Por dentro de uma decisão de lançamento

O lançamento da GreenLeaf no Reino Unido: siga a jornada, confira as evidências e abra os relatórios.

Empresa fictícia · dados sintéticos

Explorar o lançamento

GreenLeaf / UKApenas tráfego móvel pago

Cliques em anúncios11.760

Página de destino10.080

Inícios do quiz8.400

Concluiu3.780

Primeira compra259

1–14 de setembro de 2026 · coortes de sete dias · retrato retrospectivo de 22 de setembro

Leia a partir da sua perspectiva

Escolha uma perspectiva; os fatos permanecem iguais.

Todas as perspectivasLiderança de agênciaLiderança in-houseEquipe de entrega

Neste exemplo

Conheça a GreenLeaf

Uma marca fictícia de suplementos dos EUA entrando no Reino Unido.

A hipótese do lançamento

A transparência sobre ingredientes ajudará compradores britânicos a escolher a GreenLeaf?

Meta de conclusão do questionário: 45%
Meta de receita mensal no Reino Unido: US$ 60.000
Meta de lembrança espontânea da marca: 15%

Ler o contexto do negócio

Fonte editorial em inglês — publicação e liberação pelo responsável humano pendentes. A GreenLeaf é fictícia. Os dados de campanha e a atualização de contexto posterior foram criados para fins didáticos; as respostas de IA gravadas são reais. As verificações abaixo são cálculos independentes e revisão editorial assistida por IA, não uma revisão humana concluída nem uma aprovação do cliente. Este exemplo não mede a precisão da IA, a superioridade humana, o tempo economizado nem o ROI da campanha.

A GreenLeaf Wellness vende suplementos por assinatura: greens diários, blends de proteína e stacks de adaptógenos. A empresa está se expandindo dos EUA para o Reino Unido com uma proposta específica: os clientes podem inspecionar a origem dos ingredientes e as dosagens, em vez de confiar em um blend proprietário sem explicação.

A pergunta do lançamento é simples de fazer e mais difícil de responder: os compradores do Reino Unido se importarão o suficiente para escolher a marca? Para fazer uma recomendação útil, a equipe precisa conectar a hipótese do cliente, as escolhas da campanha e o plano de mensuração aos resultados. Este caminho acompanha essas transições em um exemplo completo de relatório.

Aqui está a decisão central. A conclusão do quiz em mobile pago cai de 3,780 de 8,400 inícios (45%) para 2,352 de 8,400 (28%). Um rascunho de IA recomenda uma revisão de diagnóstico, mas também fornece totais financeiros incorretos e descarta uma mudança significativa na composição do público. Os cálculos verificados sustentam a investigação tanto da composição da coorte quanto da jornada mobile. Uma nota posterior fictícia de produto/suporte torna a investigação mais específica, deixando sua causa sem resolução.

Os períodos são 1–7 de setembro e 8–14 de setembro de 2026, usando coortes de cliques pagos em UTC. Eventos de funil e compras têm a mesma janela de observação de sete dias. O snapshot é 22 de setembro às 23:59:59 UTC. Ambos os períodos estão maduros: esta é uma comparação retrospectiva, não evidência de que um alerta detectou o problema durante o lançamento.

Comece pela decisão que é sua

Sua responsabilidade	O que você precisa deste trabalho
Liderança de agência	Conselhos que você possa defender, fatos consistentes entre entregas e uma decisão clara de liberação para o cliente.
Liderança de marketing in-house	Evidência para mudar a prioridade do lançamento e uma distinção entre diagnóstico e aprovação comercial.
Liderança de mídia ou performance	Coortes comparáveis, definições de eventos, cálculos verificados e uma investigação específica.
Trabalho de criação, produto ou implementação	Uma pergunta testável, a evidência ausente nos dados atuais e um próximo passo com responsável definido.

Você pode inspecionar cada entrega. Essas perspectivas de leitura compartilham uma empresa e um conjunto de dados; elas não fabricam fatos diferentes. Os três destinatários do relatório do curso permanecem: fundador, equipe de mídia e equipe de conteúdo/criação.

Entenda o cliente antes de interpretar a campanha

O curso apresenta Oliver, um biohacker cético que quer auditar as evidências por trás de um suplemento. Ele é uma hipótese de persona sintética, não um cliente entrevistado.

Uma transição útil para a equipe de lançamento se parece com isto:

Hipótese de trabalho	Pergunta para pesquisa real	Consequência para a campanha
Transparência de ingredientes importa	O que os compradores verificaram antes da última compra de suplemento?	Testar se a prova de origem e dosagem merece destaque.
Um preço mais baixo pode gerar dúvidas sobre a qualidade	O que tornou uma oferta confiável ou suspeita?	Explicar o valor com informações de apoio, em vez de uma alegação de qualidade sem suporte.
Um quiz pode ajudar os compradores a escolher	O que faz os compradores confiarem ou abandonarem essa jornada?	Examinar a experiência pós-clique assim como o anúncio.

A reconstrução usa os segmentos de público skeptical e exploring e as mensagens traceability e value. Essas são categorias construídas para análise, não segmentos psicológicos validados nem atribuições aleatórias. A mensagem ilustrativa de rastreabilidade é “Know what is in every serving.” (Saiba o que há em cada porção). Qualquer implantação real precisaria de informações de produto fundamentadas e revisão adequada de alegações.

A transição de ativação é concreta: anúncio → landing page → início do quiz → conclusão do quiz → primeira compra, com identificadores consistentes de campanha, dispositivo, público e criativo. A equipe de relatórios precisa das definições de nomenclatura e eventos, além do histórico de liberação e testes. A mensagem de um anúncio não pode explicar um evento de conclusão quebrado; uma persona plausível não pode provar que uma mensagem funciona.

Defina o sucesso antes de abrir a exportação

Objetivo de negócio	Meta fictícia do curso	O que esses insumos podem estabelecer
Ajudar compradores a avançar na consideração	45% de conclusão do quiz	Conclusões ÷ inícios nas coortes pagas fornecidas.
Gerar nova receita de clientes no Reino Unido	$60,000 por mês	Receita atribuída de primeira compra de duas semanas de coortes de cliques pagos, não o resultado do mês completo.
Construir reconhecimento	15% de lembrança espontânea	Indisponível; cliques e impressões não substituem pesquisa de awareness.
Adquirir clientes com valor duradouro	$480 LTV em 12 meses	Indisponível; receita de primeiro pedido não pode estabelecer retenção ou LTV.

CTR, CPC e CPM ajudam a investigar a performance. Eles não substituem esses resultados. O curso também fornece uma meta de segurança de $312 de CAC de equilíbrio, mas a exportação contém apenas custo de mídia e clientes atribuídos de primeira compra. CPA de mídia não é CAC completo. Aplicar essa meta exige uma reconciliação comparável de custos, clientes e premissas econômicas.

Briefing de relatório v1

GreenLeaf UK lançamento — briefing de reporte v1

Versão: 1.0 · Redigido: 2026-10-29 · Status: Fonte em inglês para um exemplo didático fictício; não é um relatório publicado. Congele este briefing, o dicionário e o mapa de fontes antes da geração dos fixtures. Congele os hashes exatos dos inputs da execução separadamente, após a verificação dos dados. Nenhuma resposta de IA nem resultado analítico é alegado por este briefing.

O negócio e as transições para o reporte

GreenLeaf Wellness é o negócio fictício de suplementos por assinatura do curso, em expansão dos EUA para o Reino Unido. Seus produtos incluem greens diários, blends de proteína e stacks de adaptógenos. A diferenciação proposta é a rastreabilidade dos ingredientes e a transparência na dosagem. A questão comercial é se essa proposta ajuda compradores no Reino Unido a progredir da consideração para a primeira compra. Esta reconstrução examina coortes pagas; ela não é capaz de determinar o sucesso do lançamento como um todo.

Trabalho a montante	Transição concreta fornecida aqui	Como o reporte a utiliza	Evidência ainda necessária
Pesquisa e estratégia	Oliver, o biohacker cético, é uma hipótese de persona sintética. Objeção: consigo verificar o que há em uma dose, e o preço reflete valor? Pergunta de entrevista: que evidência mudou sua última lista de suplementos?	Compare as hipóteses de audiência `skeptical` e `exploring` e as mensagens `traceability` e `value` sem tratar identificadores como psicologia validada.	Entrevistas reais com clientes, objeções observadas e uma definição de segmento validada.
Mensuração	Objetivo de negócio → KPI → alavanca diagnóstica. Conclusão de quiz = conclusões / inícios; a receita de novos clientes tem uma meta mensal. Coortes de sete dias UTC por clique pago têm uma regra de maturidade comum.	Priorize os resultados de negócio em relação a CTR/CPC/CPM e compare denominadores equivalentes.	Reconciliação mensal de receita em todos os canais, pesquisa de awareness, histórico de retenção e desenho/resultados de incrementalidade.
Ativação	Mensagem ilustrativa: “Know what is in every serving.” (Saiba o que há em cada porção). A segunda mensagem testa valor por meio de informações claras de dosagem. Jornada: anúncio → landing page → início do quiz → conclusão → primeira compra. IDs canônicos de campanha/dispositivo/audiência/criativo estão no dicionário.	Inspecione mensagem, audiência, dispositivo e etapa do funil; solicite reconciliação de eventos e releases antes de diagnosticar.	Comprovação de qualquer alegação de produto, logs de QA de eventos, exportações de plataformas de anúncios e um registro de testes/releases com carimbo de data/hora. Estas mensagens ilustrativas não são publicidade aprovada.
Memória institucional	Esta v1 registra todo o contexto do cenário fornecido atualmente. Não há linha de base sazonal histórica fornecida, registro de preferências do cliente, achado anterior da agência nem incidente de produto conhecido.	Trate a história ausente como desconhecida; pergunte ao responsável em vez de inventar uma sensibilidade do fundador ou explicação sazonal.	Acompanhamento com o responsável de produto/suporte e o responsável comercial; registre informações aprendidas posteriormente com procedência na v2.

O mapa de fontes separa fatos do curso, novas escolhas de reconstrução e resultados derivados posteriormente. Fonte: rastreabilidade do curso. Semântica dos campos: dicionário.

1. KPIs e metas

Decisão de negócio	Meta do cenário do curso	Evidência disponível nesta reconstrução	Limite do reporte
Os compradores estão progredindo na consideração?	45% de conclusão do quiz	Conclusões de quiz da coorte paga ÷ inícios, incluindo mobile e desktop separadamente	A comparação mobile autoral é 45% → 28%, uma queda de 17 pontos percentuais (aproximadamente 37.8% relativo). Verifique as contagens após a geração; esta é uma restrição didática, não um resultado observado de cliente nem uma taxa de todo o site.
O lançamento no Reino Unido está gerando receita de novos clientes?	USD $60,000 por mês	Receita atribuída de primeira compra para as coortes de clique pago de 1–14 de setembro	Duas semanas de coorte paga não estabelecem um resultado mensal completo e de todos os canais. Não prorrateie a meta para um veredito de sucesso. Obtenha o mês completo, a definição comum de receita e o livro-razão reconciliado de novos clientes.
A GreenLeaf está se tornando conhecida?	15% de lembrança espontânea da marca	Indisponível	Impressões, cliques e receita paga não podem substituir um estudo de awareness de marca.
Os clientes são valiosos ao longo do tempo?	USD $480 LTV em 12 meses	Indisponível	Receita de primeira compra não pode estabelecer LTV realizado nem retenção.

O CAC de equilíbrio de $312 do curso é uma baliza de planejamento de cenário. Esta exportação fornece gasto de mídia e clientes de primeira compra atribuídos, portanto sustenta CPA de mídia, não CAC completo. Reconcilie o escopo do custo de aquisição, novos clientes únicos, períodos e as premissas econômicas antes de comparar com essa baliza. Nenhuma alegação de violação de CAC ou de lucratividade decorre apenas do CPA de mídia.

CTR, CPC, CPM, taxa de clique-para-início, taxa de conclusão-para-compra, CPA de mídia e ROAS atribuído de primeira compra são alavancas diagnósticas. Frequência, participação de impressões e taxa de rejeição estão indisponíveis porque os campos de origem necessários estão ausentes. Incrementalidade, receita de todo o site, reembolsos fora do fixture, economia completa de aquisição e resultados de longo prazo permanecem desconhecidos.

2. Partes interessadas, decisões e autoridade de liberação

Um único prompt deve produzir os três rascunhos a partir do mesmo briefing e do conjunto de dados reconciliado. Cada achado responde a O QUE aconteceu → POR QUE importa → O QUE VEM A SEGUIR, separando fatos verificados, hipóteses, desconhecidos e ações propostas.

Destinatário	Decisão que o relatório deve apoiar	Entregável exigido	Autoridade e limite
Fundador / CEO (ou líder de marketing interno)	As prioridades de lançamento devem mudar agora, ou a equipe deve obter evidências específicas antes de uma decisão comercial?	Resumo de uma página do sinal de negócio, da incerteza material e de uma próxima decisão nomeada.	O fundador/responsável de marketing aprova prioridades comerciais e orçamento. Nenhuma realocação automática, estimativa de receita perdida sem suporte ou veredito de meta mensal.
Equipe de mídia	Qual coorte, definição de evento ou etapa da jornada deve ser investigada primeiro, e que evidência mudaria a próxima decisão de mídia?	Análise de canal/dispositivo/audiência/criativo, contagens de funil, taxas ponderadas e verificação de mix fixo.	O líder de mídia é responsável pela reconciliação de fontes e pela ordem de trabalho diagnóstico; mudanças de gasto exigem aprovação comercial.
Equipe de conteúdo e criativo	O próximo teste deve focar a mensagem, a experiência pós-clique, ou a evidência necessária para escolher entre eles?	Briefing focado de criativo/teste com hipótese, evidência exigida, responsável e medida de sucesso.	O líder criativo propõe um teste; o responsável de produto aprova mudanças de produto e a comprovação relevante de alegações. Nenhum vencedor criativo sem suporte ou alegação causal.

Líderes de agência podem inspecionar a qualidade do aconselhamento e a disciplina de liberação; líderes internos podem inspecionar evidências para mudar o plano; líderes de performance podem inspecionar o trabalho diagnóstico. Leitores que avaliam julgamento profissional podem inspecionar a mesma evidência. Essas perspectivas de leitura não substituem as três entregas do curso nem alteram os fatos subjacentes.

Um revisor competente em definições de mensuração e operações de campanha verifica a reconciliação de fontes, cálculos, lógica de comparação e a decisão proposta. O fundador/responsável de marketing mantém a autoridade de liberação para recomendações voltadas à liderança/clientes. Estas são atribuições de papéis fictícios, não pessoas, mensagens ou aprovações reais.

3. Camadas de contexto e desconhecidos conhecidos

Temporal: Semana 1 = 1–7 de setembro de 2026; Semana 2 = 8–14 de setembro. date é uma data de coorte de clique pago em UTC. Eventos de funil e compras atribuídas compartilham sete dias após o clique elegível. Snapshot = 2026-09-22T23:59:59Z, quando ambos os períodos estão maduros. Esta é uma comparação retrospectiva, não evidência de detecção durante a Semana 2. Nenhum efeito sazonal, explicação de feriado ou linha de base anterior é fornecido.

Negócio: A expansão para o Reino Unido, os produtos por assinatura e a proposição de transparência vêm do cenário fictício do curso. A moeda do reporte é USD para preservar as unidades de meta do curso. Nenhum preço real no Reino Unido, conversão de câmbio, alegação de saúde aprovada, orçamento de lançamento ou economia completa de cliente é estabelecido aqui.

Competitivo: o curso usa AG1, Huel, Ritual, Seed e Thorne como contexto de categoria reconhecível. Preços atuais, campanhas de concorrentes e participações de mercado não foram pesquisados para este exemplo; nenhum movimento pode ser atribuído a eles. O diálogo da persona Oliver é sintético, não uma transcrição de entrevista de um cliente real.

Histórico do cliente/equipe: status de liberação de produto, achados de QA mobile, feedback de suporte, sensibilidades do fundador, atribuição de teste de audiência e lições anteriores de reporte não foram fornecidos na v1. A ausência desses inputs não significa que nada mudou. A primeira ordem de trabalho diagnóstico deve pedir a produto/suporte contexto com carimbo de data/hora e mensuração para reconciliação de eventos/versão. Qualquer resposta é informação nova para este briefing e deve ser rotulada como tal. Não presuma antecipadamente um problema de produto.

4. Benchmarks, dimensões e verificações de bom senso

A comparação interna é de dois períodos de sete dias iguais e maduros. A meta do curso de 45% é o benchmark sob o escopo declarado de coorte paga; nenhum benchmark externo de indústria é fornecido. As dimensões são canal (google-search, linkedin, reddit-paid), dispositivo (mobile, desktop), audiência (skeptical, exploring), criativo (traceability, value) e etapa do funil. São buckets de reporte construídos, mutuamente exclusivos, não performance de segmentação verificada nem classificação real de persona.

Antes de redigir achados:

Reconcilie 337 linhas brutas com 336 linhas canônicas diárias: remova a única duplicata exata, normalize apenas o alias de campanha declarado, preserve as contagens de origem e valide identificadores, contagens inteiras/centavos e is_provisional.
Verifique desigualdades de funil, cobertura madura e premissas de atribuição. Não infira clientes únicos de forma independente a partir de um CSV agregado. Denominadores zero geram razões indisponíveis, não performance zero.
Some numeradores e denominadores antes de dividir. Nunca faça média de taxas por linha; calcule razões monetárias a partir de centavos sem arredondar valores intermediários.
Verifique o movimento mobile dentro de estratos de canal × audiência × criativo. Compare as taxas do estrato da Semana 2 usando as participações de início de quiz da Semana 1 como pesos fixos. Reporte o agregado observado, a comparação de mix fixo, os pesos e qualquer estrato indefinido. Diagnostique composição versus movimento dentro do grupo antes de uma explicação de produto; qualquer padrão ainda carece de identificação causal.
Reconcilie totais de dispositivo e segmento com o todo. Explique a receita de primeira compra com seus limites de coorte e atribuição. Não copie números sem suporte de ativos do curso, como receita em risco, um múltiplo de segmento ou uma mudança orçamentária precisa.

Regra de alerta retrospectivo: para uma coorte semanal paga-mobile madura e comparável com pelo menos um início de quiz, sinalize conclusão abaixo de 45%. Detectar → analisar com verificações de fonte/mix fixo → encaminhar o diagnóstico ao líder de mídia e ao responsável de produto → revisão humana. O responsável designado registra a janela de fonte, o snapshot, a disponibilidade defensável mais cedo, a decisão e o estado de aprovação. Uma amostra estática não é um serviço em execução; nenhuma mensagem externa, mudança automática de gasto ou alegação de perda evitada é autorizada.

5. Cadência e o próximo briefing

Semanal: resumo diagnóstico/de otimização, cortes de coorte verificados, responsável e próximo pedido de evidência. Mensal: narrativa de negócio contra o período-alvo completo, com reconciliação de todos os canais e resultados indisponíveis explícitos. Trimestral: redefinir premissas de planejamento, benchmarks e desenho de mensuração em vez de extrapolar este snapshot.

Para este ciclo didático, preserve o prompt real de múltiplas audiências e a resposta não editada; registre os metadados do modelo/execução e os hashes exatos dos inputs. Inclua uma pergunta de análise focada, uma resposta verificada e um acompanhamento útil. A revisão humana pode confirmar, revisar, adiar ou rejeitar uma recomendação; aconselhamento inalterado é um resultado válido. Contexto fictício recém-aprendido deve ter sido escrito e registrado por hash antes da execução inicial, e não deve ser ajustado retroativamente para fabricar uma falha. Não é um input para o primeiro rascunho.

Em seguida, registre o raciocínio da revisão, atualize o briefing v2 com um diff legível e produza três relatórios finais a partir dos fatos aprovados. Distinga mudanças habilitadas por contexto do julgamento independente do revisor. Preserve hipóteses como hipóteses na memória. Esta sequência demonstra julgamento de reporte; ela não mede precisão da IA, superioridade humana, tempo economizado ou ROI do cliente. A liberação pública exige os gates de localização e revisão governados separadamente.

A taxa de conclusão do quiz no tráfego móvel pago caiu de 45% para 28%

Um ponto = 1% dos inícios do quiz pelo tráfego móvel pago. Os pontos preenchidos representam quizzes concluídos.

Semana 1Semana 2

Apenas tráfego móvel pago

45%Concluiu

3.780 / 8.400 Inícios do quiz

Meta de conclusão do questionário45%

Manter constante a composição do público

Semana 2 com os pesos dos inícios do quiz da semana 1 para cada combinação de canal × público × peça criativa: 35,33%. Esta comparação descritiva não estabelece uma causa.

A queda foi observada. Sua causa ainda não foi esclarecida.

Verificar o trabalho da IA

Conferido com o CSV. Causa não esclarecida.

Rascunho de IA registrado · original em inglês · contém erros relevantes

Ler a resposta original completa

Execução do DeepSeek V4 Pro apenas com texto, em 29 de outubro de 2026. Sem ferramenta de execução de código.

# GreenLeaf Wellness UK — First Reporting Draft

**Scope:** Fictional teaching example. Paid-click cohorts, 1–14 September 2026, mature at 2026-09-22 snapshot.  
**Inputs:** `brief-v1.md`, `dictionary.md`, `reconciled.csv`, `campaigns.csv`, `creatives.csv`.  
**Status:** Draft for human review. Not a client/customer result or source of public claims.

---

# 1. Founder / CEO Summary

## 1.1 WHAT happened

Mobile quiz completion fell from **45% in Week 1** to **28% in Week 2** (−17 percentage points; about −37.8% relative). The fall is **not explained by device mix, channel mix, audience mix, or creative mix**. It appears inside the mobile strata themselves, and it broadens into weaker downstream purchase output.

At the same time, paid performance outside that mobile completion drop was mixed:

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Spend | $110,100 | $110,100 |
| Starts | 16,800 | 16,800 |
| Completions | 7,560 | 6,440 |
| New customers | 548 | 482 |
| Attributed first-purchase revenue | $43,840 | $38,560 |
| Media CPA | $200.91 | $228.42 |
| First-order ROAS | 0.40 | 0.35 |

Media CPA rose **$27.51** and first-order ROAS fell **0.05** across the two mature weeks. Desktop completion stayed roughly flat around **46%**, while mobile fell to **28%**.

## 1.2 WHY it matters to the business

The quiz is the main signal for whether UK buyers are progressing through consideration. A 17-point collapse in the largest device group means the promise of the launch is eroding at exactly the point where GreenLeaf should be converting interest into qualified leads and first purchases. The decline is broad across channels and messages, so the immediate question is a **post-click journey or measurement problem**, not a single creative or channel problem.

This is **not yet a proven revenue failure**: the data covers only two seven-day paid cohorts, uses attributed first-purchase revenue only, and there is no full-month, all-channel reconciliation. But the direction matters because every customer acquired after the mobile drop is more expensive at first order.

## 1.3 WHAT’S NEXT — at most three actions

1. **Freeze spend reallocation decisions until diagnostic review is complete.** Owner: founder / marketing owner. The decline is broad, not isolated to one channel or message, so a premature budget change risks moving money away from the real problem.

2. **Approve a 5-working-day diagnostic with named owners.** Owner: media lead + product owner. Priority: event/version source reconciliation, mobile landing/quiz QA, and a review of whether the Week 2 mobile cohort changed in composition or behavior. Evidence requested: release logs, event QA, mobile session detail, and the exact time the 28% mobile completion became visible.

3. **Obtain the full September month before any $60,000 verdict.** Owner: commercial/finance owner + measurement lead. The current export supports media CPA and first-order ROAS only. It cannot establish full CAC, profitability, all-channel revenue, or the stated monthly new-customer revenue target.

**Unavailable and not to be inferred:** full CAC reconciliation, profit, budget size, revenue at risk, incremental lift, awareness contribution, and a full-month revenue verdict.

---

# 2. Media Team Analysis

## 2.1 Data and coverage checks

| Check | Result |
|---|---:|
| Raw rows | 337 |
| Expected canonical rows | 336 |
| Duplicate rows removed | 1 |
| Campaign alias normalized | 1 or more allowed alias rows |
| Rows with `is_provisional=false` | All published primary rows |
| Funnel inequality violations | None found in reviewed canonical rows |
| Week 1 mature at snapshot | Yes |
| Week 2 mature at snapshot | Yes |

Because this response did not execute code, the exact duplicate row ID, alias count, and the zero-denominator row are **reported as requiring verification** in the final reviewed draft. The arithmetic below uses the canonical 336-row structure implied by the brief and dictionary.

## 2.2 Period totals

### All devices, all channels

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Spend | $110,100 | $110,100 |
| Starts | 16,800 | 16,800 |
| Completions | 7,560 | 6,440 |
| Completion rate | 45.0% | 38.3% |
| New customers | 548 | 482 |
| Attributed first-purchase revenue | $43,840 | $38,560 |
| Media CPA | $200.91 | $228.42 |
| First-order ROAS | 0.40 | 0.35 |

### Mobile only

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Starts | 8,400 | 8,400 |
| Completions | 3,780 | 2,360 |
| Completion rate | 45.0% | 28.1% |
| New customers | 274 | 176 |
| Attributed first-purchase revenue | $21,920 | $14,080 |

### Desktop only

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Starts | 8,400 | 8,400 |
| Completions | 3,780 | 4,080 |
| Completion rate | 45.0% | 48.6% |
| New customers | 274 | 306 |
| Attributed first-purchase revenue | $21,920 | $24,480 |

**Composition check:** Total quiz starts stayed identical at 16,800 each week, and the device split stayed identical at 8,400 mobile / 8,400 desktop. So device mix did not drive the aggregate decline. Desktop improved; mobile declined.

## 2.3 Channel comparison

Week 1 and Week 2 totals by channel:

| Channel | Week | Spend | Starts | Completions | New customers | Revenue | Media CPA | First-order ROAS |
|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| Google Search | W1 | $43,400 | 5,600 | 2,520 | 182 | $14,560 | $238.46 | 0.34 |
| Google Search | W2 | $43,400 | 5,600 | 2,376 | 142 | $11,360 | $305.63 | 0.26 |
| LinkedIn | W1 | $45,800 | 5,600 | 2,520 | 182 | $14,560 | $251.65 | 0.32 |
| LinkedIn | W2 | $45,800 | 5,600 | 2,400 | 166 | $13,280 | $275.90 | 0.29 |
| Reddit paid | W1 | $20,900 | 5,600 | 2,520 | 184 | $14,720 | $113.59 | 0.70 |
| Reddit paid | W2 | $20,900 | 5,600 | 1,664 | 174 | $13,920 | $120.11 | 0.67 |

Nothing here isolates a single channel as the sole cause. **Mobile completion declined in all three channels**, and each channel also had some desktop changes.

## 2.4 Audience and creative comparison

### Week 1 vs Week 2 completion rate by audience

| Audience | Week 1 | Week 2 | Change |
|---|---:|---:|---:|
| Skeptical | 48.0% | 37.5% | −10.5 pp |
| Exploring | 42.0% | 39.1% | −2.9 pp |

### Week 1 vs Week 2 completion rate by creative

| Creative | Week 1 | Week 2 | Change |
|---|---:|---:|---:|
| Traceability | 44.9% | 37.8% | −7.1 pp |
| Value | 45.1% | 38.8% | −6.3 pp |

The decline is visible across both audiences and both creative messages, but it is sharper for the **skeptical** audience. That does not prove the persona is wrong or the message failed. It indicates the fall is not confined to one message.

## 2.5 Mobile strata: channel × audience × creative

Using the supplied CSV pattern, each mobile stratum has **50 starts in the Week 1 baseline** for the cells where starts are non-zero. Therefore each stratum’s Week 1 start weight is:

- 12 strata in scope for the fixed-mix calculation.
- If a stratum had zero Week 1 starts, its weight is zero.
- If all 12 mobile strata have equal Week 1 starts, each weight is approximately `1/12 = 0.0833`.

The dictionary’s fixed-mix rule is:

```text
Fixed-mix Week 1 mobile completion rate
= sum over strata of (weight_s × Week 1 completion rate_s)

Fixed-mix Week 2 comparison
= sum over strata of (weight_s × Week 2 completion rate_s)
```

### Mobile fixed-mix result

Using the observed mobile pattern:

| Mobile stratum | Week 1 starts | Week 1 completion | Week 2 completion |
|---|---:|---:|---:|
| Google / skeptical / traceability | 700 | 54.0% | 44.0% |
| Google / skeptical / value | 700 | 58.0% | 48.0% |
| Google / exploring / traceability | 700 | 25.0% | 17.3% |
| Google / exploring / value | 700 | 29.0% | 20.0% |
| LinkedIn / skeptical / traceability | 700 | 58.0% | 48.0% |
| LinkedIn / skeptical / value | 700 | 62.0% | 52.0% |
| LinkedIn / exploring / traceability | 700 | 28.0% | 19.3% |
| LinkedIn / exploring / value | 700 | 32.0% | 22.0% |
| Reddit / skeptical / traceability | 700 | 62.0% | 52.0% |
| Reddit / skeptical / value | 700 | 66.0% | 56.0% |
| Reddit / exploring / traceability | 700 | 31.0% | 21.3% |
| Reddit / exploring / value | 700 | 35.0% | 24.0% |

The Week 1 weights are equal across these strata because each contributed 700 starts. Therefore the fixed-mix comparison reduces to a simple average of stratum rates.

| Calculation | Rate |
|---|---:|
| Week 1 observed mobile | 45.0% |
| Week 1 fixed-mix mobile | 45.0% |
| Week 2 observed mobile | 28.1% |
| Week 2 fixed-mix mobile | 35.5% |

**Interpretation:**

- The fixed-mix Week 2 rate is still **below** Week 1.
- Therefore the mobile decline is **mostly within-stratum**, not caused by a change in channel/audience/creative mix.
- The remaining difference between the fixed-mix Week 2 rate and the observed Week 2 rate is small and does not explain the drop from 45% to 28%.

## 2.6 Mobile decline diagnosis

### Observed mobile movement

- Week 1 mobile completion: `3,780 / 8,400 = 45.0%`
- Week 2 mobile completion: `2,360 / 8,400 = 28.1%`

### Decomposition

**Composition effect:** essentially absent. Device split stayed 50/50. Channel/audience/creative start shares were stable.

**Within-group effect:** present in nearly every mobile stratum. Completion rates fell in all mobile channel × audience × creative cells.

There is no evidence in this aggregate file to say **why** the within-group mobile completion rates fell. It may be:

- a product or tracking/release change;
- a mobile journey defect;
- a change in the underlying mobile click cohort;
- a measurement/event definition change;
- a true demand or attention shift.

None of these is proven by this two-week export.

---

# 3. Content & Creative Brief

## 3.1 Hypothesis

**Primary hypothesis:** The mobile quiz completion decline is primarily a **post-click experience or measurement break**, not a creative message failure.

**Reasoning:**

- The decline appears across all three channels.
- It appears across both `traceability` and `value` messages.
- It appears across both audiences, though more sharply in `skeptical`.
- Fixed-mix analysis shows mixture changes do not explain the decline.
- Desktop completion stayed near or above Week 1 levels.

If creative message were the main lever, we would expect one message or one audience/channel combination to diverge more sharply. That is not what the data show.

## 3.2 Focused next test

**Test:** Mobile quiz journey diagnostic + message-specific post-click check.

**Owner:** Creative lead proposes the test. Product owner approves product changes or claim substantiation.

**Required evidence before a creative pivot:**

1. Timestamped mobile landing-page and quiz release log.
2. Event QA or replay data for mobile quiz starts and completions.
3. Comparison of mobile completion by landing-page variant, quiz version, and `creative_id` within the same audience/channel stratum.
4. Confirmation that the session source tagging and completion tracking did not change between Week 1 and Week 2.

**Proposed test frame:**

| Component | Detail |
|---|---|
| Question | Does mobile quiz completion recover when the journey/event tracking is confirmed stable? |
| Comparator | Mobile quiz completes / starts, by channel × audience × creative, with release/event context. |
| Action | Do not change creative or budget first. Run a diagnostic cohort with stable tracking. |
| Success measure | Mobile completion returns toward the Week 1 45% level or shows a specific stratum-specific defect. |
| Decision rule | If one stratum remains broken, fix that stratum. If all strata remain low after confirmed tracking, then move to a message/post-click test. |

**Do not recommend a creative winner now.** Both creative messages look affected; neither has causal support as the problem.

---

# 4. Limitations

## 4.1 Data and arithmetic limitations

- This is a **fictional teaching example**; no real campaign, customer, or platform data are present.
- No code-execution tool was used in this request. Calculations were performed by stated hand arithmetic from the supplied CSV structure. They should be re-run in the final reviewed draft.
- The analysis is based on **aggregate paid-click cohorts**, not person-level identity or full customer records.
- The export covers **two seven-day periods only**. It is not a full-month result.
- All purchases and revenue are **attributed first-purchase outcomes only**.
- Revenue in the fixture is constructed at **$80 per first-purchase customer**; this is a teaching assumption, not pricing or LTV.
- No refunds, renewals, cross-device identity, organic contribution, incrementality, or full acquisition costs are available.

## 4.2 Analysis limitations

- **No causal explanation** is available for the mobile decline.
- The fixed-mix calculation uses observed Week 1 start weights and assumes the listed strata are complete. Any missing stratum or zero denominator would alter the result.
- The `skeptical` and `exploring` audiences are **constructed buckets**, not validated segments.
- `traceability` and `value` are message hypotheses; they are not approved advertising claims.
- No release logs, QA records, or event-level timestamps were used.
- No budget, profit, CAC reconciliation, or incremental result was calculated because the data does not support it.

## 4.3 Reporting limitations

- This draft must pass human review before any leadership or client release.
- The brief requires separate final reports from approved facts.
- Unavailable outcomes should not be presented as zero, missing performance, or implied causation.

---

# 5. Reproducible Calculation for the Main Signal

## 5.1 Mobile quiz completion decline

From the reconciled CSV, mobile rows summed by week:

**Week 1 mobile:**

```text
quiz_starts          = 8,400
quiz_completions     = 3,780
completion rate      = 3,780 / 8,400 = 0.45 = 45.0%
```

**Week 2 mobile:**

```text
quiz_starts          = 8,400
quiz_completions     = 2,360
completion rate      = 2,360 / 8,400 = 0.28095 = 28.1%
```

Percentage-point change:

```text
28.1% − 45.0% = −16.9 pp
```

Using unrounded figures from the brief’s calibration:

```text
45% → 28% = −17 percentage points
Relative change = (0.28 − 0.45) / 0.45 = −0.3778 = −37.8%
```

**Arithmetic uncertainty note:** The CSV sums here are derived from repeated daily counts, not a code-computed aggregation. The final reviewed draft should confirm:

- exact duplicate row ID removed;
- alias normalization count;
- any zero-denominator stratum left as unavailable;
- exact mobile totals after duplicate removal.

## 5.2 Fixed-mix mobile check

Using equal Week 1 mobile start weights for the 12 listed strata:

```text
Week 1 stratum rates:
54, 58, 25, 29, 58, 62, 28, 32, 62, 66, 31, 35 %

Week 1 fixed-mix:
(54 + 58 + 25 + 29 + 58 + 62 + 28 + 32 + 62 + 66 + 31 + 35) / 12
= 540 / 12
= 45.0%
```

Week 2 stratum rates:

```text
44, 48, 17.3, 20.0, 48, 52, 19.3, 22.0, 52, 56, 21.3, 24.0 %
```

Week 2 fixed-mix:

```text
(44 + 48 + 17.3 + 20.0 + 48 + 52 + 19.3 + 22.0 + 52 + 56 + 21.3 + 24.0) / 12
= 424.0 / 12
= 35.3% to 35.5% depending on decimal retention
```

The observed Week 2 mobile rate was **28.1%**, while the Week 1-weighted fixed-mix was about **35.3%–35.5%**. Both are far below the Week 1 fixed-mix of **45.0%**, confirming the decline is mainly within strata rather than composition-driven.

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# Final consistency note

These three deliverables use the same facts:

- Mobile completion: **45% → 28%**.
- Aggregate completion: **45.0% → 38.3%**.
- New customers: **548 → 482**.
- Attributed first-purchase revenue: **$43,840 → $38,560**.
- Media CPA: **$200.91 → $228.42**.
- First-order ROAS: **0.40 → 0.35**.
- Desktop did not collapse; mobile did.
- No budget or creative winner is justified yet.
- Diagnostic first, then a narrow test.

Evidência	Rascunho original da IA	Verificado contra o CSV
Gasto semanal de mídia	$110,100 em cada semana	Semana 1: $5,462 · Semana 2: $5,512
Conclusão mobile e mix de público	45% → 28%; descartou o mix de público como explicação	3,780 / 8,400 → 2,352 / 8,400. Semana 2 no mix da Semana 1: 35.33%.

Uma nota fictícia de produto/suporte relata uma mudança no quiz móvel. A implementação e o efeito seguem sem verificação.

Ver os relatórios

Os mesmos fatos. Três decisões.

Rascunhos editoriais conferidos · aprovação humana pendente

Relatório do fundadorDefina a prioridade do lançamento.

GreenLeaf UK — Resumo para Pessoa Fundadora / CEO

Rascunho editorial revisado; aprovação humana para divulgação pendente. Coortes fictícias de cliques pagos 1–14 de setembro, 2026, observadas até 22 de setembro. USD. Esta é também a visão de liderança para uma CMO interna.

O que aconteceu

A conclusão do quiz em mobile pago caiu de 45% para 28%, uma queda de 17 pontos percentuais. As contagens verificadas são 3,780/8,400 → 2,352/8,400. A conclusão em desktop foi 45.03% → 46.25%.

Nas coortes pagas fornecidas, os clientes de primeira compra atribuída foram 467 → 357 e a receita de primeira compra atribuída foi $37,360 → $28,560. Estes são resultados de atribuição construídos, não evidência de assinaturas incrementais ou receita perdida por causa do quiz.

Por que isso importa

O quiz é uma etapa de consideração no lançamento no Reino Unido. Tanto uma mudança para grupos de público com menor conclusão quanto quedas dentro de grupos mobile comparáveis contribuem para o movimento agregado. Manter o mix da Semana 1 fixo dá 35.33% para a Semana 2, então o mix sozinho não explica a queda.

A pessoa responsável pelo produto relata uma revisão de apresentação mobile e o suporte relata uma preocupação de usabilidade. Nenhum dos dois está vinculado às coortes medidas pela evidência fornecida. Uma causa de produto permanece não comprovada.

O que acontece a seguir

Pessoa responsável pelo produto + liderança de mídia: verificar a jornada mobile, as definições de evento e a evidência de lançamento/versão. A disponibilidade relatada para uma verificação no próximo dia útil é uma suposição de cenário, não uma ação concluída. Retornar com um plano de comparação ou uma declaração explícita de evidência ausente.
Liderança de marketing: não aprovar uma mudança de orçamento ou pivô criativo somente a partir deste CSV. As decisões comerciais/de risco existentes permanecem regidas por sua autoridade normal; isto não é um congelamento geral.
Liderança de finanças/medição: reconciliar a definição completa de receita de setembro do negócio e os resultados de todos os canais antes de declarar a meta de $60K/mês atingida ou não. A receita de coorte e uma medida contábil/de negócio mensal precisam de uma reconciliação explícita equivalente.

CAC completo, lucro, conhecimento de marca, valor vitalício realizado e incrementalidade permanecem indisponíveis.

Fonte: pacote de métricas verificado, decisões da revisão. O rascunho original de IA é mantido separadamente; seus números não são a fonte de verdade deste relatório.

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Relatório de mídiaEscolha a próxima investigação.

GreenLeaf UK — Análise da equipe de mídia

Rascunho editorial revisado; aprovação humana para divulgação pendente. Coortes fictícias de cliques pagos no Reino Unido; Semana 1 = 1–7 de setembro, Semana 2 = 8–14 de setembro de 2026. Janelas de observação de sete dias, snapshot de 22 de setembro.

O que aconteceu

Todas as coortes pagas fornecidas	Semana 1	Semana 2
Gasto, USD	$5,462	$5,512
Inícios de quiz	15,040	15,120
Conclusões de quiz	6,770	5,460
Clientes de primeira compra atribuída	467	357
Receita de primeira compra atribuída	$37,360	$28,560
CPA de mídia	$11.70	$15.44
ROAS de primeiro pedido atribuído	6.84	5.18

O CPA de mídia inclui apenas o custo de mídia; não o compare diretamente com o limite de proteção de $312 de CAC completo do curso. O ROAS é a receita de primeiro pedido atribuída dividida pelo gasto de mídia, não lucro ou lift causal.

Canal	Gasto S1	Gasto S2	Clientes S1	Clientes S2	Receita S1	Receita S2
Google Search	$1,736	$1,744	154	105	$12,320	$8,400
LinkedIn	$2,296	$2,304	154	119	$12,320	$9,520
Reddit pago	$1,430	$1,464	159	133	$12,720	$10,640

Nenhum orçamento mensal de mídia aprovado foi fornecido, então o ritmo do orçamento não pode ser avaliado.

Por que a comparação mobile precisa de uma verificação de mix

Conclusão mobile: 3,780/8,400 = 45% → 2,352/8,400 = 28%. A mudança é de −17 pontos percentuais, aproximadamente −37.8% relativo. Desktop é 2,990/6,640 = 45.03% → 3,108/6,720 = 46.25%.

Os inícios céticos mobile caem de 4,200 para 2,100; os inícios exploradores sobem de 4,200 para 6,300. Suas participações mudam de 50%/50% para 25%/75%. Estes são grupos construídos, não preferências validadas de clientes ou tratamentos aleatorizados.

Cada um dos 12 estratos mobile de canal × público × criativo tem 700 inícios na Semana 1. Use o peso 700/8,400 = 1/12 e multiplique pela taxa de conclusão da Semana 2 desse estrato. Some as taxas ponderadas: 35.33%, mantendo a precisão total antes da exibição. Veja o pacote de métricas para cada célula.

Nesta decomposição ponderada pela Semana 1, o componente dentro dos grupos é −9.67 pontos e o componente de composição é −7.33 pontos. A alocação depende da linha de base/ordem escolhida; nenhum número é um efeito causal. Todos os 12 estratos caem, mas o CSV não consegue explicar por quê.

O que acontece a seguir

Liderança de mídia: verificar as definições de evento e a marcação de fonte/coorte; manter a mesma regra de maturidade.
Pessoa responsável pelo produto + liderança de mídia: solicitar a atribuição de lançamento/versão e reproduzir o fluxo mobile. Comparar versões onde a atribuição puder ser reconstruída. Logs ausentes limitam o que pode ser concluído.
Revisor de medição: verificar os cálculos, o contexto e a decisão antes da divulgação às partes interessadas. Não inferir uma causa de produto, recomendar uma mudança precisa de orçamento ou tratar a recuperação até a meta como um desenho de teste válido por si só.

A revisão de apresentação mobile relatada e a preocupação de suporte priorizam essas verificações. Elas não provam um defeito, prevalência ou perda incremental. Nenhuma ação externa ou entrega ocorreu.

Fonte: dicionário, pacote de métricas verificado, revisão.

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Relatório de conteúdo e criaçãoConfira a mensagem e a experiência.

GreenLeaf UK — Resumo de conteúdo e criativo

Rascunho editorial revisado; aprovação humana para divulgação pendente. Coortes fictícias de cliques pagos 1–14 de setembro, observadas até 22 de setembro de 2026. Hipóteses de mensagem não são alegações publicitárias aprovadas.

O que aconteceu

Ambos os grupos de mensagem têm conclusão agregada de quiz mais fraca:

Hipótese de mensagem	Conclusões / inícios na Semana 1	Conclusões / inícios na Semana 2
Rastreabilidade: “Know what is in every serving” (Saiba o que há em cada porção)	3,276 / 7,560 = 43.33%	2,625 / 7,560 = 34.72%
Valor: “Compare the value of a clearly dosed serving” (Compare o valor de uma porção com dosagens claramente informadas)	3,494 / 7,480 = 46.71%	2,835 / 7,560 = 37.50%

Esses totais combinam dispositivos, públicos e canais. Eles não constituem um teste causal de criativos em condições comparáveis. A taxa agregada mais alta da mensagem de valor não a estabelece como vencedora.

Por que isso importa

A hipótese de cliente enfatiza informações claras sobre ingredientes. Uma revisão de apresentação mobile relatada adicionou um painel expansível de informações e mudou o rótulo de um próximo passo. O feedback de suporte não vinculado menciona dificuldade para encontrar o próximo controle. É razoável inspecionar a experiência pós-clique; não é razoável chamar a mensagem, o painel ou o rótulo de causa a partir destes arquivos.

O que acontece a seguir

Pergunta proposta: após o significado do evento e o comportamento da jornada serem verificados, a página torna a promessa da mensagem clara e ao mesmo tempo preserva um próximo passo compreensível?

Liderança de conteúdo: inspecionar a passagem do anúncio para a página com a pessoa responsável pelo produto. Manter rastreabilidade e valor como hipóteses explícitas. Confirmar que cada declaração de ingrediente/dosagem tem fundamentação.

Lideranças de produto/medição: determinar se a atribuição de versão e coortes comparáveis podem apoiar um teste focado. Definir o denominador, a comparação e a regra de decisão antes de executá-lo. Se a atribuição ou o rastreamento estiverem ausentes, documentar esse limite; uma recuperação antes/depois não é prova causal.

Os dados não justificam retirar um criativo de circulação, declarar um gancho vencedor ou recomendar mudanças no orçamento de mídia. O CSV não contém evidência de visualização/reprodução, então não estabelece fadiga, prevalência de confusão ou em qual tela as pessoas usuárias abandonaram.

Fonte: pacote de métricas verificado, decisões da revisão, resumo v2.

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Biblioteca de evidências

Raciocínio completo, briefings e documentos de origem.

Etapa 1 — Codifique a estrutura de relatórios

O briefing completo v1 fornece ao modelo uma estrutura de trabalho antes de ele redigir qualquer coisa:

KPIs e metas: a hierarquia acima, denominadores e resultados indisponíveis.
Mapa de stakeholders: a decisão que cada relatório apoia e quem pode aprovar a ação.
Camadas de contexto: expansão no Reino Unido, a hipótese de persona, timing e histórico institucional explicitamente ausente.
Benchmarks e dimensões: a meta de 45%; cortes de canal, dispositivo, público, criativo e funil; regras de comparação e validação.
Cadência: diagnóstico semanal, narrativa de negócio mensal e redefinição de planejamento trimestral.

O briefing carrega o que já se sabe. Lançamentos de produto, QA mobile, feedback de suporte e sensibilidades anteriores do cliente eram desconhecidos nos insumos fornecidos da v1, com acompanhamento atribuído aos responsáveis. Desconhecido não significa que nada mudou. Significa que a equipe de relatórios precisa perguntar.

Para cada relatório, a instrução é O QUE aconteceu → POR QUE importa → O QUE VEM A SEGUIR. O fundador deve decidir se as prioridades do lançamento precisam de atenção; a mídia deve escolher a próxima investigação; a criação deve decidir que evidência é necessária antes de mudar a mensagem ou a experiência. Uma recomendação precisa de um responsável e um limite de liberação.

Inspecione as evidências de apoio

O dicionário define os campos e as premissas. O mapa de fontes separa fatos e metas do curso das escolhas de reconstrução. Nenhum CSV de relatórios subjacente da GreenLeaf foi recuperado do curso.

A exportação bruta tem 337 linhas, incluindo uma duplicata exata; o conjunto de dados reconciliado tem 336. Ele cobre três canais pagos, dois dispositivos, dois públicos e duas categorias de criativo ao longo de quatorze dias. Um alias de campanha declarado é normalizado. Uma linha de desktop com zero atividade verifica que um denominador zero se torna indisponível, não performance zero. A limpeza de fontes está registrada no log de problemas.

Valores monetários usam centavos inteiros em USD. Cada novo cliente sintético é atribuído uma vez ao último clique pago elegível dentro de sete dias. A receita de primeira compra é construída em $80 por cliente, após descontos e excluindo impostos/frete, sem reembolsos no conjunto de dados sintético. Essas são premissas declaradas, não atribuição verificada de forma independente, precificação do curso ou LTV realizado. O pacote de cálculos verificados fornece os valores de referência reproduzíveis.

Etapa 2 — Peça à IA três rascunhos a partir dos mesmos insumos

O prompt submetido real solicita um resumo para o fundador, uma análise de mídia e um briefing de criação em uma única resposta. Ele inclui o briefing v1, o dicionário, o CSV reconciliado e as tabelas de consulta de campanha/criativo. O primeiro rascunho não recebeu a nota de contexto posterior nem o pacote de cálculos de referência.

A chamada gravada usou o DeepSeek V4 Pro em 29 de outubro de 2026. Esta invocação foi somente texto, sem ferramenta de execução de código. Os metadados da execução registram o modelo real, os timestamps e os hashes de entrada. A resposta original permanece sem edição, incluindo seus erros.

O rascunho forneceu as três seções solicitadas e recomendou reconciliação de eventos/versões e QA mobile. Ele também apresentou cálculos não verificados como números do relatório. Esses números mudam materialmente a aparência do negócio:

Item	Rascunho inicial	Verificado contra os dados reconciliados
Gasto semanal de mídia	$110,100 em cada semana	$5,462 na Semana 1; $5,512 na Semana 2.
Receita atribuída de primeira compra	$43,840 → $38,560	$37,360 → $28,560.
Conclusões mobile na Semana 2	2,360	2,352; 28% de 8,400 inícios.
Composição do público	Descrita como estável / essencialmente ausente como explicação	A participação de inícios mobile `skeptical` muda de 50% para 25%; `exploring` muda de 50% para 75%.

Essas são constatações sobre esta resposta gravada sob estas condições de invocação. Elas não estabelecem como todos os modelos, fluxos de trabalho com ferramentas ou analistas se comportam. O padrão sintético foi criado antes da execução; não foi uma anomalia descoberta de cliente.

Faça a pergunta que muda a interpretação

A troca de acompanhamento focada solicita contagens por estrato e pesos da Semana 1. Ela avança no reconhecimento da composição, mas ainda contém discrepâncias aritméticas. A resposta original e o acompanhamento são ambos mantidos. Correções parciais não validam as alegações restantes; uma segunda resposta plausível não é verificação independente.

A comparação verificada é:

Comparação mobile	Taxa de conclusão
Semana 1 observada	45.00%
Semana 2 usando pesos de início da Semana 1 de canal × público × criativo	35.33%
Semana 2 observada	28.00%

Há doze estratos mobile, cada um contribuindo com 700 inícios na Semana 1, portanto cada peso de base é 1/12. Mantendo esses pesos fixos, resta um declínio de cerca de 9.67 pontos percentuais. A taxa observada na Semana 2 é outros 7.33 pontos menor que essa comparação de mix fixo. Sob essa decomposição declarada, tanto a composição quanto o movimento da taxa dentro do estrato contribuem para o declínio de 17 pontos.

Isso muda a ordem do trabalho de diagnóstico: reconciliar como as participações de público mudaram e inspecionar a jornada mobile e as definições de eventos. Isso não identifica a causa de nenhum dos movimentos. Um cálculo de mix fixo é um método de comparação, não um experimento causal.

Etapa 3 — Adicione contexto e julgue a decisão

O curso coloca o julgamento humano aqui: alguém com competência em mensuração e contexto de negócio atual decide se confirma, revisa, adia ou rejeita a recomendação do rascunho. A correção aritmética por si só é insuficiente; o revisor também deve avaliar a ação proposta.

Neste pacote de evidências, cálculos e verificações editoriais assistidas por IA foram realizados. Uma decisão real de liberação pelo responsável humano permanece pendente. Os agentes que preparam o exemplo não são revisores humanos, e as atribuições fictícias de papéis não são aprovações reais.

A nota de contexto complementar foi escrita e registrada com hash antes da execução inicial. Na sequência fictícia, o acompanhamento de produto/suporte fornece informações que a equipe de relatórios não tinha na v1:

O responsável de produto relata uma revisão da apresentação do quiz somente mobile começando em 8 de setembro às 09:00 UTC: um painel de informações sobre ingredientes adicionado e um rótulo de próximo passo alterado.
O suporte relata dificuldade em encontrar o controle de próximo passo em um telefone, sem contagens de tickets, datas ou vínculo com as coortes pagas.
O produto pode atribuir uma verificação de reprodução e de captura de eventos no próximo dia útil; os registros de implantação, rollout e atribuição de versão ainda estão ausentes.

Este é um contexto fictício relatado, não um log de liberação verificado nem evidência de que a revisão causou abandono. Seu timing e escopo de dispositivo fazem valer a pena investigar. A verificação de mix de público permanece necessária.

Uma decisão de revisão proposta é manter a investigação diagnóstica, corrigir as evidências financeiras e de coorte e tornar específica a solicitação de produto/mensuração. Pedir ao produto evidências de rollout/versão e reprodução mobile; pedir à mídia que reconcilie a atribuição de público e a captura de eventos. Adiar uma explicação causal, um criativo vencedor e um movimento exato de orçamento. Se o rascunho inicial já recomenda trabalho de diagnóstico sensato, essa parte pode permanecer inalterada.

O registro de revisão, o briefing v2 e as alterações do briefing preservam as decisões propostas e suas evidências. O aprendizado a levar para o próximo briefing é preciso: a implantação da alteração está relatada, aguardando verificação; a taxa de 45% → 28% e a comparação de mix fixo são constatações de dados verificadas; a próxima investigação é uma decisão proposta. Manter essas categorias separadas impede que uma explicação plausível se torne um fato inquestionável em prompts futuros.

Etapa 4 — Produza relatórios utilizáveis e encaminhe a próxima ação

A etapa de produção transforma as evidências verificadas e as decisões de revisão documentadas em três entregas consistentes: o relatório do fundador, o relatório de mídia e o relatório de conteúdo. Até a liberação humana, estes são rascunhos editoriais para o exemplo, não instruções aprovadas para o cliente.

Relatório	Constatação útil na forma O QUE / POR QUE / PRÓXIMO
Resumo do fundador	O QUE: a conclusão em mobile pago caiu 17 pontos enquanto a receita atribuída de primeira compra caiu de $37,360 para $28,560. POR QUE: consideração e resultado de primeiro pedido precisam de atenção, mas duas semanas de coortes pagas não podem definir receita mensal nem lucro. PRÓXIMO: considerar o trabalho de diagnóstico nomeado e obter reconciliação do mês completo antes de um veredito comercial.
Análise de mídia	O QUE: mobile na Semana 2 é 28% observado e 35.33% no mix da Semana 1. POR QUE: composição e movimento dentro do estrato importam ambos. PRÓXIMO: reconciliar definições de público/versão/eventos e investigar a jornada mobile com o produto.
Briefing de conteúdo e criação	O QUE: o conjunto de dados contém duas categorias ilustrativas de mensagem, enquanto uma mudança de apresentação mobile é relatada. POR QUE: as evidências atuais não podem isolar uma falha de mensagem nem estabelecer um criativo vencedor. PRÓXIMO: verificar as condições de jornada e rastreamento antes de projetar um teste controlado de mensagem/pós-clique.

O registro de produção inclui um alerta retrospectivo limitado seguindo Detectar → Analisar → Encaminhar → Revisar. A regra é conclusão semanal paga-mobile madura abaixo de 45%, com denominador de inícios diferente de zero. A Semana 2 atende a ela em 28%. A análise anexa a janela de coorte, o snapshot e a comparação de mix fixo; o encaminhamento atribui acompanhamento de mídia e produto; um humano decide se uma recomendação de liderança/cliente pode ser liberada.

A coorte completa de sete dias da Semana 2 não pode ser julgada por esta regra de maturidade antes do fechamento de suas janelas de observação, no final do dia 21 de setembro UTC. Este pacote usa o snapshot posterior de 22 de setembro. Nenhum alerta ao vivo, entrega de mensagem, mudança autônoma de campanha ou perda evitada é demonstrada. O diagnóstico semanal então alimenta o relatório mensal de negócio e uma redefinição trimestral de premissas.

Repita o exemplo e depois adapte-o

Comece com três arquivos: o briefing, o dicionário e o CSV reconciliado. Leia o briefing primeiro; o CSV só faz sentido quando as decisões, janelas e denominadores estiverem claros. Depois, inspecione o prompt real, a resposta original, os cálculos verificados e a nota de contexto para acompanhar o que mudou e por quê.

Use um modelo e uma conta aprovados pela sua organização. Compartilhe apenas os dados permitidos pelos acordos do cliente, da organização e do provedor; remova campos confidenciais, sensíveis e pessoais e, sempre que possível, use dados sintéticos ou agregados aprovados. Não envie uma exportação de dados do cliente sem autorização.

Para seu próprio trabalho, substitua os objetivos de negócio, stakeholders, regras de atribuição e contexto antes de inserir dados do cliente. Reconcilie de forma independente os totais e um estrato representativo. Mantenha a resposta bruta, registre o que o revisor decidiu e leve o aprendizado verificado para o próximo briefing. Interrompa a comparação quando maturidade, cobertura de fontes ou definições não corresponderem; interrompa a liberação quando aritmética material, evidência ou autoridade de decisão permanecerem sem resolução. Evidências ausentes de awareness, LTV ou incrementalidade permanecem indisponíveis.

Este caminho revela o raciocínio e as evidências úteis do exemplo de relatório em vez de ocultar a resposta. O curso pago fornece a sequência completa de vídeos de ensino, a coleção completa de modelos reutilizáveis, orientação aprofundada e material de implementação mais amplo. O exemplo trabalhado mostra um caminho conectado da hipótese do cliente a uma decisão de relatório; ele não implica sete fluxos de trabalho públicos concluídos nem altera o acesso ao curso e os direitos dos compradores.

Inspecione os documentos de trabalho

Dicionário de dados

Dicionário de dados do reporte GreenLeaf — contrato semântico v1

Redigido: 2026-10-29 · Status: especificação de fonte congelada antes da geração do fixture; input editorial em inglês. O CSV é uma nova reconstrução sintética, não dados recuperados do curso. O briefing governa as decisões; o mapa de fontes governa a procedência. Nenhum cliente real, informação de saúde ou conta de cliente é incluído.

Os números reproduzidos das fontes mantêm a convenção numérica das fontes originais em inglês: a vírgula separa os milhares e o ponto indica os decimais; os valores monetários estão em USD.

Granularidade, janela e atribuição

Uma linha canônica é uma data de clique pago em UTC × canal × dispositivo × audiência × criativo, no Reino Unido. Quatorze datas × três canais × dois dispositivos × duas audiências × dois criativos = 336 linhas. A exportação bruta tem 337 linhas, incluindo uma duplicata exata. Campanha pertence ao canal e não adiciona uma dimensão.

Semana 1: 2026-09-01–2026-09-07 inclusive. Semana 2: 2026-09-08–2026-09-14 inclusive. Snapshot: 2026-09-22T23:59:59Z. Dias são UTC e date sempre significa data de coorte de clique pago, nunca data de compra/evento. Eventos de funil e primeiras compras são observados durante os sete dias após o clique pago elegível. Carimbos de data/hora exatos de eventos não são exportados; a janela de atribuição/observação de sete dias é uma premissa de construção do gerador. Ambos os períodos completos amadureceram no snapshot. Todas as linhas primárias publicadas têm is_provisional=false.

Gasto, impressões e cliques descrevem a atividade de aquisição atribuída àquela data de coorte. As contagens de landing, quiz e compra seguem sua coorte de clique pago com tag de origem e o bucket de dispositivo/audiência/criativo. Cada cliente de primeira compra sintético e valor de receita é atribuído uma única vez, ao último clique pago elegível dentro de sete dias; todas as etapas de evento seguem essa mesma atribuição exclusiva. Reconciliação de identidade entre dispositivos não é mensurada. A exclusividade é garantida por construção, não estabelecida de forma independente por este arquivo agregado.

Campos

Campo	Tipo / unidade	Significado e validação
`row_id`	string não vazia	ID de linha canônico único e estável. A duplicata exata bruta o repete; linhas conflitantes com o mesmo ID são um erro.
`date`	ISO `YYYY-MM-DD`	Data de coorte de clique pago em UTC, entre 1 e 14 de setembro.
`market`	enum	Somente `UK`; o escopo são coortes pagas no lançamento fictício no Reino Unido.
`channel`	enum	`google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`. Atividade orgânica no Reddit é excluída.
`campaign_id`	enum após normalização	Uma campanha por canal; consulta abaixo.
`device`	enum	`mobile` ou `desktop`, dispositivo do clique pago de origem atribuído.
`audience_id`	enum	`skeptical` ou `exploring`; buckets construídos mutuamente exclusivos dentro do canal, não traços validados de clientes.
`creative_id`	enum	`traceability` ou `value`; hipóteses de mensagem com formato específico de canal, consulta abaixo.
`spend_cents`	inteiro não negativo em centavos de USD	Custo de mídia somente. Nenhum custo de agência, criativo, ferramentas, salários ou outros custos de aquisição.
`impressions`	inteiro não negativo	Impressões de anúncio de aquisição no bucket; não pessoas únicas nem frequência.
`clicks`	inteiro não negativo	Cliques pagos atribuídos a este bucket; não visitantes únicos.
`landing_sessions`	inteiro não negativo	Sessões de landing com tag de origem observadas dentro de sete dias do clique pago elegível. No máximo uma sessão retida por jornada sintética de funil.
`quiz_starts`	inteiro não negativo	Jornadas de quiz retidas distintas com tag de origem que iniciam dentro da mesma janela de sete dias; um início retido por jornada. Denominador da taxa de conclusão.
`quiz_completions`	inteiro não negativo	Aquelas jornadas de quiz retidas concluídas dentro da mesma janela de sete dias; sem contagem repetida de conclusão.
`attributed_new_customers`	inteiro não negativo	Clientes de primeira compra que concluem este funil construído liderado por quiz dentro de sete dias, atribuídos uma vez pela regra declarada de último clique pago. Não são novos clientes de todo o site.
`attributed_first_purchase_revenue_cents`	inteiro não negativo em centavos de USD	Receita de primeira compra daqueles clientes, após descontos, excluindo impostos e frete. Nenhum reembolso neste fixture; nenhuma receita de renovação. O gerador atribui USD $80 (8,000 centavos) por cliente de primeira compra para clareza aritmética; esta é uma premissa de reconstrução, não preço do curso nem LTV.
`is_provisional`	booleano	`false` significa que a janela de observação de sete dias desta linha está madura no snapshot declarado. Rejeite coerção sem suporte de string/booleano.

Desigualdades por linha: impressions >= clicks >= landing_sessions >= quiz_starts >= quiz_completions >= attributed_new_customers. Esta é uma construção explícita e simplificada de funil liderado por quiz, não uma propriedade universal de exportações de publicidade. Uma linha com zero clientes deve ter zero de receita de primeira compra; uma contagem positiva de clientes deve ter receita positiva. Estas restrições não fornecem evidência em nível de pessoa.

Consultas canônicas e limpeza bruta

Canal	ID de campanha canônico	Nome de exibição	Alias de ID de campanha bruto permitido
`google-search`	`gl-uk-google-search`	GreenLeaf UK Search	`gl_uk_search` → `gl-uk-google-search`
`linkedin`	`gl-uk-linkedin`	GreenLeaf UK LinkedIn	Nenhum
`reddit-paid`	`gl-uk-reddit-paid`	GreenLeaf UK Reddit pago	Nenhum

Audiência skeptical: bucket construído para um comprador que busca provas e compara evidências de origem/dosagem; inspirado pela persona não validada de Oliver. Audiência exploring: bucket construído para um comprador que explora a categoria e considera valor. Não são especificações reais de segmentação nem atribuições de tratamento aleatorizadas; nenhuma identidade, profissão ou condição de saúde é inferida.

Criativo traceability: mensagem ilustrativa “Know what is in every serving” (Saiba o que há em cada porção). Criativo value: mensagem ilustrativa “Compare the value of a clearly dosed serving” (Compare o valor de uma porção com dosagens claramente informadas). Para o Google Search, estas são hipóteses de mensagem de anúncio de texto; para LinkedIn, hipóteses de copy de feed patrocinado; para Reddit pago, hipóteses de copy de post promovido. IDs criativos são categorias de mensagem compartilhadas dentro de cada canal, não ativos finais idênticos de anúncio nem alegações aprovadas. Nenhuma prova de eficácia ou certificação real de produto é fornecida.

Remova apenas uma duplicata exata byte a byte/campos iguais, registrando o ID da linha de origem. Normalize apenas o alias declarado e registre a contagem. Um ID desconhecido, mercado inesperado, campo ausente, data malformada, centavos/contagens não inteiros, valor negativo, duplicata conflitante ou funil impossível deve falhar a validação em vez de ser silenciosamente reparado. Preserve uma linha documentada com denominador zero para verificar o tratamento de razão indisponível. Reconcilie contagens brutas/canônicas e todos os totais de dimensão. O registro de geração do fixture deve identificar a duplicata exata, a linha de alias e a linha de denominador zero; este dicionário não afirma que essas linhas já existem.

Métricas e regras de comparação

Use somas dentro da coorte/dimensão selecionada, depois divida; nunca faça média de taxas em nível de linha. Mantenha a precisão intermediária completa. Exiba USD dividindo centavos por 100 apenas na apresentação. Um denominador zero gera indisponível, nunca zero/infinito; variação percentual contra um valor anterior zero é indisponível.

Métrica	Definição	Interpretação
Taxa de conclusão de quiz	`sum(quiz_completions) / sum(quiz_starts)`	KPI primário do funil; mobile pago da Semana 1/2 deve ser calibrado para 45%/28%.
Taxa de clique-para-início	`sum(quiz_starts) / sum(clicks)`	Diagnóstico; distinto da conclusão de quiz.
Taxa de clique-para-landing	`sum(landing_sessions) / sum(clicks)`	Diagnóstico, não uma taxa de rejeição verificada.
Taxa de conclusão-para-compra	`sum(attributed_new_customers) / sum(quiz_completions)`	Diagnóstico de funil construído liderado por quiz.
CTR	`sum(clicks) / sum(impressions)`	Métrica de otimização; não awareness.
CPC (USD)	`sum(spend_cents) / sum(clicks) / 100`	Custo de mídia por clique.
CPM (USD)	`sum(spend_cents) / sum(impressions) * 1000 / 100`	Custo de mídia por 1,000 impressões.
CPA de mídia (USD)	`sum(spend_cents) / sum(attributed_new_customers) / 100`	Proxy somente de mídia; não CAC completo.
ROAS atribuído de primeira compra	`sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / sum(spend_cents)`	Razão receita/gasto; não lucro, incrementalidade ou LTV.
Receita de primeira compra (USD)	`sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / 100`	Atribuição de coorte paga apenas; não um veredito contra a meta mensal completa de $60K.

A variação em pontos percentuais de uma taxa é (Week 2 rate - Week 1 rate) * 100. A variação relativa é (Week 2 rate / Week 1 rate - 1) * 100 quando a Semana 1 é positiva. O valor autoral 45% → 28% é igual a −17 pontos percentuais e aproximadamente −37.8% relativo; nenhum outro resultado é predeterminado por este contrato de fonte.

Antes de diagnosticar o movimento agregado mobile, estratifique o mobile por canal × audiência × criativo. Para o estrato s, defina o peso fixo w_s = Week 1 starts_s / Week 1 total starts. Compare sum(w_s * Week 1 completion_rate_s) com sum(w_s * Week 2 completion_rate_s) e compare ambos com as taxas observadas. Publique pesos e contagens. Um estrato de peso positivo sem uma taxa definida na Semana 2 torna a comparação completa de mix fixo indisponível; qualquer comparação explicitamente restrita a estratos comuns deve divulgar contagens/pesos excluídos e não pode silenciosamente substituir o todo. Um estrato de peso zero contribui com zero e não exige uma taxa. Mudança de mix e movimento dentro do estrato podem coexistir. Nenhum deles prova uma causa; as coortes não são aleatorizadas.

Um snapshot incompleto ou uma linha primária provisória torna os dois períodos completos não consolidados/não comparáveis. Não trate resultados não observados como zero. Uma comparação selecionada separadamente com cobertura madura idêntica deve declarar as datas selecionadas, exclusões e a pergunta alterada.

Evidência indisponível e conflitos de fonte

Indisponíveis: CAC completo, lucro, retenção, LTV realizado de 12 meses, awareness, incrementalidade, receita verdadeira de todos os canais/mês, frequência, participação de impressões, taxa de rejeição, logs de eventos/releases, entrevistas com clientes e explicações causais. O 4.2% “quiz CVR” separado do ativo de origem não tem definição adequada de denominador compartilhado aqui; não o importe. Nenhuma estimativa de perda de screenshot, múltiplo de segmento, instrução orçamentária ou história causal orgânico-para-pago é um resultado derivado do fixture. Veja o mapa de fontes para fatos do curso versus premissas recém-autoradas.

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Registro de revisão editorial

O que mudou na revisão

GreenLeaf UK fictícia, coortes de cliques pagos 1–14 de setembro de 2026; snapshot de 22 de setembro, 23:59:59 UTC. Este registro foi preparado com revisão editorial assistida por IA e cálculos verificados de forma independente. Não é uma aprovação humana concluída, revisão de cliente ou experimento controlado humano-versus-IA. A decisão de publicação/divulgação da pessoa responsável permanece pendente. As respostas originais do modelo permanecem inalteradas.

A decisão antes da redação

O primeiro rascunho recomenda diagnóstico antes de uma mudança criativa ou de orçamento. Essa direção é razoável, mas vários números e a explicação estão errados. Uma recomendação plausível não torna sua evidência de suporte segura para divulgação.

Declaração do rascunho inicial	Evidência verificada	Decisão da revisão
O gasto foi de $110,100 em cada semana	Semana 1: $5,462; Semana 2: $5,512	Rejeitar ambos os totais do rascunho e todo CPA/ROAS derivado com base neles
Novos clientes foram 548 → 482	Contagens canônicas de coortes pagas: 467 → 357	Substituir; são primeiras compras atribuídas, não assinantes incrementais
A receita da primeira compra foi $43,840 → $38,560	$37,360 → $28,560	Substituir; nenhuma estimativa causal de perda de receita se segue
A Semana 2 mobile teve 2,360 conclusões	2,352 / 8,400 = 28%	Substituir a contagem/taxa; reter a verificada 3,780 / 8,400 = 45% da Semana 1
As participações de público/criativo mobile eram estáveis e a composição era essencialmente ausente	Participação cética nos inícios mobile: 50% → 25%; exploradora: 50% → 75%	Rejeitar a explicação de mix
O mix fixo da Semana 1 dá aproximadamente 35.3%–35.5%	Exatamente 35⅓% antes do arredondamento de exibição	Usar 35.33%; declarar que tanto o mix quanto as mudanças dentro dos grupos importam
A pessoa fundadora deve congelar a realocação de gastos	O CSV sozinho não estabelece o que todas as decisões comerciais/de risco devem ser	Restringir a “do not recommend a budget move from this evidence alone” (Não recomendar mudanças de orçamento apenas com base nestes dados); reter os processos de risco autorizados existentes
Um diagnóstico tem sucesso se a conclusão retornar em direção a 45%	Retornar a uma meta não é um desenho de teste causal	Exigir definições de evento verificadas, evidência de versão/coorte e um plano de comparação explícito

Todas as tabelas de canal, desktop, público e criativo na resposta bruta permanecem não aprovadas. Os rascunhos editoriais finais usam o pacote de métricas verificado em seu lugar. A invocação do modelo foi somente texto, sem ferramenta de execução de cálculo. Isto é evidência sobre esta execução, não sobre todo produto de análise de IA.

O que o acompanhamento focado fez

A segunda resposta reconhece a mudança de mix de público e fornece os inícios corretos da Semana 2 por estrato: céticos 350, exploradores 1,050. Ela ainda relata 2,360 conclusões totais, declara incorretamente a célula Reddit/exploradores/valor como 245 em vez de 252, e calcula mal uma contribuição ponderada. Use o acompanhamento registrado para inspecionar a iteração; não o substitua silenciosamente por matemática verificada.

Fatos aprovados para o rascunho de produção

Medida	Semana 1	Semana 2
Gasto de toda a mídia paga	$5,462	$5,512
Inícios de quiz em toda a mídia paga	15,040	15,120
Conclusões de quiz em toda a mídia paga	6,770	5,460
Clientes de primeira compra atribuída	467	357
Receita de primeira compra atribuída	$37,360	$28,560
CPA de mídia	$11.70	$15.44
ROAS de primeiro pedido atribuído	6.84	5.18
Inícios de quiz mobile	8,400	8,400
Conclusões de quiz mobile	3,780	2,352
Conclusão mobile	45%	28%
Conclusão desktop	45.03%	46.25%

Mudança mobile: −17 pontos percentuais; aproximadamente −37.8% relativo. Pesos fixos de canal × público × criativo da Semana 1 dão uma taxa mobile de 35.33% para a Semana 2. Nesta decomposição específica com pesos de linha de base, o componente dentro dos grupos é −9.67 pontos e o componente de composição restante é −7.33 pontos. Outra ordem de decomposição pode alocar a interação de forma diferente; isto é descritivo, não atribuição causal. Todos os 12 estratos mobile comparáveis caem.

Novo contexto fictício e seu efeito

A nota de contexto foi pré-escrita e hasheada antes da execução. Ela relata uma revisão de apresentação mobile a partir de 8 de setembro às 09:00 UTC e uma preocupação de suporte não vinculada sobre encontrar o controle do próximo passo. A auditoria de lançamento, a participação no rollout, as contagens de tickets e os vínculos com coortes pagas estão ausentes.

Veredito: revisar a explicação e restringir a próxima ação; confirmar a direção de diagnóstico primeiro. Peça à pessoa responsável pelo produto e à liderança de mídia para verificar a jornada mobile e as definições de evento, solicitar evidência de atribuição de versão/lançamento e comparar grupos equivalentes onde a evidência permitir. A disponibilidade relatada da pessoa responsável pelo produto para uma verificação no próximo dia útil é contexto fictício, não evidência de que uma verificação ocorreu. Uma causa de produto, falha criativa ou perda de receita permanece desconhecida.

Leve o relato da revisão para o resumo v2 como contexto reportado com verificação pendente, nunca como causa confirmada. Nenhuma pausa automática, mudança de gasto ou alerta externo foi aprovado.

Instruções para a passagem de produção

Preserve a tabela aprovada, a incerteza e a decisão acima em três rascunhos:

Pessoa fundadora/CEO: trajetória e a decisão diagnóstica, com no máximo três ações e funções responsáveis.
Mídia: detalhe de período/canal/dispositivo, a comparação de mix fixo e a ordem de trabalho da investigação.
Conteúdo/criativo: mantenha as hipóteses de mensagem distintas da prova; inspecione o contexto pós-clique antes de propor um teste de mensagem. Não apresente um vencedor criativo causal nem recomende mudanças de orçamento de mídia.

Para o alerta retrospectivo: dispare quando a conclusão mobile paga estabelecida estiver abaixo da meta declarada de 45%. Com coortes de cliques de fim de dia e uma regra de observação de sete dias, a comparação completa da Semana 2 é primeiro justificada em 21 de setembro às 23:59:59 UTC; o snapshot fornecido é 22 de setembro às 23:59:59 UTC. Detectar → Analisar → Encaminhar → Revisar é uma demonstração estática. A pessoa responsável pelo produto e a liderança de mídia são responsáveis pelo diagnóstico; um revisor competente em medição com autoridade de divulgação é responsável pela aprovação voltada ao cliente. Nenhuma aprovação humana ou entrega externa ocorreu. Verifique novamente a regra/contexto no próximo ciclo e encaminhe definições ou evidências ausentes à liderança de marketing em vez de emitir uma alegação firme.

Proveniência

Verificado contra o CSV reconciliado fornecido, cálculos determinísticos revisados de forma independente e data/analysis.json. As respostas brutas iniciais e de acompanhamento permanecem como evidência baixável. Alegações numéricas em rascunhos editoriais finais devem mapear para o livro-razão de alegações. “Approved” aqui significa aprovado para esta passagem editorial de produção assistida por IA; não substitui o portão humano de divulgação da pessoa responsável.

Verificação da passagem de produção registrada

A passagem de formatação registrada preserva as contagens verificadas de período/dispositivo e os índices financeiros. Ela também introduz “hold the diagnostic decision until role owners complete their checks,” (Adiar a decisão diagnóstica até que os responsáveis concluam suas verificações) que poderia ser lido como adiamento da investigação que pretendemos iniciar. Essa redação não é mantida nos relatórios editoriais separados. Sua seção de conteúdo agrupa “targeting/mix changes” (Mudanças de segmentação e composição do público) sob hipóteses: a mudança de mix é observada nos dados sintéticos; o que a causou permanece uma hipótese.

Os arquivos fornecidos de pessoa fundadora/mídia/conteúdo são rascunhos editoriais preparados e verificados separadamente a partir dos mesmos fatos aprovados. Eles não são anunciados como cópias literais da resposta de formatação. O resultado bruto de produção permanece inalterado para que as pessoas leitoras possam inspecionar também este último limite de revisão.

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Briefing de relatório atualizado v2

Resumo de reporte da GreenLeaf v2 — levar o aprendizado adiante

Status: rascunho editorial assistido por IA; aprovação humana para publicação/divulgação pendente. Caso fictício, não é evidência operacional de cliente. Esta é uma atualização complementar do resumo completo v1, não uma substituição por um prompt mais curto. Leia os dois juntos para o próximo ciclo.

As metas de negócio, definições de KPI, responsabilidades das partes interessadas, regras de atribuição, períodos-alvo e cadência na v1 permanecem inalteradas. O novo conhecimento está separado por classe de evidência abaixo.

Achados de dados verificados

A conclusão em mobile pago é 3,780/8,400 = 45% na Semana 1 e 2,352/8,400 = 28% na Semana 2.
A mistura de inícios céticos/exploradores em mobile muda de 50%/50% para 25%/75%.
Usando pesos fixos de canal/público/criativo da Semana 1, obtém-se 35.33% para a Semana 2. Tanto a composição quanto o movimento dentro dos grupos contribuem de forma descritiva; todos os 12 estratos mobile caem. Nenhuma causa é comprovada.
A primeira resposta de IA somente texto e seu acompanhamento focado contêm erros aritméticos. Reutilize o pacote de métricas verificado e as referências de alegações, não números não verificados dessas respostas.

Contexto fictício reportado — verificação pendente

A pessoa responsável pelo produto relata uma revisão na apresentação do quiz mobile a partir de 8 de setembro às 09:00 UTC. A liderança de suporte relata dificuldade para encontrar o próximo controle no celular, sem datas, contagens ou vínculo com coortes pagas. Nenhuma auditoria de implantação, participação no rollout ou evidência de atribuição de versão foi fornecida. Esses relatos priorizam uma investigação; não são logs de lançamento verificados nem um diagnóstico causal.

Ordem de trabalho do próximo ciclo

Função responsável	Evidência/ação necessária	Condição de parada
Pessoa responsável pelo produto	Reproduzir o fluxo mobile e recuperar evidência de lançamento/versão/QA	Atribuição/logs ausentes impedem uma alegação causal específica de versão
Liderança de mídia	Reconciliar o significado do evento, a marcação de coortes e cortes comparáveis de dispositivo/público/criativo	Definições inconsistentes ou janelas imaturas impedem uma comparação estabelecida
Liderança de conteúdo	Inspecionar as expectativas de mensagem/pós-clique após verificações de medição/jornada	Nenhum problema de mensagem confirmado significa nenhuma alegação de gancho vencedor ou fracassado
Revisor com conhecimento atual de medição e autoridade de divulgação	Verificar a decisão e todos os rascunhos das partes interessadas antes da divulgação ao cliente	Ausência de aprovação significa nenhuma entrega externa

Hipóteses que devem permanecer hipóteses

Atrito de apresentação, mudança de rastreamento, mudanças de segmentação/mix e outras influências podem contribuir. O relato de suporte não estabelece prevalência nem abandono. Nenhuma perda de receita atribuível ao quiz, lift incremental, lucro, LTV realizado, CAC completo ou veredito de meta mensal de negócio foi estabelecido.

Revisite o contexto, a regra e as solicitações de evidência no próximo ciclo de reporte; remova suposições obsoletas ou mantenha-as explicitamente não resolvidas. Nem esta atualização nem sua reutilização comprovam melhoria futura do resultado.

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O que mudou no briefing

O que mudou entre o resumo v1 e a v2

Exemplo fictício da GreenLeaf. Revisão editorial assistida por IA; aprovação humana para divulgação pendente.

Área	v1	v2	Classe de evidência
Sinal mobile	Sinal de ensino alvo e autoral; sem resultado verificado ainda	Verificado 3,780/8,400 → 2,352/8,400	CSV reconstruído, cálculo verificado
Mistura de público	Comparar antes do diagnóstico	Inícios mobile mudam de participações iguais para 25% céticos / 75% exploradores	CSV reconstruído, cálculo verificado
Grupos comparáveis	Verificação analítica necessária	Taxa da Semana 2 com mix fixo 35.33%; todos os 12 estratos caem	Cálculo descritivo, sem interpretação causal
Histórico do produto	Desconhecido; solicitar à pessoa responsável	Revisão mobile relatada; auditoria/atribuição/rollout ausentes	Contexto fictício pré-escrito, verificação pendente
Histórico de suporte	Desconhecido	Dificuldade não vinculada para encontrar o controle do próximo passo relatada	Anedota fictícia, sem estimativa de prevalência
Próximo passo	Diagnosticar antes de uma intervenção prematura	Priorizar a verificação mobile/evento com as lideranças de produto/mídia	Decisão editorial, proposta e não concluída
Números de IA	Devem ser verificados	Erros iniciais/de acompanhamento documentados; use o pacote de métricas verificado	Respostas reais registradas mais verificações independentes
Metas de negócio e incógnitas	Quatro metas, evidência causal/LTV/conhecimento de marca/economia ausente	Inalteradas	Cenário do curso e limites de evidência

Nenhum histórico conhecido foi removido deliberadamente da v1. O contexto posterior foi escrito antes da execução inicial e representa informações aprendidas mais tarde pela equipe fictícia. Esta sequência não é um teste controlado de superioridade humana, nem prova de um defeito de produto ou de uma economia medida.

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Registro de produção e encaminhamento

Um achado chega à pessoa certa

Exemplo de ensino retrospectivo estático. Nenhum serviço de monitoramento, mensagens externas, mudanças autônomas de campanha ou aprovação humana para divulgação concluída. Os relatórios propostos são rascunhos editoriais assistidos por IA.

Detectar

Regra: a conclusão estabelecida do quiz em mobile pago está abaixo da meta do cenário de 45%. A Semana 2 é 2,352/8,400 = 28%. Esta é uma regra de quiz definida, não uma comparação de CPA de mídia com CAC completo.

As coortes de cliques cobrem 8–14 de setembro de 2026, UTC, com uma janela de observação de sete dias. Sob a convenção de maturidade de fim de dia, uma comparação completa da Semana 2 só é justificada pela primeira vez em 21 de setembro às 23:59:59 UTC. Este exemplo usa o snapshot de 22 de setembro, 23:59:59 UTC. Ele não consegue demonstrar detecção antecipada durante a Semana 2 nem provar que uma perda teria sido evitada.

Analisar

Verifique as contagens e definições, depois os grupos comparáveis. O mix fixo da Semana 1 dá 35.33%, não 28%: tanto a composição quanto as mudanças dentro dos grupos importam. A revisão mobile/preocupação de suporte relatadas apoiam uma hipótese diagnóstica, não uma causa. Resultados indisponíveis permanecem indisponíveis.

Encaminhar

Destinatário	Recebe	Responsabilidade
Pessoa responsável pelo produto + liderança de mídia	Ordem de trabalho do diagnóstico mobile e coortes relevantes	Verificar a jornada/eventos e recuperar evidência de lançamento/versão
Pessoa fundadora / liderança de marketing	Resumo voltado ao negócio	Decidir prioridades após a evidência e a recomendação passarem pela revisão
Liderança de conteúdo	Resumo de mensagem/pós-clique	Inspecionar a passagem e propor apenas um teste justificado

Não há entrega ao vivo por e-mail/Slack. A tabela é um registro de encaminhamento dentro do fluxo de trabalho fictício.

Revisar

Estado de divulgação: revisão humana pendente. Uma pessoa revisora com competência atual de medição e autoridade de divulgação deve aprovar as recomendações voltadas ao cliente. Um teste verde, resposta de modelo ou a revisão de outro agente não fornece essa aprovação.

Cadência diagnóstica semanal; narrativa de negócio mensal; redefinição trimestral de planejamento. Revisite a regra e o contexto no próximo ciclo de reporte. Encaminhe definições ausentes, contexto obsoleto ou evidência de versão indisponível à liderança de marketing; mantenha a incerteza em vez de produzir um alerta confiante. Nenhuma data futura exata de revisão, diagnóstico concluído ou resultado é inventada.

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Evidência da execução gravada

Solicitações e respostas originais registradas em inglês.

Prompt inicial submetido

Prepare the first reporting draft for fictional GreenLeaf Wellness UK. This is an openly constructed teaching example, not real campaign or customer data. Read the full reporting brief and dictionary before analyzing the reconciled CSV. You have no code-execution tool in this request; do not claim you executed code, queried a platform or inspected release logs. Show calculations and label any arithmetic uncertainty.

In one response produce three clearly headed deliverables: Founder / CEO Summary (one-page equivalent, at most three actions with role owners), Media Team Analysis (checked period/channel/device/audience/creative comparisons), and Content & Creative Brief (message/post-click hypotheses and a focused next test). Facts and recommendations must remain consistent across the three. Every finding answers WHAT happened, WHY it matters to the business, and WHAT'S NEXT. State unavailable outcomes.

For media analysis, show summed spend, starts, completions, new customers, attributed first-purchase revenue, media CPA and first-order ROAS for each period. Check the mobile aggregate against channel × audience × creative strata and compute a Week 1-starts-weighted Week 2 rate before diagnosing the decline. Separate composition from within-group changes; neither proves causality. Do not invent a loss estimate, conversion denominator, budget, profit, CAC reconciliation or incremental result. Do not treat a two-week export as full-month target performance. Do not force a budget or creative change when a diagnostic recommendation is justified.

Return readable Markdown with compact evidence tables. Include an explicit limitations section and a short reproducible calculation for the main signal.

## Attached file: en/brief-v1.md

# GreenLeaf UK launch — reporting brief v1

**Version:** 1.0 · **Authored:** 2026-10-29 · **Status:** English source input for a fictional teaching example; not a published report. Freeze this brief, the dictionary and the source map before fixture generation. Freeze exact run-input hashes separately after data verification. No AI response or analytical result is claimed by this brief.

## Business and the handoffs into reporting

GreenLeaf Wellness is the course's fictional subscription supplement business, expanding from the US into the UK. Its products include daily greens, protein blends and adaptogen stacks. Its proposed distinction is ingredient traceability and transparent dosing. The commercial question is whether that proposition helps UK buyers progress from consideration to a first purchase. This reconstruction examines paid cohorts; it cannot settle the whole launch's success.

| Upstream work | Concrete handoff supplied here | How reporting uses it | Evidence still needed |
|---|---|---|---|
| Research and strategy | Oliver, the skeptical biohacker, is a synthetic persona hypothesis. Objection: can I verify what is in a serving, and does the price reflect value? Interview question: what evidence changed your last supplement shortlist? | Compare the `skeptical` and `exploring` audience hypotheses and the `traceability` and `value` messages without treating identifiers as validated psychology. | Real customer interviews, observed objections and a validated segment definition. |
| Measurement | Business objective → KPI → diagnostic lever. Quiz completion = completions / starts; new-customer revenue has a monthly target. Seven-day UTC paid-click cohorts have a common maturity rule. | Keep outcomes above CTR/CPC/CPM and compare like-for-like denominators. | All-channel monthly revenue reconciliation, awareness research, retention history and incrementality design/results. |
| Activation | Illustrative message: “Know what is in every serving.” Second message tests value through clear dosing information. Journey: ad → landing page → quiz start → completion → first purchase. Canonical campaign/device/audience/creative IDs are in the dictionary. | Inspect message, audience, device and funnel stage; request event and release reconciliation before diagnosing. | Substantiation of any product claim, event QA logs, ad-platform exports and a timestamped release/test register. These illustrative messages are not approved advertising. |
| Institutional memory | This v1 records all scenario context currently supplied. There is no supplied historical seasonal baseline, client preference log, earlier agency finding or known product incident. | Treat missing history as unknown; ask its owner rather than invent a founder sensitivity or seasonal explanation. | Product/support and commercial-owner follow-up; record subsequently learned information with provenance in v2. |

The source map separates course facts, new reconstruction choices and later derived results. Source: [course traceability](../data/course-source-map.json). Field semantics: [dictionary](dictionary.md).

## 1. KPIs and targets

| Business decision | Course scenario target | Evidence available from this reconstruction | Reporting boundary |
|---|---|---|---|
| Are buyers progressing through consideration? | 45% quiz completion | Paid-cohort quiz completions ÷ starts, including mobile and desktop separately | The authored mobile comparison is 45% → 28%, a 17 percentage point decline (approximately 37.8% relative). Verify counts after generation; this is a teaching constraint, not an observed client result or all-site rate. |
| Is the UK launch producing new-customer revenue? | USD $60,000 per month | Attributed first-purchase revenue for September 1–14 paid-click cohorts | Two paid-cohort weeks do not establish a full-month, all-channel result. Do not prorate the target into a success verdict. Obtain the full month, common revenue definition and reconciled new-customer ledger. |
| Is GreenLeaf becoming known? | 15% unaided awareness | Unavailable | Impressions, clicks and paid revenue cannot substitute for a brand-awareness study. |
| Are customers valuable over time? | USD $480 LTV at 12 months | Unavailable | First-order revenue cannot establish realized LTV or retention. |

The course's **$312 breakeven CAC** is a scenario planning guardrail. This export supplies media spend and attributed first-purchase customers, so it supports **media CPA**, not full CAC. Reconcile acquisition cost scope, unique new customers, periods and the economic assumptions before comparing with that guardrail. No CAC breach or profitability claim follows from media CPA alone.

CTR, CPC, CPM, click-to-start rate, completion-to-purchase rate, media CPA and attributed first-order ROAS are diagnostic levers. Frequency, impression share and bounce rate are unavailable because their required source fields are absent. Incremental lift, all-site revenue, refunds outside the fixture, full acquisition economics and long-term outcomes remain unknown.

## 2. Stakeholders, decisions and release authority

One prompt must produce all three drafts from the same brief and reconciled dataset. Every finding answers **WHAT happened → WHY it matters → WHAT'S NEXT**, separating checked facts, hypotheses, unknowns and proposed actions.

| Recipient | Decision the report must support | Required deliverable | Authority and boundary |
|---|---|---|---|
| Founder / CEO (or in-house marketing leader) | Should launch priorities change now, or should the team obtain specific evidence before a commercial decision? | One-page summary of the business signal, material uncertainty and a named next decision. | Founder/marketing owner approves commercial priorities and budget. No automatic reallocation, unsupported lost-revenue estimate or monthly target verdict. |
| Media team | Which cohort, event definition or journey stage should be investigated first, and what evidence would change the next media decision? | Channel/device/audience/creative analysis, funnel counts, weighted rates and fixed-mix check. | Media lead owns source reconciliation and diagnostic work order; spend changes require commercial approval. |
| Content & creative team | Should the next test focus on the message, the post-click experience, or evidence needed to choose between them? | Focused creative/testing brief with hypothesis, evidence required, owner and success measure. | Creative lead proposes a test; product owner approves product changes and relevant claim substantiation. No unsupported creative winner or causal claim. |

Agency leaders can inspect the quality of advice and release discipline; in-house leaders can inspect evidence for changing the plan; performance leads can inspect the diagnostic work. Readers evaluating professional judgment can inspect the same evidence. These reader perspectives do not replace the three course deliverables or change the underlying facts.

A reviewer competent in measurement definitions and campaign operations checks source reconciliation, calculations, comparison logic and the proposed decision. The founder/marketing owner retains release authority for leadership/client-facing recommendations. These are fictional role assignments, not real people, messages or approvals.

## 3. Context layers and known unknowns

**Temporal:** Week 1 = September 1–7, 2026; Week 2 = September 8–14. `date` is a UTC paid-click cohort date. Funnel events and attributed purchases share seven days after the eligible click. Snapshot = `2026-09-22T23:59:59Z`, when both periods are mature. This is a retrospective comparison, not evidence of detection during Week 2. No seasonal effect, holiday explanation or earlier baseline is supplied.

**Business:** UK expansion, subscription products and the transparency proposition come from the fictional course scenario. The reporting currency is USD to preserve the course target units. No real UK price, exchange-rate conversion, approved health claim, launch budget or full customer economics is established here.

**Competitive:** the course uses AG1, Huel, Ritual, Seed and Thorne as recognizable category context. Current pricing, competitor campaigns and market shares have not been researched for this example; no movement can be attributed to them. Oliver's persona dialogue is synthetic, not an interview transcript from a real customer.

**Client/team history:** product release status, mobile QA findings, support feedback, founder sensitivities, audience-test assignment and earlier reporting lessons have not been supplied at v1. Absence from these inputs does not mean nothing changed. The first diagnostic work order must ask product/support for timestamped context and measurement for event/version reconciliation. Any answer is new information to this brief and must be labelled as such. Do not assume a product problem in advance.

## 4. Benchmarks, dimensions and common-sense checks

The internal comparison is two equal, mature seven-day periods. The 45% course target is the benchmark under the declared paid-cohort scope; no external industry benchmark is supplied. Dimensions are channel (`google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`), device (`mobile`, `desktop`), audience (`skeptical`, `exploring`), creative (`traceability`, `value`) and funnel stage. These are constructed mutually exclusive reporting buckets, not verified targeting performance or real persona classification.

Before drafting findings:

1. Reconcile 337 raw rows to 336 canonical daily rows: remove the single exact duplicate, normalize only the declared campaign alias, preserve source counts and validate identifiers, integer counts/cents and `is_provisional`.
2. Check funnel inequalities, mature coverage and attribution assumptions. Do not infer unique customers independently from an aggregate CSV. Zero denominators yield unavailable ratios, not zero performance.
3. Sum numerators and denominators before dividing. Never average row rates; calculate monetary ratios from cents without rounding intermediate values.
4. Check mobile movement within channel × audience × creative strata. Compare Week 2 stratum rates using Week 1 quiz-start shares as fixed weights. Report observed aggregate, fixed-mix comparison, weights and any undefined stratum. Diagnose composition versus within-group movement before a product explanation; either pattern still lacks causal identification.
5. Reconcile device and segment totals to the whole. Explain first-order revenue with its cohort and attribution limits. Do not copy unsupported course-asset numbers such as revenue at risk, a segment multiple or a precise budget move.

**Retrospective alert rule:** for a mature comparable weekly paid-mobile cohort with at least one quiz start, flag completion below 45%. Detect → analyze with source/fixed-mix checks → route the diagnostic to the media lead and product owner → human review. The accountable owner records source window, snapshot, earliest defensible availability, decision and approval state. A static sample is not a running service; no external messages, automatic spend changes or prevented-loss claim is authorized.

## 5. Cadence and the next brief

Weekly: diagnostic/optimization summary, checked cohort cuts, owner and next evidence request. Monthly: business narrative against the full target period, with all-channel reconciliation and unavailable outcomes explicit. Quarterly: reset planning assumptions, benchmarks and measurement design rather than extrapolate this snapshot.

For this teaching cycle, preserve the actual multi-audience prompt and unedited response; record model/run metadata and exact input hashes. Include a focused analysis question, checked answer and useful follow-up. Human review may confirm, revise, defer or reject a recommendation; unchanged advice is a valid outcome. Newly learned fictional context must have been written and hash-recorded before the initial run, and must not be retrofitted to manufacture a failure. It is not an input to the first draft.

Then record the review reasoning, update brief v2 and a readable diff, and produce three final reports from approved facts. Distinguish context-enabled changes from independent reviewer judgment. Preserve hypotheses as hypotheses in memory. This sequence demonstrates reporting judgment; it does not measure AI accuracy, human superiority, saved time or client ROI. Public release requires the separately governed localization and review gates.


## Attached file: en/dictionary.md

# GreenLeaf reporting data dictionary — v1 semantic contract

**Authored:** 2026-10-29 · **Status:** frozen source specification before fixture generation; English editorial input. The CSV is a new synthetic reconstruction, not recovered course data. The [brief](brief-v1.md) governs decisions; the [source map](../data/course-source-map.json) governs provenance. No real customers, health information or client accounts are included.

## Grain, window and attribution

One canonical row is one UTC paid-click date × channel × device × audience × creative, in the UK. Fourteen dates × three channels × two devices × two audiences × two creatives = **336 rows**. The raw export has **337 rows**, including one exact duplicate. Campaign belongs to channel and does not add a dimension.

Week 1: `2026-09-01`–`2026-09-07` inclusive. Week 2: `2026-09-08`–`2026-09-14` inclusive. Snapshot: **`2026-09-22T23:59:59Z`**. Days are UTC and `date` always means paid-click cohort date, never purchase/event date. Funnel events and first purchases are observed during the seven days after the eligible paid click. Exact event timestamps are not exported; the seven-day attribution/observation window is a generator construction assumption. Both complete periods have matured at the snapshot. All published primary rows have `is_provisional=false`.

Spend, impressions and clicks describe the acquisition activity assigned to that cohort date. Landing, quiz and purchase counts follow its source-tagged paid-click cohort and device/audience/creative bucket. Each synthetic first-purchase customer and revenue amount is assigned once, to the last eligible paid click within seven days; all event stages follow this same exclusive assignment. Cross-device identity reconciliation is not measured. Exclusivity is guaranteed by construction, not independently established by this aggregate file.

## Fields

| Field | Type / unit | Meaning and validation |
|---|---|---|
| `row_id` | nonempty string | Stable unique canonical row ID. The raw exact duplicate repeats it; conflicting rows with the same ID are an error. |
| `date` | ISO `YYYY-MM-DD` | UTC source paid-click cohort date, within September 1–14. |
| `market` | enum | `UK` only; scope is paid cohorts in the fictional UK launch. |
| `channel` | enum | `google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`. Organic Reddit activity is excluded. |
| `campaign_id` | enum after normalization | One campaign per channel; lookup below. |
| `device` | enum | `mobile` or `desktop`, device of assigned source paid click. |
| `audience_id` | enum | `skeptical` or `exploring`; mutually exclusive constructed buckets within channel, not validated customer traits. |
| `creative_id` | enum | `traceability` or `value`; message hypotheses with channel-specific format, lookup below. |
| `spend_cents` | nonnegative integer USD cents | Media cost only. No agency, creative, tooling, salaries or other acquisition costs. |
| `impressions` | nonnegative integer | Acquisition ad impressions in the bucket; not unique people or frequency. |
| `clicks` | nonnegative integer | Paid clicks assigned to this bucket; not unique visitors. |
| `landing_sessions` | nonnegative integer | Source-tagged landing sessions observed within seven days of the eligible paid click. At most one retained session per synthetic funnel journey. |
| `quiz_starts` | nonnegative integer | Distinct retained source-tagged quiz journeys that start within the same seven-day window; one retained start per journey. Completion-rate denominator. |
| `quiz_completions` | nonnegative integer | Those retained quiz journeys completed within the same seven-day window; no repeated completion counting. |
| `attributed_new_customers` | nonnegative integer | First-purchase customers completing this constructed quiz-led funnel within seven days, assigned once by the declared last-paid-click rule. Not all-site new customers. |
| `attributed_first_purchase_revenue_cents` | nonnegative integer USD cents | First-purchase revenue from those customers, after discounts, excluding tax and shipping. No refunds in this fixture; no renewal revenue. The generator assigns USD $80 (8,000 cents) per first-purchase customer for arithmetic clarity; this is a reconstruction assumption, not course pricing or LTV. |
| `is_provisional` | boolean | `false` means this row's seven-day observation window is mature at the declared snapshot. Reject unsupported string/boolean coercion. |

Per-row inequalities: `impressions >= clicks >= landing_sessions >= quiz_starts >= quiz_completions >= attributed_new_customers`. This is an explicit simplified quiz-led funnel construction, not a universal property of advertising exports. A row with zero customers must have zero first-purchase revenue; a positive customer count must have positive revenue. These constraints do not supply person-level evidence.

## Canonical lookups and raw cleanup

| Channel | Canonical campaign ID | Display name | Allowed raw campaign ID alias |
|---|---|---|---|
| `google-search` | `gl-uk-google-search` | GreenLeaf UK Search | `gl_uk_search` → `gl-uk-google-search` |
| `linkedin` | `gl-uk-linkedin` | GreenLeaf UK LinkedIn | None |
| `reddit-paid` | `gl-uk-reddit-paid` | GreenLeaf UK Reddit paid | None |

Audience `skeptical`: constructed bucket for a proof-seeking buyer comparing sourcing/dosing evidence; inspired by Oliver's unvalidated persona. Audience `exploring`: constructed bucket for a buyer exploring the category and considering value. They are neither real targeting specifications nor randomized treatment assignments; no identity, profession or health condition is inferred.

Creative `traceability`: illustrative “Know what is in every serving” message. Creative `value`: illustrative “Compare the value of a clearly dosed serving” message. For Google Search these are text-ad message hypotheses; for LinkedIn, sponsored-feed copy hypotheses; for Reddit paid, promoted-post copy hypotheses. Creative IDs are shared message categories within each channel, not identical finished ad assets or approved claims. No proof of efficacy or actual product certification is supplied.

Remove only a byte-for-byte/equal-field exact duplicate, recording its source row ID. Normalize only the declared alias and record the count. An unknown ID, unexpected market, missing field, malformed date, noninteger cents/count, negative value, conflicting duplicate or impossible funnel must fail validation rather than be silently repaired. Preserve a documented zero-denominator row to verify unavailable-ratio handling. Reconcile raw/canonical counts and all dimension totals. The fixture generation record must identify the exact duplicate, alias row and zero-denominator row; this dictionary does not pretend those rows already exist.

## Metrics and comparison rules

Use sums within the selected cohort/dimension, then divide; never average row-level rates. Retain full intermediate precision. Display USD by dividing cents by 100 only at presentation. A zero denominator yields **unavailable**, never zero/infinity; percent change against a zero prior value is unavailable.

| Metric | Definition | Interpretation |
|---|---|---|
| Quiz completion rate | `sum(quiz_completions) / sum(quiz_starts)` | Primary funnel KPI; paid-mobile Week 1/2 must be calibrated to 45%/28%. |
| Click-to-start rate | `sum(quiz_starts) / sum(clicks)` | Diagnostic; distinct from quiz completion. |
| Click-to-landing rate | `sum(landing_sessions) / sum(clicks)` | Diagnostic, not a verified bounce rate. |
| Completion-to-purchase rate | `sum(attributed_new_customers) / sum(quiz_completions)` | Constructed quiz-led funnel diagnostic. |
| CTR | `sum(clicks) / sum(impressions)` | Optimization metric; not awareness. |
| CPC (USD) | `sum(spend_cents) / sum(clicks) / 100` | Media cost per click. |
| CPM (USD) | `sum(spend_cents) / sum(impressions) * 1000 / 100` | Media cost per 1,000 impressions. |
| Media CPA (USD) | `sum(spend_cents) / sum(attributed_new_customers) / 100` | Media-only proxy; not full CAC. |
| Attributed first-order ROAS | `sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / sum(spend_cents)` | Revenue/spend ratio; not profit, incrementality or LTV. |
| First-purchase revenue (USD) | `sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / 100` | Paid-cohort attribution only; not a verdict against the $60K full-month target. |

A rate's percentage-point change is `(Week 2 rate - Week 1 rate) * 100`. Relative change is `(Week 2 rate / Week 1 rate - 1) * 100` when Week 1 is positive. The authored 45% → 28% equals −17 percentage points and approximately −37.8% relative; no other result is predetermined by this source contract.

Before diagnosing mobile aggregate movement, stratify mobile by channel × audience × creative. For stratum `s`, set fixed weight `w_s = Week 1 starts_s / Week 1 total starts`. Compare `sum(w_s * Week 1 completion_rate_s)` with `sum(w_s * Week 2 completion_rate_s)` and compare both with observed rates. Publish weights and counts. A positive-weight stratum without a defined Week 2 rate makes the full fixed-mix comparison unavailable; any explicitly restricted common-strata comparison must disclose excluded counts/weights and cannot silently stand in for the whole. A zero-weight stratum contributes zero and does not require a rate. Changing mix and within-stratum movement may coexist. Neither proves a cause; the cohorts are not randomized.

An incomplete snapshot or provisional primary row makes the two full periods unsettled/noncomparable. Do not treat unobserved outcomes as zero. A separately selected comparison with identical mature coverage must state the selected dates, exclusions and changed question.

## Unavailable evidence and source conflicts

Unavailable: full CAC, profit, retention, realized 12-month LTV, awareness, incrementality, true all-channel/month revenue, frequency, impression share, bounce rate, event/release logs, customer interviews and causal explanations. The source asset's separate 4.2% “quiz CVR” has no adequate shared denominator definition here; do not import it. No screenshot's loss estimate, segment multiple, budget instruction or organic-to-paid causal story is a derived fixture result. See the source map for course facts versus newly authored assumptions.


## Attached file: data/reconciled.csv

row_id,date,market,channel,campaign_id,device,audience_id,creative_id,spend_cents,impressions,clicks,landing_sessions,quiz_starts,quiz_completions,attributed_new_customers,attributed_first_purchase_revenue_cents,is_provisional
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d01-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3100,2520,140,120,100,58,4,32000,false
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d02-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3200,2160,120,100,80,40,3,24000,false
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d02-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-02,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4200,2280,120,100,80,33,2,16000,false
d02-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2700,2800,140,120,100,62,4,32000,false
d02-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2700,2800,140,120,100,66,5,40000,false
d02-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2700,2800,140,120,100,31,2,16000,false
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channel,creative_id,format,message,status
google-search,traceability,text-ad,Know what is in every serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
google-search,value,text-ad,Compare the value of a clearly dosed serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
linkedin,traceability,sponsored-feed,Know what is in every serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
linkedin,value,sponsored-feed,Compare the value of a clearly dosed serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
reddit-paid,traceability,promoted-post,Know what is in every serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
reddit-paid,value,promoted-post,Compare the value of a clearly dosed serving,illustrative-unvalidated-hypothesis

Resposta de acompanhamento

# Mobile Composition Follow-Up

## 1. Stratum-by-stratum table

All 12 mobile strata use the channel × audience × creative dimensions from the dictionary. Week 1 and Week 2 counts are summed across the seven days in each period.

| # | Channel | Audience | Creative | W1 Starts | W1 Comps | W1 Rate | W2 Starts | W2 Comps | W2 Rate | W1 Weight |
|---:|---|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| 1 | Google Search | Skeptical | Traceability | 700 | 378 | 54.0% | 350 | 154 | 44.0% | 0.0833 |
| 2 | Google Search | Skeptical | Value | 700 | 406 | 58.0% | 350 | 168 | 48.0% | 0.0833 |
| 3 | Google Search | Exploring | Traceability | 700 | 175 | 25.0% | 1,050 | 182 | 17.3% | 0.0833 |
| 4 | Google Search | Exploring | Value | 700 | 203 | 29.0% | 1,050 | 210 | 20.0% | 0.0833 |
| 5 | LinkedIn | Skeptical | Traceability | 700 | 406 | 58.0% | 350 | 168 | 48.0% | 0.0833 |
| 6 | LinkedIn | Skeptical | Value | 700 | 434 | 62.0% | 350 | 182 | 52.0% | 0.0833 |
| 7 | LinkedIn | Exploring | Traceability | 700 | 196 | 28.0% | 1,050 | 203 | 19.3% | 0.0833 |
| 8 | LinkedIn | Exploring | Value | 700 | 224 | 32.0% | 1,050 | 231 | 22.0% | 0.0833 |
| 9 | Reddit Paid | Skeptical | Traceability | 700 | 434 | 62.0% | 350 | 182 | 52.0% | 0.0833 |
| 10 | Reddit Paid | Skeptical | Value | 700 | 462 | 66.0% | 350 | 196 | 56.0% | 0.0833 |
| 11 | Reddit Paid | Exploring | Traceability | 700 | 217 | 31.0% | 1,050 | 224 | 21.3% | 0.0833 |
| 12 | Reddit Paid | Exploring | Value | 700 | 245 | 35.0% | 1,050 | 245 | 23.3% | 0.0833 |
| **Total** | | | | **8,400** | **3,780** | **45.0%** | **8,400** | **2,360** | **28.1%** | **1.0000** |

### Arithmetic checks

Week 1 totals:

```text
W1 starts  = 12 × 700 = 8,400
W1 comps   = 378 + 406 + 175 + 203 + 406 + 434 + 196 + 224 + 434 + 462 + 217 + 245
           = 3,780
W1 rate    = 3,780 / 8,400 = 0.45 = 45.0%
```

Week 2 starts are not uniform at 700 per stratum. The CSV pattern gives:

- Skeptical mobile strata: 50 starts per day × 7 days = **350**
- Exploring mobile traceability and value strata: 150 starts per day × 7 days = **1,050**

```text
W2 skeptical starts  = 6 strata × 350 = 2,100
W2 exploring starts  = 6 strata × 1,050 = 6,300
W2 starts            = 2,100 + 6,300 = 8,400
```

This matches the dictionary’s aggregate mobile start total for Week 2. The rates in the table are calculated from these counts, e.g.:

```text
Google / skeptical / traceability W2:
154 / 350 = 0.4400 = 44.0%

Google / exploring / traceability W2:
182 / 1,050 = 0.17333… = 17.3%
```

## 2. Week 1 weights

Week 1 weights are each stratum’s Week 1 starts divided by total Week 1 mobile starts.

Because every Week 1 stratum has 700 starts and total Week 1 starts are 8,400:

```text
weight for each stratum = 700 / 8,400 = 1 / 12 = 0.083333…
```

Sum of weights:

```text
12 × (1 / 12) = 1.0000
```

No zero-weight or missing-weight stratum is present.

## 3. Weighted Week 2 contribution

The fixed-mix Week 2 rate uses **Week 1 weights** multiplied by each stratum’s **Week 2 completion rate**.

| # | W1 Weight | W2 Rate | Weighted W2 Contribution |
|---:|---:|---:|---:|
| 1 | 0.083333 | 44.0% | 3.6667% |
| 2 | 0.083333 | 48.0% | 4.0000% |
| 3 | 0.083333 | 17.3333% | 1.4433% |
| 4 | 0.083333 | 20.0% | 1.6667% |
| 5 | 0.083333 | 48.0% | 4.0000% |
| 6 | 0.083333 | 52.0% | 4.3333% |
| 7 | 0.083333 | 19.3333% | 1.6111% |
| 8 | 0.083333 | 22.0% | 1.8333% |
| 9 | 0.083333 | 52.0% | 4.3333% |
| 10 | 0.083333 | 56.0% | 4.6667% |
| 11 | 0.083333 | 21.3333% | 1.7778% |
| 12 | 0.083333 | 23.3333% | 1.9444% |
| **Total** | **1.000000** | | **35.2767%** |

Using unrounded Week 2 rates:

```text
Google / skeptical / traceability:
154 / 350 = 0.44

Google / exploring / traceability:
182 / 1,050 = 0.173333…
```

The weighted total is approximately:

```text
35.3%
```

Therefore the comparison is:

| Measure | Week 2 mobile completion |
|---|---:|
| Observed Week 2 rate | **28.1%** |
| Fixed Week 1 mix applied to Week 2 | **35.3%** |

The two are not equal, so composition matters, but the fixed-mix rate is still far below Week 1’s **45.0%**.

## 4. What this comparison does and does not imply

### What it does

- It separates the observed Week 2 mobile rate into two parts:
  - the effect of changing stratum mix, and
  - the effect of within-stratum rate movement.
- It shows that if Week 2 had preserved the Week 1 stratum mix, the Week 2 mobile completion rate would have been about **35.3%**, not **28.1%**.
- It quantifies the composition effect as roughly:

```text
35.3% − 28.1% ≈ 7.2 percentage points
```

This means part of the observed Week 2 decline is attributable to mobile starts shifting toward lower-completing `exploring` strata and away from higher-completing `skeptical` strata.

### What it does not imply

- It **does not** imply that the remaining decline from Week 1’s 45.0% to the fixed-mix 35.3% is explained by product failure.
- It **does not** show that within-stratum movement has a single cause.
- It **does not** prove that the `exploring` audience performed worse because of the message.
- It **does not** establish causality for either composition change or within-stratum change.
- It **does not** mean the Week 2 aggregate decline is unimportant. Even with fixed Week 1 mix, Week 2 was about **9.7 percentage points below the Week 1 fixed-mix rate**:

```text
45.0% − 35.3% ≈ 9.7 pp
```

The within-stratum drop is still the larger component.

## 5. Arithmetic uncertainty

The table uses counts summed by hand from the supplied CSV structure. I did not execute code. The following should be rechecked in the final reviewed draft:

- exact duplicate row removal and alias normalization;
- exact Week 2 starts for each mobile stratum;
- decimal retention in weighted contributions;
- whether any zero-denominator stratum should be marked unavailable.

The broad conclusion is unlikely to change from small corrections: **both composition and within-stratum movement contributed to the mobile decline; within-stratum movement was the larger contributor.**

## 6. Next evidence needed

To move from composition arithmetic to a defensible explanation, the next evidence is:

1. **Timestamped event-level data** for mobile quiz starts and completions, matched to cohort date and source tag.
2. **Release/QA log** covering the mobile landing page and quiz between Week 1 and Week 2.
3. **Device-level landing-session detail** to verify whether mobile starts became less likely to complete at the same quiz stage.
4. **Audience bucket definitions** to confirm whether `skeptical` and `exploring` shares changed because of targeting/auction changes or because the reporting buckets themselves changed.

Only after those are available can the team test whether the remaining within-stratum mobile drop is a journey problem, a measurement break, or a real behavioral shift.

Prompt de acompanhamento

Focused follow-up: quantify the mobile composition question. Show all 12 channel/audience/creative strata with Week 1/2 starts, completions and rates, Week 1 weights, and the weighted Week 2 contribution. State observed Week 2 rate versus fixed Week 1 mix and what each does and does not imply. Recheck any arithmetic you cannot substantiate. Do not infer a product cause from this comparison. Keep this response focused on the calculation and the next evidence needed.

Prompt de produção

Production pass: use ONLY the approved facts and decisions attached below. Format the Founder / CEO Summary, Media Team Analysis and Content & Creative Brief. Do not introduce new claims, calculations, causes, promises, budgets or actions. Then format the approved retrospective Detect → Analyze → Route → Review example including observation window, snapshot, earliest justified decision time, responsible role, cadence, expiry/escalation and human client-facing approval state. This is a static illustration with no live messages or automation. Keep unknown outcomes explicit.

## Attached file: en/review.md

# What changed in review

Fictional GreenLeaf UK, paid-click cohorts September 1–14, 2026; snapshot September 22, 23:59:59 UTC.
This record was prepared with AI-assisted editorial review and independently checked calculations.
It is **not a completed human approval, client review or controlled human-versus-AI experiment**.
The owner’s publication/release decision remains pending. Original model responses are unchanged.

## The decision before the wording

The first draft recommends diagnosis before a creative or budget pivot. That direction is reasonable,
but several numbers and the explanation are wrong. A plausible recommendation does not make its
supporting evidence safe to release.

| Initial draft statement | Checked evidence | Review decision |
|---|---|---|
| Spend was $110,100 in each week | Week 1: $5,462; Week 2: $5,512 | Reject both draft totals and every derived CPA/ROAS based on them |
| New customers were 548 → 482 | Canonical paid-cohort counts: 467 → 357 | Replace; these are attributed first purchases, not incremental subscribers |
| First-purchase revenue was $43,840 → $38,560 | $37,360 → $28,560 | Replace; no causal revenue-loss estimate follows |
| Mobile Week 2 had 2,360 completions | 2,352 / 8,400 = 28% | Replace the count/rate; retain Week 1’s checked 3,780 / 8,400 = 45% |
| Mobile audience/creative shares were stable and composition was essentially absent | Skeptical share of mobile starts: 50% → 25%; exploring: 50% → 75% | Reject the mix explanation |
| Fixed Week 1 mix gives roughly 35.3%–35.5% | Exactly 35⅓% before display rounding | Use 35.33%; state that both mix and within-group changes matter |
| Founder should freeze spend reallocation | The CSV alone does not establish what all commercial/risk decisions should be | Narrow to “do not recommend a budget move from this evidence alone”; retain existing authorized risk processes |
| A diagnostic succeeds if completion returns toward 45% | Returning to a target is not a causal test design | Require verified event definitions, version/cohort evidence and an explicit comparison plan |

All channel, desktop, audience and creative tables in the raw response remain **unapproved**. The
final editorial drafts use the checked metric pack instead. The model invocation was text-only,
without a calculation-execution tool. This is evidence about this run, not every AI analysis product.

## What the focused follow-up did

The second response recognizes the audience-mix shift and gives the correct Week 2 starts per
stratum: skeptical 350, exploring 1,050. It still reports 2,360 total completions, misstates the
Reddit/exploring/value cell as 245 rather than 252, and miscalculates a weighted contribution.
Use the recorded follow-up to inspect iteration; do not silently substitute it for verified math.

## Approved facts for the production draft

| Measure | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| All-paid media spend | $5,462 | $5,512 |
| All-paid quiz starts | 15,040 | 15,120 |
| All-paid quiz completions | 6,770 | 5,460 |
| Attributed first-purchase customers | 467 | 357 |
| Attributed first-purchase revenue | $37,360 | $28,560 |
| Media CPA | $11.70 | $15.44 |
| Attributed first-order ROAS | 6.84 | 5.18 |
| Mobile quiz starts | 8,400 | 8,400 |
| Mobile quiz completions | 3,780 | 2,352 |
| Mobile completion | 45% | 28% |
| Desktop completion | 45.03% | 46.25% |

Mobile change: −17 percentage points; approximately −37.8% relative. Fixed Week 1 channel ×
audience × creative weights give a Week 2 mobile rate of 35.33%. Under this particular baseline-weight
decomposition, the within-group component is −9.67 points and the remaining composition component
is −7.33 points. Another decomposition order can allocate interaction differently; this is descriptive,
not causal attribution. All 12 comparable mobile strata decline.

## New fictional context and its effect

The context note was prewritten and hashed before the run. It reports a mobile presentation revision
starting September 8 at 09:00 UTC and an unlinked support concern about finding the next-step control.
The release audit, rollout share, ticket counts and links to paid cohorts are missing.

**Verdict: revise the explanation and narrow the next action; confirm the diagnostic-first direction.**
Ask the product owner and media lead to verify the mobile journey and event definitions, request
version-assignment/release evidence, and compare like-for-like groups where evidence permits.
The product owner’s reported availability for a check in the next working day is fictional context,
not evidence that a check happened. A product cause, creative failure or revenue loss remains unknown.

Carry the report of the revision into brief v2 as **reported context pending verification**, never
as a confirmed cause. No automatic pause, spend change or external alert is approved.

## Instructions to the production pass

Preserve the approved table, uncertainty and decision above across three drafts:

- Founder/CEO: trajectory and the diagnostic decision, with at most three actions and role owners.
- Media: period/channel/device detail, the fixed-mix comparison and the investigation work order.
- Content/creative: keep message hypotheses distinct from proof; inspect post-click context before
  proposing a message test. Do not present a causal creative winner or recommend media-budget changes.

For the retrospective alert: trigger on settled paid-mobile completion below the stated 45% target.
With end-of-day click cohorts and a seven-day observation rule, the full Week 2 comparison is first
justified September 21 at 23:59:59 UTC; the supplied snapshot is September 22 at 23:59:59 UTC.
Detect → Analyze → Route → Review is a static demonstration. Product owner/media lead own the
diagnostic; a measurement-competent reviewer with release authority owns client-facing approval.
No human approval or external delivery has occurred. Recheck the rule/context next cycle, and
escalate missing definitions or evidence to the marketing owner rather than issuing a firm claim.

## Provenance

Checked against the supplied reconciled CSV, independently reviewed deterministic calculations and
`data/analysis.json`. The raw initial and follow-up responses remain downloadable evidence. Numeric
claims in final editorial drafts must map to the claim ledger. “Approved” here means approved for
this AI-assisted editorial production pass; it does not stand in for the owner’s human release gate.


## Attached file: en/brief-v2.md

# GreenLeaf reporting brief v2 — carry the learning forward

**Status:** AI-assisted editorial draft; human publication/release approval pending. Fictional case,
not client-operating evidence. This is an additive update to [complete brief v1](brief-v1.md), not a
replacement with a shorter prompt. Read both together for the next cycle.

The business goals, KPI definitions, stakeholder responsibilities, attribution rules, target periods
and cadence in v1 remain unchanged. The new knowledge is separated by evidence class below.

## Checked data findings

- Paid-mobile completion is 3,780/8,400 = 45% in Week 1 and 2,352/8,400 = 28% in Week 2.
- The mobile skeptical/exploring starts mix changes from 50%/50% to 25%/75%.
- Using fixed Week 1 channel/audience/creative weights gives 35.33% for Week 2. Both composition and
  within-group movement contribute descriptively; all 12 mobile strata decline. No cause is proved.
- The first text-only AI response and its focused follow-up contain arithmetic errors. Reuse the
  checked metric pack and claim references, not unverified numbers from those responses.

## Reported fictional context — verification outstanding

The product owner reports a mobile quiz presentation revision beginning September 8 at 09:00 UTC.
The support lead reports difficulty finding the next control on a phone, without dates, counts or
linkage to paid cohorts. No deployment audit, rollout share or version-assignment evidence is supplied.
These reports prioritize an investigation; they are not verified release logs or a causal diagnosis.

## Next-cycle work order

| Owner role | Required evidence/action | Stop condition |
|---|---|---|
| Product owner | Reproduce the mobile flow and retrieve release/version/QA evidence | Missing assignment/logs prevents a version-specific causal claim |
| Media lead | Reconcile event meaning, cohort tagging and comparable device/audience/creative cuts | Inconsistent definitions or immature windows prevent a settled comparison |
| Content lead | Inspect message/post-click expectations after measurement/journey checks | No confirmed message problem means no claim of a winning or failed hook |
| Reviewer with current measurement knowledge and release authority | Check the decision and all stakeholder drafts before client-facing release | Approval absent means no external delivery |

## Hypotheses that must remain hypotheses

Presentation friction, tracking change, targeting/mix changes and other influences may contribute.
The support report does not establish prevalence or abandonment. No quiz-driven revenue loss,
incremental lift, profit, realized LTV, full CAC or monthly-business-target verdict has been established.

Revisit the context, rule and evidence requests at the next reporting cycle; remove stale assumptions
or keep them explicitly unresolved. Neither this update nor its reuse proves improved future output.


## Attached file: data/analysis.json

{
  "window": {
    "week1Start": "2026-09-01",
    "week1End": "2026-09-07",
    "week2Start": "2026-09-08",
    "week2End": "2026-09-14",
    "observationDays": 7,
    "snapshot": "2026-09-22T23:59:59Z"
  },
  "comparisonStatus": "settled",
  "periods": {
    "week1": {
      "spend_cents": 546200,
      "impressions": 412560,
      "clicks": 21720,
      "landing_sessions": 18380,
      "quiz_starts": 15040,
      "quiz_completions": 6770,
      "attributed_new_customers": 467,
      "attributed_first_purchase_revenue_cents": 3736000,
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      "settled": true,
      "quizCompletionRate": 0.45013297872340424,
      "mediaCpaCents": 1169.593147751606,
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    },
    "week2": {
      "spend_cents": 551200,
      "impressions": 414960,
      "clicks": 21840,
      "landing_sessions": 18480,
      "quiz_starts": 15120,
      "quiz_completions": 5460,
      "attributed_new_customers": 357,
      "attributed_first_purchase_revenue_cents": 2856000,
      "rows": 168,
      "settled": true,
      "quizCompletionRate": 0.3611111111111111,
      "mediaCpaCents": 1543.9775910364147,
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    }
  },
  "byChannel": {
    "google-search": {
      "week1": {
        "spend_cents": 173600,
        "impressions": 131040,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 2142,
        "attributed_new_customers": 154,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1232000,
        "rows": 56,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.425,
        "mediaCpaCents": 1127.2727272727273,
        "attributedFirstOrderRoas": 7.096774193548387,
        "ctr": 0.05555555555555555,
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      },
      "week2": {
        "spend_cents": 174400,
        "impressions": 131040,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 1722,
        "attributed_new_customers": 105,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 840000,
        "rows": 56,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.3416666666666667,
        "mediaCpaCents": 1660.952380952381,
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        "ctr": 0.05555555555555555,
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        "cpmCents": 1330.8913308913309
      }
    },
    "linkedin": {
      "week1": {
        "spend_cents": 229600,
        "impressions": 138320,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 2268,
        "attributed_new_customers": 154,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1232000,
        "rows": 56,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.45,
        "mediaCpaCents": 1490.909090909091,
        "attributedFirstOrderRoas": 5.365853658536586,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 31.53846153846154,
        "cpmCents": 1659.919028340081
      },
      "week2": {
        "spend_cents": 230400,
        "impressions": 138320,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 1820,
        "attributed_new_customers": 119,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 952000,
        "rows": 56,
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        "week2Rate": 0.21333333333333335,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "reddit-paid/exploring/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 245,
        "week2Completions": 252,
        "week1Rate": 0.35,
        "week2Rate": 0.24,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "reddit-paid/skeptical/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 434,
        "week2Completions": 182,
        "week1Rate": 0.62,
        "week2Rate": 0.52,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "reddit-paid/skeptical/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 462,
        "week2Completions": 196,
        "week1Rate": 0.66,
        "week2Rate": 0.56,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      }
    ]
  },
  "unavailable": [
    "true-cac",
    "incrementality",
    "awareness",
    "realized-ltv",
    "profitability"
  ]
}

Resposta original de produção

# GreenLeaf Wellness UK — Production Reporting Draft

**Fictional teaching example.** Paid-click cohorts 2026-09-01 through 2026-09-14; snapshot 2026-09-22T23:59:59Z.  
**Basis:** approved facts in `review.md`, `brief-v2.md`, and `analysis.json`.  
**Release state:** AI-assisted editorial production pass only. No human approval, client review, or external delivery has occurred.

---

# 1. Founder / CEO Summary

## WHAT happened

Mobile quiz completion fell from **45% in Week 1** to **28% in Week 2**:

| Mobile metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Quiz starts | 8,400 | 8,400 |
| Quiz completions | 3,780 | 2,352 |
| Completion rate | 45% | 28% |

That is −17 percentage points, approximately −37.8% relative.

The decline is not a mirage of device totals. It sits alongside a mobile audience-mix change: skeptical share of mobile starts fell from 50% to 25%, while exploring share rose from 50% to 75%. When Week 2 is reweighted using Week 1 channel × audience × creative weights, the mobile completion rate is **35.33%** rather than 28%. Both composition and within-group movement therefore contribute descriptively. All 12 mobile strata declined.

At the all-paid period level:

| Measure | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| All-paid media spend | $5,462 | $5,512 |
| All-paid quiz starts | 15,040 | 15,120 |
| All-paid quiz completions | 6,770 | 5,460 |
| Attributed first-purchase customers | 467 | 357 |
| Attributed first-purchase revenue | $37,360 | $28,560 |
| Media CPA | $11.70 | $15.44 |
| Attributed first-order ROAS | 6.84 | 5.18 |

Media CPA increased and attributed first-order ROAS declined between the two mature paid-cohort periods.

## WHY it matters

The quiz is the main early signal for UK consideration. A 17-point mobile completion decline means the launch is losing progress at the point where interested buyers should become qualified first-purchase candidates. The decline is broad across mobile strata, so the immediate priority is to establish whether the mobile post-click journey or measurement definition changed.

The financial picture is directionally weaker, but it remains **paid-cohort attributed first-purchase revenue only**. No profit, full CAC, incrementality, or all-channel monthly revenue conclusion is available.

## WHAT’S NEXT — at most three actions

1. **Do not recommend a budget move from this evidence alone.**  
   Owner: founder / marketing owner. Existing authorized risk and commercial processes remain the approval route.

2. **Verify the mobile journey and event definitions.**  
   Owner: product owner + media lead. Apply the diagnostic work order in Section 2.5. No version-specific causal claim is approved before release/version/QA evidence is supplied.

3. **Hold the diagnostic decision until role owners complete their checks.**  
   Owner: founder / marketing owner, with a measurement-competent reviewer holding client-facing release authority. No external or client-facing delivery has occurred.

**Unavailable and not to be inferred:** true CAC, incrementality, awareness, realized LTV, profitability, full-month revenue, and any causal revenue-loss estimate.

---

# 2. Media Team Analysis

## 2.1 Comparison status

| Item | Status |
|---|---|
| Week 1 dates | 2026-09-01 through 2026-09-07 |
| Week 2 dates | 2026-09-08 through 2026-09-14 |
| Observation window | 7 days post-click for each cohort |
| Snapshot | 2026-09-22T23:59:59Z |
| Comparison status | Settled |

## 2.2 Period totals

### All paid

| Measure | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Spend | $5,462 | $5,512 |
| Impressions | 412,560 | 414,960 |
| Clicks | 21,720 | 21,840 |
| Landing sessions | 18,380 | 18,480 |
| Quiz starts | 15,040 | 15,120 |
| Quiz completions | 6,770 | 5,460 |
| Completion rate | 45.01% | 36.11% |
| Attributed first-purchase customers | 467 | 357 |
| Attributed first-purchase revenue | $37,360 | $28,560 |
| Media CPA | $11.70 | $15.44 |
| Attributed first-order ROAS | 6.84 | 5.18 |

### Device

| Device | Week | Starts | Completions | Completion rate |
|---|---|---:|---:|---:|
| Mobile | W1 | 8,400 | 3,780 | 45.00% |
| Mobile | W2 | 8,400 | 2,352 | 28.00% |
| Desktop | W1 | 6,640 | 2,990 | 45.03% |
| Desktop | W2 | 6,720 | 3,108 | 46.25% |

Mobile starts stayed flat at 8,400. Mobile completion fell; desktop completion moved slightly upward.

## 2.3 Mobile audience-mix change

| Audience | Mobile starts W1 | Mobile starts W2 | Share W1 | Share W2 |
|---|---:|---:|---:|---:|
| Skeptical | 4,200 | 2,100 | 50% | 25% |
| Exploring | 4,200 | 6,300 | 50% | 75% |

This is a material composition change. The correct Week 2 mobile strata are:

- skeptical strata: 350 mobile starts each;  
- exploring strata: 1,050 mobile starts each.

## 2.4 Fixed Week 1 mix calculation

Using Week 1 channel × audience × creative quiz-start shares as fixed weights:

| Calculation | Result |
|---|---:|
| Week 1 observed mobile completion | 45.00% |
| Week 2 observed mobile completion | 28.00% |
| Week 2 fixed-mix mobile completion | **35.33%** |

Under this particular baseline-weight decomposition:

| Component | Contribution |
|---|---:|
| Within-group change | −9.67 points |
| Remaining composition component | −7.33 points |

These are descriptive decomposition components, not causal attribution. A different decomposition order may allocate interaction differently.

Because all 12 comparable mobile strata declined, the fixed-mix result cannot be interpreted as a simple composition-only story. The mobile decline has both within-group and composition elements.

## 2.5 Investigation work order

| Owner role | Required evidence/action | Stop condition |
|---|---|---|
| Product owner | Reproduce the mobile flow and retrieve release/version/QA evidence | Missing assignment/logs prevents a version-specific causal claim |
| Media lead | Reconcile event meaning, cohort tagging, and comparable device/audience/creative cuts | Inconsistent definitions or immature windows prevent a settled comparison |
| Reviewer with current measurement knowledge and release authority | Check the decision and all stakeholder drafts before client-facing release | Approval absent means no external delivery |

**Reported fictional context pending verification, not confirmed cause:**

- Product owner reports a mobile quiz presentation revision beginning September 8 at 09:00 UTC.
- Support lead reports an unlinked concern about finding the next-step control.

No deployment audit, rollout share, ticket counts, or linkage to paid cohorts has been supplied. These reports prioritize an investigation; they are not evidence of causality.

---

# 3. Content & Creative Brief

## Message/post-click hypotheses

The broad mobile decline could reflect:

1. **Presentation friction.** The mobile quiz presentation may have changed after Week 1.  
2. **Measurement/tracking change.** Event definitions or source tagging may differ between Week 1 and Week 2.  
3. **Targeting/mix changes.** The mobile audience mix shifted from 50% skeptical to 75% exploring.

These remain hypotheses.

No creative or message winner is claimed. The decline appears across both `traceability` and `value` mobile strata, and across all comparable mobile strata.

## Focused next step

Inspect the post-click context before proposing a message test.

| Component | Detail |
|---|---|
| Owner | Content lead, product owner |
| First step | Review post-click journey evidence after the media/product diagnostic begins |
| Required before message testing | Verified mobile event definitions, version-assignment evidence, and comparable cohort context |
| Stop condition | If measurement or journey remains unverified, do not claim a failed or winning hook |
| Intent | Keep message hypotheses distinct from proof |

---

# 4. Retrospective Alert Example

## Trigger

Settled paid-mobile quiz completion below the stated 45% target.

## Window

- Observation window: 7 days after each end-of-day paid-click cohort.
- Week 2 comparison dates: 2026-09-08 through 2026-09-14.
- Snapshot: **2026-09-22T23:59:59Z**.

## Earliest justified detection time

With end-of-day click cohorts and a seven-day observation rule, the full Week 2 paid-mobile comparison is first justified at:

```text
2026-09-21T23:59:59Z
```

The supplied snapshot is:

```text
2026-09-22T23:59:59Z
```

## Detect → Analyze → Route → Review

| Stage | Action | Responsible role |
|---|---|---|
| Detect | Settled paid-mobile completion is below 45% | Measurement/performance lead |
| Analyze | Compare both periods, device/audience/creative cuts, fixed-mix check | Media lead |
| Route | Assign mobile journey and event-definition verification | Product owner + media lead |
| Review | Check evidence and approve any client-facing statement | Measurement-competent reviewer with release authority |

## Cadence

This is a static illustration for the next reporting cycle. No live messages, automated spend changes, or external alerts are active.

## Expiry / escalation

- Recheck the rule, context, and evidence requests at the next reporting cycle.
- Escalate missing definitions or evidence to the marketing owner rather than issuing a firm claim.

## Human client-facing approval state

```text
No human approval has occurred.
No client-facing release has occurred.
```

---

# 5. Limitations

## Unavailable outcomes

The following are explicitly unavailable:

- True CAC
- Incrementality
- Awareness
- Realized LTV
- Profitability
- Full-month all-channel revenue
- Causal revenue-loss estimate

## Static demonstration

This retrospective alert is a static teaching demonstration. It does not imply running automation, real-time detection, or externally visible alerting.

## Fictional case

This is a constructed example. It is not real client-operating evidence and does not represent real customers, accounts, approvals, or campaign results.

---

# 6. Use of approved facts only

This production draft uses only the approved tables, calculations, and decisions from `review.md`, `brief-v2.md`, and `analysis.json`. The metrics above are consistent across all three deliverables:

- Mobile completion: **45% → 28%**  
- Fixed-mix Week 2 mobile: **35.33%**  
- All-paid spend: **$5,462 → $5,512**  
- All-paid completions: **6,770 → 5,460**  
- Attributed first-purchase customers: **467 → 357**  
- Attributed first-purchase revenue: **$37,360 → $28,560**  
- Media CPA: **$11.70 → $15.44**  
- Attributed first-order ROAS: **6.84 → 5.18**  
- Desktop completion: **45.03% → 46.25%**

Proveniência e limites da execução

{
  "version": 1,
  "status": "editorial-review-human-release-pending",
  "fictionalCampaign": true,
  "actualModelInvocations": true,
  "provider": "deepseek",
  "requestedModel": "deepseek-v4-pro",
  "returnedModel": "deepseek-v4-pro",
  "sourceCommit": "40fbb5bbf84f77e38205bfc9c88a34ab3100a289",
  "initialAttachedFiles": [
    "en/brief-v1.md",
    "en/dictionary.md",
    "data/reconciled.csv",
    "data/campaigns.csv",
    "data/creatives.csv"
  ],
  "precommittedContext": {
    "path": "context-note.md",
    "sha256": "ae57dd174c3b596afd097ff89a3d665ab27b809767713a98ef9d6e03e9646dec",
    "includedInInitialPrompt": false,
    "explanation": "The legacy inputHashes field also records the precommitted context hash. The actual request messages exclude its contents; it is provenance, not an initial attachment."
  },
  "evidence": {
    "prompt.md": "b7526a2e10958f90e1527b57852e4a946369dc571be041584a3de8578ed2dc2b",
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    "production-review-input.md": "f7c7472ec2c70eaa5a7c28356f464a80be6adb07c1ba51a6b97ebd1ef0796a81"
  },
  "limits": [
    "One text-only initial invocation, one focused follow-up and one formatting pass; no code-execution tool.",
    "The authored mobile decline is not an AI-discovered real campaign anomaly.",
    "Calculations and editorial review were AI-assisted; no completed human or client approval is claimed.",
    "No time saving, profitability, causal lift or operating-model outcome was measured."
  ],
  "editorialFinalization": "Separate checked editorial reports, not verbatim production-response copies; human release remains pending.",
  "productionInputSnapshot": "production-review-input.md preserves the exact review supplied to formatting; en/review.md later gained the production-pass review."
}

Nota de contexto fictícia pré-gravada

# Supplemental context — prewritten fictional product/support follow-up

**Authored:** 2026-10-29, before the initial AI run. **Use:** introduce only after the initial v1 response, during human review. Record this file's SHA-256 before the run. This is authored teaching context, not a real interview, ticket export, deployment log or finding from a live client. Nothing here describes or predicts the model's response.

## What v1 knew

The brief contained the supplied course business, research hypotheses, measurement definitions and activation handoff. It explicitly marked product release history, mobile QA and support feedback as unknown and assigned follow-up to their owners. No product defect, founder sensitivity or known release was withheld from those supplied v1 inputs. The fictional reporting team had not yet received this follow-up. The real author writes it in advance so later context cannot be tailored to manufacture an AI failure.

## Newly supplied in the fictional review sequence

At the product/support follow-up after the v1 draft, the product owner reports that a mobile-only quiz presentation revision began rolling out on **September 8, 2026, at 09:00 UTC**. It added an expandable ingredient-information panel and changed the label beside the next-step control. The desktop presentation was unchanged. The owner has not supplied the deployment audit, rollout share, version-assignment log or device/browser QA results. This is a reported release description within the fiction, not independently verified instrumentation evidence.

The support lead reports that recent messages included difficulty finding the next-step control on a phone. The supplied note contains no ticket-level dates, counts, customer identifiers or linkage to paid cohorts, quiz events, creative or release version. It does not establish complaint prevalence, whether users abandoned, whether the comments began before the revision or whether any loss was incremental.

The product owner can assign a mobile reproduction and event-verification check in the next working day, with the media lead supplying cohort/funnel definitions. A proposed check should compare affected and unaffected presentation versions where assignment can be reconstructed, verify that starts/completions mean the same thing across versions, and inspect device/browser combinations. If assignment or event evidence is missing, record that limit instead of claiming a controlled test.

## What this can change — and what remains unresolved

This context can make product/measurement verification a more specific or timely next step than an immediate message rewrite or channel move. It can also confirm a sensible existing diagnostic recommendation. The reviewer must decide from the actual draft and checked data; no changed recommendation or reduced confidence is required.

Timing, device scope and a reported usability concern make the revision an **investigable hypothesis**. They do not establish that it caused the aggregate change. Audience/channel/creative mix, within-group movement, event-definition changes, other releases and unrelated influences still require scrutiny. The fixed-mix comparison remains necessary and cannot be replaced by this story. No revenue-loss estimate, causal attribution, automatic pause or exact budget reallocation follows from this note.

Carry into brief v2 as **reported fictional context pending verification**, naming product owner and media lead, requested logs/checks and the unresolved causal question. Record independently verified counts as data findings, reported context as reported context and review actions as decisions. Keep the actual initial response unedited. This is an example of learning after a brief, not a controlled comparison of human and AI judgment.

Use o pacote de evidências

Arquivos públicos do exemplo. O material pago do curso fica separado.

Briefing de relatório v1 ↓MD · 14,8 kB · v1
Dicionário de dados ↓MD · 12 kB · v1
Registro de revisão editorial ↓MD · 8,9 kB · v1
Briefing de relatório atualizado v2 ↓MD · 3,6 kB · v1
O que mudou no briefing ↓MD · 2 kB · v1
Registro de produção e encaminhamento ↓MD · 2,8 kB · v1
CSV sintético original ↓CSV · 51,1 kB · v1
CSV reconciliado ↓CSV · 51 kB · v1
Cálculos verificados ↓JSON · 16,8 kB · v1
Log de problemas de dados ↓JSON · 0,4 kB · v1
Tabela de consulta de campanhas ↓CSV · 0,3 kB · v1
Tabela de consulta de criativos ↓CSV · 0,7 kB · v1
Mapa de fontes: fatos do curso e reconstrução ↓JSON · 10,8 kB · v1
Prompt inicial submetido ↓MD · 76,8 kB · v1