%$0.847
T2b/latina_es_offshoulder$6.0430819.61113.57%327.27%$2.013
T2b/latina_es_jean_shorts$3.2623413.93135.56%646.15%$0.543
T2b/latina_es_bikini_10s$2.4623410.51177.26%1058.82%$0.246
T2b/latina_es_corset_10s$2.2519211.72126.25%541.67%$0.450
T2b/latina_es_bodysuit_6s$2.0013714.60107.30%330.00%$0.667
T2b/latina_es_spice5_15s$1.467718.9622.60%150.00%$1.460
T2b/latina_es_fishnet_top_6s$0.797510.5334.00%00.00%—
T2b/latina_es_corset_6s$0.52774.29228.57%00.00%—
T2b/latina_es_bikini_6s$0.49598.3146.78%125.00%$0.490
T2b/latina_es_fishnet_top_10s$0.24386.3225.26%00.00%—

西班牙语素材包转得动,英文字幕那一组转不动: 点击→安装 58.82%、46.15%、41.67%,control 是 5.45% 与 11.32%。

钱的方向正好相反。 07-25 的六个格里有五个的单次安装成本超过 $1.40,而只有两条 latina_es_* 广告拿到了 像样的钱。

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 100%。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
T2b/utility_6s#3$21.631.11 (1.10)$21.631.11$21.631.11210.5%1.13810.8173.6%
T2b/latina_es_slip_dress$5.710.29 (0.29)$5.710.29$5.710.2913.3%0.1905.71100.0%
T2b/control_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/utility_15s#2$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/control_6s#2$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/control_15s#2$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/utility_10s#3$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_bodysuit_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_offshoulder$20.993.48 (3.45)$20.993.48$20.993.48133.3%6.99720.99100.0%
T2b/latina_es_jean_shorts$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_bikini_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_corset_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_bodysuit_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_spice5_15s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_fishnet_top_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T2b/latina_es_corset_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T2b/latina_es_bikini_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_fishnet_top_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————

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。

四个付费用户分散在三条广告上,其中一个人就是 $48.33 里的 $20.99。这张表里每一个数字都是某一个人的购物篮。 T2b/latina_es_offshoulder 在 $6.04 的花费上读出 3.48,背后是一个占其收入 100.0% 的付费用户,门槛存在的意义正是 不让这种形状被当成结论。

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,因此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。

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
T2b/utility_6s#3$39.440.0%0.0%100.0%0.0%
T2b/latina_es_slip_dress$19.390.0%0.0%100.0%0.0%
T2b/control_10s$14.500.0%0.0%100.0%—
T2b/utility_15s#2$31.730.0%0.0%100.0%—
T2b/control_6s#2$13.350.0%0.0%100.0%—
T2b/control_15s#2$13.140.0%0.0%100.0%—
T2b/utility_10s#3$12.790.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_bodysuit_10s$11.010.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_offshoulder$6.040.0%0.0%100.0%0.0%
T2b/latina_es_jean_shorts$3.260.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_bikini_10s$17.430.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_corset_10s$2.250.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_bodysuit_6s$2.000.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_spice5_15s$1.460.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_fishnet_top_6s$0.790.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_corset_6s$0.520.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_bikini_6s$2.930.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_fishnet_top_10s$0.240.0%0.0%100.0%—

这个广告系列里每一条广告的印度占比与美国占比都是 0.0%。第 3 节写明了钱去了哪里:墨西哥 $150.25,印度之外本周最大的 一个国家。

2026-08-16T16:04:29.160937 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T2b/utility_6s#3 T2b/latina_es_slip_dress T2b/latina_es_bikini_10s 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) MX MY SA AE ZA other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:04:29.209912 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T2b/utility_6s#3 T2b/latina_es_slip_dress T2b/latina_es_bikini_10s 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) MX MY AE ZA
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:04:29.254323 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T2b/utility_6s#3 T2b/latina_es_slip_dress T2b/latina_es_bikini_10s 0 5 10 15 20 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) MX
各素材分地域的当日回收

跨天走势

收入类图表中,落在 16 付费用户以下的点画成空心;本期安装不足 20 次的素材从综合图和地域图中剔除。

2026-08-16T16:04:29.316955 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC) T2b/latina_es_slip_dress
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:04:29.363055 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.000 0.025 0.050 0.075 0.100 0.125 0.150 0.175 0.200 within-day USD per install ARPU by day — every asset (UTC) T2b/latina_es_slip_dress
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:04:29.411324 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0 1 2 3 4 5 6 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC) T2b/latina_es_slip_dress
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:04:29.454056 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.280 0.285 0.290 0.295 0.300 0.305 0.310 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC) T2b/latina_es_slip_dress
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:04:29.518340 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, 2026-07-20..2026-07-26 T2b/latina_es_slip_dress
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:04:28.927196 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:04:29.019018 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:04:29.066323 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:04:28.972139 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时 CPM

T3(7 月 25 日,印度/东南亚) —— 这一行以下的每一节都是 T3(7 月 25 日,印度/东南亚) 的:当日、分小时、分国家、分广告系列、分素材,都记在 T3(7 月 25 日,印度/东南亚) 自己那本账、自己那些账户上。用上面的按钮切换。

$130.93,占本周 25.1%,15,729 次展示,CPM 8.32,296 次安装,单次成本 $0.442,当日回收 $134.42,来自 17 个付费 用户。它买印度、菲律宾、尼日利亚、巴基斯坦、印度尼西亚,也是本页唯一过得了 16 付费用户门槛的广告系列。有投放的广告 十八条:07-25 搭建时的六个时长 × 信息格,加上 07-26 加进来的十二条南亚面孔 sasian_* 广告。下面的行是广告。

分小时

本周期没有生成按广告系列限定的分小时表,第 2 节的账户表是本报告唯一的分小时表。图表画的是这个广告系列自己的形状。

2026-08-16T16:04:31.366792 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 USD hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 500 1000 1500 2000 2500 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 0 10 20 30 40 50 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
本期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:04:31.519965 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) 6 7 8 9 10 11 USD per 1,000 impressions CPM 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 0 10 20 30 40 installs / clicks % hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 USD Cost per install Delivery by hour — T3 (Jul 25, India/SEA), 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
T3(7 月 25 日,印度/东南亚)的分小时 CTR、CPM、点击→安装与 CPI

分国家

下面的 C 表在十八条广告里有十二条读出 100.0% 印度,另有五条在 61.7% 到 90.5% 之间。第 3 节里印度那一行,大部分就是 这个广告系列买的。

2026-08-16T16:04:31.640463 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ IN ID PH PK NG 0 25 50 75 100 125 150 175 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 — 2026-07-20..2026-07-26 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-16T16:04:31.679160 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ IN ID PH PK 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 USD per install Cost per install by country — 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
分国家的单次安装成本

汇总

$130.93 的花费换来 $134.42 的当日回收,回报 1.03,背后 17 个付费用户。它是本页唯一达到或超过 16 付费用户门槛的 一格,而且只多出一个人。

2026-08-16T16:04:31.731841 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 20 40 60 80 100 120 140 160 USD 1.11 1.03 1.22 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) 2026-07-20..2026-07-26
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:04:31.778498 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-20..2026-07-26 0 20 40 60 80 100 120 140 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时长拆分

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。自有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
T3b/utility_6s$21.232,3299.1224910.69%6927.71%$0.308
T3b/sasian_slip_dress$18.462,5737.171847.15%4423.91%$0.420
T3b/control_15s#3$13.011,4838.771248.36%1713.71%$0.765
T3b/utility_10s#2$12.791,2879.9413810.72%2719.57%$0.474
T3b/utility_15s#3$12.661,13711.13998.71%1616.16%$0.791
T3b/control_10s#3$12.551,2679.911058.29%109.52%$1.255
T3b/control_6s#3$12.181,5797.7116410.39%3219.51%$0.381
T3b/sasian_bodysuit_10s$7.711,0927.0612511.45%3729.60%$0.208
T3b/sasian_jean_shorts$6.638118.18465.67%919.57%$0.737
T3b/sasian_corset_6s$4.889645.06626.43%1117.74%$0.444
T3b/sasian_fishnet_top_6s$2.342778.45248.66%625.00%$0.390
T3b/sasian_offshoulder$1.802686.72176.34%529.41%$0.360
T3b/sasian_corset_10s$1.772058.63146.83%321.43%$0.590
T3b/sasian_bodysuit_6s$1.762357.492611.06%311.54%$0.587
T3b/sasian_bikini_6s$0.541154.7076.09%342.86%$0.180
T3b/sasian_bikini_10s$0.40439.30613.95%350.00%$0.133
T3b/sasian_spice5_15s$0.11293.7926.90%150.00%$0.110
T3b/sasian_fishnet_top_10s$0.11353.1400.00%0——

utility 与 sasian 两类广告在漏斗上赢过 control: 点击→安装 19.57% 到 29.60%,control 是 9.52% 到 19.51%。

量集中在两条广告上。 T3b/utility_6s 与 T3b/sasian_slip_dress 在 $130.93 里拿走 $21.23 与 $18.46,在 296 次安装里产出 69 与 44 次。

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 100%。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
T3b/utility_6s$47.422.23 (0.81)$41.671.96$47.422.2367.7%0.5346.9430.9%
T3b/sasian_slip_dress$32.451.76 (1.74)$32.451.76$32.451.7635.8%0.62410.8264.5%
T3b/control_15s#3$9.320.72 (1.25)$9.320.72$9.320.7215.0%0.4669.32100.0%
T3b/utility_10s#2$11.520.90 (0.89)$11.520.90$11.520.9026.9%0.3975.7650.0%
T3b/utility_15s#3$4.990.39 (1.30)$0.000.00$4.990.3900.0%0.000——
T3b/control_10s#3$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/control_6s#3$5.760.47 (0.00)$5.760.47$5.760.4712.7%0.1565.76100.0%
T3b/sasian_bodysuit_10s$20.832.70 (1.94)$20.832.70$30.153.9137.1%0.4966.9444.7%
T3b/sasian_jean_shorts$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_corset_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_fishnet_top_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$5.762.4600.0%0.000——
T3b/sasian_offshoulder$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_corset_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_bodysuit_6s$12.887.32 (7.24)$12.887.32$12.887.32120.0%2.57512.88100.0%
T3b/sasian_bikini_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_bikini_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_spice5_15s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_fishnet_top_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————

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。

广告系列过了门槛,它名下没有一条广告过得了。17 个付费用户分散在六行上,单行最多 6 个,落在 T3b/utility_6s 上, 它最大的单个付费用户占其收入的 30.9%。这是本页集中度最低的一格,背后仍然只有六个人。

T3b/utility_6s 的 bROAS 读出 2.23,同一个窗口 Meta 读出 0.81,这是本周账户上最宽的一处口径差。两列描述的是同一笔 钱,差别在于按哪个时钟、按哪份记录去数。

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,因此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。

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
T3b/utility_6s$34.1590.5%0.0%9.5%0.0%
T3b/sasian_slip_dress$21.50100.0%0.0%0.0%0.0%
T3b/control_15s#3$13.0181.9%0.0%18.1%0.0%
T3b/utility_10s#2$12.7982.5%0.0%17.5%0.0%
T3b/utility_15s#3$12.6683.9%0.0%16.1%—
T3b/control_10s#3$12.5576.6%0.0%23.4%—
T3b/control_6s#3$12.1861.7%0.0%38.3%0.0%
T3b/sasian_bodysuit_10s$28.58100.0%0.0%0.0%0.0%
T3b/sasian_jean_shorts$6.68100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_corset_6s$11.62100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_fishnet_top_6s$10.30100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_offshoulder$1.88100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_corset_10s$2.66100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_bodysuit_6s$5.56100.0%0.0%0.0%0.0%
T3b/sasian_bikini_6s$6.46100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_bikini_10s$0.88100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_spice5_15s$7.87100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_fishnet_top_10s$0.68100.0%0.0%0.0%—

这个广告系列里没有一条广告在美国花过一分钱,也没有一条在美国赚到过一美元。sasian_* 这一组每一行都是 100.0% 印度; 更早的 utility 与 control 广告在 61.7% 到 90.5% 之间,余下的部分落在这一档的其他国家。

2026-08-16T16:04:32.116283 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T3b/utility_6s T3b/sasian_bodysuit_10s T3b/sasian_slip_dress T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_corset_6s T3b/sasian_fishnet_top_6s T3b/sasian_bikini_6s 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) IN ID PH PK NG other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:04:32.181376 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T3b/utility_6s T3b/sasian_bodysuit_10s T3b/sasian_slip_dress T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_corset_6s T3b/sasian_fishnet_top_6s T3b/sasian_bikini_6s 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) IN ID PH PK
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:04:32.233298 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T3b/utility_6s T3b/sasian_bodysuit_10s T3b/sasian_slip_dress T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_corset_6s T3b/sasian_fishnet_top_6s T3b/sasian_bikini_6s 0 5 10 15 20 25 30 35 40 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) IN
各素材分地域的当日回收

跨天走势

收入类图表中,落在 16 付费用户以下的点画成空心;本期安装不足 20 次的素材从综合图和地域图中剔除。

2026-08-16T16:04:32.313910 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0 2 4 6 8 10 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC) T3b/utility_6s T3b/sasian_slip_dress T3b/control_15s#3 T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_bodysuit_10s
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:04:32.372596 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 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) T3b/utility_6s T3b/sasian_slip_dress T3b/control_15s#3 T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_bodysuit_10s
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:04:32.431580 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0 2 4 6 8 10 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC) T3b/utility_6s T3b/sasian_slip_dress T3b/control_15s#3 T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_bodysuit_10s
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:04:32.509153 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC) T3b/utility_6s T3b/sasian_slip_dress T3b/control_15s#3 T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_bodysuit_10s
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:04:32.583618 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, 2026-07-20..2026-07-26 T3b/utility_6s T3b/sasian_slip_dress T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_bodysuit_10s
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:04:31.839562 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 CTR % hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) T3b/sasian_slip_dress
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:04:31.950862 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 22 24 26 28 30 installs / clicks % hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) T3b/sasian_slip_dress
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:04:32.001898 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 USD hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) T3b/sasian_slip_dress
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:04:31.900064 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 7.0 7.2 7.4 7.6 7.8 USD per 1,000 impressions hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) T3b/sasian_slip_dress
分素材的分小时 CPM

T1(7 月 25 日) —— 这一行以下的每一节都是 T1(7 月 25 日) 的:当日、分小时、分国家、分广告系列、分素材,都记在 T1(7 月 25 日) 自己那本账、自己那些账户上。用上面的按钮切换。

$85.20,占本周 16.4%,1,229 次展示,CPM 69.32,20 次安装,单次成本 $4.260,当日回收 $4.99,来自 1 个付费用户。 它买美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰,也是账户上最贵的展示。有投放的广告六条,就是它搭建时的整套时长 × 信息组合; 它是 07-25 三个广告系列里唯一在 07-26 没有拿到素材包的一个。下面的行是广告。

分小时

本周期没有生成按广告系列限定的分小时表,第 2 节的账户表是本报告唯一的分小时表。整整一周只有 1,229 次展示,平摊到 分小时的桶里每桶不到九次,任何比率都撑不起来。

2026-08-16T16:04:34.492233 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 2 4 6 8 USD hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 20 40 60 80 100 120 140 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
本期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:04:34.637928 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 7 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 — T1 (Jul 25), 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
T1(7 月 25 日)的分小时 CTR、CPM、点击→安装与 CPI

分国家

下面的 C 表每一行的美国占比都在 37.4% 到 50.7% 之间,是本周账户上最高的一组美国占比,它的 CPM 之所以是那个数,原因 就在这里。

2026-08-16T16:04:34.750199 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ US GB AU CA NZ VI 0 10 20 30 40 50 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 — 2026-07-20..2026-07-26 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-16T16:04:34.787907 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ US GB AU CA NZ 0 1 2 3 4 USD per install Cost per install by country — 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
分国家的单次安装成本

汇总

$85.20 的花费换来 $4.99 的当日回收,回报 0.06,背后 1 个付费用户。一个付费用户撑不起任何一种收入说法,这个广告 系列只能按成本读。

2026-08-16T16:04:34.839540 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 1 2 3 4 5 USD 0.06 0.06 0.06 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) 2026-07-20..2026-07-26
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:04:34.885812 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-20..2026-07-26 0 1 2 3 4 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时长拆分

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。自有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
T1b/utility_15s$15.2120076.053618.00%616.67%$2.535
T1b/utility_10s$14.3123261.68166.90%00.00%—
T1b/utility_6s#2$14.2220370.053115.27%516.13%$2.844
T1b/control_6s$13.9918874.411910.11%15.26%$13.990
T1b/control_15s$13.8321364.93198.92%315.79%$4.610
T1b/control_10s#2$13.6419370.672512.95%520.00%$2.728

六条广告几乎平分预算,各自只买到 188 到 232 次展示。 CTR 在 6.90% 到 18.00% 之间,背后是 16 到 36 次 点击。

安装数是 0、1、3、5、5、6,排任何次序都没有意义;69.32 的 CPM 属于这一档地域。

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 100%。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
T1b/utility_15s$4.990.33 (0.33)$4.990.33$4.990.33112.5%0.6234.99100.0%
T1b/utility_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T1b/utility_6s#2$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T1b/control_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T1b/control_15s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T1b/control_10s#2$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。

整个广告系列一个付费用户,$4.99,落在 T1b/utility_15s 上。六条里有五条在三个收入口径上都没有产出。这里没有东西可 读,把表印出来只是为了让账户合计对得上。

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,因此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。

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
T1b/utility_15s$36.350.0%42.6%57.4%0.0%
T1b/utility_10s$14.310.0%46.3%53.7%—
T1b/utility_6s#2$35.280.0%50.7%49.3%—
T1b/control_6s$13.990.0%39.5%60.5%—
T1b/control_15s$13.830.0%37.4%62.6%—
T1b/control_10s#2$13.640.0%38.8%61.2%—

每条广告大约五分之二的花费投在美国,而这笔钱一分没有回来。 第 3 节给出账户合计:$91.78。

2026-08-16T16:04:35.169975 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) US GB AU CA NZ VI other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:04:35.200984 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:04:35.238883 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
各素材分地域的当日回收

跨天走势

收入类图表中,落在 16 付费用户以下的点画成空心;本期安装不足 20 次的素材从综合图和地域图中剔除。这个广告系列没有 一条广告的安装数到 20,因此那两类图表里没有内容。

2026-08-16T16:04:35.312170 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC)
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:04:35.351355 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 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)
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:04:35.399445 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC)
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:04:35.436576 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC)
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:04:35.491176 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, 2026-07-20..2026-07-26
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:04:34.943339 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:04:35.037064 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:04:35.083538 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:04:34.988388 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时 CPM

T1(7 月 23 日) —— 这一行以下的每一节都是 T1(7 月 23 日) 的:当日、分小时、分国家、分广告系列、分素材,都记在 T1(7 月 23 日) 自己那本账、自己那些账户上。用上面的按钮切换。

$72.39,占本周 13.9%,1,296 次展示,CPM 55.86,4 次安装,单次成本 $18.098,三个收入口径上都没有产出。它买的是 与 T1(7 月 25 日)相同的五个英语国家;它的结果是本页最薄的一个,而花费排第四,这就是它还有一个标签页的原因。 设计里只有一对 control 与 utility,实际有投放的广告四条,两种各两条;标签里的 #4 是去重编号。这一周 就是这个广告系列全部的投放寿命。下面的行是广告。

分小时

本周期没有生成按广告系列限定的分小时表,而这个广告系列本来也撑不起一张:四个有投放的日子里一共 1,296 次展示,平摊到 分小时的桶里每桶不到十次。第 2 节的账户表是本报告唯一的分小时表。

2026-08-16T16:04:37.372753 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 5 10 15 20 USD hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0 50 100 150 200 250 300 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
本期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:04:37.515406 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 7 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 — T1 (Jul 23), 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
T1(7 月 23 日)的分小时 CTR、CPM、点击→安装与 CPI

分国家

下面的 C 表的美国占比在 21.2% 到 57.5% 之间。整个广告系列只有四次安装,因此这里读不出任何分国家的结果,只能看到钱去 了哪里。

2026-08-16T16:04:37.631704 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ US GB CA AU NZ VI 0 5 10 15 20 25 30 35 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 — 2026-07-20..2026-07-26 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-16T16:04:37.668089 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ GB CA NZ 0 5 10 15 20 USD per install Cost per install by country — 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
分国家的单次安装成本

汇总

$72.39 的花费换来 $0.00 的当日回收,零个付费用户。T1a/control_sexy 有 $9.39 的入账,来自一个更早的日子安装的 人,这是整个广告系列仅有的一点收入。

2026-08-16T16:04:37.713539 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 2 4 6 8 USD 0.13 0.00 0.13 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) 2026-07-20..2026-07-26
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:04:37.753364 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-20..2026-07-26 0 2 4 6 8 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时长拆分

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。自有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
T1a/utility_sexy$30.9755955.40244.29%00.00%—
T1a/control_sexy$28.9534982.954011.46%410.00%$7.237
T1a/control_sexy#4$6.5617836.8542.25%00.00%—
T1a/utility_sexy#4$5.9121028.1431.43%00.00%—

四条广告里有三条一次安装都没有,分别花了 $30.97、$6.56、$5.91;T1a/control_sexy 换来四次,单次 $7.237。四次安装分不出素材之间的差别。

它能说明的只有价格。 这里的 CPM 从 $28.14 到 $82.95,印度那个标签页是 $3.14 到 $11.13;一次点击要 $1.020。

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 100%。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
T1a/utility_sexy$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T1a/control_sexy$9.390.32 (0.32)$0.000.00$9.390.3200.0%0.000——
T1a/control_sexy#4$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T1a/utility_sexy#4$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————

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。

整个广告系列零个付费用户。T1a/control_sexy 的入账是 $9.39、当日回收是 $0.00,而同期群那一列跟的是入账那个数,因为 这笔付款发生在一次安装之后的 24 小时之内,而那次安装落在它付款的那一天之外。

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,因此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。

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
T1a/utility_sexy$30.970.0%51.2%48.8%—
T1a/control_sexy$28.950.0%57.5%42.5%—
T1a/control_sexy#4$6.560.0%21.2%78.8%—
T1a/utility_sexy#4$5.910.0%32.0%68.0%—

最后一列每一行都是空的,因为这里没有一条广告产出过可分配的当日回收。拿走大部分钱的两条广告,把其中的 51.2% 与 57.5% 投在了美国。

2026-08-16T16:04:38.035656 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) US GB CA AU NZ VI other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:04:38.066091 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:04:38.092383 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
各素材分地域的当日回收

跨天走势

收入类图表中,落在 16 付费用户以下的点画成空心;本期安装不足 20 次的素材从综合图和地域图中剔除。这个广告系列最大的 一条广告只有四次安装,这两条筛选规则把它里面的全部内容都排除了。

2026-08-16T16:04:38.154088 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC)
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:04:38.189284 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 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)
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:04:38.227630 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC)
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:04:38.263494 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC)
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:04:38.314346 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, 2026-07-20..2026-07-26
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:04:37.805940 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:04:37.905153 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:04:37.952941 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:04:37.852624 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时 CPM

T2(7 月 23 日) —— 这一行以下的每一节都是 T2(7 月 23 日) 的:当日、分小时、分国家、分广告系列、分素材,都记在 T2(7 月 23 日) 自己那本账、自己那些账户上。用上面的按钮切换。

$55.25,占本周 10.6%,2,680 次展示,CPM 20.62,35 次安装,单次成本 $1.579,当日回收 $9.11,来自 1 个付费用户。 它买的是与 T2(7 月 25 日)相同的五个中间档国家。有投放的广告两条,一条 control 一条 utility,与设计一致。这一周 就是这个广告系列全部的投放寿命。下面的行是广告。

分小时

本周期没有生成按广告系列限定的分小时表,第 2 节的账户表是本报告唯一的分小时表。图表画的是这个广告系列自己的形状。

2026-08-16T16:04:40.121500 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 USD hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 80 100 120 140 160 180 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 0 1 2 3 4 5 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
本期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:04:40.265687 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 7 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 — T2 (Jul 23), 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
T2(7 月 23 日)的分小时 CTR、CPM、点击→安装与 CPI

分国家

下面的 C 表两条广告的印度占比与美国占比都是 0.0%,因此整个广告系列与上面两个标签页的 T2(7 月 25 日)落在同一档。

2026-08-16T16:04:40.383772 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ MY MX AE SA ZA 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 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 — 2026-07-20..2026-07-26 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-16T16:04:40.429777 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ MY MX AE SA ZA 0 1 2 3 4 5 6 7 8 USD per install Cost per install by country — 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
分国家的单次安装成本

汇总

$55.25 的花费换来 $9.11 的当日回收,回报 0.16,背后 1 个付费用户。一个付费用户撑不起任何一种收入说法,这个广告 系列只能按成本读。

2026-08-16T16:04:40.476396 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 2 4 6 8 USD 0.16 0.16 0.16 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) 2026-07-20..2026-07-26
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:04:40.514482 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-20..2026-07-26 0 2 4 6 8 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时长拆分

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。自有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
T2a/control_sexy#2$28.181,30321.631219.29%1310.74%$2.168
T2a/utility_sexy#3$27.071,37719.6617512.71%2212.57%$1.230

两条广告的预算相差不到一美元,最后的单次安装成本是 $2.168 与 $1.230。 T2a/utility_sexy#3 在漏斗的每一步 上都赢。

十三次安装对二十二次,定不下任何结论。 三处小优势朝同一个方向叠加,在 1,303 与 1,377 次展示上什么都 分不出来。

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 100%。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
T2a/control_sexy#2$9.110.32 (0.32)$9.110.32$9.110.3217.7%0.7019.11100.0%
T2a/utility_sexy#3$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。

一个付费用户,$9.11,而且落在上面那次漏斗对比里输掉的那条广告上。这里的收入列对两条素材都说不出任何东西。

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,因此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。

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
T2a/control_sexy#2$28.180.0%0.0%100.0%0.0%
T2a/utility_sexy#3$27.070.0%0.0%100.0%—

两条广告都是 100.0% 落在印度以外、美国以外,而这个广告系列 20.62 的 CPM 正好夹在印度买量的 6.89 到 8.32 与美国方向的 55.86 到 69.32 之间。分档的次序在任何结果出现之前,先在价格上显出来。

2026-08-16T16:04:40.792556 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T2a/utility_sexy#3 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) MY MX AE SA ZA other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:04:40.833022 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T2a/utility_sexy#3 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) MY MX AE SA ZA
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:04:40.863980 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T2a/utility_sexy#3 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
各素材分地域的当日回收

跨天走势

收入类图表中,落在 16 付费用户以下的点画成空心;本期安装不足 20 次的素材从综合图和地域图中剔除。这个广告系列有一条 广告的安装数到了 20。

2026-08-16T16:04:40.932848 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC) T2a/utility_sexy#3
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:04:40.971719 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 within-day USD per install ARPU by day — every asset (UTC) T2a/utility_sexy#3
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:04:41.008381 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC)
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:04:41.046151 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) −0.04 −0.02 0.00 0.02 0.04 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC) T2a/utility_sexy#3
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:04:41.103568 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, 2026-07-20..2026-07-26 T2a/utility_sexy#3
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:04:40.568955 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:04:40.660259 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:04:40.705283 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:04:40.614411 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时 CPM

T3(7 月 23 日) —— 这一行以下的每一节都是 T3(7 月 23 日) 的:当日、分小时、分国家、分广告系列、分素材,都记在 T3(7 月 23 日) 自己那本账、自己那些账户上。用上面的按钮切换。

$40.68,占本周 7.8%,5,902 次展示,CPM 6.89,117 次安装,单次成本 $0.348,当日回收 $50.02,来自 3 个付费用户。 它买的是与 T3(7 月 25 日)相同的五个印度与东南亚国家,是本页最小的一次买量,也是每一项成本上最便宜的一个。有投放的 广告两条,一条 control 一条 utility,与设计一致。这一周就是这个广告系列全部的投放寿命。下面的行是广告。

分小时

本周期没有生成按广告系列限定的分小时表,第 2 节的账户表是本报告唯一的分小时表。图表画的是这个广告系列自己的形状。

2026-08-16T16:04:42.948070 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 USD hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Spend by hour 0 3 6 9 12 15 18 21 hour (UTC) 100 200 300 400 500 600 impressions Impressions and installs by hour impressions installs 0 2 4 6 8 10 installs (Meta Leads) The period's motion — whole account, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
本期走势:分小时花费,以及展示与安装对照
2026-08-16T16:04:43.097812 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 4.90 4.95 5.00 5.05 5.10 5.15 CTR % CTR 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 4.0 4.1 USD per 1,000 impressions CPM 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 installs / clicks % hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install 0 4 8 12 16 20 hour (UTC) 2.40 2.45 2.50 2.55 2.60 USD Cost per install Delivery by hour — T3 (Jul 23), 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
T3(7 月 23 日)的分小时 CTR、CPM、点击→安装与 CPI

分国家

下面的 C 表两条广告的印度占比是 79.4% 与 57.8%。它买的与 T3(7 月 25 日)是同一档,只是把更大一部分摊在了印度以外。

2026-08-16T16:04:43.215008 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ IN ID PH PK NG 0 10 20 30 40 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 — 2026-07-20..2026-07-26 spend within-day revenue
分国家的花费与当日回收对照
2026-08-16T16:04:43.253342 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ IN ID PH PK 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 USD per install Cost per install by country — 2026-07-20..2026-07-26 (META days)
分国家的单次安装成本

汇总

$40.68 的花费换来 $50.02 的当日回收,回报 1.23,背后 3 个付费用户。它是第 5 节里最高的回报,而它建立在三个人身上, 因此只能看方向。

2026-08-16T16:04:43.310183 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ booked within-day cohort @ 24h 0 10 20 30 40 50 USD 1.40 1.23 1.32 the number above each bar is that measure's ROAS against the same period's spend The three revenue measures, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) 2026-07-20..2026-07-26
两期的三个收入口径,柱顶标注 ROAS
2026-08-16T16:04:43.352530 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 2026-07-20..2026-07-26 0 10 20 30 40 50 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时长拆分

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。自有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
T3a/utility_sexy#2$28.904,1736.9347811.45%11323.64%$0.256
T3a/control_sexy#3$11.781,7296.811146.59%43.51%$2.945

两条广告买展示的单价一样,最后的单次安装成本是 $0.256 与 $2.945。 CPM 是 6.93 对 6.81,差距完全发生在 展示之后。

本页同价位上最大的一次分离,背后仍然只有 117 次安装。 T3a/utility_sexy#2 在广告系列的 $40.68 里用 $28.90 产出了其中的 113 次。

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 100%。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
T3a/utility_sexy#2$57.141.98 (1.83)$50.021.73$53.581.8532.4%0.40316.6770.1%
T3a/control_sexy#3$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。

三个付费用户,其中一个人占了 $50.02 的 70.1%。把这个人拿掉,广告系列的回报也就跟着去了大半。上面那个投放结果值得留下; 旁边的 1.73 不是一个可以据以规划的数字。

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,因此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。

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
T3a/utility_sexy#2$28.9079.4%0.0%20.6%0.0%
T3a/control_sexy#3$11.7857.8%0.0%42.2%—

两条广告都没有在美国花钱,也都没有在美国赚到钱。赢的那条买了 79.4% 印度,输的那条 57.8%,因此上面那段成本差距里有 一部分来自国家结构差异,这张表就是它显出来的地方。

2026-08-16T16:04:43.641829 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T3a/utility_sexy#2 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) IN ID PH PK NG other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:04:43.681220 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T3a/utility_sexy#2 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) IN ID PH PK
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:04:43.712046 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T3a/utility_sexy#2 0 10 20 30 40 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) IN PH
各素材分地域的当日回收

跨天走势

收入类图表中,落在 16 付费用户以下的点画成空心;本期安装不足 20 次的素材从综合图和地域图中剔除。这个广告系列有一条 广告的安装数到了 20。

2026-08-16T16:04:43.785769 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC) T3a/utility_sexy#2
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:04:43.829458 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 within-day USD per install ARPU by day — every asset (UTC) T3a/utility_sexy#2
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:04:43.875290 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC) T3a/utility_sexy#2
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:04:43.926246 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 1.700 1.725 1.750 1.775 1.800 1.825 1.850 1.875 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC) T3a/utility_sexy#2
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:04:43.982114 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, 2026-07-20..2026-07-26 T3a/utility_sexy#2
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:04:43.413502 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:04:43.511040 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:04:43.555420 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:04:43.464871 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 7 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC)
分素材的分小时 CPM

7分素材,跨广告系列合并

与每个标签页里相同的三张表,覆盖账户本周跑过的每一条广告。它是上面六个标签页的汇总,也是唯一能把不同广告系列的两条 广告放在一起看的地方。有投放的广告五十条。标签里的 #N 是去重编号,因为同一个素材名在不同档之间会重复出现;它不是 版本号。

A. 分素材 — 投放

分子分母都取自 Meta 的计量口径。自有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
T1a/utility_sexy$30.9755955.40244.29%00.00%—
T1a/control_sexy$28.9534982.954011.46%410.00%$7.237
T3a/utility_sexy#2$28.904,1736.9347811.45%11323.64%$0.256
T2a/control_sexy#2$28.181,30321.631219.29%1310.74%$2.168
T2a/utility_sexy#3$27.071,37719.6617512.71%2212.57%$1.230
T3b/utility_6s$21.232,3299.1224910.69%6927.71%$0.308
T2b/utility_6s#3$19.461,04418.64908.62%1617.78%$1.216
T2b/latina_es_slip_dress$19.391,26215.36634.99%2641.27%$0.746
T3b/sasian_slip_dress$18.462,5737.171847.15%4423.91%$0.420
T1b/utility_15s$15.2120076.053618.00%616.67%$2.535
T2b/control_10s$14.5091015.93556.04%35.45%$4.833
T1b/utility_10s$14.3123261.68166.90%00.00%—
T1b/utility_6s#2$14.2220370.053115.27%516.13%$2.844
T1b/control_6s$13.9918874.411910.11%15.26%$13.990
T1b/control_15s$13.8321364.93198.92%315.79%$4.610
T1b/control_10s#2$13.6419370.672512.95%520.00%$2.728
T2b/utility_15s#2$13.3777217.32506.48%816.00%$1.671
T2b/control_6s#2$13.3581716.34415.02%717.07%$1.907
T2b/control_15s#2$13.1482915.85536.39%611.32%$2.190
T3b/control_15s#3$13.011,4838.771248.36%1713.71%$0.765
T3b/utility_10s#2$12.791,2879.9413810.72%2719.57%$0.474
T2b/utility_10s#3$12.7962820.37447.01%920.45%$1.421
T3b/utility_15s#3$12.661,13711.13998.71%1616.16%$0.791
T3b/control_10s#3$12.551,2679.911058.29%109.52%$1.255
T3b/control_6s#3$12.181,5797.7116410.39%3219.51%$0.381
T3a/control_sexy#3$11.781,7296.811146.59%43.51%$2.945
T2b/latina_es_bodysuit_10s$11.0182213.39556.69%1323.64%$0.847
T3b/sasian_bodysuit_10s$7.711,0927.0612511.45%3729.60%$0.208
T3b/sasian_jean_shorts$6.638118.18465.67%919.57%$0.737
T1a/control_sexy#4$6.5617836.8542.25%00.00%—
T2b/latina_es_offshoulder$6.0430819.61113.57%327.27%$2.013
T1a/utility_sexy#4$5.9121028.1431.43%00.00%—
T3b/sasian_corset_6s$4.889645.06626.43%1117.74%$0.444
T2b/latina_es_jean_shorts$3.2623413.93135.56%646.15%$0.543
T2b/latina_es_bikini_10s$2.4623410.51177.26%1058.82%$0.246
T3b/sasian_fishnet_top_6s$2.342778.45248.66%625.00%$0.390
T2b/latina_es_corset_10s$2.2519211.72126.25%541.67%$0.450
T2b/latina_es_bodysuit_6s$2.0013714.60107.30%330.00%$0.667
T3b/sasian_offshoulder$1.802686.72176.34%529.41%$0.360
T3b/sasian_corset_10s$1.772058.63146.83%321.43%$0.590
T3b/sasian_bodysuit_6s$1.762357.492611.06%311.54%$0.587
T2b/latina_es_spice5_15s$1.467718.9622.60%150.00%$1.460
T2b/latina_es_fishnet_top_6s$0.797510.5334.00%00.00%—
T3b/sasian_bikini_6s$0.541154.7076.09%342.86%$0.180
T2b/latina_es_corset_6s$0.52774.29228.57%00.00%—
T2b/latina_es_bikini_6s$0.49598.3146.78%125.00%$0.490
T3b/sasian_bikini_10s$0.40439.30613.95%350.00%$0.133
T2b/latina_es_fishnet_top_10s$0.24386.3225.26%00.00%—
T3b/sasian_spice5_15s$0.11293.7926.90%150.00%$0.110
T3b/sasian_fishnet_top_10s$0.11353.1400.00%0——

花费最大的五行彼此相差不到 $4,换回的安装是 0、4、113、13、22 次。

同一个素材思路,在两档地域里读出来完全不同。 T3a/utility_sexy#2 用 $28.90 买到 113 次安装、单次 $0.256,T1a/utility_sexy 用 $30.97 一次都没买到。

点击→安装是同一档之内能分开的漏斗步骤: 在 T3b/* 内部它从 9.52% 走到 29.60%,两者的 CPM 是 9.91 与 7.06。

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 100%。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
T1a/utility_sexy$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T1a/control_sexy$9.390.32 (0.32)$0.000.00$9.390.3200.0%0.000——
T3a/utility_sexy#2$57.141.98 (1.83)$50.021.73$53.581.8532.4%0.40316.6770.1%
T2a/control_sexy#2$9.110.32 (0.32)$9.110.32$9.110.3217.7%0.7019.11100.0%
T2a/utility_sexy#3$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/utility_6s$47.422.23 (0.81)$41.671.96$47.422.2367.7%0.5346.9430.9%
T2b/utility_6s#3$21.631.11 (1.10)$21.631.11$21.631.11210.5%1.13810.8173.6%
T2b/latina_es_slip_dress$5.710.29 (0.29)$5.710.29$5.710.2913.3%0.1905.71100.0%
T3b/sasian_slip_dress$32.451.76 (1.74)$32.451.76$32.451.7635.8%0.62410.8264.5%
T1b/utility_15s$4.990.33 (0.33)$4.990.33$4.990.33112.5%0.6234.99100.0%
T2b/control_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T1b/utility_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T1b/utility_6s#2$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T1b/control_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T1b/control_15s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T1b/control_10s#2$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/utility_15s#2$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/control_6s#2$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/control_15s#2$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/control_15s#3$9.320.72 (1.25)$9.320.72$9.320.7215.0%0.4669.32100.0%
T3b/utility_10s#2$11.520.90 (0.89)$11.520.90$11.520.9026.9%0.3975.7650.0%
T2b/utility_10s#3$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/utility_15s#3$4.990.39 (1.30)$0.000.00$4.990.3900.0%0.000——
T3b/control_10s#3$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/control_6s#3$5.760.47 (0.00)$5.760.47$5.760.4712.7%0.1565.76100.0%
T3a/control_sexy#3$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_bodysuit_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_bodysuit_10s$20.832.70 (1.94)$20.832.70$30.153.9137.1%0.4966.9444.7%
T3b/sasian_jean_shorts$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T1a/control_sexy#4$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T2b/latina_es_offshoulder$20.993.48 (3.45)$20.993.48$20.993.48133.3%6.99720.99100.0%
T1a/utility_sexy#4$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T3b/sasian_corset_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_jean_shorts$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_bikini_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_fishnet_top_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$5.762.4600.0%0.000——
T2b/latina_es_corset_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_bodysuit_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_offshoulder$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_corset_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_bodysuit_6s$12.887.32 (7.24)$12.887.32$12.887.32120.0%2.57512.88100.0%
T2b/latina_es_spice5_15s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_fishnet_top_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T3b/sasian_bikini_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_corset_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T2b/latina_es_bikini_6s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_bikini_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T2b/latina_es_fishnet_top_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————
T3b/sasian_spice5_15s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.0000.0%0.000——
T3b/sasian_fishnet_top_10s$0.000.00 (0.00)$0.000.00$0.000.000————

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。

这张表里没有一行过得了门槛,单行最多 6 个。 账户的 26 个付费用户分散在十三条广告上,五十行里有三十四行 没有产出。

十三个有付费用户的行里,有十二行的收入集中在一到两个人身上。 最大付费用户占比在其中七行是 100.0%,T3b/utility_6s 是 30.9%。

口径差在每条广告上都看得见,而且不指向同一个方向。 T3b/utility_6s 读出 2.23 而 Meta 读出 0.81;T3b/utility_15s#3 读出 0.39 而 Meta 读出 1.30。

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,因此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。

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
T1a/utility_sexy$30.970.0%51.2%48.8%—
T1a/control_sexy$28.950.0%57.5%42.5%—
T3a/utility_sexy#2$28.9079.4%0.0%20.6%0.0%
T2a/control_sexy#2$28.180.0%0.0%100.0%0.0%
T2a/utility_sexy#3$27.070.0%0.0%100.0%—
T3b/utility_6s$34.1590.5%0.0%9.5%0.0%
T2b/utility_6s#3$39.440.0%0.0%100.0%0.0%
T2b/latina_es_slip_dress$19.390.0%0.0%100.0%0.0%
T3b/sasian_slip_dress$21.50100.0%0.0%0.0%0.0%
T1b/utility_15s$36.350.0%42.6%57.4%0.0%
T2b/control_10s$14.500.0%0.0%100.0%—
T1b/utility_10s$14.310.0%46.3%53.7%—
T1b/utility_6s#2$35.280.0%50.7%49.3%—
T1b/control_6s$13.990.0%39.5%60.5%—
T1b/control_15s$13.830.0%37.4%62.6%—
T1b/control_10s#2$13.640.0%38.8%61.2%—
T2b/utility_15s#2$31.730.0%0.0%100.0%—
T2b/control_6s#2$13.350.0%0.0%100.0%—
T2b/control_15s#2$13.140.0%0.0%100.0%—
T3b/control_15s#3$13.0181.9%0.0%18.1%0.0%
T3b/utility_10s#2$12.7982.5%0.0%17.5%0.0%
T2b/utility_10s#3$12.790.0%0.0%100.0%—
T3b/utility_15s#3$12.6683.9%0.0%16.1%—
T3b/control_10s#3$12.5576.6%0.0%23.4%—
T3b/control_6s#3$12.1861.7%0.0%38.3%0.0%
T3a/control_sexy#3$11.7857.8%0.0%42.2%—
T2b/latina_es_bodysuit_10s$11.010.0%0.0%100.0%—
T3b/sasian_bodysuit_10s$28.58100.0%0.0%0.0%0.0%
T3b/sasian_jean_shorts$6.68100.0%0.0%0.0%—
T1a/control_sexy#4$6.560.0%21.2%78.8%—
T2b/latina_es_offshoulder$6.040.0%0.0%100.0%0.0%
T1a/utility_sexy#4$5.910.0%32.0%68.0%—
T3b/sasian_corset_6s$11.62100.0%0.0%0.0%—
T2b/latina_es_jean_shorts$3.260.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_bikini_10s$17.430.0%0.0%100.0%—
T3b/sasian_fishnet_top_6s$10.30100.0%0.0%0.0%—
T2b/latina_es_corset_10s$2.250.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_bodysuit_6s$2.000.0%0.0%100.0%—
T3b/sasian_offshoulder$1.88100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_corset_10s$2.66100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_bodysuit_6s$5.56100.0%0.0%0.0%0.0%
T2b/latina_es_spice5_15s$1.460.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_fishnet_top_6s$0.790.0%0.0%100.0%—
T3b/sasian_bikini_6s$6.46100.0%0.0%0.0%—
T2b/latina_es_corset_6s$0.520.0%0.0%100.0%—
T2b/latina_es_bikini_6s$2.930.0%0.0%100.0%—
T3b/sasian_bikini_10s$0.88100.0%0.0%0.0%—
T2b/latina_es_fishnet_top_10s$0.240.0%0.0%100.0%—
T3b/sasian_spice5_15s$7.87100.0%0.0%0.0%—
T3b/sasian_fishnet_top_10s$0.68100.0%0.0%0.0%—

三个档次在这张表上完全不重叠: T3 的印度占比 57.8% 到 100.0%,T2 两项都是 0.0%,T1* 的美国占比 21.2% 到 57.5%。

最后一列在五十行里全部是 0.0% 或空的。 当日回收里没有一美元来自美国,而投进美国的花费是 $91.78。

这里的花费列与 A 表对不上。 A 表走的是 UTC 周,这张表走的是账户自己的周;比结构,不比水平。

2026-08-16T16:03:56.454560 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T2b/utility_6s#3 T3b/utility_6s T3a/utility_sexy#2 T3b/sasian_bodysuit_10s T2a/utility_sexy#3 T3b/sasian_slip_dress T2b/latina_es_slip_dress T2b/latina_es_bikini_10s T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_corset_6s T3b/sasian_fishnet_top_6s T3b/sasian_bikini_6s 0 20 40 60 80 100 % of that asset's spend Where each asset bought — share of its own spend by region, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) IN MX US GB MY AU other
各素材自身花费的地域结构
2026-08-16T16:03:56.538532 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T2b/utility_6s#3 T3b/utility_6s T3a/utility_sexy#2 T3b/sasian_bodysuit_10s T2a/utility_sexy#3 T3b/sasian_slip_dress T2b/latina_es_slip_dress T2b/latina_es_bikini_10s T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_corset_6s T3b/sasian_fishnet_top_6s T3b/sasian_bikini_6s 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 USD per install Cost per install by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) IN MX MY
各素材分地域的单次安装成本
2026-08-16T16:03:56.595426 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ T2b/utility_6s#3 T3b/utility_6s T3a/utility_sexy#2 T3b/sasian_bodysuit_10s T2a/utility_sexy#3 T3b/sasian_slip_dress T2b/latina_es_slip_dress T2b/latina_es_bikini_10s T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_corset_6s T3b/sasian_fishnet_top_6s T3b/sasian_bikini_6s 0 10 20 30 40 USD Within-day revenue by region — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (META days) IN MX
各素材分地域的当日回收

跨天走势

收入类图表中,落在 16 付费用户以下的点画成空心;本期安装不足 20 次的素材从综合图和地域图中剔除。本周账户上没有一条 广告的付费用户到 16,因此收入类图表上的每一个点都是空心的。

2026-08-16T16:03:56.707674 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0 2 4 6 8 10 payers / installs % Payer rate by day — every asset (UTC) T3a/utility_sexy#2 T2a/utility_sexy#3 T3b/utility_6s T2b/latina_es_slip_dress T3b/sasian_slip_dress T3b/control_15s#3 T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_bodysuit_10s
分素材的每日付费率
2026-08-16T16:03:56.803221 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 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) T3a/utility_sexy#2 T2a/utility_sexy#3 T3b/utility_6s T2b/latina_es_slip_dress T3b/sasian_slip_dress T3b/control_15s#3 T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_bodysuit_10s
分素材的每日 ARPU
2026-08-16T16:03:56.868586 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 within-day USD per payer ARPPU by day — every asset (UTC) T3a/utility_sexy#2 T3b/utility_6s T2b/latina_es_slip_dress T3b/sasian_slip_dress T3b/control_15s#3 T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_bodysuit_10s
分素材的每日 ARPPU
2026-08-16T16:03:56.937054 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 07-20 07-21 07-22 07-23 07-24 07-25 07-26 day (UTC) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 revenue / spend Within-day ROAS by day — every asset (UTC) T3a/utility_sexy#2 T2a/utility_sexy#3 T3b/utility_6s T2b/latina_es_slip_dress T3b/sasian_slip_dress T3b/control_15s#3 T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_bodysuit_10s
分素材的每日当日回收 ROAS
2026-08-16T16:03:57.029278 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, 2026-07-20..2026-07-26 T3a/utility_sexy#2 T2a/utility_sexy#3 T3b/utility_6s T2b/latina_es_slip_dress T3b/sasian_slip_dress T3b/utility_10s#2 T3b/control_6s#3 T3b/sasian_bodysuit_10s
综合图:各素材在各口径上的归一化表现
2026-08-16T16:03:56.154513 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 CTR % hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline CTR by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) T3b/sasian_slip_dress
分素材的分小时 CTR
2026-08-16T16:03:56.267773 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 22 24 26 28 30 installs / clicks % hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Click → install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) T3b/sasian_slip_dress
分素材的分小时点击→安装
2026-08-16T16:03:56.321778 image/svg+xml Matplotlib v3.11.1, https://matplotlib.org/ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 hour (UTC) 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 USD hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline Cost per install by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) T3b/sasian_slip_dress
分素材的分小时单次安装成本
2026-08-16T16:03:56.211545 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 7.0 7.2 7.4 7.6 7.8 USD per 1,000 impressions hour of day, pooled across the 7 days of the period — a pooling, not a timeline CPM by hour — every asset, 2026-07-20..2026-07-26 (UTC) T3b/sasian_slip_dress
分素材的分小时 CPM

8口径与边界

⚠⚠ 本周背后没有东西,因此本格式的五个固定部件本页都没有。 共同投放小时的对照表与它的符号检验、把上一周期叠在 本期之上的那张图、两期合并的漏斗与它的双比例检验、结构中性的账户行,这些都需要第二个周期,而 2026-07-20 是这个账户 能报出来的最早的一个 UTC 日。本页没有构造任何替代品:它不与某一天的日报比,不与半个周期比,也不与到目前为止的整段 投放比。

⚠ 口径校验读出 1.10,区间是 0.91–1.06,因此落在区间之外。 在账户自己的时区上,也就是这项校验唯一有效的时钟上, 自有合计 $528.40,Meta 入账口径 $480.31。这个数字没有被四舍五入进区间,也没有给它配任何理由。它约束本页所有把自有 收入与 Meta 那一列放在一起的说法,而它碰不到当日回收口径,因为后者从不读 Meta。

⚠ 07-20、07-21、07-22 三天,账户在这个 App 上没有花费。 它的第一笔花费是 2026-07-23。账户自己的投放导出在 07-20 与 07-21 上有钱,本报告不计:那部分挂在 youguqi_* 前缀下,账目把它归到更早的 HeiHa 测试名下。本页 的 Meta 数据按 Ad ID 对着 run config 的广告映射选行,正是这一点把那批流量挡在每一张表之外。

⚠ 整页只有一格过得了 16 付费用户门槛。 T3(7 月 25 日,印度/东南亚)有 17 个当日回收付费用户;账户整周有 26 个, 而单条广告最多 6 个。第 3、6、7 节里每一个收入数字都只能看方向,而广告系列层级的 1.03 与 1.23 背后是两个广告系列与 二十个人。

分小时的横轴是一天中的小时,跨整周合并,绝不是时钟。 24 个桶里的每一个都合并了这一周里同一个钟点的所有出现,本周 最多是四天,因为买量从 07-23 才开始。一行描述的是一天中的某个时点,它描述不了这一周里的什么时候发生了什么。

同期群数字覆盖率 100%,且已冻结。 到 2026-08-16 的付款数据截止时间,本周每一次安装都已经三周左右,因此同期群 24 小时是一个 已经定住的水平。这让本报告成为本系列里唯一一份可以用读当日回收口径的方式去读同期群列的报告。

分国家一节与第 7 节的 C 表走的是账户自己的 UTC-7 周,与其他所有表格相差七小时。同一条广告在 A 表里是 $21.23,在 C 表里是 $34.15,原因就在这里。它们只读结构,不读水平。

本周没有读到预算区间表,而 07-26 本身也已经是混合设计。 预算区间是广告组日预算没有变动的一段时间,而预算在这个 账户上是一个地域旋钮。这六个广告系列没有记录过预算变动历史,因此本页没有任何一处被说成是同预算区间的。另外,07-25 的 广告系列在 07-26 又被改了一次,加进素材包、砍掉部分实验臂,所以本周期的最后一天与前一天不是同一套设计。

07-25 那一批是两种信息 × 三种时长 × 三块地域,共十八格,每格一个广告组。

latina_es_ 与 sasian_ 两个素材包 07-26 才进来,各十二条,因此它们各自那些行上的每一个比率都只建立在本 周期的最后一天上。

有投放的广告五十条,六个标签页正好把它们分完。 T1(7 月 23 日)四条,T2(7 月 23 日)两条,T3(7 月 23 日)两条, T1(7 月 25 日)六条,T2(7 月 25 日)十八条,T3(7 月 25 日,印度/东南亚)十八条。第 7 节的表就是这五十行合并起来, 因此标签页与账户合计是对得上的。

07-23 的三个广告系列不在本系列的任何别处投放。 它们在 07-25 被暂停,所以这里的行就是它们买过的全部东西。后面任何 一周都无法把它们延长或修正。

9要把这些问题定下来,需要什么

英语国家这一档能不能把自己的成本赚回来。 本周美国、英国、澳大利亚拿走 $91.78、$60.12、$19.62,换回 19、9、4 次 安装,入账收入为零。六个广告系列里有两个是为这一档存在的,它们占本周花费的 16.4% 与 13.9%。要回答它,要么给出足够大 的预算让那里出现十六个付费用户,要么决定不再问;而在 $4.831 到 $6.680 一次安装的价位上,前者很贵。

T3 的 1.03 是不是一个水平。 17 个付费用户只比门槛多一个人,而同一个广告系列最好的那条广告,收入有 30.9% 集中在 一个人身上。在同样的预算上再跑一周就能回答,而且不用多花钱,因为下一周本来就已经跑过了。

1.10 的口径差来自汇率表还是付款关联。 校验在 $480.31 的 Meta 基数上落在区间之外,这个基数小到几笔交易就能挪动它。 本系列后面几周在五到十倍的基数上读同一项校验,把它们放在一起,是分辨小样本假象与真实漂移最便宜的办法。

关于素材,什么也定不下来。 五十条广告一共产出 26 个当日回收付费用户。本页唯一在投放上分得出差别的素材对比是 T3a/utility_sexy#2 与 T3a/control_sexy#3,同一个 CPM 上 $0.256 对 $2.945,而即便是它,也带着 79.4% 对 57.8% 的 印度占比差异。

这是本系列的第一份报告,它背后没有任何东西。 分小时归档从 2026-07-19 开始,而一个 UTC 日需要它前面的那个账户日 才能拼出来,因此没有比这一周更早的周可以做。本页每一个数字都只印一次,不与任何东西相比:没有共同投放小时的逐小时 对照,没有两期合并的漏斗,也没有结构中性的账户行,因为这三样都是对比,而没有第二个周期可以拿来做对比。

10交给下一周的东西

2026-07-27 那一周接手的是这六个广告系列、一套在 $520.97 上就已经清楚的三档成本次序,以及本系列里第一个背后有东西的 周期。共同投放小时的对照、合并漏斗、符号检验、结构中性的账户行,本页一件也做不到,而下一份报告可以对着这一份全部 做出来。

它接手的还有一批同期群。本周入账的钱里有十分之九来自当天到达的人,因为没有更老的人可继承。从 07-27 起,入账口径与 当日回收口径开始分开,而它们之间的差额就是本周造出来的这股收入。

11复现

报表时区为 UTC。Meta 的导出盖的是广告账户自己时区(UTC-7)的时间戳,因此每一行投放数据都由两个账户日重新拼接。 第 3 节的分国家表,以及每个标签页和第 7 节里的 C 表,都不做拼接,并在出现的地方标注。

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
窗口2026-07-20 至 2026-07-26,含首尾,UTC。没有上一个周期:分小时归档从 2026-07-19 开始,而一个 UTC 日需要它前面的那个账户日
付款数据截止时间报告本身是 2026-08-16 10:59 UTC,口径校验是账户时区的 2026-08-16 03:59
广告账户只有 B1。共享的两个 Nomad Node 账户直到 2026-08-11 才开始为这个 App 买量,晚于本周期,因此本页没有账户并列一节
不计入的花费账户自己的投放导出在 07-20 与 07-21 上带着 youguqi_*,那是更早的 HeiHa 测试。本页的 Meta 数据按 Ad ID 对着配置里的 ads 映射选行,因此那部分不进入任何一张表
口径校验在账户时区上:自有 $528.40 对 Meta 入账口径 $480.31,比值 1.10,落在有记录的 0.91–1.06 区间之外
图表账户级在 ad_ops/figures/week_2026-07-20/,各标签页在 ad_ops/figures/week_2026-07-20/<广告系列>/
python -m ad_ops.measures --config _runs/2026-08-16_receipt_series/run_config_full.json \
    --from 2026-07-20 --to 2026-07-26
python -m ad_ops.report_tables --config _runs/2026-08-16_receipt_series/run_config_full.json \
    --from 2026-07-20 --to 2026-07-26 --campaign-table
python -m ad_ops.report_charts --config _runs/2026-08-16_receipt_series/run_config_full.json \
    --from 2026-07-20 --to 2026-07-26 --out ad_ops/figures/week_2026-07-20 \
    --relpath figures/week_2026-07-20

每个标签页把后面两条各跑一次,带上 --campaign <key> 与自己的 --out 目录,因为图表文件名里不带广告系列,两个广告 系列写进同一个目录会互相覆盖。口径校验是第二次 measures,跑在 tz=META 上;那是 0.91–1.06 这项检验唯一有效的时钟, 因为 Meta 把转化金额盖在转化小时上,那一列无法诚实地重新拼接进一个 UTC 日。

12附录 — 定义

报表周期是七个 UTC 日,2026-07-20 至 2026-07-26。 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:本周在 UTC 窗口上读出 $520.97 的花费,在账户自己的一周上是 $690.00,因为账户周的两端 都比 UTC 周晚七小时。

分小时表的横轴是一天中的小时,跨周期合并。 七天的周期有 168 个小时而表只有 24 行,所以每一行合并了这一周里同一个 钟点的所有出现。它承载的是一天之内的作息形状,它不是一条时间线。

入账收入按付费用户已安装的时长拆分。 在一天之内,这与按日历日拆分是同一回事,在一周之内则不是;滞后 0 的 那一行恰好等于当日回收合计。

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
入账收入在本周期之内到账的钱,不论付费用户哪天安装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。 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

三种口径都读在自有付款记录上。Meta 只能表达 入账,因为它没有安装日同期群这个概念,所以它跟在那一列旁边的 括号里,永远不单独成行。跨周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。

存在两套安装数,它们从不交叉相除。 Meta 的 Leads 与自有注册数相差 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自有的,因此付费用户与他们来自的安装是同一批人。

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。本周没有记录到预算区间表,因此本页没有任何一处被说成是同预算区间的。

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,因此任何一格薄的数据都由少数几个购物篮决定。本周一共有 26 个当日 回收付费用户,只有一个广告系列层级的格达到或超过门槛。

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