# GreenLeaf रिपोर्टिंग डेटा डिक्शनरी — v1 शब्दार्थ अनुबंध

**लेखन:** 2026-10-29 · **स्थिति:** फ़िक्सचर जनरेशन से पहले स्थिर स्रोत विनिर्देश; अंग्रेज़ी संपादकीय इनपुट। CSV एक नया सिंथेटिक पुनर्निर्माण है, पुनर्प्राप्त पाठ्यक्रम डेटा नहीं। [ब्रीफ](brief-v1.md) निर्णयों को नियंत्रित करता है; [स्रोत मानचित्र](course-source-map.json) स्रोत को नियंत्रित करता है। कोई वास्तविक ग्राहक, स्वास्थ्य जानकारी या क्लाइंट खाते शामिल नहीं हैं।

## ग्रेन, विंडो और एट्रिब्यूशन

एक कैनोनिकल पंक्ति UK में एक UTC पेड-क्लिक तिथि × चैनल × डिवाइस × ऑडियंस × क्रिएटिव है। चौदह तिथियाँ × तीन चैनल × दो डिवाइस × दो ऑडियंस × दो क्रिएटिव = **336 पंक्तियाँ**। कच्चे निर्यात में **337 पंक्तियाँ** हैं, जिसमें एक सटीक डुप्लिकेट शामिल है। कैंपेन चैनल से संबंधित है और आयाम नहीं जोड़ता।

सप्ताह 1: `2026-09-01`–`2026-09-07` समावेशी। सप्ताह 2: `2026-09-08`–`2026-09-14` समावेशी। स्नैपशॉट: **`2026-09-22T23:59:59Z`**। दिन UTC हैं और `date` हमेशा पेड-क्लिक कोहोर्ट तिथि का अर्थ है, कभी खरीद/इवेंट तिथि नहीं। फ़नल इवेंट और पहली खरीदारियाँ पात्र पेड क्लिक के बाद सात दिनों के दौरान देखी जाती हैं। सटीक इवेंट टाइमस्टैम्प निर्यात नहीं किए जाते; सात-दिवसीय एट्रिब्यूशन/अवलोकन विंडो एक जनरेटर निर्माण धारणा है। दोनों पूर्ण अवधियाँ स्नैपशॉट पर परिपक्व हो चुकी हैं। सभी प्रकाशित प्राथमिक पंक्तियों में `is_provisional=false` है।

खर्च, इंप्रेशन और क्लिक उस कोहोर्ट तिथि को सौंपी गई अधिग्रहण गतिविधि का वर्णन करते हैं। लैंडिंग, क्विज़ और खरीद गणनाएँ उसके स्रोत-टैग किए पेड-क्लिक कोहोर्ट और डिवाइस/ऑडियंस/क्रिएटिव बकेट का अनुसरण करती हैं। प्रत्येक सिंथेटिक पहली-खरीद ग्राहक और राजस्व राशि एक बार सौंपी जाती है, सात दिनों के भीतर अंतिम पात्र पेड क्लिक को; सभी इवेंट चरण इसी अनन्य असाइनमेंट का अनुसरण करते हैं। क्रॉस-डिवाइस पहचान समाधान मापा नहीं जाता। अनन्यता निर्माण द्वारा गारंटीकृत है, इस कुल फ़ाइल द्वारा स्वतंत्र रूप से स्थापित नहीं।

## फ़ील्ड

| फ़ील्ड | प्रकार / इकाई | अर्थ और सत्यापन |
|---|---|---|
| `row_id` | गैर-रिक्त स्ट्रिंग | स्थिर अद्वितीय कैनोनिकल पंक्ति ID। कच्चा सटीक डुप्लिकेट इसे दोहराता है; समान ID वाली परस्पर विरोधी पंक्तियाँ त्रुटि हैं। |
| `date` | ISO `YYYY-MM-DD` | UTC स्रोत पेड-क्लिक कोहोर्ट तिथि, सितंबर 1–14 के भीतर। |
| `market` | enum | केवल `UK`; दायरा काल्पनिक UK लॉन्च में पेड कोहोर्ट है। |
| `channel` | enum | `google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`। ऑर्गेनिक Reddit गतिविधि बाहर रखी गई है। |
| `campaign_id` | सामान्यीकरण के बाद enum | प्रति चैनल एक कैंपेन; नीचे लुकअप। |
| `device` | enum | `mobile` या `desktop`, सौंपे गए स्रोत पेड क्लिक का डिवाइस। |
| `audience_id` | enum | `skeptical` या `exploring`; चैनल के भीतर परस्पर अनन्य निर्मित बकेट, सत्यापित ग्राहक विशेषताएँ नहीं। |
| `creative_id` | enum | `traceability` या `value`; चैनल-विशिष्ट प्रारूप वाली संदेश परिकल्पनाएँ, नीचे लुकअप। |
| `spend_cents` | गैर-नकारात्मक पूर्णांक USD सेंट | केवल मीडिया लागत। कोई एजेंसी, क्रिएटिव, टूलिंग, वेतन या अन्य अधिग्रहण लागत नहीं। |
| `impressions` | गैर-नकारात्मक पूर्णांक | बकेट में अधिग्रहण विज्ञापन इंप्रेशन; अद्वितीय लोग या फ़्रीक्वेंसी नहीं। |
| `clicks` | गैर-नकारात्मक पूर्णांक | इस बकेट को सौंपे गए पेड क्लिक; अद्वितीय विज़िटर नहीं। |
| `landing_sessions` | गैर-नकारात्मक पूर्णांक | पात्र पेड क्लिक के सात दिनों के भीतर देखे गए स्रोत-टैग किए लैंडिंग सत्र। प्रति सिंथेटिक फ़नल यात्रा अधिकतम एक बनाए रखा सत्र। |
| `quiz_starts` | गैर-नकारात्मक पूर्णांक | विशिष्ट बनाए रखे गए स्रोत-टैग किए क्विज़ यात्राएँ जो उसी सात-दिवसीय विंडो के भीतर शुरू होती हैं; प्रति यात्रा एक बनाए रखी शुरुआत। पूर्णता-दर हर। |
| `quiz_completions` | गैर-नकारात्मक पूर्णांक | वे बनाए रखी गई क्विज़ यात्राएँ उसी सात-दिवसीय विंडो के भीतर पूर्ण हुईं; कोई दोहराई गई पूर्णता गणना नहीं। |
| `attributed_new_customers` | गैर-नकारात्मक पूर्णांक | पहली-खरीद ग्राहक जो सात दिनों के भीतर इस निर्मित क्विज़-नेतृत्व फ़नल को पूर्ण करते हैं, घोषित अंतिम-पेड-क्लिक नियम द्वारा एक बार सौंपे गए। सभी-साइट नए ग्राहक नहीं। |
| `attributed_first_purchase_revenue_cents` | गैर-नकारात्मक पूर्णांक USD सेंट | उन ग्राहकों से पहली-खरीद राजस्व, छूट के बाद, कर और शिपिंग को छोड़कर। इस फ़िक्सचर में कोई रिफ़ंड नहीं; कोई नवीनीकरण राजस्व नहीं। जनरेटर अंकगणितीय स्पष्टता के लिए प्रति पहली-खरीद ग्राहक USD $80 (8,000 सेंट) सौंपता है; यह पुनर्निर्माण धारणा है, पाठ्यक्रम मूल्य निर्धारण या LTV नहीं। |
| `is_provisional` | बूलियन | `false` का अर्थ है कि इस पंक्ति की सात-दिवसीय अवलोकन विंडो घोषित स्नैपशॉट पर परिपक्व है। असमर्थित स्ट्रिंग/बूलियन ज़बरदस्ती अस्वीकार करें। |

प्रति-पंक्ति असमानताएँ: `impressions >= clicks >= landing_sessions >= quiz_starts >= quiz_completions >= attributed_new_customers`। यह एक स्पष्ट सरलीकृत क्विज़-नेतृत्व फ़नल निर्माण है, विज्ञापन निर्यात का सार्वभौमिक गुण नहीं। शून्य ग्राहकों वाली पंक्ति में शून्य पहली-खरीद राजस्व होना चाहिए; सकारात्मक ग्राहक गणना में सकारात्मक राजस्व होना चाहिए। ये बाधाएँ व्यक्ति-स्तरीय साक्ष्य प्रदान नहीं करतीं।

## कैनोनिकल लुकअप और कच्ची सफ़ाई

| चैनल | कैनोनिकल कैंपेन ID | प्रदर्शन नाम | अनुमत कच्चा कैंपेन ID उपनाम |
|---|---|---|---|
| `google-search` | `gl-uk-google-search` | GreenLeaf UK Search | `gl_uk_search` → `gl-uk-google-search` |
| `linkedin` | `gl-uk-linkedin` | GreenLeaf UK LinkedIn | कोई नहीं |
| `reddit-paid` | `gl-uk-reddit-paid` | GreenLeaf UK Reddit paid | कोई नहीं |

ऑडियंस `skeptical`: सोर्सिंग/डोज़िंग साक्ष्य की तुलना करने वाले प्रमाण-चाहने वाले खरीदार के लिए निर्मित बकेट; Oliver की अभी तक सत्यापित न हुई पर्सोना से प्रेरित। ऑडियंस `exploring`: श्रेणी की खोज करने वाले और मूल्य पर विचार करने वाले खरीदार के लिए निर्मित बकेट। वे न तो वास्तविक लक्ष्यीकरण विनिर्देश हैं और न ही यादृच्छिक उपचार असाइनमेंट; कोई पहचान, पेशा या स्वास्थ्य स्थिति अनुमानित नहीं की जाती।

क्रिएटिव `traceability`: उदाहरणात्मक “Know what is in every serving” (जानें कि हर सर्विंग में क्या है) संदेश। क्रिएटिव `value`: उदाहरणात्मक “Compare the value of a clearly dosed serving” (स्पष्ट मात्रा वाली हर सर्विंग के मूल्य की तुलना करें) संदेश। Google Search के लिए ये टेक्स्ट-विज्ञापन संदेश परिकल्पनाएँ हैं; LinkedIn के लिए, प्रायोजित-फ़ीड कॉपी परिकल्पनाएँ; Reddit paid के लिए, प्रमोटेड-पोस्ट कॉपी परिकल्पनाएँ। क्रिएटिव ID प्रत्येक चैनल के भीतर साझा संदेश श्रेणियाँ हैं, समान समाप्त विज्ञापन संपत्तियाँ या स्वीकृत दावे नहीं। प्रभावकारिता का कोई प्रमाण या वास्तविक उत्पाद प्रमाणन आपूर्ति नहीं किया गया है।

केवल एक बाइट-दर-बाइट/समान-फ़ील्ड सटीक डुप्लिकेट हटाएँ, उसकी स्रोत पंक्ति ID रिकॉर्ड करते हुए। केवल घोषित उपनाम को सामान्य करें और गणना रिकॉर्ड करें। एक अज्ञात ID, अप्रत्याशित बाज़ार, अनुपलब्ध फ़ील्ड, विकृत तिथि, गैर-पूर्णांक सेंट/गणना, नकारात्मक मान, परस्पर विरोधी डुप्लिकेट या असंभव फ़नल को चुपचाप मरम्मत करने के बजाय सत्यापन विफल करना चाहिए। अनुपलब्ध-अनुपात हैंडलिंग सत्यापित करने के लिए एक प्रलेखित शून्य-हर पंक्ति संरक्षित करें। कच्चे/कैनोनिकल गणनाएँ और सभी आयाम कुल समाधानित करें। फ़िक्सचर जनरेशन रिकॉर्ड को सटीक डुप्लिकेट, उपनाम पंक्ति और शून्य-हर पंक्ति की पहचान करनी चाहिए; यह डिक्शनरी दिखावा नहीं करती कि वे पंक्तियाँ पहले से मौजूद हैं।

## मेट्रिक्स और तुलना नियम

चयनित कोहोर्ट/आयाम के भीतर योग उपयोग करें, फिर विभाजित करें; पंक्ति-स्तरीय दरों का औसत कभी न लें। पूर्ण मध्यवर्ती परिशुद्धता बनाए रखें। USD को केवल प्रस्तुति पर सेंट को 100 से विभाजित करके प्रदर्शित करें। शून्य हर **अनुपलब्ध** देता है, कभी शून्य/अनंत नहीं; शून्य पूर्व मान के विरुद्ध प्रतिशत परिवर्तन अनुपलब्ध है। अंग्रेज़ी स्रोत-साक्ष्य से लिए गए आँकड़ों में स्रोत की संख्या-लेखन पद्धति रखी गई है: हज़ारों को अलग करने के लिए कॉमा और दशमलव के लिए बिंदु; सभी मौद्रिक मान USD में हैं।

| मेट्रिक | परिभाषा | व्याख्या |
|---|---|---|
| क्विज़ पूर्णता दर | `sum(quiz_completions) / sum(quiz_starts)` | प्राथमिक फ़नल KPI; पेड-मोबाइल सप्ताह 1/2 को 45%/28% पर कैलिब्रेट किया जाना चाहिए। |
| क्लिक-से-शुरुआत दर | `sum(quiz_starts) / sum(clicks)` | निदान; क्विज़ पूर्णता से अलग। |
| क्लिक-से-लैंडिंग दर | `sum(landing_sessions) / sum(clicks)` | निदान, सत्यापित बाउंस दर नहीं। |
| पूर्णता-से-खरीद दर | `sum(attributed_new_customers) / sum(quiz_completions)` | निर्मित क्विज़-नेतृत्व फ़नल निदान। |
| CTR | `sum(clicks) / sum(impressions)` | अनुकूलन मेट्रिक; जागरूकता नहीं। |
| CPC (USD) | `sum(spend_cents) / sum(clicks) / 100` | प्रति क्लिक मीडिया लागत। |
| CPM (USD) | `sum(spend_cents) / sum(impressions) * 1000 / 100` | प्रति 1,000 इंप्रेशन मीडिया लागत। |
| मीडिया CPA (USD) | `sum(spend_cents) / sum(attributed_new_customers) / 100` | केवल-मीडिया प्रॉक्सी; पूर्ण CAC नहीं। |
| एट्रिब्यूटेड पहला-ऑर्डर ROAS | `sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / sum(spend_cents)` | राजस्व/खर्च अनुपात; लाभ, वृद्धिशीलता या LTV नहीं। |
| पहली-खरीद राजस्व (USD) | `sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / 100` | केवल पेड-कोहोर्ट एट्रिब्यूशन; $60K पूर्ण-माह लक्ष्य के विरुद्ध फैसला नहीं। |

किसी दर का प्रतिशत-अंक परिवर्तन `(Week 2 rate - Week 1 rate) * 100` है। सापेक्ष परिवर्तन `(Week 2 rate / Week 1 rate - 1) * 100` है जब सप्ताह 1 सकारात्मक है। लिखित 45% → 28% −17 प्रतिशत अंक और लगभग −37.8% सापेक्ष के बराबर है; इस स्रोत अनुबंध द्वारा कोई अन्य परिणाम पूर्वनिर्धारित नहीं है।

मोबाइल कुल गतिविधि का निदान करने से पहले, मोबाइल को चैनल × ऑडियंस × क्रिएटिव द्वारा स्तरीकृत करें। स्तर `s` के लिए, फ़िक्स्ड वेट `w_s = Week 1 starts_s / Week 1 total starts` सेट करें। `sum(w_s * Week 1 completion_rate_s)` की तुलना `sum(w_s * Week 2 completion_rate_s)` से करें और दोनों की तुलना देखी गई दरों से करें। वेट और गणनाएँ प्रकाशित करें। परिभाषित सप्ताह 2 दर के बिना सकारात्मक-वेट स्तर पूर्ण फ़िक्स्ड-मिक्स तुलना को अनुपलब्ध बनाता है; किसी भी स्पष्ट रूप से प्रतिबंधित सामान्य-स्तर तुलना को बाहर रखी गई गणनाओं/वेट का खुलासा करना चाहिए और चुपचाप संपूर्ण का स्थान नहीं ले सकता। शून्य-वेट स्तर शून्य योगदान देता है और दर की आवश्यकता नहीं होती। बदलता मिश्रण और समूह-भीतर गतिविधि सह-अस्तित्व में हो सकते हैं। कोई भी कारण सिद्ध नहीं करता; कोहोर्ट यादृच्छिक नहीं हैं।

अपूर्ण स्नैपशॉट या अनंतिम प्राथमिक पंक्ति दो पूर्ण अवधियों को अस्थिर/अतुलनीय बनाती है। अनदेखे परिणामों को शून्य न मानें। समान परिपक्व कवरेज वाली अलग से चुनी गई तुलना में चुनी गई तिथियाँ, बहिष्करण और बदला गया प्रश्न बताना चाहिए।

## अनुपलब्ध साक्ष्य और स्रोत विरोधाभास

अनुपलब्ध: पूर्ण CAC, लाभ, प्रतिधारण, वास्तविक 12-माह LTV, जागरूकता, वृद्धिशीलता, सच्चा सभी-चैनल/माह राजस्व, फ़्रीक्वेंसी, इंप्रेशन शेयर, बाउंस दर, इवेंट/रिलीज़ लॉग, ग्राहक साक्षात्कार और कारण व्याख्याएँ। स्रोत संपत्ति का अलग 4.2% “quiz CVR” का यहाँ कोई पर्याप्त साझा हर परिभाषा नहीं है; इसे आयात न करें। कोई स्क्रीनशॉट का हानि अनुमान, सेगमेंट गुणक, बजट निर्देश या ऑर्गेनिक-से-पेड कारण कहानी व्युत्पन्न फ़िक्सचर परिणाम नहीं है। पाठ्यक्रम तथ्य बनाम नई लिखी धारणाओं के लिए स्रोत मानचित्र देखें।