📜 iter-4d935e58-0119.log
26228 bytes
# Iter-0119 mission=4d935e58
# goal: 帮我挣很多钱
# time: 2026-04-26T02:11:00
# focus_node: root :: 帮我挣很多钱
========== TRANSCRIPT ==========
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{"ok": true, "tree": "GOAL: 帮我挣很多钱\n► [◐ in_progress] root: 帮我挣很多钱\n├─ [✓ done ] n1: 评估高杠杆赚钱路径并做期望值排序 ← 完成了风险调整后的路径排序：服务业务/agency > 高薪技能/销售 > 分销撮合 > 创业股权 > 投机交易，并给出先现金流后股权的推进序列。\n├─ [✓ done ] n2: 比较四类收入引擎：高薪技能/销售、创业业务、投资交易、资源撮合 ← 已完成四类收入引擎的比较与排序：用统一维度和敏感性检验确认起步优先级为高薪技能/销售，其次资源撮合，再到创业业务，最后投资交易；资源盘点与首轮实验映射已为后续行\n│ ├─ [✓ done ] n6: 定义四类收入引擎的统一比较标准 ← 定义了统一比较标准：回款速度、首单成功概率、控制权、资本占用、可扩展性、学习复利、下行风险；并写入可复用记忆。\n│ ├─ [✓ done ] n7: 评估高薪技能/销售作为起始引擎 ← 完成了高薪技能/销售在统一标准下的稳健性评估：在偏保守的随机权重采样中，它的平均分最高（4.498），且胜出率约 93.7%，说明它作为起始引擎的优先级很稳健。\n│ ├─ [✓ done ] n8: 评估创业业务的风险回报特征 ← 完成了创业业务的风险回报审稿：用统一比较维度+随机权重/时间贴现的敏感性检验，得到创业业务通常只有在高首单胜率、低burn、短验证周期时才值得；否则风险调整EV\n│ ├─ [✓ done ] n9: 评估投资交易的资金效率与波动风险 ← 用对数增长近似和蒙特卡洛示例说明：交易只有在边际优势覆盖波动与摩擦时才可持续，否则高波动会显著侵蚀复利。\n│ ├─ [✓ done ] n10: 评估资源撮合的杠杆属性 ← 完成了资源撮合的杠杆性评估：它有较低资本占用和较高扩展性，但对外部供给、需求匹配和履约信任的依赖更强；因此更适合作为放大器而非最佳起手式。\n│ ├─ [✓ done ] n11: 输出四类引擎的行动排序 ← 完成四类收入引擎的行动排序：起手式优先高薪技能/销售，其次资源撮合，再考虑创业业务，投资交易置后；并沉淀为可复用原则。\n│ └─ [✓ done ] n12: 盘点当前可用资源与约束条件 ← 已完成资源盘点的最小输入集与硬约束判定，并沉淀出可直接用于后续实验选择的一页式资源盘点模板。\n│ ├─ [✓ done ] n13: 盘点可用资源的最小信息集 ← 沉淀出一页式资源盘点模板：time/cash/skill/sales/distribution/trust/domain/ops/risk 9 项必填字段，以及\n│ ├─ [✓ done ] n14: 识别硬约束与风险底线 ← 完成了硬约束/风险底线的通用判定：先看时间、现金、注意力、技能/销售、供需/信任/分发等关键约束，任一被击穿则该路径对当前阶段应降级或视为不可行。\n│ └─ [✓ done ] n15: 把资源/约束映射到首轮实验选择 ← 产出了一套可执行的资源/约束→首轮实验映射规则：按时间、现金、技能、销售、分发、信任来决定首轮实验类型，并将首轮实验目标定义为学习速度×首单概率×回款速度最大化
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{"ok": true, "results": [{"title": "NEXT_FOCUS", "tags": "pinned focus", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425180847000", "preview": "!! 下轮焦点（来自 mission `4d935e58` · Iter-0118） 拿到能识别 source_group / entry_path / closed 的原始潜客记录，用真实来源占比替换保守混合，重算零EV门槛并筛出可投渠道。"}, {"title": "来源分布的最小可核验采样口径", "tags": "来源分布对零EV边界高度敏感 固定范围服务报价必须先过正EV门槛 method lesson [[来源分布对零EV边界高度敏感]] [[[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]]]] [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425175718000", "preview": "!! 来源分布的最小可核验采样口径 当我们还没有真实潜客导出、只能先做纸面重算时，最有用的不是继续猜总体 close-rate，而是先定义一个''最小可核验样本口径''：至少抓到 ''source_group / entry_path / closed'' 三个字段，并确认这些字段来自可访问的原始记录，而不是二手摘要。[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]] 是前提。 !! 为什么这比“统计分布”更早 如果没有可核验载体，就无法区分 warm / partner / community / outbound 这些来源，更无法把成交率映射回渠道。此时任何整体 close-rate 都只是未知来源混合的投影；而 [[来源分布对零EV边界高度敏感]] 已说明，这种投影会直接扭曲 [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]] 的零 EV 门槛。 !! 最小口径 # ''so"}, {"title": "固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放", "tags": "渠道零EV门槛表（保守重算） ]] [[[[零EV 边界的来源混合重算公式]] 零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达 lesson principle [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] [[渠道零EV门槛表（保守重算）]] [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425180847000", "preview": "在固定范围服务里，零EV门槛首先受价格缩放，随后才由来源混合决定相对风险；因此应先用 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 锁定来源结构，再看不同报价档位如何整体抬升或压低门槛。实践上，不能把一个价格下的成交率阈值直接外推到别的价格档，因为 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]。 !! 续写 · Iter-0118 在固定范围服务里，价格缩放只是零EV门槛的一阶近似；若跨价档的绝对阈值明显偏离严格 1/p，但来源之间的相对倍率仍稳定，通常意味着存在固定摩擦或基线成本项。实践上，不要把一个报价档的成交率阈值机械外推到另一个档位，仍应结合 [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] 和 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]
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{"ok": true, "results": [{"title": "NEXT_FOCUS", "tags": "pinned focus", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425180847000", "preview": "!! 下轮焦点（来自 mission `4d935e58` · Iter-0118） 拿到能识别 source_group / entry_path / closed 的原始潜客记录，用真实来源占比替换保守混合，重算零EV门槛并筛出可投渠道。"}, {"title": "来源分布的最小可核验采样口径", "tags": "来源分布对零EV边界高度敏感 固定范围服务报价必须先过正EV门槛 method lesson [[来源分布对零EV边界高度敏感]] [[[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]]]] [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425175718000", "preview": "!! 来源分布的最小可核验采样口径 当我们还没有真实潜客导出、只能先做纸面重算时，最有用的不是继续猜总体 close-rate，而是先定义一个''最小可核验样本口径''：至少抓到 ''source_group / entry_path / closed'' 三个字段，并确认这些字段来自可访问的原始记录，而不是二手摘要。[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]] 是前提。 !! 为什么这比“统计分布”更早 如果没有可核验载体，就无法区分 warm / partner / community / outbound 这些来源，更无法把成交率映射回渠道。此时任何整体 close-rate 都只是未知来源混合的投影；而 [[来源分布对零EV边界高度敏感]] 已说明，这种投影会直接扭曲 [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]] 的零 EV 门槛。 !! 最小口径 # ''so"}]}
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→ call read_note({"title":"来源分布的最小可核验采样口径"})
→ call read_note({"title":"零EV 边界的来源混合重算公式"})
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{"ok": true, "title": "来源分布的最小可核验采样口径", "tags": "来源分布对零EV边界高度敏感 固定范围服务报价必须先过正EV门槛 method lesson [[来源分布对零EV边界高度敏感]] [[[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]]]] [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]]", "text": "!! 来源分布的最小可核验采样口径\n\n当我们还没有真实潜客导出、只能先做纸面重算时，最有用的不是继续猜总体 close-rate，而是先定义一个''最小可核验样本口径''：至少抓到 ''source_group / entry_path / closed'' 三个字段，并确认这些字段来自可访问的原始记录，而不是二手摘要。[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]] 是前提。\n\n!! 为什么这比“统计分布”更早\n\n如果没有可核验载体，就无法区分 warm / partner / community / outbound 这些来源，更无法把成交率映射回渠道。此时任何整体 close-rate 都只是未知来源混合的投影；而 [[来源分布对零EV边界高度敏感]] 已说明，这种投影会直接扭曲 [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]] 的零 EV 门槛。\n\n!! 最小口径\n\n# ''source_group'': 来源分组，至少能区分 warm / partner / community / outbound / cold。\n# ''entry_path'': 首次进入漏斗的真实路径或载体。\n# ''closed'': 是否成交，以及是否能追溯到该来源。\n\n!! 执行含义\n\n先拿到这三项，才能做来源混合区间重算：warm-heavy、balanced、cold-heavy 三种情景的报价边界应该先于精确分布出现。换句话说，''先能核验，再统计''；''先混合情景，再单点结论''。\n\n!! 续写 · Iter-0112\n当来源结构未知时，先定义最小可核验采样口径，再谈总体成交率；至少要能从原始记录中读到 source_group / entry_path / closed 三字段。这个口径直接服务于 [[来源分布对零EV边界高度敏感]]：只要无法按来源分层，任何零EV边界都会变成对未知混合的猜测。"}
【tool:read_note】
{"ok": true, "title": "零EV 边界的来源混合重算公式", "tags": "fact principle wealth [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]] [[来源分布对零EV边界高度敏感]]", "text": "!! 零EV 边界对来源混合的重算方法\n\n当固定范围服务的成交率依赖多个来源渠道时，零 EV 边界不应只按总体 close-rate 估计，而应按来源混合做加权重算：\n# 先为每个来源渠道估计自己的 close / qualify / cost 贡献；\n# 再按真实来源占比求整体 EV；\n# 只有当来源占比变化范围被锁定时，整体零 EV 门槛才稳定可用。\n\n!! 为什么这重要\n\n[[来源分布对零EV边界高度敏感]] 说明了一个关键事实：同一个报价，若来源结构从 warm-heavy 变成 balanced，就可能从略正 EV 变成负 EV。也就是说，报价策略和渠道选择必须作为一个系统一起定，而不是先定价、后随意找流量。\n\n!! 可执行公式\n\n对来源集合 $i$，可用一个最小混合模型写成：\n\n# $EV = \\sum_i w_i \\cdot EV_i$\n# $\\sum_i w_i = 1$\n\n若每个来源的单次期望贡献可近似写作 $EV_i = p_i \\cdot m - c_i$（其中 $p_i$ 是该来源的成交概率，$m$ 是单单毛利，$c_i$ 是该来源单位获客/跟进成本），则整体零 EV 条件是：\n\n# $\\sum_i w_i (p_i m - c_i) = 0$\n\n于是，真正要回答的问题不是“这个报价能不能卖”，而是：\n# 在真实来源占比 $w_i$ 下，整体是否仍然过零 EV；\n# 哪些渠道占比一上升，整体就会跌破门槛。\n\n!! 与渠道优先级的关系\n\n这条方法与[[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]]、[[最短回款闭环的唯一执行链]]配套使用：\n# 先锁定可回款的最短链；\n# 再按来源混合重算零 EV；\n# 最后只保留在真实来源结构下仍能稳定为正的渠道组合。"}
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{"ok": true, "results": [{"title": "NEXT_FOCUS", "tags": "pinned focus", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425180847000", "preview": "!! 下轮焦点（来自 mission `4d935e58` · Iter-0118） 拿到能识别 source_group / entry_path / closed 的原始潜客记录，用真实来源占比替换保守混合，重算零EV门槛并筛出可投渠道。"}, {"title": "来源分布的最小可核验采样口径", "tags": "来源分布对零EV边界高度敏感 固定范围服务报价必须先过正EV门槛 method lesson [[来源分布对零EV边界高度敏感]] [[[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]]]] [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425175718000", "preview": "!! 来源分布的最小可核验采样口径 当我们还没有真实潜客导出、只能先做纸面重算时，最有用的不是继续猜总体 close-rate，而是先定义一个''最小可核验样本口径''：至少抓到 ''source_group / entry_path / closed'' 三个字段，并确认这些字段来自可访问的原始记录，而不是二手摘要。[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]] 是前提。 !! 为什么这比“统计分布”更早 如果没有可核验载体，就无法区分 warm / partner / community / outbound 这些来源，更无法把成交率映射回渠道。此时任何整体 close-rate 都只是未知来源混合的投影；而 [[来源分布对零EV边界高度敏感]] 已说明，这种投影会直接扭曲 [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]] 的零 EV 门槛。 !! 最小口径 # ''so"}]}
→ call run_python({"code":"import numpy as np\n\n# Sensitivity toy model: three channels with different economics.\n# We vary source mix while keeping per-channel economics fixed.\nchannels = {\n 'warm': {'p': 0.28, 'm': 1200, 'c': 180},\n 'partner': {'p': 0.16, 'm': 1200, 'c': 220},\n 'cold': {'p': 0.06, 'm': 1200, 'c': 140},\n}\n\n# Enumerate some plausible source mixes.\nmixes = {\n 'warm-heavy': np.)
【tool:run_python】
{"ok": true, "stdout": "", "stderr": "Traceback (most recent call last):\n File \"/root/Sisyphus/workspace/_run_1777140606038.py\", line 1, in <module>\n import numpy as np\nModuleNotFoundError: No module named 'numpy'\n", "returncode": 1}
→ call task_add({"parent_id":"root","rationale":"当前零EV重算最大的失败点不是公式本身，而是来源占比一旦被错分，结论会整体漂移；先量化这个漂移，才能判断现在是否足够安全地投放渠道。","title":"量化来源占比误差对零EV边界的影响上限"})
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{"ok": true, "id": "n122", "parent": "root", "title": "量化来源占比误差对零EV边界的影响上限", "status": "pending"}
→ call task_focus({"id":"n122"})
【tool:task_focus】
{"ok": true, "focused": "n122", "title": "量化来源占比误差对零EV边界的影响上限", "status": "in_progress", "path": ["帮我挣很多钱", "量化来源占比误差对零EV边界的影响上限"]}
→ call run_python({"code":"# Pure-python sensitivity analysis without numpy.\nchannels = {\n 'warm': {'p': 0.28, 'm': 1200, 'c': 180},\n 'partner': {'p': 0.16, 'm': 1200, 'c': 220},\n 'cold': {'p': 0.06, 'm': 1200, 'c': 140},\n}\nper_ev = {k: v['p']*v['m'] - v['c'] for k, v in channels.items()}\nprint('Per-channel EV:')\nfor k in sorted(per_ev, key=per_ev.get, reverse=True):\n print(f'{k:8s} {per_ev[k]:)
【tool:run_python】
{"ok": true, "stdout": "Per-channel EV:\nwarm 156.0\npartner -28.0\ncold -68.0\n\nMix outcomes:\nwarm-heavy EV= 76.4 sign=+\nbalanced EV= 19.5 sign=+\ncold-heavy EV= -24.4 sign=-\nslightly-warmer-than-balanced EV= 34.4 sign=+\nslightly-colder-than-balanced EV= 7.5 sign=+\nbreak-even warm share vs partner : 0.152\nbreak-even warm share vs cold : 0.304\nbreak-even warm share vs avg(rest) : 0.235\n\nAttribution error test (shift share between warm and cold, partner fixed):\ndelta_warm=-0.10 mix=(0.23,0.34,0.43) EV= -2.9\ndelta_warm=-0.05 mix=(0.28,0.34,0.38) EV= 8.3\ndelta_warm=+0.00 mix=(0.33,0.34,0.33) EV= 19.5\ndelta_warm=+0.05 mix=(0.38,0.34,0.28) EV= 30.7\ndelta_warm=+0.10 mix=(0.43,0.34,0.23) EV= 41.9\n", "stderr": "", "returncode": 0}
→ call search_memory({"limit":8,"mission_only":true,"query":"来源占比 误差 EV 翻转 敏感性"})
→ call read_note({"title":"来源分布对零EV边界高度敏感"})
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{"ok": true, "results": [{"title": "NEXT_FOCUS", "tags": "pinned focus", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425180847000", "preview": "!! 下轮焦点（来自 mission `4d935e58` · Iter-0118） 拿到能识别 source_group / entry_path / closed 的原始潜客记录，用真实来源占比替换保守混合，重算零EV门槛并筛出可投渠道。"}, {"title": "来源分布的最小可核验采样口径", "tags": "来源分布对零EV边界高度敏感 固定范围服务报价必须先过正EV门槛 method lesson [[来源分布对零EV边界高度敏感]] [[[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]]]] [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425175718000", "preview": "!! 来源分布的最小可核验采样口径 当我们还没有真实潜客导出、只能先做纸面重算时，最有用的不是继续猜总体 close-rate，而是先定义一个''最小可核验样本口径''：至少抓到 ''source_group / entry_path / closed'' 三个字段，并确认这些字段来自可访问的原始记录，而不是二手摘要。[[warm lead 载体路径必须先做可访问性验证]] 是前提。 !! 为什么这比“统计分布”更早 如果没有可核验载体，就无法区分 warm / partner / community / outbound 这些来源，更无法把成交率映射回渠道。此时任何整体 close-rate 都只是未知来源混合的投影；而 [[来源分布对零EV边界高度敏感]] 已说明，这种投影会直接扭曲 [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]] 的零 EV 门槛。 !! 最小口径 # ''so"}, {"title": "固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放", "tags": "渠道零EV门槛表（保守重算） ]] [[[[零EV 边界的来源混合重算公式]] 零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达 lesson principle [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] [[渠道零EV门槛表（保守重算）]] [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]", "mission": "4d935e58", "modified": "20260425180847000", "preview": "在固定范围服务里，零EV门槛首先受价格缩放，随后才由来源混合决定相对风险；因此应先用 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 锁定来源结构，再看不同报价档位如何整体抬升或压低门槛。实践上，不能把一个价格下的成交率阈值直接外推到别的价格档，因为 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]。 !! 续写 · Iter-0118 在固定范围服务里，价格缩放只是零EV门槛的一阶近似；若跨价档的绝对阈值明显偏离严格 1/p，但来源之间的相对倍率仍稳定，通常意味着存在固定摩擦或基线成本项。实践上，不要把一个报价档的成交率阈值机械外推到另一个档位，仍应结合 [[固定范围报价的零EV门槛近似随价格反比缩放]] 和 [[零EV边界应以来源混合区间而非单点成交率表达]]
【tool:read_note】
{"ok": true, "title": "来源分布对零EV边界高度敏感", "tags": "lesson principle wealth [[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]] [[记录只保留能驱动下一步决策的字段]]", "text": "!! 来源分布对零EV边界高度敏感\n\n当一个固定范围服务的报价边界依赖于不同来源渠道的成交率时，''不能''把总体 close-rate 当成稳定参数；只要来源结构变化，零 EV 边界就会明显漂移。[[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]] 的前提，是先知道真正的来源混合，而不是只看一个汇总成交率。\n\n!! 为什么这很关键\n\n来源分布一变，整体 EV 可能从正变负。一个保守纸面例子里：\n# 零 EV 所需的整体成交率阈值约为 12%。\n# 若 warm-heavy（warm/partner/cold = 70/20/10），整体成交率约 13.1%，EV 仍只是在小幅为正。\n# 若 balanced，整体成交率约 9.95%，EV 直接转负。\n# 若 cold-heavy，整体成交率约 7.1%，EV 更差。\n# 在 partner:cold = 3:2 的固定结构下，warm 份额需要接近 60% 才能勉强过线。\n\n!! 可执行含义\n\n在没有真实来源分布之前，[[记录只保留能驱动下一步决策的字段]] 里至少要先把 source_group 与 closed 分清；否则任何报价边界都只是对未知混合的猜测。\n\n!! 结论\n\n对 warm lead / 固定范围服务来说，''先核验来源结构，再谈报价''；否则你以为自己在定价，其实是在对来源混合做盲赌。"}
→ call task_done({"id":"n122","result":"用纸面敏感性分析量化了来源占比误差：在示例参数下，balanced 结构仅小幅正 EV，但把 warm 份额错判下调 10 个百分点就会把整体 EV 推到负值，证明必须先核验来源混合再定价。"})
【tool:task_done】
{"ok": true, "id": "n122", "status": "done", "next_focus": "root"}
→ call write_note({"tags":["fact","method","lesson","wealth","[[固定范围服务报价必须先过正EV门槛]]","[[来源分布对零EV边界高度敏感]]"],"text":"!! 来源占比误差会把零EV边界直接推翻\n\n在固定范围服务的零 EV 判断里，真正危险的往往不是单个来源的参数估错，而是''来源占比''错分。只要不同来源的单次 EV 差异足够大，混合权重哪怕只偏差 5-10 个百分点，也可能把整体 EV 从正推到负。\n\n!! 纸面敏感性示例\n\n以一个示例模型为例：warm 的单次 EV 明显为正，而 partner/cold 为负。此时：\n# balanced 混合下，整体 EV 仍可略正；\n# 若 warm 份额被低估约 10 个百分点，整体 EV 可能翻到负值；\n# 反过来，warm 份额上调则会显著抬升 EV。\n\n这说明 [[来源分布对)
【tool:write_note】
{"ok": true, "path": "/root/Sisyphus/wiki/tiddlers/来源占比误差会把零EV边界直接推翻.tid", "title": "来源占比误差会把零EV边界直接推翻"}
【assistant】
本轮完成了对当前主线的“反证式”审稿：把来源混合当成固定值是高风险假设。
关键证据：
- 用纸面敏感性分析量化了来源占比误差的影响；
- 在示例参数下，warm 份额下调 10 个百分点就可能把整体 EV 从正推到负；
- 这直接支持：在没有真实 `source_group / entry_path / closed` 前，不能用汇总 close-rate 直接定价。
树上更新：
- 新增并完成子任务 `n122: 量化来源占比误差对零EV边界的影响上限`
- 沉淀了新知识条目：`来源占比误差会把零EV边界直接推翻`
<NEXT_FOCUS>root 下继续推进：优先拿到能识别 source_group / entry_path / closed 的原始潜客记录，若拿不到则转而验证可访问载体本身，避免继续在未知混合上做报价。</NEXT_FOCUS>
========== REFLECTION ==========
{
"progress": "本轮把问题从“猜整体成交率”推进到“量化来源占比错分会把零EV结论翻转到什么程度”，并用纯 Python 证明 warm 份额只要下移约 0.10 就可能把示例组合从正 EV 推到负 EV。",
"failure": "没有拿到任何真实的原始潜客导出，web 搜索也因网络不可达失败，导致现在只能做玩具敏感性分析而不能直接筛可投渠道。",
"empirical_actions": "调用了 task_view、search_memory、read_note、web_search、list_files、run_python 和 task_add；外部新数据只有一次 web_search 的网络失败，以及一组纯 Python 生成的来源混合/EV 敏感性结果。",
"lesson": {
"worthy": true,
"title": "来源归因误差预算",
"extends_existing": "",
"tags": [
"principle",
"method",
"[[来源分布对零EV边界高度敏感]]",
"[[来源分布的最小可核验采样口径]]",
"[[零EV 边界的来源混合重算公式]]"
],
"text": "当零 EV 边界对来源混合很敏感时，真正要管理的不是单点 close-rate，而是来源归因误差预算：先估计允许的 source_share 偏差，再决定当前渠道是否还能安全投放。只要误差幅度足以跨过 break-even 线，就必须先补齐 [[来源分布的最小可核验采样口径]]，否则任何 [[零EV 边界的来源混合重算公式]] 都只是脆弱的纸面结论。"
},
"next_focus": "把当前报价档的零EV翻转点改写成“允许的来源占比误差上限”，并给出一个可直接用于投放前审核的阈值表。"
}