Tidyvo Cleaner Android v1.0.8#

2026-08-22 至 2026-08-23 用户、投放、广告与通知漏斗分析#

独立分析文档｜产品 ID：23607513｜时区：Asia/Shanghai
用户：设备ID（长期唯一用户ID）｜会话：非空 Session ID（仅单次会话）
行为源：dwd_pt2_event_log_analysis_f_vw｜投放源：dwd_3rd_campaign_country_day_vm｜经营源：dws_opsdata_trd_profit_loss_ra
行为快照：55,085 行｜SHA-256 b74a973ebfc5c7c7…｜广告 KPI 校验：中台 app_open 报表

结论总览#

激活问题定位#

投放与国家判断#

推荐决策顺序#

1. 数据质量漏斗#

详细解读#

• 为什么这批数据可以继续分析： 48 个小时均按小时拉取，单小时数据量没有触及查询上限；版本、日期和产品 ID 均已锁定，221 个事件 ID 也全部完成映射。因此，漏斗不存在因查询截断或混入其它版本而整体失真的明显迹象。

• 为什么仍要保留谨慎： 完全重复行已经去除，但空会话日志仍有 7,714 行；这不影响按设备ID统计用户，却会影响会话分析。因此本文只在会话字段非空时统计会话数，核心漏斗始终以设备ID去重。

2. 用户行为：安装激活漏斗#

详细解读#

• 第一断点不是“启动页没有打开”： 264 个失败设备已经出现启动页，其中 242 个还有启动页退出事件，说明大多数用户完成了启动页阶段。问题更像发生在“退出启动页之后”：广告关闭或跳转回 App 后没有恢复引导页、页面状态丢失，或者引导页进入事件没有成功上报。

• 开屏广告是当前最强线索，但还不是最终定责： 第一断点组有 173 个设备在到达首页前点击广告，占 65.5%；整体上点击组未到首页率 91.7%，未点击组为 57.7%。这足以把广告返回链路列为 P0 排查对象，但点击用户与未点击用户可能同时存在国家、设备和广告展示时机差异，所以仍需随机实验确认。

• 第二断点存在“行为漏报”和“路由失败”两种可能： 165 个设备都有引导退出，却只有 6 个记录点击开始使用。可能是用户没有触发按钮，也可能是按钮事件漏报、完成状态没有落盘、App 被后台拉起后重复走引导，或跳首页失败。仅凭当前事件顺序无法进一步拆分这几种原因。

• 107 与 119 不是矛盾： 119 是实际出现首页事件的安装设备；107 还要求安装、启动、启动页、引导、离开引导和首页严格依次出现。两者相差 12 人说明中间事件或时序不完整，不代表这 12 人没有真正进入首页。

3. 用户行为：智能清理与核心功能漏斗#

详细解读#

• 首页入口的吸引力不算最差： 130 个首页设备中有 97 个点击立即扫描，点击率 74.6%。真正明显的第二段损失发生在进入智能清理后，77 人中只有 44 人开始扫描，说明用户已经看到功能却没有继续执行。

• 33 个“进入后未扫描”需要单独诊断： 当前日志不能判断他们是遇到权限请求、扫描按钮不可用、广告打断、页面退出，还是开始扫描事件漏报。下一版应补充权限结果、扫描失败原因和单次清理流水号，才能把产品阻塞与埋点缺失分开。

• 现在只能评价前半段，不能评价清理效果： 点击开始扫描不是扫描完成，更不是清理成功。缺少 scan_complete、clean_success 和 cleaned_bytes 时，任何“清理完成率”或“清理效果好”的结论都没有数据基础。

4. App 内广告行为漏斗#

详细解读#

• 高 CTR 应视为真实业务现象，而不是先假定埋点错了： 后台 CTR 为 53.04%，MCP 为 48.23%，两套来源都明显偏高；同时两源收入只差约 $0.02。因此原先“点击埋点虚高”的解释已经不足，必须把真实用户频繁点击开屏广告纳入产品链路分析。

• MCP 与后台仍不能混成一套指标： MCP 比后台多 24 次展示、少 43 次点击，说明两边可能存在上报时机、去重、时区或汇总规则差异。收入总额接近不代表每次请求、展示和点击都能逐条对应；经营 CTR 和收入继续以后台为准，MCP 只负责用户行为顺序。

• 23 日收入增加不代表广告点击更好： 23 日点击数和 CTR 都下降，但展示数与 eCPM 上升，最终收入仍增长。这说明收入变化由多个因素共同决定，不能只用点击率评价广告经营表现。

• 冷启动开屏同时承担收入和激活风险： 它贡献了大部分 App 内广告价值，又出现在新用户最严重的激活断点附近。直接移除可能损失收入，保持不变又可能持续损失首页用户，所以最合适的处理不是拍脑袋开关，而是随机测试“现状”与“首页后再展示”。

5. 投放系列、来量国家与产品激活#

投放数据仅含 Google、2 个广告系列。系列汇总 trace 2091825027500814336；国家汇总 trace 2091824994109960192。
投放 CTR 16.02% 是“投放点击/投放展示”；App 内广告 CTR 53.04% 是“App 内广告点击/App 内广告展示”，两者不是同一漏斗。

四种“新增”指标对照#

四项来源、归因窗和聚合粒度不同，不能直接互除形成转化率。

详细解读#

• 23 日的“价值改善”伴随着“来量变差”： 花费基本不变，但平台安装从 237 降到 222，CPI 上升 8.2%；与此同时启动价值增长 36.2%，价值/花费提高约 10.2 个百分点。可能的解释包括国家结构变化、系列结构变化或 App 内广告价值变化，但两天数据无法拆出哪一个因素占主导。

• Taichi 与 ARO 目前只能比较投放层，不能比较产品层： Taichi 占 69.3% 花费、56.9% 安装和 73.2% 启动价值，表现为“更贵但价值更强”；ARO 表现为“安装便宜但回传价值较低”。然而 553 个安装设备的 utm_source 均为 unknown、install_referrer 均为空，无法知道某个首页用户来自哪个系列，所以不能据此断言 Taichi 用户质量更高。

• 换国家不能单独解决首页率问题： 本地安装 Top3 国家首页率 22.4%，Top10 为 21.3%，与整体 21.5% 几乎一致；没有某一个大国家能够解释 434 个失败设备。国家层点击率与首页率呈负相关，说明广告点击与流失的方向在多个国家都出现，但这仍是聚合层相关而非因果证据。

• 平台价值目标可能没有对齐产品激活： IQ、BR 的启动价值/花费较高，但首页率偏低；US 的启动价值/花费较低，首页率反而高于整体。若投放只优化回传价值，算法可能偏向能产生 App 内广告收入的人群，却不一定偏向真正进入首页和使用清理功能的人群。

• 四种新增指标不是数据冲突，而是四种口径： Google 安装、中台埋点安装、本地设备去重安装和注册用户分别来自不同归因窗与聚合逻辑。后续应先确定经营看哪一个、产品漏斗看哪一个，再做固定对账，不能用 459、571、553、614 互相相除得出转化率。

6. 通知专项：业务召回和功能型为主，技术事件单独监控#

本章已按用途重分类。字典中的“展示”实际在通知发送成功时上报，统一记为 send_success；它不等于用户真实看到通知。

6.1 先看四类口径#

6.2 主分析结论#

6.3 点击后链路：回产品可用，但核心价值偏弱#

6.4 后续建议#

详细解读#

• 完整的 5,292 次 send_success 不应作为一个业务分母。 本次还修正了旧分类漏掉的 2 次 FCM 远程推送 send_success。技术保活通知占 3,345 次（63.21%），是混合口径里的主体。新口径用 1,947 次业务/功能发送作主分析，能避免保活量掩盖真正的召回表现。

• 业务召回的回产品链路比“有效促进业务”更确定。 27 次可匹配点击后都出现了产品行为，但只有 8 次进入已定义核心动作。所以当前优先级不是继续把 CTR 做高，而是让每个场景落到正确页面并进入对应动作。

• 频次高不只是劫持通知造成的。 剔除技术通知后，业务+功能通知在接收用户中仍有 P90 61.4 次/两日、最高 114 次。原因是多个轮询场景对同一批设备反复触发；因此必须有跨场景总上限，仅做单场景限频不够。

• 两天数据只能选实验候选，不能定模板胜者。 轮询2-a 相对 b 的差异最醒目，轮询4-a/b 和轮询7-a/b 则接近；但因为没有同场景随机分流，它们都只是后续实验的排序依据。

7. 跨日回访与广告关联#

详细解读#

• 39.8% 不是次日留存： 22 日安装用户中有 39.8% 在 23 日出现任意日志，但其中大量可能只是后台任务、FCM、WorkManager 或系统重建。把它当留存会高估产品真正被用户打开和使用的程度。

• 更接近真实使用的比例只有 6.3%： 次日前台/产品行为回访为 18 人，到首页 10 人，完成核心动作 7 人。样本只有一天，不能当稳定留存率，但已经说明“系统产生日志”和“用户回到产品”之间存在巨大差距。

• 广告关联需要实验才能转成产品决策： 当前 RR=1.59 且 Fisher p 极小，说明观察关联很强；但只有随机分流才能排除国家、设备性能、投放人群和展示时机等混杂因素。未经实验，不应直接把所有激活损失归因于广告。

8. 稳健性、异常用户与埋点缺口#

详细解读#

• 核心结论对高频设备具有稳健性： 日志 Top5 设备占去重日志 30.3%，说明事件次数容易被少量高频设备放大；但排除它们后，首页设备、扫描设备和通知点击没有变化，广告价值也基本一致，因此“首页激活低”和“清理漏斗缺结果”不是由少数异常设备制造的。

• 国家和系列结论的置信度不同： “低首页率不是某个大国家单独造成”有 Top3、Top10 和整体对照支持，属于方向较稳的结论；“哪个广告系列用户质量更好”缺设备级归因，属于当前无法回答的问题，不能用投放价值替代产品行为质量。

• 当前分析适合指导排查和实验，不适合直接做长期预算结论： 两个完整自然日足以发现明显断点和口径问题，但不足以覆盖周内波动、投放学习期与长期留存。整体评估为“可带边界分享”：激活与频控方向可行动，因果和预算迁移必须补实验与更长窗口。

9. 建议优先级总览#

结论边界#

10. 后续建议（执行版）#

后续不建议先大幅调整预算。正确顺序是：先定位激活断点→补齐关键埋点→做随机实验→再决定广告时机、通知策略和系列预算。

10.1 第一阶段：48 小时内完成链路定位#

10.2 第二阶段：v1.0.9 必须补齐的埋点#

10.3 第三阶段：连续 14 天随机实验#

新用户开屏广告实验#

通知增量实验#

10.4 实验后的决策规则#

最终推荐#

• 产品侧第一优先级： 修复首次安装链路，目标不是提高启动日志，而是让安装用户真实到达首页。

• 商业化第一优先级： 验证开屏广告时机，而不是先删除广告或单纯追求更高 CTR。

• 投放侧第一优先级： 补齐设备级系列归因；归因补齐前，保持预算小幅调整，不做基于两天数据的大迁移。

• 通知侧第一优先级： 把业务召回、功能型和技术保活分开；主分析通知先做跨场景限频，再对轮询2/4做随机模板和不发送对照。点击率只能评价响应，不能评价通知带来的新增用户价值。