Quyết định ra mắt được hình thành thế nào

GreenLeaf ra mắt tại Anh: theo dõi hành trình, kiểm tra bằng chứng, mở báo cáo.

Công ty giả định · dữ liệu giả lập

Khám phá đợt ra mắt

GreenLeaf / UKChỉ lưu lượng từ quảng cáo trả phí trên di động

Lượt nhấp quảng cáo11.760

Trang đích10.080

Lượt bắt đầu trắc nghiệm8.400

Đã hoàn thành3.780

Lần mua đầu tiên259

1–14 tháng 9 năm 2026 · nhóm theo dõi trong bảy ngày · dữ liệu hồi cứu chốt ngày 22 tháng 9

Đọc từ góc nhìn của bạn

Chọn góc nhìn; dữ kiện không đổi.

Mọi góc nhìnLãnh đạo agencyLãnh đạo nội bộNhóm triển khai

Trong ví dụ này

Tìm hiểu GreenLeaf

Thương hiệu thực phẩm bổ sung giả định của Mỹ mở rộng sang thị trường Anh.

Giả thuyết ra mắt

Minh bạch thành phần có giúp người mua tại Anh chọn GreenLeaf không?

Mục tiêu hoàn thành bài trắc nghiệm: 45%
Mục tiêu doanh thu hằng tháng tại Anh: 60.000 US$
Mục tiêu nhận biết thương hiệu không gợi nhắc: 15%

Đọc bối cảnh kinh doanh

Nguồn biên tập tiếng Anh — đang chờ xuất bản và người chủ sở hữu/con người phê duyệt. GreenLeaf là hư cấu. Dữ liệu chiến dịch và cập nhật ngữ cảnh sau đó của công ty được tạo ra để giảng dạy; các phản hồi AI được ghi lại là thật. Các kiểm tra dưới đây là phép tính độc lập và đánh giá biên tập có AI hỗ trợ, không phải một đánh giá hoàn chỉnh của con người hay sự phê duyệt của khách hàng. Ví dụ này không đo lường độ chính xác của AI, sự vượt trội của con người, thời gian tiết kiệm hay ROI của chiến dịch.

GreenLeaf Wellness bán thực phẩm bổ sung theo hình thức đăng ký: rau xanh hằng ngày, hỗn hợp protein và các tổ hợp adaptogen. Công ty đang mở rộng từ Mỹ sang Anh với một định vị cụ thể: khách hàng có thể kiểm tra nguồn gốc nguyên liệu và liều lượng thay vì tin vào một công thức độc quyền không được giải thích.

Câu hỏi khi ra mắt thì dễ đặt nhưng khó trả lời hơn: liệu người mua tại Anh có đủ quan tâm để chọn sản phẩm này không? Để đưa ra khuyến nghị hữu ích, nhóm phải kết nối giả thuyết khách hàng, các lựa chọn chiến dịch và kế hoạch đo lường với kết quả. Lộ trình này đi theo những bàn giao đó để tạo thành một ví dụ báo cáo hoàn chỉnh.

Đây là quyết định trọng tâm. Tỷ lệ hoàn thành quiz trên thiết bị di động trả phí giảm từ 3,780 trên 8,400 lượt bắt đầu (45%) xuống 2,352 trên 8,400 (28%). Một bản nháp AI khuyến nghị rà soát chẩn đoán, nhưng đồng thời đưa ra các tổng tài chính sai và bỏ qua một thay đổi đáng kể trong cơ cấu đối tượng. Các phép tính đã kiểm tra ủng hộ việc điều tra cả thành phần nhóm thuần tập lẫn hành trình trên di động. Một ghi chú sản phẩm/hỗ trợ hư cấu sau đó khiến cuộc điều tra trở nên cụ thể hơn, trong khi vẫn để ngỏ nguyên nhân.

Các giai đoạn là tháng 9 1–7 và tháng 9 8–14, 2026, sử dụng các nhóm thuần tập nhấp chuột trả phí theo UTC. Các sự kiện phễu và giao dịch mua có cùng cửa sổ quan sát bảy ngày. Ảnh chụp nhanh là ngày 22 tháng 9 lúc 23:59:59 UTC. Cả hai giai đoạn đều đã trưởng thành: đây là so sánh hồi cứu, không phải bằng chứng cho thấy một cảnh báo đã phát hiện vấn đề trong lúc ra mắt.

Bắt đầu với quyết định bạn sở hữu

Trách nhiệm của bạn	Điều bạn cần từ công việc này
Lãnh đạo agency	Lời khuyên bạn có thể bảo vệ được, dữ kiện nhất quán giữa các tài liệu và quyết định phát hành rõ ràng cho khách hàng.
Lãnh đạo marketing nội bộ	Bằng chứng để thay đổi ưu tiên ra mắt, và sự phân biệt giữa chẩn đoán và phê duyệt thương mại.
Lãnh đạo truyền thông hoặc hiệu suất	Các nhóm thuần tập so sánh được, định nghĩa sự kiện, phép tính đã kiểm tra và một cuộc điều tra cụ thể.
Công việc sáng tạo, sản phẩm hoặc triển khai	Một câu hỏi có thể kiểm chứng, bằng chứng còn thiếu trong dữ liệu hiện tại và một bước tiếp theo có trách nhiệm giải trình.

Bạn có thể xem xét mọi tài liệu. Các góc nhìn của người đọc này chia sẻ cùng một công ty và một bộ dữ liệu; chúng không tạo ra các dữ kiện khác nhau. Ba người nhận báo cáo của khóa học vẫn là nhà sáng lập, nhóm truyền thông và nhóm nội dung/sáng tạo.

Hiểu khách hàng trước khi diễn giải chiến dịch

Khóa học giới thiệu Oliver, một biohacker hoài nghi muốn kiểm tra bằng chứng đằng sau một loại thực phẩm bổ sung. Anh ta là một giả thuyết chân dung khách hàng tổng hợp, không phải một khách hàng đã được phỏng vấn.

Một bàn giao hữu ích cho nhóm ra mắt trông như thế này:

Giả thuyết làm việc	Câu hỏi cho nghiên cứu thực tế	Hệ quả với chiến dịch
Minh bạch nguyên liệu là điều quan trọng	Người mua đã xác minh điều gì trước lần mua thực phẩm bổ sung gần nhất?	Kiểm tra xem bằng chứng về nguồn gốc và liều lượng có xứng đáng được đặt nổi bật không.
Giá thấp hơn có thể làm dấy lên nghi ngờ về chất lượng	Điều gì khiến một ưu đãi có vẻ đáng tin hoặc đáng ngờ?	Giải thích giá trị bằng thông tin bổ trợ thay vì một tuyên bố chất lượng không có căn cứ.
Quiz có thể giúp người mua lựa chọn	Điều gì khiến người mua tin tưởng hoặc từ bỏ hành trình đó?	Xem xét trải nghiệm sau nhấp chuột cũng như quảng cáo.

Bản tái dựng sử dụng các nhóm đối tượng skeptical và exploring cùng các thông điệp traceability và value. Đây là các danh mục được xây dựng cho mục đích phân tích, không phải phân khúc tâm lý đã được xác thực hay phân bổ ngẫu nhiên. Thông điệp truy xuất nguồn gốc minh họa là “Know what is in every serving.” (Biết rõ thành phần trong mỗi khẩu phần) Bất kỳ triển khai thực tế nào cũng cần thông tin sản phẩm có căn cứ và rà soát tuyên bố phù hợp.

Bàn giao kích hoạt rất cụ thể: quảng cáo → trang đích → bắt đầu quiz → hoàn thành quiz → mua hàng lần đầu, với các mã định danh chiến dịch, thiết bị, đối tượng và sáng tạo nhất quán. Nhóm báo cáo cần quy ước đặt tên và định nghĩa sự kiện, cộng với lịch sử phát hành và kiểm thử. Thông điệp của một quảng cáo không thể giải thích một sự kiện hoàn thành bị lỗi; một chân dung khách hàng hợp lý không thể chứng minh một thông điệp hiệu quả.

Xác định thành công trước khi mở bản xuất dữ liệu

Mục tiêu kinh doanh	Mục tiêu hư cấu của khóa học	Điều các đầu vào này có thể xác lập
Giúp người mua tiến triển trong giai đoạn cân nhắc	45% hoàn thành quiz	Số hoàn thành ÷ số bắt đầu trong các nhóm thuần tập trả phí được cung cấp.
Tạo doanh thu khách hàng mới tại Anh	$60,000 mỗi tháng	Doanh thu mua lần đầu được quy gán từ hai tuần nhóm thuần tập nhấp chuột trả phí, không phải kết quả của cả tháng.
Xây dựng nhận diện	15% nhận biết tự nhiên	Không có sẵn; nhấp chuột và hiển thị không thể thay thế nghiên cứu nhận biết.
Thu hút khách hàng có giá trị lâu dài	$480 LTV ở 12 tháng	Không có sẵn; doanh thu đơn hàng đầu không thể xác lập khả năng giữ chân hay LTV.

CTR, CPC và CPM giúp điều tra hiệu suất. Chúng không thay thế các kết quả này. Khóa học cũng đưa ra ngưỡng giới hạn CAC hòa vốn $312, nhưng bản xuất chỉ chứa chi phí truyền thông và khách hàng mua lần đầu được quy gán. CPA truyền thông không phải CAC đầy đủ. Áp dụng ngưỡng đó đòi hỏi đối chiếu tương đương về chi phí, khách hàng và các giả định kinh tế.

Brief báo cáo v1

GreenLeaf ra mắt tại Anh — bản tóm tắt báo cáo v1

Phiên bản: 1.0 · Người soạn: 2026-10-29 · Trạng thái: Dữ liệu nguồn tiếng Anh cho một ví dụ giảng dạy hư cấu; không phải báo cáo đã xuất bản. Đóng băng bản tóm tắt này, từ điển và sơ đồ nguồn trước khi tạo dữ liệu mẫu. Đóng băng riêng các mã băm chính xác của dữ liệu đầu vào sau khi xác minh. Bản tóm tắt này không tuyên bố bất kỳ phản hồi AI hay kết quả phân tích nào.

Bối cảnh kinh doanh và các bàn giao cho báo cáo

GreenLeaf Wellness là doanh nghiệp thực phẩm bổ sung theo mô hình đăng ký hư cấu trong khóa học, đang mở rộng từ Mỹ sang Anh. Sản phẩm bao gồm bột rau xanh hằng ngày, hỗn hợp protein và các tổ hợp adaptogen. Điểm khác biệt đề xuất là khả năng truy xuất thành phần và liều lượng minh bạch. Câu hỏi thương mại là liệu đề xuất đó có giúp người mua tại Anh tiến từ cân nhắc đến lần mua đầu tiên hay không. Phân tích tái lập này xem xét các nhóm trả phí; nó không thể xác định thành công của toàn bộ đợt ra mắt.

Công việc thượng nguồn	Bàn giao cụ thể được cung cấp tại đây	Cách báo cáo sử dụng	Bằng chứng vẫn còn thiếu
Nghiên cứu và chiến lược	Oliver, người theo chủ nghĩa biohacker hoài nghi, là một giả thuyết chân dung tổng hợp. Phản biện: tôi có thể xác minh thành phần trong một khẩu phần không, và giá có phản ánh giá trị không? Câu hỏi phỏng vấn: bằng chứng nào đã thay đổi danh sách rút gọn thực phẩm bổ sung gần đây nhất của bạn?	So sánh giả thuyết khán giả `skeptical` và `exploring` và thông điệp `traceability` và `value` mà không coi các mã định danh là tâm lý đã được xác thực.	Phỏng vấn khách hàng thực, phản biện quan sát được và định nghĩa phân khúc đã xác thực.
Đo lường	Mục tiêu kinh doanh → KPI → đòn bẩy chẩn đoán. Tỷ lệ hoàn thành quiz = số lượt hoàn thành / số lượt bắt đầu; doanh thu khách hàng mới có mục tiêu hằng tháng. Các nhóm nhấp chuột trả phí UTC bảy ngày có quy tắc trưởng thành chung.	Giữ kết quả ở trên CTR/CPC/CPM và so sánh các mẫu số tương đương.	Đối chiếu doanh thu hằng tháng toàn kênh, nghiên cứu nhận thức, lịch sử giữ chân và thiết kế/kết quả đo lường mức tăng thêm.
Kích hoạt	Thông điệp minh họa: “Know what is in every serving.” (Biết rõ thành phần trong mỗi khẩu phần) Thông điệp thứ hai kiểm tra giá trị thông qua thông tin liều lượng rõ ràng. Hành trình: quảng cáo → trang đích → bắt đầu quiz → hoàn thành → lần mua đầu tiên. Các mã chiến dịch/thiết bị/khán giả/sáng tạo chuẩn có trong từ điển.	Kiểm tra thông điệp, khán giả, thiết bị và giai đoạn phễu; yêu cầu đối chiếu sự kiện và phiên bản trước khi chẩn đoán.	Chứng minh cho bất kỳ tuyên bố sản phẩm nào, nhật ký QA sự kiện, dữ liệu xuất từ nền tảng quảng cáo và sổ đăng ký phiên bản/kiểm thử có dấu thời gian. Những thông điệp minh họa này không phải quảng cáo đã được phê duyệt.
Ký ức tổ chức	Bản v1 này ghi lại toàn bộ ngữ cảnh kịch bản hiện được cung cấp. Không có đường cơ sở mùa vụ lịch sử, nhật ký ưu tiên khách hàng, phát hiện trước đó của agency hay sự cố sản phẩm đã biết nào được cung cấp.	Xử lý lịch sử thiếu như yếu tố chưa biết; hỏi chủ sở hữu thay vì bịa ra độ nhạy của nhà sáng lập hoặc lời giải thích theo mùa.	Theo dõi với chủ sở hữu sản phẩm/hỗ trợ và chủ sở hữu thương mại; ghi lại thông tin học được sau đó kèm nguồn gốc trong v2.

Sơ đồ nguồn tách biệt dữ kiện khóa học, lựa chọn tái lập mới và kết quả suy ra sau này. Nguồn: khả năng truy xuất khóa học. Ngữ nghĩa trường: từ điển.

1. KPI và mục tiêu

Quyết định kinh doanh	Mục tiêu kịch bản khóa học	Bằng chứng sẵn có từ lần tái lập này	Ranh giới báo cáo
Người mua có đang tiến qua giai đoạn cân nhắc không?	45% hoàn thành quiz	Số lượt hoàn thành quiz nhóm trả phí ÷ số lượt bắt đầu, bao gồm di động và máy tính để bàn riêng biệt	So sánh di động được tạo ra là 45% → 28%, giảm 17 điểm phần trăm (khoảng 37.8% tương đối). Xác minh số liệu sau khi tạo; đây là ràng buộc giảng dạy, không phải kết quả khách hàng quan sát được hay tỷ lệ toàn trang.
Đợt ra mắt tại Anh có tạo ra doanh thu khách hàng mới không?	USD $60,000 mỗi tháng	Doanh thu lần mua đầu được quy cho các nhóm nhấp chuột trả phí tháng 9 1–14	Hai tuần nhóm trả phí không đủ để xác lập kết quả toàn kênh trọn tháng. Đừng ngoại suy mục tiêu thành phán quyết thành công. Cần lấy dữ liệu trọn tháng, định nghĩa doanh thu chung và sổ cái khách hàng mới đã đối chiếu.
GreenLeaf có đang trở nên được biết đến không?	15% nhận biết tự phát	Không có sẵn	Lượt hiển thị, lượt nhấp và doanh thu trả phí không thể thay thế cho nghiên cứu nhận biết thương hiệu.
Khách hàng có giá trị theo thời gian không?	USD $480 LTV tại 12 tháng	Không có sẵn	Doanh thu đơn hàng đầu không thể xác lập LTV thực tế hay tỷ lệ giữ chân.

$312 CAC hòa vốn của khóa học là một mốc bảo vệ quy hoạch kịch bản. Dữ liệu xuất này cung cấp chi tiêu truyền thông và khách hàng lần mua đầu được quy cho, nên nó hỗ trợ CPA truyền thông, không phải CAC đầy đủ. Đối chiếu phạm vi chi phí thu hút, khách hàng mới duy nhất, kỳ hạn và các giả định kinh tế trước khi so với mốc bảo vệ đó. Không có tuyên bố vi phạm CAC hay lợi nhuận nào suy ra chỉ từ CPA truyền thông.

CTR, CPC, CPM, tỷ lệ nhấp-đến-bắt đầu, tỷ lệ hoàn thành-đến-mua, CPA truyền thông và ROAS đơn hàng đầu được quy cho là các đòn bẩy chẩn đoán. Tần suất, thị phần hiển thị và tỷ lệ thoát không có sẵn vì thiếu các trường nguồn cần thiết. Mức tăng thêm, doanh thu toàn trang, hoàn tiền ngoài bộ dữ liệu, kinh tế thu hút đầy đủ và kết quả dài hạn vẫn chưa biết.

2. Các bên liên quan, quyết định và thẩm quyền phát hành

Một prompt phải tạo ra cả ba bản nháp từ cùng một bản tóm tắt và bộ dữ liệu đã đối chiếu. Mỗi phát hiện trả lời ĐIỀU GÌ đã xảy ra → VÌ SAO nó quan trọng → BƯỚC TIẾP THEO LÀ GÌ, tách biệt dữ kiện đã kiểm tra, giả thuyết, yếu tố chưa biết và hành động đề xuất.

Người nhận	Quyết định báo cáo phải hỗ trợ	Sản phẩm bắt buộc	Thẩm quyền và ranh giới
Nhà sáng lập / CEO (hoặc lãnh đạo marketing nội bộ)	Ưu tiên ra mắt có nên thay đổi ngay không, hay nhóm nên thu thập bằng chứng cụ thể trước khi ra quyết định thương mại?	Tóm tắt một trang về tín hiệu kinh doanh, độ bất định trọng yếu và một quyết định tiếp theo được nêu rõ.	Nhà sáng lập/chủ sở hữu marketing phê duyệt các ưu tiên thương mại và ngân sách. Không tự động tái phân bổ, không ước tính doanh thu mất mát thiếu căn cứ hay phán quyết mục tiêu hằng tháng.
Nhóm truyền thông	Nhóm, định nghĩa sự kiện hay giai đoạn hành trình nào cần được điều tra trước, và bằng chứng nào sẽ thay đổi quyết định truyền thông tiếp theo?	Phân tích kênh/thiết bị/khán giả/sáng tạo, số liệu phễu, tỷ lệ có trọng số và kiểm tra cơ cấu cố định.	Trưởng nhóm truyền thông sở hữu việc đối chiếu nguồn và thứ tự công việc chẩn đoán; thay đổi chi tiêu cần phê duyệt thương mại.
Nhóm nội dung & sáng tạo	Bài kiểm thử tiếp theo nên tập trung vào thông điệp, trải nghiệm sau nhấp, hay bằng chứng cần thiết để chọn giữa hai yếu tố?	Bản tóm tắt kiểm thử/sáng tạo tập trung với giả thuyết, bằng chứng cần thiết, chủ sở hữu và thước đo thành công.	Trưởng nhóm sáng tạo đề xuất bài kiểm thử; chủ sở hữu sản phẩm phê duyệt thay đổi sản phẩm và chứng minh tuyên bố liên quan. Không có người thắng sáng tạo thiếu căn cứ hay tuyên bố nhân quả.

Lãnh đạo agency có thể kiểm tra chất lượng tư vấn và kỷ luật phát hành; lãnh đạo nội bộ có thể kiểm tra bằng chứng để thay đổi kế hoạch; trưởng nhóm hiệu suất có thể kiểm tra công việc chẩn đoán. Người đọc đánh giá năng lực chuyên môn có thể kiểm tra cùng bằng chứng đó. Các góc nhìn người đọc này không thay thế ba sản phẩm khóa học hay thay đổi các dữ kiện nền tảng.

Một người đánh giá thành thạo về định nghĩa đo lường và vận hành chiến dịch kiểm tra việc đối chiếu nguồn, phép tính, logic so sánh và quyết định đề xuất. Nhà sáng lập/chủ sở hữu marketing giữ thẩm quyền phát hành cho các khuyến nghị hướng tới lãnh đạo/khách hàng. Đây là các phân công vai trò hư cấu, không phải người thật, thông điệp hay phê duyệt thật.

3. Các lớp ngữ cảnh và điều chưa biết đã biết

Thời gian: Tuần 1 = tháng 9 1–7, 2026; Tuần 2 = tháng 9 8–14. date là một ngày nhóm nhấp chuột trả phí UTC. Sự kiện phễu và giao dịch mua được quy cho được theo dõi trong bảy ngày sau lượt nhấp đủ điều kiện. Ảnh chụp = 2026-09-22T23:59:59Z, khi cả hai kỳ đã trưởng thành. Đây là so sánh hồi cứu, không phải bằng chứng phát hiện trong Tuần 2. Không có hiệu ứng mùa vụ, lời giải thích ngày lễ hay đường cơ sở trước đó nào được cung cấp.

Kinh doanh: Mở rộng sang Anh, sản phẩm đăng ký và đề xuất minh bạch đến từ kịch bản khóa học hư cấu. Đơn vị tiền tệ báo cáo là USD để giữ nguyên đơn vị mục tiêu khóa học. Không có giá Anh thực, chuyển đổi tỷ giá, tuyên bố sức khỏe được phê duyệt, ngân sách ra mắt hay kinh tế khách hàng đầy đủ nào được xác lập tại đây.

Cạnh tranh: khóa học sử dụng AG1, Huel, Ritual, Seed và Thorne làm ngữ cảnh danh mục dễ nhận biết. Giá hiện tại, chiến dịch của đối thủ và thị phần chưa được nghiên cứu cho ví dụ này; không thể quy chuyển động nào cho họ. Đoạn hội thoại chân dung Oliver là tổng hợp, không phải bản ghi phỏng vấn từ khách hàng thật.

Lịch sử khách hàng/nhóm: trạng thái phát hành sản phẩm, phát hiện QA di động, phản hồi hỗ trợ, độ nhạy của nhà sáng lập, phân công kiểm thử khán giả và bài học báo cáo trước đó chưa được cung cấp tại v1. Việc vắng mặt trong các dữ liệu đầu vào này không có nghĩa là không có gì thay đổi. Thứ tự công việc chẩn đoán đầu tiên phải hỏi bộ phận sản phẩm/hỗ trợ để lấy ngữ cảnh có dấu thời gian và phép đo để đối chiếu sự kiện/phiên bản. Mọi câu trả lời là thông tin mới cho bản tóm tắt này và phải được gắn nhãn như vậy. Đừng giả định trước một vấn đề sản phẩm.

4. Điểm chuẩn, chiều và kiểm tra theo lẽ thường

So sánh nội bộ là hai kỳ bảy ngày bằng nhau, đã trưởng thành. Mục tiêu 45% của khóa học là điểm chuẩn trong phạm vi nhóm trả phí đã khai báo; không có điểm chuẩn ngành bên ngoài nào được cung cấp. Các chiều là kênh (google-search, linkedin, reddit-paid), thiết bị (mobile, desktop), khán giả (skeptical, exploring), sáng tạo (traceability, value) và giai đoạn phễu. Đây là các nhóm báo cáo loại trừ lẫn nhau được xây dựng, không phải hiệu suất nhắm mục tiêu đã xác minh hay phân loại chân dung thật.

Trước khi soạn phát hiện:

Đối chiếu 337 dòng thô với 336 dòng chuẩn hằng ngày: loại bỏ bản trùng lặp chính xác duy nhất, chỉ chuẩn hóa bí danh chiến dịch đã khai báo, giữ nguyên số liệu nguồn và xác thực mã định danh, số nguyên/cents và is_provisional.
Kiểm tra bất đẳng thức phễu, phạm vi trưởng thành và giả định quy cho. Đừng suy ra khách hàng duy nhất một cách độc lập từ CSV tổng hợp. Mẫu số bằng không cho tỷ lệ không khả dụng, không phải hiệu suất bằng không.
Cộng tử số và mẫu số trước khi chia. Không bao giờ lấy trung bình tỷ lệ theo dòng; tính tỷ lệ tiền tệ từ cents mà không làm tròn giá trị trung gian.
Kiểm tra biến động di động trong các tầng kênh × khán giả × sáng tạo. So sánh tỷ lệ tầng Tuần 2 dùng tỷ trọng bắt đầu quiz Tuần 1 làm trọng số cố định. Báo cáo tổng quan sát được, so sánh cơ cấu cố định, trọng số và mọi tầng không xác định. Chẩn đoán biến động cơ cấu so với biến động trong nhóm trước khi giải thích theo sản phẩm; cả hai dạng vẫn thiếu định danh nhân quả.
Đối chiếu tổng thiết bị và phân khúc với tổng thể. Giải thích doanh thu đơn hàng đầu với các giới hạn nhóm và quy cho của nó. Đừng sao chép các con số tài sản khóa học thiếu căn cứ như doanh thu rủi ro, bội số phân khúc hay thay đổi ngân sách chính xác.

Quy tắc cảnh báo hồi cứu: đối với một nhóm di động trả phí hằng tuần có thể so sánh đã trưởng thành với ít nhất một lượt bắt đầu quiz, gắn cờ tỷ lệ hoàn thành dưới 45%. Phát hiện → phân tích bằng kiểm tra nguồn/cơ cấu cố định → chuyển chẩn đoán đến trưởng nhóm truyền thông và chủ sở hữu sản phẩm → con người xem xét. Chủ sở hữu chịu trách nhiệm ghi lại cửa sổ nguồn, ảnh chụp, thời điểm khả dụng sớm nhất có thể bảo vệ, quyết định và trạng thái phê duyệt. Mẫu tĩnh không phải dịch vụ đang vận hành; không có thông điệp bên ngoài, thay đổi chi tiêu tự động hay tuyên bố ngăn chặn tổn thất nào được ủy quyền.

5. Nhịp độ và bản tóm tắt tiếp theo

Hằng tuần: tóm tắt chẩn đoán/tối ưu hóa, cắt nhóm đã kiểm tra, chủ sở hữu và yêu cầu bằng chứng tiếp theo. Hằng tháng: câu chuyện kinh doanh theo toàn kỳ mục tiêu, với đối chiếu toàn kênh và các kết quả không khả dụng được nêu rõ. Hằng quý: đặt lại giả định quy hoạch, điểm chuẩn và thiết kế đo lường thay vì ngoại suy ảnh chụp này.

Đối với chu kỳ giảng dạy này, giữ nguyên prompt đa khán giả thực tế và phản hồi chưa chỉnh sửa; ghi lại siêu dữ liệu mô hình/lần chạy và mã băm đầu vào chính xác. Bao gồm một câu hỏi phân tích tập trung, câu trả lời đã kiểm tra và theo dõi hữu ích. Con người xem xét có thể xác nhận, sửa đổi, hoãn hay bác bỏ khuyến nghị; lời khuyên không thay đổi là kết quả hợp lệ. Ngữ cảnh hư cấu mới học được phải được viết và ghi mã băm trước lần chạy đầu tiên, và không được thêm vào sau để tạo ra thất bại. Nó không phải dữ liệu đầu vào cho bản nháp đầu tiên.

Sau đó ghi lại lập luận xem xét, cập nhật bản tóm tắt v2 và một bản diff dễ đọc, và tạo ba báo cáo cuối từ các dữ kiện đã phê duyệt. Phân biệt thay đổi do ngữ cảnh kích hoạt với phán đoán độc lập của người đánh giá. Giữ nguyên giả thuyết như giả thuyết trong bộ nhớ. Chuỗi này thể hiện khả năng phán đoán báo cáo; nó không đo độ chính xác AI, tính ưu việt của con người, thời gian tiết kiệm hay ROI khách hàng. Việc phát hành công khai yêu cầu các cổng bản địa hóa và xem xét được quản trị riêng.

Tỷ lệ hoàn thành bài trắc nghiệm từ quảng cáo trả phí trên di động giảm từ 45% xuống 28%

Mỗi chấm = 1% lượt bắt đầu bài trắc nghiệm từ quảng cáo trả phí trên di động. Chấm tô kín biểu thị lượt hoàn thành.

Tuần 1Tuần 2

Chỉ lưu lượng từ quảng cáo trả phí trên di động

45%Đã hoàn thành

3.780 / 8.400 Lượt bắt đầu trắc nghiệm

Mục tiêu hoàn thành bài trắc nghiệm45%

Giữ nguyên cơ cấu đối tượng

Tỷ lệ Tuần 2 nếu giữ nguyên tỷ trọng lượt bắt đầu bài trắc nghiệm của Tuần 1 ở từng tổ hợp kênh × đối tượng × mẫu quảng cáo: 35,33%. So sánh mô tả này không xác định nguyên nhân.

Đã ghi nhận mức giảm. Nguyên nhân vẫn chưa được xác định.

Kiểm tra kết quả của AI

Đã đối chiếu CSV. Chưa xác định nguyên nhân.

Bản nháp AI được ghi lại · bản gốc tiếng Anh · có lỗi đáng kể

Đọc toàn bộ phản hồi gốc

Lần gọi DeepSeek V4 Pro chỉ dùng văn bản, ngày 29/10/2026. Không có công cụ thực thi mã.

# 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.

---

# 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.

Bằng chứng	Bản nháp AI gốc	Đã kiểm tra với CSV
Chi tiêu truyền thông hằng tuần	$110,100 mỗi tuần	Tuần 1: $5,462 · Tuần 2: $5,512
Số hoàn thành trên di động và cơ cấu đối tượng	45% → 28%; bác bỏ cơ cấu đối tượng như một lời giải thích	3,780 / 8,400 → 2,352 / 8,400. Tuần 2 ở hỗn hợp Tuần 1: 35.33%.

Ghi chú giả định từ bộ phận sản phẩm/hỗ trợ nêu một thay đổi ở bài trắc nghiệm trên di động. Việc triển khai và tác động chưa được xác minh.

Xem các báo cáo

Cùng dữ kiện. Ba quyết định.

Bản nháp biên tập đã kiểm tra · chờ con người duyệt phát hành

Báo cáo nhà sáng lậpXác định ưu tiên cho đợt ra mắt.

GreenLeaf UK — Tóm tắt cho Người sáng lập / CEO

Bản thảo biên tập đã đánh giá; đang chờ phát hành từ con người. Nhóm thuần tập nhấp chuột trả phí giả định tháng 9 1–14, 2026, quan sát đến ngày 22 tháng 9. USD. Đây cũng là góc nhìn lãnh đạo cho một CMO nội bộ.

Điều gì đã xảy ra

Tỷ lệ hoàn thành quiz trên mobile trả phí giảm từ 45% xuống 28%, mức giảm 17 điểm phần trăm. Các số lượng đã kiểm tra là 3,780/8,400 → 2,352/8,400. Tỷ lệ hoàn thành desktop là 45.03% → 46.25%.

Trên toàn bộ các nhóm thuần tập trả phí được cung cấp, khách hàng mua lần đầu được quy kết là 467 → 357 và doanh thu mua lần đầu được quy kết là $37,360 → $28,560. Đây là các kết quả quy kết được xây dựng, không phải bằng chứng về người đăng ký gia tăng hay doanh thu bị mất do quiz.

Vì sao điều này quan trọng

Quiz là một bước cân nhắc trong đợt ra mắt tại UK. Cả sự dịch chuyển về các nhóm đối tượng có tỷ lệ hoàn thành thấp hơn lẫn sự suy giảm bên trong các nhóm mobile so sánh được đều đóng góp vào biến động tổng. Giữ nguyên cơ cấu của Tuần 1 cho ra 35.33% cho Tuần 2, vì vậy chỉ riêng cơ cấu không giải thích được mức suy giảm.

Chủ sản phẩm báo cáo một bản sửa đổi cách trình bày trên mobile và bộ phận hỗ trợ báo cáo một lo ngại về khả năng sử dụng. Cả hai đều không được liên kết với các nhóm thuần tập đo lường bằng bằng chứng được cung cấp. Nguyên nhân sản phẩm vẫn chưa được chứng minh.

Điều gì xảy ra tiếp theo

Chủ sản phẩm + trưởng bộ phận media: xác minh hành trình mobile, định nghĩa sự kiện và bằng chứng phát hành/phiên bản. Việc báo cáo có thời gian cho một cuộc kiểm tra vào ngày làm việc tiếp theo là giả định kịch bản, không phải một hành động đã hoàn thành. Quay lại với kế hoạch so sánh hoặc một tuyên bố thiếu bằng chứng rõ ràng.
Chủ sở hữu marketing: không phê duyệt di chuyển ngân sách hay chuyển hướng sáng tạo chỉ từ CSV này. Các quyết định thương mại/rủi ro hiện có vẫn được điều hành bởi thẩm quyền thông thường; đây không phải lệnh đóng băng toàn bộ.
Chủ sở hữu tài chính/đo lường: đối chiếu định nghĩa doanh thu đầy đủ tháng 9 của doanh nghiệp và kết quả trên mọi kênh trước khi tuyên bố mục tiêu $60K/tháng đạt hay trượt. Doanh thu nhóm thuần tập và một thước đo kế toán/kinh doanh hàng tháng cần một sự đối chiếu tương đương rõ ràng.

CAC đầy đủ, lợi nhuận, mức nhận thức, giá trị vòng đời thực tế và tính gia tăng vẫn chưa có.

Nguồn: gói chỉ số đã kiểm tra, quyết định đánh giá. Bản thảo AI gốc được giữ riêng; các con số của nó không phải nguồn chân lý của báo cáo này.

Tải xuống ↓

Báo cáo truyền thôngChọn hướng tìm hiểu tiếp theo.

GreenLeaf UK — Phân tích nhóm Media

Bản thảo biên tập đã đánh giá; đang chờ phát hành từ con người. Nhóm thuần tập nhấp chuột trả phí tại UK giả định; Tuần 1 = ngày 1–7 tháng 9, Tuần 2 = ngày 8–14 tháng 9, 2026. Cửa sổ quan sát bảy ngày, ảnh chụp nhanh ngày 22 tháng 9.

Điều gì đã xảy ra

Tất cả nhóm thuần tập trả phí được cung cấp	Tuần 1	Tuần 2
Chi tiêu, USD	$5,462	$5,512
Số lần bắt đầu quiz	15,040	15,120
Số lần hoàn thành quiz	6,770	5,460
Khách hàng mua lần đầu được quy kết	467	357
Doanh thu mua lần đầu được quy kết	$37,360	$28,560
CPA media	$11.70	$15.44
ROAS đơn hàng đầu được quy kết	6.84	5.18

CPA media chỉ gồm chi phí media; đừng so sánh trực tiếp với ngưỡng bảo vệ CAC đầy đủ $312 của khóa học. ROAS là doanh thu đơn hàng đầu được quy kết chia cho chi tiêu media, không phải lợi nhuận hay mức tăng nhân quả.

Kênh	Chi tiêu T1	Chi tiêu T2	Khách hàng T1	Khách hàng T2	Doanh thu T1	Doanh thu T2
Google Search	$1,736	$1,744	154	105	$12,320	$8,400
LinkedIn	$2,296	$2,304	154	119	$12,320	$9,520
Reddit trả phí	$1,430	$1,464	159	133	$12,720	$10,640

Không có ngân sách media hàng tháng được phê duyệt nào được cung cấp, nên không thể đánh giá tiến độ ngân sách.

Vì sao so sánh mobile cần kiểm tra cơ cấu

Tỷ lệ hoàn thành mobile: 3,780/8,400 = 45% → 2,352/8,400 = 28%. Thay đổi là −17 điểm phần trăm, xấp xỉ −37.8% tương đối. Desktop là 2,990/6,640 = 45.03% → 3,108/6,720 = 46.25%.

Số lần bắt đầu nhóm mobile skeptical giảm từ 4,200 xuống 2,100; số lần bắt đầu nhóm exploring tăng từ 4,200 lên 6,300. Tỷ lệ của chúng thay đổi từ 50%/50% sang 25%/75%. Đây là các nhóm được xây dựng, không phải sở thích khách hàng đã xác thực hay các xử lý ngẫu nhiên.

Mỗi phân lớp mobile kênh × đối tượng × sáng tạo trong số 12 phân lớp có 700 lần bắt đầu trong Tuần 1. Dùng trọng số 700/8,400 = 1/12 và nhân với tỷ lệ hoàn thành Tuần 2 của phân lớp đó. Cộng các tỷ lệ có trọng số: 35.33%, giữ đầy đủ độ chính xác trước khi hiển thị. Xem gói chỉ số để có mọi ô dữ liệu.

Trong phân rã theo trọng số Tuần 1 này, thành phần trong nhóm là −9.67 điểm và thành phần cơ cấu là −7.33 điểm. Việc phân bổ phụ thuộc vào cơ sở/thứ tự được chọn; không con số nào là hiệu ứng nhân quả. Tất cả 12 phân lớp đều suy giảm, nhưng CSV không thể giải thích vì sao.

Điều gì xảy ra tiếp theo

Trưởng bộ phận media: xác minh định nghĩa sự kiện và gắn thẻ nguồn/nhóm thuần tập; giữ nguyên quy tắc trưởng thành.
Chủ sản phẩm + trưởng bộ phận media: yêu cầu phân bổ phát hành/phiên bản và tái hiện luồng mobile. So sánh các phiên bản nơi có thể tái tạo phân bổ. Nhật ký bị thiếu giới hạn điều có thể kết luận.
Người đánh giá đo lường: kiểm tra các phép tính, bối cảnh và quyết định trước khi phát hành cho các bên liên quan. Đừng suy ra nguyên nhân sản phẩm, khuyến nghị di chuyển ngân sách chính xác, hay coi việc phục hồi về mục tiêu là một thiết kế kiểm tra hợp lệ chỉ riêng nó.

Bản sửa đổi cách trình bày trên mobile và lo ngại hỗ trợ được báo cáo ưu tiên cho các cuộc kiểm tra này. Chúng không chứng minh lỗi, mức độ phổ biến hay tổn thất gia tăng. Không có hành động hay gửi ra ngoài nào xảy ra.

Nguồn: từ điển, gói chỉ số đã kiểm tra, đánh giá.

Tải xuống ↓

Báo cáo nội dung và sáng tạoKiểm tra thông điệp và trải nghiệm.

GreenLeaf UK — Tóm tắt Nội dung & sáng tạo

Bản thảo biên tập đã đánh giá; đang chờ phát hành từ con người. Nhóm thuần tập nhấp chuột trả phí giả định tháng 9 1–14, quan sát đến ngày 22 tháng 9, 2026. Các giả thuyết thông điệp không phải tuyên bố quảng cáo đã phê duyệt.

Điều gì đã xảy ra

Cả hai nhóm thông điệp đều có tỷ lệ hoàn thành quiz tổng yếu hơn:

Giả thuyết thông điệp	Số lần hoàn thành / bắt đầu Tuần 1	Số lần hoàn thành / bắt đầu Tuần 2
Truy xuất nguồn gốc: “Know what is in every serving” (Biết rõ thành phần trong mỗi khẩu phần)	3,276 / 7,560 = 43.33%	2,625 / 7,560 = 34.72%
Giá trị: “Compare the value of a clearly dosed serving” (So sánh giá trị của mỗi khẩu phần có liều lượng rõ ràng)	3,494 / 7,480 = 46.71%	2,835 / 7,560 = 37.50%

Các tổng này kết hợp thiết bị, đối tượng và kênh. Chúng không phải một thử nghiệm sáng tạo nhân quả tương đương. Tỷ lệ tổng cao hơn của thông điệp giá trị không xác lập nó là người thắng.

Vì sao điều này quan trọng

Giả thuyết khách hàng nhấn mạnh thông tin thành phần rõ ràng. Một bản sửa đổi cách trình bày trên mobile được báo cáo đã thêm một bảng thông tin mở rộng và thay đổi nhãn bước tiếp theo. Phản hồi hỗ trợ không liên kết đề cập khó tìm nút điều khiển tiếp theo. Việc kiểm tra trải nghiệm sau nhấp chuột là hợp lý; việc gọi thông điệp, bảng điều khiển hay nhãn là nguyên nhân từ các tệp này thì không hợp lý.

Điều gì xảy ra tiếp theo

Câu hỏi đề xuất: sau khi ý nghĩa sự kiện và hành vi hành trình được xác minh, trang có làm cho lời hứa thông điệp trở nên rõ ràng trong khi vẫn giữ một bước tiếp theo dễ hiểu không?

Trưởng bộ phận nội dung: kiểm tra sự bàn giao từ quảng cáo sang trang cùng chủ sản phẩm. Giữ truy xuất nguồn gốc và giá trị làm các giả thuyết rõ ràng. Xác nhận rằng mọi tuyên bố về thành phần/liều lượng có căn cứ chứng minh.

Chủ sở hữu sản phẩm/đo lường: xác định liệu phân bổ phiên bản và các nhóm thuần tập so sánh được có thể hỗ trợ một thử nghiệm tập trung hay không. Đặt mẫu số, phép so sánh và quy tắc quyết định trước khi chạy. Nếu thiếu phân bổ hoặc theo dõi, hãy ghi lại giới hạn đó; phục hồi trước/sau không phải bằng chứng nhân quả.

Không có việc loại bỏ sáng tạo, tuyên bố hook thắng hay khuyến nghị ngân sách media nào được hỗ trợ ở đây. CSV không có bằng chứng xem/phát lại, nên nó không xác lập mức độ mệt mỏi, mức độ phổ biến của nhầm lẫn hay màn hình nào người dùng bỏ dở.

Nguồn: gói chỉ số đã kiểm tra, quyết định đánh giá, tóm tắt v2.

Tải xuống ↓

Thư viện bằng chứng

Đầy đủ lập luận, bản brief và bằng chứng gốc.

Bước 1 — Mã hóa khung báo cáo

Brief hoàn chỉnh v1 cung cấp cho mô hình một khung làm việc trước khi nó soạn thảo bất cứ điều gì:

KPI và mục tiêu: hệ thống phân cấp ở trên, mẫu số và các kết quả không có sẵn.
Bản đồ các bên liên quan: quyết định mà mỗi báo cáo hỗ trợ và ai có thể phê duyệt hành động.
Các lớp ngữ cảnh: mở rộng sang Anh, giả thuyết chân dung khách hàng, thời điểm và lịch sử tổ chức rõ ràng còn thiếu.
Chuẩn so sánh và chiều dữ liệu: mục tiêu 45%; các lát cắt theo kênh, thiết bị, đối tượng, sáng tạo và phễu; các quy tắc so sánh và xác thực.
Nhịp độ: chẩn đoán hằng tuần, tường thuật kinh doanh hằng tháng và tái lập kế hoạch hằng quý.

Brief mang theo những gì đã biết. Các bản phát hành sản phẩm, QA di động, phản hồi hỗ trợ và các nhạy cảm trước đó của khách hàng chưa được biết trong các đầu vào v1 được cung cấp, với việc theo dõi được giao cho chủ sở hữu tương ứng. Chưa biết không có nghĩa là không có gì thay đổi. Nó có nghĩa là nhóm báo cáo phải hỏi.

Với mỗi báo cáo, chỉ dẫn là ĐIỀU GÌ đã xảy ra → TẠI SAO nó quan trọng → TIẾP THEO LÀ GÌ. Nhà sáng lập phải quyết định liệu các ưu tiên ra mắt có cần chú ý không; truyền thông phải chọn cuộc điều tra tiếp theo; sáng tạo phải quyết định cần bằng chứng gì trước khi thay đổi thông điệp hoặc trải nghiệm. Một khuyến nghị cần có chủ sở hữu và ranh giới phát hành.

Xem xét bằng chứng hỗ trợ

Từ điển định nghĩa các trường và giả định. Bản đồ nguồn tách biệt các dữ kiện và mục tiêu của khóa học khỏi các lựa chọn tái dựng. Không có CSV báo cáo nền của GreenLeaf nào được khôi phục từ khóa học.

Bản xuất thô có 337 hàng, bao gồm một hàng trùng lặp chính xác; bộ dữ liệu đã đối chiếu có 336. Nó bao phủ ba kênh trả phí, hai thiết bị, hai nhóm đối tượng và hai danh mục sáng tạo trong mười bốn ngày. Một bí danh chiến dịch được khai báo đã được chuẩn hóa. Một hàng desktop không có hoạt động kiểm tra rằng mẫu số bằng không trở thành không có sẵn, không phải hiệu suất bằng không. Việc làm sạch nguồn được ghi lại trong nhật ký vấn đề.

Tiền tệ dùng cent USD số nguyên. Mỗi khách hàng mới tổng hợp được quy gán một lần cho nhấp chuột trả phí đủ điều kiện cuối cùng trong vòng bảy ngày. Doanh thu mua lần đầu được xây dựng ở mức $80 mỗi khách hàng, sau chiết khấu và không bao gồm thuế/vận chuyển, không có hoàn tiền trong dữ liệu cố định. Đây là các giả định được công bố, không phải quy gán được xác minh độc lập, giá khóa học hay LTV thực tế. Gói phép tính đã kiểm tra cung cấp các giá trị tham chiếu có thể tái lập.

Bước 2 — Yêu cầu AI tạo ba bản nháp từ cùng đầu vào

Prompt đã gửi thực tế yêu cầu một bản tóm tắt cho nhà sáng lập, một phân tích truyền thông và một brief sáng tạo trong cùng một phản hồi. Nó bao gồm brief v1, từ điển, CSV đã đối chiếu và các bảng tra cứu chiến dịch/sáng tạo. Bản nháp đầu tiên không nhận được ghi chú ngữ cảnh sau đó hoặc gói phép tính tham chiếu.

Cuộc gọi được ghi lại sử dụng DeepSeek V4 Pro vào ngày 29 tháng 10, 2026. Lần gọi này chỉ dùng văn bản, không có công cụ thực thi mã. Siêu dữ liệu lần chạy ghi lại mô hình thực tế, dấu thời gian và mã băm đầu vào. Phản hồi gốc vẫn không được chỉnh sửa, bao gồm cả các lỗi của nó.

Bản nháp cung cấp ba phần được yêu cầu và khuyến nghị đối chiếu sự kiện/phiên bản cùng QA di động. Nó cũng trình bày các phép tính chưa được xác minh như số liệu báo cáo. Những con số đó thay đổi đáng kể cách doanh nghiệp sẽ trông như thế nào:

Hạng mục	Bản nháp ban đầu	Đã kiểm tra với dữ liệu đã đối chiếu
Chi tiêu truyền thông hằng tuần	$110,100 mỗi tuần	$5,462 ở Tuần 1; $5,512 ở Tuần 2.
Doanh thu mua lần đầu được quy gán	$43,840 → $38,560	$37,360 → $28,560.
Số hoàn thành trên di động Tuần 2	2,360	2,352; 28% của 8,400 lượt bắt đầu.
Cơ cấu đối tượng	Được mô tả là ổn định / về cơ bản vắng mặt như một lời giải thích	Tỷ trọng lượt bắt đầu trên di động của `skeptical` thay đổi từ 50% sang 25%; `exploring` thay đổi từ 50% sang 75%.

Đây là các phát hiện về phản hồi được ghi lại này trong các điều kiện lần gọi này. Chúng không xác lập cách tất cả các mô hình, quy trình có công cụ hoặc nhà phân tích thực hiện. Kịch bản tổng hợp được tạo ra trước lần chạy; nó không phải là một bất thường của khách hàng được phát hiện.

Đặt câu hỏi làm thay đổi cách diễn giải

Trao đổi theo dõi tập trung yêu cầu số lượng theo tầng và trọng số Tuần 1. Nó tiến tới nhận ra cơ cấu, nhưng vẫn chứa các sai lệch số học. Cả phản hồi gốc và phản hồi theo dõi đều được giữ lại. Các chỉnh sửa một phần không xác thực các tuyên bố còn lại của chúng; một câu trả lời hợp lý thứ hai không phải là xác minh độc lập.

So sánh đã kiểm tra là:

So sánh trên di động	Tỷ lệ hoàn thành
Tuần 1 quan sát	45.00%
Tuần 2 dùng trọng số bắt đầu theo kênh × đối tượng × sáng tạo của Tuần 1	35.33%
Tuần 2 quan sát	28.00%

Có mười hai tầng di động, mỗi tầng đóng góp 700 lượt bắt đầu Tuần 1, nên mỗi trọng số cơ sở là 1/12. Giữ cố định các trọng số đó để lại mức giảm khoảng 9.67 điểm phần trăm. Tỷ lệ Tuần 2 quan sát thấp hơn 7.33 điểm nữa so với so sánh hỗn hợp cố định đó. Theo phân tách đã nêu này, cả cơ cấu lẫn biến động tỷ lệ trong tầng đều góp phần vào mức giảm 17 điểm.

Điều đó thay đổi thứ tự công việc chẩn đoán: đối chiếu cách tỷ trọng đối tượng thay đổi và xem xét hành trình di động cùng định nghĩa sự kiện. Nó không xác định nguyên nhân của bất kỳ biến động nào. Phép tính hỗn hợp cố định là một phương pháp so sánh, không phải một thí nghiệm nhân quả.

Bước 3 — Thêm ngữ cảnh và phán đoán quyết định

Khóa học đặt phán đoán của con người ở đây: người có năng lực đo lường và ngữ cảnh kinh doanh hiện tại quyết định xác nhận, chỉnh sửa, trì hoãn hay bác bỏ khuyến nghị của bản nháp. Chỉ sửa số học là chưa đủ; người rà soát cũng phải đánh giá hành động được đề xuất.

Trong gói bằng chứng này, các phép tính và kiểm tra biên tập có AI hỗ trợ đã được thực hiện. Quyết định phát hành của chủ sở hữu/con người thực sự vẫn đang chờ. Các agent chuẩn bị ví dụ không phải là người rà soát con người, và các phân vai hư cấu không phải là phê duyệt thực sự.

Ghi chú ngữ cảnh bổ sung được viết và ghi mã băm trước lần chạy ban đầu. Trong trình tự hư cấu, theo dõi sản phẩm/hỗ trợ cung cấp thông tin mà nhóm báo cáo không có ở v1:

Chủ sở hữu sản phẩm báo cáo một bản chỉnh sửa trình bày quiz chỉ trên di động bắt đầu từ ngày 8 tháng 9 lúc 09:00 UTC: một bảng thông tin nguyên liệu được thêm vào và một nhãn bước tiếp theo được thay đổi.
Hỗ trợ báo cáo khó khăn khi tìm nút điều khiển bước tiếp theo trên điện thoại, không có số lượng ticket, ngày tháng hoặc liên kết đến các nhóm thuần tập trả phí.
Sản phẩm có thể phân công kiểm tra tái hiện và xác minh sự kiện trong ngày làm việc tiếp theo; các bản ghi triển khai, triển khai dần và gán phiên bản vẫn còn thiếu.

Đây là ngữ cảnh hư cấu được báo cáo, không phải nhật ký phát hành đã xác minh hay bằng chứng cho thấy bản chỉnh sửa gây ra việc bỏ dở. Thời điểm và phạm vi thiết bị khiến nó đáng để điều tra. Kiểm tra cơ cấu đối tượng vẫn cần thiết.

Một quyết định rà soát được đề xuất là giữ lại điều tra chẩn đoán, sửa bằng chứng tài chính và nhóm thuần tập, và làm cho yêu cầu sản phẩm/đo lường trở nên cụ thể. Yêu cầu sản phẩm cung cấp bằng chứng triển khai dần/phiên bản và tái hiện trên di động; yêu cầu truyền thông đối chiếu việc gán đối tượng và ghi nhận sự kiện. Trì hoãn lời giải thích nhân quả, người chiến thắng sáng tạo và điều chỉnh ngân sách chính xác. Nếu bản nháp ban đầu đã khuyến nghị công việc chẩn đoán hợp lý, phần đó có thể giữ nguyên.

Bản ghi rà soát, brief v2 và các thay đổi brief lưu giữ các quyết định được đề xuất và bằng chứng của chúng. Bài học mang vào brief tiếp theo rất chính xác: việc phát hành là đã báo cáo, đang chờ xác minh; tỷ lệ 45% → 28% và so sánh hỗn hợp cố định là các phát hiện dữ liệu đã kiểm tra; cuộc điều tra tiếp theo là một quyết định được đề xuất. Việc tách biệt các danh mục đó ngăn một lời giải thích hợp lý trở thành một sự thật không thể nghi vấn trong các prompt tương lai.

Bước 4 — Tạo các báo cáo khả dụng và định tuyến hành động tiếp theo

Bước sản xuất biến bằng chứng đã kiểm tra và các quyết định rà soát đã ghi thành ba tài liệu nhất quán: báo cáo nhà sáng lập, báo cáo truyền thông và báo cáo nội dung. Cho đến khi con người phát hành, đây là các bản nháp biên tập cho ví dụ, không phải chỉ dẫn khách hàng được phê duyệt.

Báo cáo	Phát hiện hữu ích dưới dạng ĐIỀU GÌ / TẠI SAO / TIẾP THEO
Tóm tắt nhà sáng lập	ĐIỀU GÌ: tỷ lệ hoàn thành trên di động trả phí giảm 17 điểm trong khi doanh thu mua lần đầu được quy gán giảm từ $37,360 xuống $28,560. TẠI SAO: mức độ cân nhắc và sản lượng đơn hàng đầu cần chú ý, nhưng hai tuần nhóm thuần tập trả phí không thể xác định doanh thu hay lợi nhuận hằng tháng. TIẾP THEO: cân nhắc công việc chẩn đoán đã nêu và có được đối chiếu cả tháng trước khi đưa ra phán quyết thương mại.
Phân tích truyền thông	ĐIỀU GÌ: di động Tuần 2 là 28% quan sát và 35.33% ở hỗn hợp Tuần 1. TẠI SAO: cơ cấu và biến động trong tầng đều quan trọng. TIẾP THEO: đối chiếu định nghĩa đối tượng/phiên bản/sự kiện và điều tra hành trình di động cùng sản phẩm.
Brief nội dung & sáng tạo	ĐIỀU GÌ: bộ dữ liệu chứa hai danh mục thông điệp minh họa, trong khi một thay đổi trình bày trên di động được báo cáo. TẠI SAO: bằng chứng hiện tại không thể cô lập một lỗi thông điệp hay xác lập người chiến thắng sáng tạo. TIẾP THEO: xác minh điều kiện hành trình và theo dõi trước khi thiết kế một bài kiểm thử thông điệp/sau nhấp chuột có kiểm soát.

Bản ghi sản xuất bao gồm một cảnh báo hồi cứu có giới hạn theo Phát hiện → Phân tích → Định tuyến → Rà soát. Quy tắc là tỷ lệ hoàn thành trên di động trả phí hằng tuần đã trưởng thành dưới 45%, với mẫu số lượt bắt đầu khác không. Tuần 2 đáp ứng ở mức 28%. Phân tích đính kèm cửa sổ nhóm thuần tập, ảnh chụp nhanh và so sánh hỗn hợp cố định; định tuyến giao theo dõi cho truyền thông và sản phẩm; một con người quyết định liệu khuyến nghị lãnh đạo/khách hàng có thể được phát hành không.

Nhóm thuần tập bảy ngày đầy đủ của Tuần 2 không thể được đánh giá theo quy tắc trưởng thành này trước khi các cửa sổ quan sát của nó đóng lại, vào cuối ngày 21 tháng 9 UTC. Gói này dùng ảnh chụp nhanh ngày 22 tháng 9 sau đó. Không có cảnh báo trực tiếp, gửi thông điệp, thay đổi chiến dịch tự động hay tổn thất được ngăn chặn nào được chứng minh. Chẩn đoán hằng tuần sau đó nuôi dưỡng báo cáo kinh doanh hằng tháng và tái lập giả định hằng quý.

Lặp lại ví dụ, rồi điều chỉnh nó

Bắt đầu với ba tệp: brief, từ điển và CSV đã đối chiếu. Đọc brief trước; CSV chỉ có ý nghĩa khi các quyết định, cửa sổ và mẫu số đã rõ ràng. Sau đó xem prompt thực tế, phản hồi gốc, các phép tính đã kiểm tra và ghi chú ngữ cảnh để theo dõi điều gì đã thay đổi và tại sao.

Hãy dùng mô hình và tài khoản đã được tổ chức của bạn phê duyệt. Chỉ chia sẻ dữ liệu được phép theo thỏa thuận với khách hàng, tổ chức và nhà cung cấp; loại bỏ các trường chứa thông tin mật, nhạy cảm và cá nhân, đồng thời dùng dữ liệu giả lập hoặc dữ liệu gộp đã được phê duyệt khi có thể. Không tải bản xuất dữ liệu của khách hàng lên khi chưa được cho phép.

Với công việc của riêng bạn, hãy thay thế các mục tiêu kinh doanh, các bên liên quan, quy tắc quy gán và ngữ cảnh trước khi thay dữ liệu khách hàng. Đối chiếu độc lập các tổng và một tầng đại diện. Giữ phản hồi thô, ghi lại điều người rà soát đã quyết định và mang bài học đã xác minh vào brief tiếp theo. Dừng so sánh khi độ trưởng thành, phạm vi nguồn hoặc định nghĩa không khớp; dừng phát hành khi số học trọng yếu, bằng chứng hoặc quyền quyết định vẫn chưa được giải quyết. Bằng chứng nhận biết, LTV hay tính tăng thêm còn thiếu vẫn không có sẵn.

Lộ trình này cho đi lập luận và bằng chứng hữu ích của ví dụ báo cáo thay vì giữ lại câu trả lời. Khóa học trả phí cung cấp toàn bộ chuỗi video giảng dạy, bộ sưu tập mẫu tái sử dụng hoàn chỉnh, hướng dẫn đào sâu và tài liệu triển khai rộng hơn. Ví dụ đã giải cho thấy một lộ trình kết nối từ giả thuyết khách hàng đến một quyết định báo cáo; nó không ngụ ý bảy quy trình công khai đã hoàn thành hay thay đổi quyền truy cập khóa học và quyền lợi của người mua.

Xem các tài liệu làm việc

Từ điển dữ liệu

Từ điển dữ liệu báo cáo GreenLeaf — hợp đồng ngữ nghĩa v1

Người soạn: 2026-10-29 · Trạng thái: đặc tả nguồn đã đóng băng trước khi tạo dữ liệu mẫu; dữ liệu biên tập tiếng Anh. CSV là một bản tái lập tổng hợp mới, không phải dữ liệu khóa học khôi phục. Bản tóm tắt chi phối các quyết định; sơ đồ nguồn chi phối nguồn gốc. Không có khách hàng thật, thông tin sức khỏe hay tài khoản khách hàng nào được đưa vào.

Đơn vị, cửa sổ và quy cho

Một dòng chuẩn là một ngày nhấp chuột trả phí UTC × kênh × thiết bị × khán giả × sáng tạo, tại Anh. Mười bốn ngày × ba kênh × hai thiết bị × hai khán giả × hai sáng tạo = 336 dòng. Dữ liệu xuất thô có 337 dòng, gồm một bản trùng lặp chính xác. Chiến dịch thuộc về kênh và không thêm một chiều nào.

Tuần 1: 2026-09-01–2026-09-07 bao gồm. Tuần 2: 2026-09-08–2026-09-14 bao gồm. Ảnh chụp: 2026-09-22T23:59:59Z. Các ngày là UTC và date luôn nghĩa là ngày nhóm nhấp chuột trả phí, không bao giờ là ngày mua/sự kiện. Sự kiện phễu và lần mua đầu được quan sát trong bảy ngày sau lượt nhấp trả phí đủ điều kiện. Dấu thời gian sự kiện chính xác không được xuất; cửa sổ quy cho/quan sát bảy ngày là một giả định xây dựng của bộ tạo. Cả hai kỳ hoàn chỉnh đã trưởng thành tại thời điểm ảnh chụp. Mọi dòng chính được xuất bản đều có is_provisional=false.

Chi tiêu, lượt hiển thị và lượt nhấp mô tả hoạt động thu hút được gán cho ngày nhóm đó. Số lượt trang đích, quiz và mua theo nhóm nhấp chuột trả phí được gắn thẻ nguồn và nhóm thiết bị/khán giả/sáng tạo của nó. Mỗi khách hàng lần mua đầu tổng hợp và số tiền doanh thu được gán một lần, cho lượt nhấp trả phí đủ điều kiện cuối cùng trong vòng bảy ngày; mọi giai đoạn sự kiện đều theo cùng quy tắc gán độc quyền này. Đối chiếu danh tính xuyên thiết bị không được đo. Tính độc quyền được đảm bảo bởi cấu trúc, không được xác lập độc lập bởi tệp tổng hợp này.

Các trường

Trường	Loại / đơn vị	Ý nghĩa và xác thực
`row_id`	chuỗi không rỗng	ID dòng chuẩn duy nhất ổn định. Bản trùng lặp chính xác thô lặp lại nó; các dòng xung đột có cùng ID là lỗi.
`date`	ISO `YYYY-MM-DD`	Ngày nhóm nhấp chuột trả phí nguồn UTC, trong tháng 9 1–14.
`market`	enum	Chỉ `UK`; phạm vi là các nhóm trả phí trong đợt ra mắt Anh hư cấu.
`channel`	enum	`google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`. Hoạt động Reddit tự nhiên bị loại trừ.
`campaign_id`	enum sau chuẩn hóa	Một chiến dịch mỗi kênh; tra cứu bên dưới.
`device`	enum	`mobile` hoặc `desktop`, thiết bị của lượt nhấp trả phí nguồn được gán.
`audience_id`	enum	`skeptical` hoặc `exploring`; các nhóm xây dựng loại trừ lẫn nhau trong kênh, không phải đặc điểm khách hàng đã xác thực.
`creative_id`	enum	`traceability` hoặc `value`; giả thuyết thông điệp với định dạng riêng theo kênh, tra cứu bên dưới.
`spend_cents`	số nguyên không âm USD cents	Chỉ chi phí truyền thông. Không có chi phí agency, sáng tạo, công cụ, lương hay chi phí thu hút nào khác.
`impressions`	số nguyên không âm	Lượt hiển thị quảng cáo thu hút trong nhóm; không phải người duy nhất hay tần suất.
`clicks`	số nguyên không âm	Lượt nhấp trả phí được gán cho nhóm này; không phải khách truy cập duy nhất.
`landing_sessions`	số nguyên không âm	Phiên trang đích được gắn thẻ nguồn quan sát được trong bảy ngày kể từ lượt nhấp trả phí đủ điều kiện. Tối đa một phiên giữ lại cho mỗi hành trình phễu tổng hợp.
`quiz_starts`	số nguyên không âm	Hành trình quiz được gắn thẻ nguồn giữ lại riêng biệt bắt đầu trong cùng cửa sổ bảy ngày; một lượt bắt đầu giữ lại cho mỗi hành trình. Mẫu số của tỷ lệ hoàn thành.
`quiz_completions`	số nguyên không âm	Những hành trình quiz giữ lại đó hoàn thành trong cùng cửa sổ bảy ngày; không tính lặp lại lượt hoàn thành.
`attributed_new_customers`	số nguyên không âm	Khách hàng lần mua đầu hoàn thành phễu dẫn dắt bởi quiz đã xây dựng này trong vòng bảy ngày, được gán một lần theo quy tắc lượt nhấp trả phí cuối đã khai báo. Không phải toàn bộ khách hàng mới toàn trang.
`attributed_first_purchase_revenue_cents`	số nguyên không âm USD cents	Doanh thu lần mua đầu từ những khách hàng đó, sau chiết khấu, chưa tính thuế và phí vận chuyển. Không có hoàn tiền trong bộ dữ liệu này; không có doanh thu gia hạn. Bộ tạo gán USD $80 (8,000 cents) cho mỗi khách hàng lần mua đầu để rõ ràng về số học; đây là giả định tái lập, không phải giá khóa học hay LTV.
`is_provisional`	boolean	`false` nghĩa là cửa sổ quan sát bảy ngày của dòng này đã trưởng thành tại ảnh chụp đã khai báo. Từ chối ép kiểu chuỗi/boolean thiếu căn cứ.

Bất đẳng thức theo dòng: impressions >= clicks >= landing_sessions >= quiz_starts >= quiz_completions >= attributed_new_customers. Đây là cấu trúc phễu dẫn dắt bởi quiz đơn giản hóa rõ ràng, không phải thuộc tính phổ quát của dữ liệu xuất quảng cáo. Dòng có không khách hàng phải có doanh thu lần mua đầu bằng không; số khách hàng dương phải có doanh thu dương. Những ràng buộc này không cung cấp bằng chứng cấp cá nhân.

Tra cứu chuẩn và làm sạch dữ liệu thô

Kênh	ID chiến dịch chuẩn	Tên hiển thị	Bí danh ID chiến dịch thô được phép
`google-search`	`gl-uk-google-search`	GreenLeaf UK Search	`gl_uk_search` → `gl-uk-google-search`
`linkedin`	`gl-uk-linkedin`	GreenLeaf UK LinkedIn	Không
`reddit-paid`	`gl-uk-reddit-paid`	GreenLeaf UK Reddit paid	Không

Khán giả skeptical: nhóm xây dựng cho người mua tìm kiếm bằng chứng, so sánh bằng chứng nguồn gốc/liều lượng; lấy cảm hứng từ chân dung chưa xác thực của Oliver. Khán giả exploring: nhóm xây dựng cho người mua khám phá danh mục và cân nhắc giá trị. Chúng không phải đặc tả nhắm mục tiêu thật hay phân công xử lý ngẫu nhiên; không suy ra danh tính, nghề nghiệp hay tình trạng sức khỏe.

Sáng tạo traceability: thông điệp minh họa “Know what is in every serving” (Biết rõ thành phần trong mỗi khẩu phần). Sáng tạo value: thông điệp minh họa “Compare the value of a clearly dosed serving” (So sánh giá trị của mỗi khẩu phần có liều lượng rõ ràng). Đối với Google Search, đây là giả thuyết thông điệp quảng cáo văn bản; đối với LinkedIn, giả thuyết nội dung quảng cáo trên bảng tin; đối với Reddit paid, giả thuyết nội dung bài đăng được quảng bá. Các ID sáng tạo là danh mục thông điệp dùng chung trong mỗi kênh, không phải tài sản quảng cáo hoàn chỉnh giống hệt hay tuyên bố được phê duyệt. Không có bằng chứng hiệu quả hay chứng nhận sản phẩm thực tế nào được cung cấp.

Chỉ loại bỏ một bản trùng lặp chính xác từng byte/từng trường bằng nhau, ghi lại ID dòng nguồn của nó. Chỉ chuẩn hóa bí danh đã khai báo và ghi lại số lượng. Một ID không xác định, thị trường bất ngờ, trường thiếu, ngày sai định dạng, cents/số đếm không nguyên, giá trị âm, trùng lặp xung đột hay phễu bất khả thi phải khiến xác thực thất bại thay vì được sửa im lặng. Giữ lại một dòng mẫu số bằng không có tài liệu để xác minh xử lý tỷ lệ không khả dụng. Đối chiếu số lượng thô/chuẩn và mọi tổng chiều. Hồ sơ tạo dữ liệu mẫu phải xác định bản trùng lặp chính xác, dòng bí danh và dòng mẫu số bằng không; từ điển này không giả vờ những dòng đó đã tồn tại.

Quy tắc số liệu và so sánh

Dùng tổng trong nhóm/chiều đã chọn, sau đó chia; không bao giờ lấy trung bình tỷ lệ cấp dòng. Giữ đầy đủ độ chính xác trung gian. Hiển thị USD bằng cách chia cents cho 100 chỉ ở bước trình bày. Mẫu số bằng không cho kết quả không khả dụng, không bao giờ bằng không/vô cực; phần trăm thay đổi so với giá trị trước bằng không là không khả dụng. Các số liệu trích từ bằng chứng gốc tiếng Anh giữ quy ước của nguồn: dấu phẩy phân cách hàng nghìn, dấu chấm phân cách phần thập phân; mọi giá trị tiền tệ đều tính bằng USD.

Số liệu	Định nghĩa	Diễn giải
Tỷ lệ hoàn thành quiz	`sum(quiz_completions) / sum(quiz_starts)`	KPI phễu chính; di động trả phí Tuần 1/2 phải được hiệu chuẩn thành 45%/28%.
Tỷ lệ nhấp-đến-bắt đầu	`sum(quiz_starts) / sum(clicks)`	Chẩn đoán; khác với tỷ lệ hoàn thành quiz.
Tỷ lệ nhấp-đến-trang đích	`sum(landing_sessions) / sum(clicks)`	Chẩn đoán, không phải tỷ lệ thoát đã xác minh.
Tỷ lệ hoàn thành-đến-mua	`sum(attributed_new_customers) / sum(quiz_completions)`	Chẩn đoán phễu dẫn dắt bởi quiz đã xây dựng.
CTR	`sum(clicks) / sum(impressions)`	Số liệu tối ưu hóa; không phải nhận biết.
CPC (USD)	`sum(spend_cents) / sum(clicks) / 100`	Chi phí truyền thông mỗi lượt nhấp.
CPM (USD)	`sum(spend_cents) / sum(impressions) * 1000 / 100`	Chi phí truyền thông mỗi 1,000 lượt hiển thị.
CPA truyền thông (USD)	`sum(spend_cents) / sum(attributed_new_customers) / 100`	Đại diện chỉ tính truyền thông; không phải CAC đầy đủ.
ROAS đơn hàng đầu được quy cho	`sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / sum(spend_cents)`	Tỷ lệ doanh thu/chi tiêu; không phải lợi nhuận, mức tăng thêm hay LTV.
Doanh thu lần mua đầu (USD)	`sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / 100`	Chỉ quy cho nhóm trả phí; không phải phán quyết so với mục tiêu $60K trọn tháng.

Thay đổi điểm phần trăm của một tỷ lệ là (Week 2 rate - Week 1 rate) * 100. Thay đổi tương đối là (Week 2 rate / Week 1 rate - 1) * 100 khi Tuần 1 dương. Kết quả được tạo ra 45% → 28% bằng −17 điểm phần trăm và khoảng −37.8% tương đối; không có kết quả nào khác được định trước bởi hợp đồng nguồn này.

Trước khi chẩn đoán biến động tổng di động, phân tầng di động theo kênh × khán giả × sáng tạo. Đối với tầng s, đặt trọng số cố định w_s = Week 1 starts_s / Week 1 total starts. So sánh sum(w_s * Week 1 completion_rate_s) với sum(w_s * Week 2 completion_rate_s) và so sánh cả hai với tỷ lệ quan sát được. Công bố trọng số và số lượng. Một tầng có trọng số dương không có tỷ lệ Tuần 2 xác định khiến toàn bộ so sánh cơ cấu cố định không khả dụng; bất kỳ so sánh tầng chung bị hạn chế rõ ràng nào phải công bố số lượng/trọng số bị loại trừ và không thể âm thầm thay thế cho tổng thể. Một tầng có trọng số bằng không đóng góp bằng không và không cần tỷ lệ. Biến động cơ cấu và biến động trong tầng có thể cùng tồn tại. Không điều nào chứng minh nguyên nhân; các nhóm không được ngẫu nhiên hóa.

Ảnh chụp không hoàn chỉnh hoặc dòng chính tạm thời khiến hai kỳ đầy đủ chưa ổn định/không thể so sánh. Đừng xử lý kết quả chưa quan sát là bằng không. Một so sánh được chọn riêng với phạm vi trưởng thành giống hệt phải nêu rõ ngày được chọn, loại trừ và câu hỏi đã thay đổi.

Bằng chứng không khả dụng và xung đột nguồn

Không khả dụng: CAC đầy đủ, lợi nhuận, giữ chân, LTV 12 tháng thực tế, nhận biết, mức tăng thêm, doanh thu toàn kênh/tháng thật, tần suất, thị phần hiển thị, tỷ lệ thoát, nhật ký sự kiện/phiên bản, phỏng vấn khách hàng và giải thích nhân quả. Tài sản nguồn riêng có 4.2% “quiz CVR” không có định nghĩa mẫu số dùng chung đầy đủ tại đây; đừng nhập nó. Không có ước tính tổn thất, bội số phân khúc, chỉ dẫn ngân sách hay câu chuyện nhân quả tự nhiên-sang-trả phí nào trong ảnh chụp màn hình là kết quả suy ra từ dữ liệu mẫu. Xem sơ đồ nguồn để phân biệt dữ kiện khóa học so với giả định mới được tạo ra.

Tải xuống ↓

Bản ghi rà soát biên tập

Điều gì đã thay đổi trong đánh giá

GreenLeaf UK giả định, nhóm thuần tập nhấp chuột trả phí tháng 9 1–14, 2026; ảnh chụp nhanh tháng 9 22, 23:59:59 UTC. Hồ sơ này được chuẩn bị với đánh giá biên tập có hỗ trợ AI và các phép tính được kiểm tra độc lập. Đây không phải là phê duyệt hoàn tất từ con người, đánh giá của khách hàng hay thử nghiệm có kiểm soát giữa người và AI. Quyết định công bố/phát hành của chủ sở hữu vẫn đang chờ. Các phản hồi mô hình gốc không thay đổi.

Quyết định trước khi viết lời

Bản thảo đầu tiên khuyến nghị chẩn đoán trước khi chuyển hướng sáng tạo hoặc ngân sách. Hướng đó hợp lý, nhưng một số con số và phần giải thích bị sai. Một khuyến nghị nghe hợp lý không khiến cho bằng chứng hỗ trợ của nó an toàn để phát hành.

Tuyên bố của bản thảo ban đầu	Bằng chứng đã kiểm tra	Quyết định đánh giá
Chi tiêu là $110,100 mỗi tuần	Tuần 1: $5,462; Tuần 2: $5,512	Bác bỏ cả hai tổng chi tiêu của bản thảo và mọi CPA/ROAS suy ra từ chúng
Khách hàng mới là 548 → 482	Số lượng nhóm thuần tập trả phí chuẩn: 467 → 357	Thay thế; đây là các giao dịch mua đầu tiên được quy kết, không phải người đăng ký gia tăng
Doanh thu giao dịch mua đầu tiên là $43,840 → $38,560	$37,360 → $28,560	Thay thế; không có ước tính tổn thất doanh thu nhân quả nào theo sau
Tuần 2 mobile có 2,360 lần hoàn thành	2,352 / 8,400 = 28%	Thay số lượng/tỷ lệ; giữ lại số liệu Tuần 1 đã kiểm tra: 3,780 / 8,400 = 45%
Tỷ lệ đối tượng/sáng tạo trên mobile ổn định và cơ cấu về cơ bản không có	Tỷ lệ skeptical trong số lần bắt đầu trên mobile: 50% → 25%; exploring: 50% → 75%	Bác bỏ cách giải thích dựa vào cơ cấu
Cơ cấu cố định Tuần 1 cho khoảng 35.3%–35.5%	Chính xác là 35⅓% trước khi làm tròn hiển thị	Dùng 35.33%; nêu rõ cả thay đổi cơ cấu lẫn trong nhóm đều quan trọng
Người sáng lập nên đóng băng phân bổ lại chi tiêu	Chỉ CSV không xác lập mọi quyết định thương mại/rủi ro nên là gì	Thu hẹp về “do not recommend a budget move from this evidence alone” (không đề xuất điều chỉnh ngân sách chỉ dựa trên bằng chứng này); giữ nguyên quy trình rủi ro được ủy quyền hiện có
Một chẩn đoán thành công nếu tỷ lệ hoàn thành quay về khoảng 45%	Quay về mục tiêu không phải một thiết kế kiểm tra nhân quả	Yêu cầu định nghĩa sự kiện đã xác minh, bằng chứng phiên bản/nhóm thuần tập và kế hoạch so sánh rõ ràng

Mọi bảng kênh, desktop, đối tượng và sáng tạo trong phản hồi thô vẫn chưa được phê duyệt. Các bản thảo biên tập cuối dùng gói chỉ số đã kiểm tra thay vào đó. Lần gọi mô hình chỉ có văn bản, không có công cụ thực thi phép tính. Đây là bằng chứng về lần chạy này, không phải mọi sản phẩm phân tích AI.

Câu hỏi tập trung tiếp theo đã làm gì

Phản hồi thứ hai nhận ra sự thay đổi cơ cấu đối tượng và đưa ra đúng số lần bắt đầu Tuần 2 theo từng phân lớp: skeptical 350, exploring 1,050. Nó vẫn báo cáo 2,360 tổng số lần hoàn thành, nêu sai ô Reddit/exploring/value là 245 thay vì 252, và tính sai một mức đóng góp có trọng số. Dùng phản hồi tiếp theo được ghi lại để kiểm tra vòng lặp; không âm thầm thay nó cho phép toán đã xác minh.

Sự kiện được phê duyệt cho bản thảo sản xuất

Chỉ số	Tuần 1	Tuần 2
Tổng chi tiêu media trả phí	$5,462	$5,512
Tổng số lần bắt đầu quiz từ trả phí	15,040	15,120
Tổng số lần hoàn thành quiz từ trả phí	6,770	5,460
Khách hàng mua lần đầu được quy kết	467	357
Doanh thu mua lần đầu được quy kết	$37,360	$28,560
CPA media	$11.70	$15.44
ROAS đơn hàng đầu được quy kết	6.84	5.18
Số lần bắt đầu quiz trên mobile	8,400	8,400
Số lần hoàn thành quiz trên mobile	3,780	2,352
Tỷ lệ hoàn thành mobile	45%	28%
Tỷ lệ hoàn thành desktop	45.03%	46.25%

Thay đổi mobile: −17 điểm phần trăm; xấp xỉ −37.8% tương đối. Trọng số kênh × đối tượng × sáng tạo cố định của Tuần 1 cho tỷ lệ mobile Tuần 2 là 35.33%. Theo cách phân rã trọng số cơ sở cụ thể này, thành phần trong nhóm là −9.67 điểm và thành phần cơ cấu còn lại là −7.33 điểm. Một thứ tự phân rã khác có thể phân bổ tương tác khác đi; đây là mô tả, không phải quy kết nhân quả. Tất cả 12 phân lớp mobile so sánh được đều suy giảm.

Bối cảnh giả định mới và hiệu ứng của nó

Ghi chú bối cảnh được viết sẵn và băm trước khi chạy. Nó báo cáo một bản sửa đổi cách trình bày trên mobile bắt đầu từ ngày 8 tháng 9 lúc 09:00 UTC và một lo ngại hỗ trợ không liên kết về việc tìm nút điều khiển bước tiếp theo. Thiếu kiểm tra phát hành, tỷ lệ triển khai, số lượng ticket và liên kết đến các nhóm trả phí.

Kết luận: sửa phần giải thích và thu hẹp hành động tiếp theo; xác nhận hướng ưu tiên chẩn đoán trước. Yêu cầu chủ sản phẩm và trưởng bộ phận media xác minh hành trình mobile và định nghĩa sự kiện, yêu cầu bằng chứng phân bổ phiên bản/phát hành, và so sánh các nhóm tương đương nơi bằng chứng cho phép. Việc chủ sản phẩm báo cáo có thời gian để kiểm tra trong ngày làm việc tiếp theo là bối cảnh giả định, không phải bằng chứng rằng cuộc kiểm tra đã diễn ra. Nguyên nhân sản phẩm, thất bại sáng tạo hay tổn thất doanh thu vẫn chưa biết.

Chuyển báo cáo về bản sửa đổi vào tóm tắt v2 dưới dạng bối cảnh được báo cáo đang chờ xác minh, không bao giờ là nguyên nhân đã xác nhận. Không phê duyệt tạm dừng tự động, thay đổi chi tiêu hay cảnh báo ra ngoài.

Hướng dẫn cho lượt sản xuất

Giữ nguyên bảng đã phê duyệt, mức độ không chắc chắn và quyết định ở trên qua ba bản thảo:

Người sáng lập/CEO: quỹ đạo và quyết định chẩn đoán, với tối đa ba hành động và chủ sở hữu vai trò.
Media: chi tiết kỳ/kênh/thiết bị, so sánh với cơ cấu cố định và thứ tự công việc điều tra.
Nội dung/sáng tạo: giữ giả thuyết thông điệp tách biệt khỏi bằng chứng; kiểm tra bối cảnh sau nhấp chuột trước khi đề xuất một thử nghiệm thông điệp. Không đưa ra người thắng sáng tạo theo nhân quả hay khuyến nghị thay đổi ngân sách media.

Đối với cảnh báo hồi cứu: kích hoạt khi tỷ lệ hoàn thành mobile trả phí đã chốt nằm dưới mục tiêu 45% đã nêu. Với nhóm thuần tập nhấp chuột cuối ngày và quy tắc quan sát bảy ngày, so sánh đầy đủ của Tuần 2 lần đầu chính đáng vào ngày 21 tháng 9 lúc 23:59:59 UTC; ảnh chụp nhanh được cung cấp là ngày 22 tháng 9 lúc 23:59:59 UTC. Phát hiện → Phân tích → Điều hướng → Đánh giá là một minh họa tĩnh. Chủ sản phẩm/trưởng bộ phận media sở hữu công tác chẩn đoán; người đánh giá có năng lực đo lường và quyền phát hành sở hữu phê duyệt gửi cho khách hàng. Chưa có phê duyệt từ con người hay gửi ra ngoài nào xảy ra. Kiểm tra lại quy tắc/bối cảnh vào chu kỳ tiếp theo, và leo thang các định nghĩa hoặc bằng chứng bị thiếu lên chủ sở hữu marketing thay vì đưa ra tuyên bố chắc chắn.

Nguồn gốc

Đã kiểm tra dựa trên CSV đối chiếu được cung cấp, các phép tính xác định được đánh giá độc lập và data/analysis.json. Các phản hồi ban đầu và tiếp theo thô vẫn là bằng chứng có thể tải xuống. Các tuyên bố số liệu trong bản thảo biên tập cuối phải ánh xạ về sổ cái tuyên bố. “Approved” ở đây nghĩa là được phê duyệt cho lượt sản xuất biên tập có hỗ trợ AI này; nó không thay thế cho cổng phát hành từ con người của chủ sở hữu.

Kiểm tra lượt sản xuất được ghi lại

Lượt định dạng được ghi lại giữ nguyên các số lượng kỳ/thiết bị và tỷ lệ tài chính đã kiểm tra. Nó cũng đưa vào “hold the diagnostic decision until role owners complete their checks,” (hoãn quyết định điều tra cho đến khi những người phụ trách hoàn tất kiểm tra) mà có thể bị đọc như là trì hoãn cuộc điều tra mà chúng tôi định bắt đầu. Cách diễn đạt đó không được giữ lại trong các báo cáo biên tập riêng. Phần nội dung của nó nhóm “targeting/mix changes” (thay đổi về nhắm mục tiêu hoặc cơ cấu) vào các giả thuyết: sự thay đổi cơ cấu được quan sát thấy trong dữ liệu tổng hợp; điều gì gây ra nó vẫn là một giả thuyết.

Các tệp người sáng lập/media/nội dung được cung cấp là các bản thảo biên tập được chuẩn bị và kiểm tra riêng từ cùng các sự kiện đã phê duyệt. Chúng không được quảng cáo là bản sao nguyên văn của phản hồi định dạng. Đầu ra sản xuất thô không thay đổi để người đọc có thể xem xét cả ranh giới đánh giá cuối cùng này.

Tải xuống ↓

Brief báo cáo cập nhật v2

Tóm tắt báo cáo GreenLeaf v2 — tiếp nối bài học

Trạng thái: Bản thảo biên tập có hỗ trợ AI; đang chờ phê duyệt phát hành/công bố từ con người. Tình huống giả định, không phải bằng chứng vận hành từ khách hàng. Đây là bản cập nhật bổ sung cho tóm tắt đầy đủ v1, không phải bản thay thế bằng một prompt ngắn hơn. Hãy đọc cả hai cùng nhau cho chu kỳ tiếp theo.

Các mục tiêu kinh doanh, định nghĩa KPI, trách nhiệm bên liên quan, quy tắc quy kết, kỳ mục tiêu và nhịp độ trong v1 không thay đổi. Kiến thức mới được tách theo loại bằng chứng bên dưới.

Phát hiện từ dữ liệu đã kiểm tra

Tỷ lệ hoàn thành nhóm mobile trả phí là 3,780/8,400 = 45% trong Tuần 1 và 2,352/8,400 = 28% trong Tuần 2.
Cơ cấu số lần bắt đầu nhóm mobile skeptical/exploring thay đổi từ 50%/50% sang 25%/75%.
Dùng trọng số kênh/đối tượng/sáng tạo cố định của Tuần 1 cho ra 35.33% cho Tuần 2. Cả cơ cấu lẫn biến động trong từng nhóm đều đóng góp về mặt mô tả; tất cả 12 phân lớp mobile đều suy giảm. Không chứng minh được nguyên nhân.
Phản hồi AI chỉ văn bản đầu tiên và câu hỏi tập trung tiếp theo có lỗi số học. Hãy tái sử dụng gói chỉ số đã kiểm tra và các trích dẫn xác nhận, không dùng các con số chưa kiểm chứng từ những phản hồi đó.

Bối cảnh giả định được báo cáo — chưa xác minh

Chủ sản phẩm báo cáo một bản sửa đổi cách trình bày quiz trên mobile bắt đầu từ ngày 8 tháng 9 lúc 09:00 UTC. Trưởng bộ phận hỗ trợ báo cáo khó tìm thấy nút điều khiển tiếp theo trên điện thoại, không có ngày, số lượng hay liên kết đến các nhóm trả phí. Không có bằng chứng kiểm tra triển khai, tỷ lệ triển khai hay phân bổ phiên bản được cung cấp. Các báo cáo này ưu tiên cho một cuộc điều tra; chúng không phải nhật ký phát hành đã xác minh hay chẩn đoán nhân quả.

Thứ tự công việc chu kỳ tiếp theo

Vai trò chủ sở hữu	Bằng chứng/hành động cần thiết	Điều kiện dừng
Chủ sản phẩm	Tái hiện luồng mobile và truy xuất bằng chứng phát hành/phiên bản/QA	Thiếu phân bổ/nhật ký ngăn cản việc đưa ra tuyên bố nhân quả cụ thể theo phiên bản
Trưởng bộ phận media	Đối chiếu ý nghĩa sự kiện, gắn thẻ nhóm thuần tập và các lát cắt thiết bị/đối tượng/sáng tạo tương đương	Định nghĩa không nhất quán hoặc cửa sổ chưa chín ngăn cản một so sánh ổn định
Trưởng bộ phận nội dung	Kiểm tra kỳ vọng thông điệp/sau nhấp chuột sau khi kiểm tra đo lường/hành trình	Không có vấn đề thông điệp được xác nhận nghĩa là không có tuyên bố về hook thắng hay thất bại
Người đánh giá có kiến thức đo lường hiện hành và quyền phát hành	Kiểm tra quyết định và mọi bản thảo của các bên liên quan trước khi phát hành cho khách hàng	Chưa có phê duyệt nghĩa là chưa gửi ra ngoài

Các giả thuyết phải giữ nguyên là giả thuyết

Ma sát trình bày, thay đổi theo dõi, thay đổi nhắm mục tiêu/cơ cấu và các ảnh hưởng khác có thể đóng góp. Báo cáo hỗ trợ không xác lập mức độ phổ biến hay tình trạng bỏ dở. Không có phán quyết nào về tổn thất doanh thu từ quiz, mức tăng gia tăng, lợi nhuận, LTV thực tế, CAC đầy đủ hay mục tiêu kinh doanh hàng tháng được xác lập.

Xem lại các yêu cầu về bối cảnh, quy tắc và bằng chứng ở chu kỳ báo cáo tiếp theo; loại bỏ các giả định lỗi thời hoặc giữ chúng rõ ràng là chưa giải quyết. Cả bản cập nhật này lẫn việc tái sử dụng nó đều không chứng minh đầu ra tương lai được cải thiện.

Tải xuống ↓

Điều đã thay đổi trong brief

Điều gì đã thay đổi giữa tóm tắt v1 và v2

Ví dụ GreenLeaf giả định. Đánh giá biên tập có hỗ trợ AI; đang chờ phát hành từ con người.

Lĩnh vực	v1	v2	Loại bằng chứng
Tín hiệu mobile	Tín hiệu giảng dạy mục tiêu và do tác giả viết; chưa có kết quả được kiểm tra	Đã kiểm tra 3,780/8,400 → 2,352/8,400	CSV tái tạo, phép tính đã xác minh
Cơ cấu đối tượng	So sánh trước khi chẩn đoán	Số lần bắt đầu trên mobile chuyển từ tỷ lệ bằng nhau sang 25% skeptical / 75% exploring	CSV tái tạo, phép tính đã xác minh
Nhóm so sánh được	Kiểm tra phân tích bắt buộc	Tỷ lệ Tuần 2 với cơ cấu cố định 35.33%; tất cả 12 phân lớp đều suy giảm	Phép tính mô tả, không diễn giải nhân quả
Lịch sử sản phẩm	Chưa biết; yêu cầu từ chủ sở hữu	Bản sửa đổi mobile được báo cáo; thiếu kiểm tra/phân bổ/triển khai	Bối cảnh giả định viết sẵn, đang chờ xác minh
Lịch sử hỗ trợ	Chưa biết	Báo cáo khó tìm nút điều khiển bước tiếp theo, không liên kết	Giai thoại giả định, không có ước tính mức độ phổ biến
Bước tiếp theo	Chẩn đoán trước khi can thiệp sớm	Ưu tiên xác minh mobile/sự kiện với chủ sản phẩm/media	Quyết định biên tập, đề xuất chứ chưa hoàn thành
Con số AI	Phải được kiểm tra	Lỗi ban đầu/theo dõi được ghi lại; dùng gói chỉ số đã kiểm tra	Phản hồi được ghi lại thực tế cộng kiểm tra độc lập
Mục tiêu kinh doanh và ẩn số	Bốn mục tiêu, thiếu bằng chứng nhân quả/LTV/nhận thức/kinh tế	Không thay đổi	Kịch bản khóa học và giới hạn bằng chứng

Không có lịch sử đã biết nào bị cố tình loại khỏi v1. Bối cảnh về sau được viết trước lần chạy đầu và thể hiện thông tin mà nhóm giả định biết được sau đó. Trình tự này không phải một thử nghiệm có kiểm soát về ưu thế của con người, cũng không phải bằng chứng về lỗi sản phẩm hay khoản tiết kiệm được đo lường.

Tải xuống ↓

Bản ghi sản xuất và định tuyến

Một phát hiện đến đúng chủ sở hữu

Ví dụ giảng dạy hồi cứu tĩnh. Không có dịch vụ giám sát, tin nhắn ra ngoài, thay đổi chiến dịch tự động hay phát hành hoàn tất từ con người. Các báo cáo đề xuất là bản thảo biên tập có hỗ trợ AI.

Phát hiện

Quy tắc: tỷ lệ hoàn thành quiz trên mobile trả phí đã chốt nằm dưới mục tiêu 45% của kịch bản. Tuần 2 là 2,352/8,400 = 28%. Đây là một quy tắc quiz được định nghĩa, không phải so sánh CPA media với CAC đầy đủ.

Các nhóm thuần tập nhấp chuột bao phủ ngày 8–14 tháng 9, 2026, UTC, với cửa sổ quan sát bảy ngày. Theo quy ước trưởng thành cuối ngày, một so sánh đầy đủ của Tuần 2 lần đầu chính đáng vào ngày 21 tháng 9 lúc 23:59:59 UTC. Ví dụ này dùng ảnh chụp nhanh ngày 22 tháng 9, 23:59:59 UTC. Nó không thể minh họa phát hiện sớm trong Tuần 2 hay chứng minh rằng một tổn thất lẽ ra đã được ngăn chặn.

Phân tích

Kiểm tra số lượng và định nghĩa, rồi đến các nhóm so sánh được. Cơ cấu cố định Tuần 1 cho 35.33%, không phải 28%: cả thay đổi cơ cấu lẫn trong nhóm đều quan trọng. Bản sửa đổi mobile/lo ngại hỗ trợ được báo cáo hỗ trợ một giả thuyết chẩn đoán, không phải nguyên nhân. Các kết quả không có vẫn không có.

Điều hướng

Người nhận	Nhận được	Trách nhiệm
Chủ sản phẩm + trưởng bộ phận media	Thứ tự công việc chẩn đoán mobile và các nhóm thuần tập liên quan	Xác minh hành trình/sự kiện và truy xuất bằng chứng phát hành/phiên bản
Người sáng lập / chủ sở hữu marketing	Tóm tắt gửi lãnh đạo	Quyết định ưu tiên sau khi bằng chứng và khuyến nghị qua đánh giá
Trưởng bộ phận nội dung	Tóm tắt thông điệp/sau nhấp chuột	Kiểm tra sự bàn giao và chỉ đề xuất một thử nghiệm hợp lý

Không có gửi email/Slack trực tiếp. Bảng này là hồ sơ điều hướng trong quy trình làm việc giả định.

Đánh giá

Trạng thái phát hành: đang chờ đánh giá từ con người. Một người đánh giá có năng lực đo lường hiện hành và quyền phát hành phải phê duyệt các khuyến nghị gửi cho khách hàng. Một kiểm tra xanh, phản hồi mô hình hay đánh giá của một tác nhân khác không cung cấp sự phê duyệt đó.

Nhịp chẩn đoán hàng tuần; tường thuật kinh doanh hàng tháng; đặt lại kế hoạch hàng quý. Xem lại quy tắc và bối cảnh ở chu kỳ báo cáo tiếp theo. Leo thang các định nghĩa thiếu, bối cảnh lỗi thời hoặc bằng chứng phiên bản không có lên chủ sở hữu marketing; giữ mức độ không chắc chắn thay vì tạo ra một cảnh báo tự tin. Không bịa ra ngày đánh giá tương lai chính xác, chẩn đoán đã hoàn thành hay kết quả nào.

Tải xuống ↓

Bằng chứng lần chạy đã ghi lại

Các lần gọi AI gốc được ghi lại bằng tiếng Anh.

Prompt gửi ban đầu

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
d01-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3100,2520,140,120,100,54,4,32000,false
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
d01-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3100,2520,140,120,100,25,2,16000,false
d01-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3100,2520,140,120,100,29,2,16000,false
d01-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3100,2160,120,100,80,38,3,24000,false
d01-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3100,2160,120,100,80,40,3,24000,false
d01-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3100,2160,120,100,80,30,2,16000,false
d01-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3100,2160,120,100,80,32,2,16000,false
d01-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4100,2660,140,120,100,58,4,32000,false
d01-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4100,2660,140,120,100,62,4,32000,false
d01-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4100,2660,140,120,100,28,2,16000,false
d01-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4100,2660,140,120,100,32,2,16000,false
d01-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4100,2280,120,100,80,39,3,24000,false
d01-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4100,2280,120,100,80,41,3,24000,false
d01-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4100,2280,120,100,80,31,2,16000,false
d01-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4100,2280,120,100,80,33,2,16000,false
d01-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-01,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2600,2800,140,120,100,62,4,32000,false
d01-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-01,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2600,2800,140,120,100,66,5,40000,false
d01-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-01,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2600,2800,140,120,100,31,2,16000,false
d01-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-01,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2600,2800,140,120,100,35,2,16000,false
d01-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-01,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2600,2400,120,100,80,40,3,24000,false
d01-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-01,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2600,2400,120,100,80,42,3,24000,false
d01-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-01,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2600,2400,120,100,80,32,2,16000,false
d01-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-01,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,0,0,0,0,0,0,0,0,false
d02-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3200,2520,140,120,100,54,4,32000,false
d02-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3200,2520,140,120,100,58,4,32000,false
d02-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3200,2520,140,120,100,25,2,16000,false
d02-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3200,2520,140,120,100,29,2,16000,false
d02-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3200,2160,120,100,80,38,3,24000,false
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
d02-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3200,2160,120,100,80,30,2,16000,false
d02-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3200,2160,120,100,80,32,2,16000,false
d02-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-02,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4200,2660,140,120,100,58,4,32000,false
d02-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-02,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4200,2660,140,120,100,62,4,32000,false
d02-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-02,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4200,2660,140,120,100,28,2,16000,false
d02-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-02,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4200,2660,140,120,100,32,2,16000,false
d02-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-02,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4200,2280,120,100,80,39,3,24000,false
d02-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-02,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4200,2280,120,100,80,41,3,24000,false
d02-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-02,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4200,2280,120,100,80,31,2,16000,false
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
d02-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2700,2800,140,120,100,35,2,16000,false
d02-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2700,2400,120,100,80,40,3,24000,false
d02-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2700,2400,120,100,80,42,3,24000,false
d02-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2700,2400,120,100,80,32,2,16000,false
d02-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2700,2400,120,100,80,34,2,16000,false
d03-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-03,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3000,2520,140,120,100,54,4,32000,false
d03-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-03,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3000,2520,140,120,100,58,4,32000,false
d03-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-03,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3000,2520,140,120,100,25,2,16000,false
d03-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-03,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3000,2520,140,120,100,29,2,16000,false
d03-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-03,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3000,2160,120,100,80,38,3,24000,false
d03-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-03,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3000,2160,120,100,80,40,3,24000,false
d03-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-03,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3000,2160,120,100,80,30,2,16000,false
d03-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-03,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3000,2160,120,100,80,32,2,16000,false
d03-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-03,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4000,2660,140,120,100,58,4,32000,false
d03-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-03,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4000,2660,140,120,100,62,4,32000,false
d03-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-03,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4000,2660,140,120,100,28,2,16000,false
d03-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-03,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4000,2660,140,120,100,32,2,16000,false
d03-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-03,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4000,2280,120,100,80,39,3,24000,false
d03-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-03,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4000,2280,120,100,80,41,3,24000,false
d03-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-03,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4000,2280,120,100,80,31,2,16000,false
d03-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-03,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4000,2280,120,100,80,33,2,16000,false
d03-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-03,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2500,2800,140,120,100,62,4,32000,false
d03-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-03,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2500,2800,140,120,100,66,5,40000,false
d03-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-03,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2500,2800,140,120,100,31,2,16000,false
d03-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-03,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2500,2800,140,120,100,35,2,16000,false
d03-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-03,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2500,2400,120,100,80,40,3,24000,false
d03-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-03,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2500,2400,120,100,80,42,3,24000,false
d03-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-03,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2500,2400,120,100,80,32,2,16000,false
d03-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-03,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2500,2400,120,100,80,34,2,16000,false
d04-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-04,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3100,2520,140,120,100,54,4,32000,false
d04-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-04,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3100,2520,140,120,100,58,4,32000,false
d04-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-04,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3100,2520,140,120,100,25,2,16000,false
d04-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-04,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3100,2520,140,120,100,29,2,16000,false
d04-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-04,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3100,2160,120,100,80,38,3,24000,false
d04-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-04,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3100,2160,120,100,80,40,3,24000,false
d04-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-04,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3100,2160,120,100,80,30,2,16000,false
d04-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-04,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3100,2160,120,100,80,32,2,16000,false
d04-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-04,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4100,2660,140,120,100,58,4,32000,false
d04-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-04,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4100,2660,140,120,100,62,4,32000,false
d04-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-04,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4100,2660,140,120,100,28,2,16000,false
d04-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-04,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4100,2660,140,120,100,32,2,16000,false
d04-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-04,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4100,2280,120,100,80,39,3,24000,false
d04-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-04,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4100,2280,120,100,80,41,3,24000,false
d04-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-04,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4100,2280,120,100,80,31,2,16000,false
d04-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-04,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4100,2280,120,100,80,33,2,16000,false
d04-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-04,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2600,2800,140,120,100,62,4,32000,false
d04-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-04,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2600,2800,140,120,100,66,5,40000,false
d04-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-04,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2600,2800,140,120,100,31,2,16000,false
d04-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-04,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2600,2800,140,120,100,35,2,16000,false
d04-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-04,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2600,2400,120,100,80,40,3,24000,false
d04-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-04,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2600,2400,120,100,80,42,3,24000,false
d04-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-04,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2600,2400,120,100,80,32,2,16000,false
d04-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-04,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2600,2400,120,100,80,34,2,16000,false
d05-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-05,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3200,2520,140,120,100,54,4,32000,false
d05-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-05,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3200,2520,140,120,100,58,4,32000,false
d05-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-05,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3200,2520,140,120,100,25,2,16000,false
d05-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-05,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3200,2520,140,120,100,29,2,16000,false
d05-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-05,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3200,2160,120,100,80,38,3,24000,false
d05-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-05,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3200,2160,120,100,80,40,3,24000,false
d05-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-05,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3200,2160,120,100,80,30,2,16000,false
d05-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-05,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3200,2160,120,100,80,32,2,16000,false
d05-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-05,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4200,2660,140,120,100,58,4,32000,false
d05-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-05,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4200,2660,140,120,100,62,4,32000,false
d05-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-05,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4200,2660,140,120,100,28,2,16000,false
d05-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-05,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4200,2660,140,120,100,32,2,16000,false
d05-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-05,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4200,2280,120,100,80,39,3,24000,false
d05-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-05,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4200,2280,120,100,80,41,3,24000,false
d05-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-05,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4200,2280,120,100,80,31,2,16000,false
d05-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-05,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4200,2280,120,100,80,33,2,16000,false
d05-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-05,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2700,2800,140,120,100,62,4,32000,false
d05-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-05,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2700,2800,140,120,100,66,5,40000,false
d05-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-05,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2700,2800,140,120,100,31,2,16000,false
d05-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-05,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2700,2800,140,120,100,35,2,16000,false
d05-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-05,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2700,2400,120,100,80,40,3,24000,false
d05-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-05,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2700,2400,120,100,80,42,3,24000,false
d05-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-05,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2700,2400,120,100,80,32,2,16000,false
d05-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-05,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2700,2400,120,100,80,34,2,16000,false
d06-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-06,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3000,2520,140,120,100,54,4,32000,false
d06-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-06,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3000,2520,140,120,100,58,4,32000,false
d06-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-06,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3000,2520,140,120,100,25,2,16000,false
d06-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-06,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3000,2520,140,120,100,29,2,16000,false
d06-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-06,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3000,2160,120,100,80,38,3,24000,false
d06-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-06,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3000,2160,120,100,80,40,3,24000,false
d06-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-06,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3000,2160,120,100,80,30,2,16000,false
d06-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-06,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3000,2160,120,100,80,32,2,16000,false
d06-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-06,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4000,2660,140,120,100,58,4,32000,false
d06-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-06,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4000,2660,140,120,100,62,4,32000,false
d06-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-06,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4000,2660,140,120,100,28,2,16000,false
d06-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-06,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4000,2660,140,120,100,32,2,16000,false
d06-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-06,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4000,2280,120,100,80,39,3,24000,false
d06-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-06,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4000,2280,120,100,80,41,3,24000,false
d06-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-06,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4000,2280,120,100,80,31,2,16000,false
d06-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-06,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4000,2280,120,100,80,33,2,16000,false
d06-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-06,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2500,2800,140,120,100,62,4,32000,false
d06-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-06,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2500,2800,140,120,100,66,5,40000,false
d06-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-06,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2500,2800,140,120,100,31,2,16000,false
d06-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-06,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2500,2800,140,120,100,35,2,16000,false
d06-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-06,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2500,2400,120,100,80,40,3,24000,false
d06-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-06,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2500,2400,120,100,80,42,3,24000,false
d06-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-06,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2500,2400,120,100,80,32,2,16000,false
d06-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-06,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2500,2400,120,100,80,34,2,16000,false
d07-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-07,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3100,2520,140,120,100,54,4,32000,false
d07-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-07,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3100,2520,140,120,100,58,4,32000,false
d07-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-07,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3100,2520,140,120,100,25,2,16000,false
d07-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-07,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3100,2520,140,120,100,29,2,16000,false
d07-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-07,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3100,2160,120,100,80,38,3,24000,false
d07-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-07,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3100,2160,120,100,80,40,3,24000,false
d07-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-07,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3100,2160,120,100,80,30,2,16000,false
d07-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-07,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3100,2160,120,100,80,32,2,16000,false
d07-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-07,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4100,2660,140,120,100,58,4,32000,false
d07-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-07,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4100,2660,140,120,100,62,4,32000,false
d07-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-07,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4100,2660,140,120,100,28,2,16000,false
d07-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-07,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4100,2660,140,120,100,32,2,16000,false
d07-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-07,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4100,2280,120,100,80,39,3,24000,false
d07-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-07,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4100,2280,120,100,80,41,3,24000,false
d07-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-07,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4100,2280,120,100,80,31,2,16000,false
d07-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-07,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4100,2280,120,100,80,33,2,16000,false
d07-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-07,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2600,2800,140,120,100,62,4,32000,false
d07-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-07,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2600,2800,140,120,100,66,5,40000,false
d07-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-07,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2600,2800,140,120,100,31,2,16000,false
d07-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-07,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2600,2800,140,120,100,35,2,16000,false
d07-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-07,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2600,2400,120,100,80,40,3,24000,false
d07-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-07,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2600,2400,120,100,80,42,3,24000,false
d07-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-07,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2600,2400,120,100,80,32,2,16000,false
d07-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-07,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2600,2400,120,100,80,34,2,16000,false
d08-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-08,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3200,1620,90,70,50,22,1,8000,false
d08-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-08,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3200,1620,90,70,50,24,1,8000,false
d08-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-08,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3200,3420,190,170,150,26,2,16000,false
d08-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-08,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3200,3420,190,170,150,30,2,16000,false
d08-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-08,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3200,2520,140,120,100,47,3,24000,false
d08-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-08,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3200,2520,140,120,100,49,3,24000,false
d08-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-08,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3200,1800,100,80,60,23,1,8000,false
d08-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-08,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3200,1800,100,80,60,25,2,16000,false
d08-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-08,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4200,1710,90,70,50,24,1,8000,false
d08-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-08,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4200,1710,90,70,50,26,2,16000,false
d08-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-08,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4200,3610,190,170,150,29,2,16000,false
d08-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-08,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4200,3610,190,170,150,33,2,16000,false
d08-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-08,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4200,2660,140,120,100,48,3,24000,false
d08-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-08,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4200,2660,140,120,100,50,4,32000,false
d08-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-08,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4200,1900,100,80,60,24,1,8000,false
d08-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-08,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4200,1900,100,80,60,26,2,16000,false
d08-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-08,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2700,1800,90,70,50,26,2,16000,false
d08-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-08,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2700,1800,90,70,50,28,2,16000,false
d08-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-08,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2700,3800,190,170,150,32,2,16000,false
d08-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-08,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2700,3800,190,170,150,36,2,16000,false
d08-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-08,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2700,2800,140,120,100,49,3,24000,false
d08-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-08,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2700,2800,140,120,100,51,4,32000,false
d08-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-08,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2700,2000,100,80,60,25,2,16000,false
d08-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-08,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2700,2000,100,80,60,27,2,16000,false
d09-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-09,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3000,1620,90,70,50,22,1,8000,false
d09-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-09,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3000,1620,90,70,50,24,1,8000,false
d09-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-09,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3000,3420,190,170,150,26,2,16000,false
d09-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-09,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3000,3420,190,170,150,30,2,16000,false
d09-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-09,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3000,2520,140,120,100,47,3,24000,false
d09-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-09,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3000,2520,140,120,100,49,3,24000,false
d09-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-09,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3000,1800,100,80,60,23,1,8000,false
d09-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-09,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3000,1800,100,80,60,25,2,16000,false
d09-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-09,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4000,1710,90,70,50,24,1,8000,false
d09-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-09,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4000,1710,90,70,50,26,2,16000,false
d09-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-09,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4000,3610,190,170,150,29,2,16000,false
d09-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-09,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4000,3610,190,170,150,33,2,16000,false
d09-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-09,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4000,2660,140,120,100,48,3,24000,false
d09-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-09,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4000,2660,140,120,100,50,4,32000,false
d09-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-09,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4000,1900,100,80,60,24,1,8000,false
d09-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-09,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4000,1900,100,80,60,26,2,16000,false
d09-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-09,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2500,1800,90,70,50,26,2,16000,false
d09-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-09,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2500,1800,90,70,50,28,2,16000,false
d09-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-09,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2500,3800,190,170,150,32,2,16000,false
d09-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-09,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2500,3800,190,170,150,36,2,16000,false
d09-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-09,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2500,2800,140,120,100,49,3,24000,false
d09-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-09,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2500,2800,140,120,100,51,4,32000,false
d09-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-09,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2500,2000,100,80,60,25,2,16000,false
d09-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-09,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2500,2000,100,80,60,27,2,16000,false
d10-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-10,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3100,1620,90,70,50,22,1,8000,false
d10-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-10,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3100,1620,90,70,50,24,1,8000,false
d10-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-10,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3100,3420,190,170,150,26,2,16000,false
d10-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-10,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3100,3420,190,170,150,30,2,16000,false
d10-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-10,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3100,2520,140,120,100,47,3,24000,false
d10-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-10,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3100,2520,140,120,100,49,3,24000,false
d10-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-10,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3100,1800,100,80,60,23,1,8000,false
d10-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-10,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3100,1800,100,80,60,25,2,16000,false
d10-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-10,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4100,1710,90,70,50,24,1,8000,false
d10-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-10,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4100,1710,90,70,50,26,2,16000,false
d10-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-10,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4100,3610,190,170,150,29,2,16000,false
d10-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-10,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4100,3610,190,170,150,33,2,16000,false
d10-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-10,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4100,2660,140,120,100,48,3,24000,false
d10-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-10,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4100,2660,140,120,100,50,4,32000,false
d10-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-10,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4100,1900,100,80,60,24,1,8000,false
d10-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-10,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4100,1900,100,80,60,26,2,16000,false
d10-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-10,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2600,1800,90,70,50,26,2,16000,false
d10-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-10,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2600,1800,90,70,50,28,2,16000,false
d10-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-10,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2600,3800,190,170,150,32,2,16000,false
d10-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-10,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2600,3800,190,170,150,36,2,16000,false
d10-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-10,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2600,2800,140,120,100,49,3,24000,false
d10-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-10,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2600,2800,140,120,100,51,4,32000,false
d10-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-10,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2600,2000,100,80,60,25,2,16000,false
d10-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-10,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2600,2000,100,80,60,27,2,16000,false
d11-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-11,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3200,1620,90,70,50,22,1,8000,false
d11-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-11,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3200,1620,90,70,50,24,1,8000,false
d11-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-11,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3200,3420,190,170,150,26,2,16000,false
d11-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-11,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3200,3420,190,170,150,30,2,16000,false
d11-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-11,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3200,2520,140,120,100,47,3,24000,false
d11-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-11,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3200,2520,140,120,100,49,3,24000,false
d11-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-11,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3200,1800,100,80,60,23,1,8000,false
d11-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-11,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3200,1800,100,80,60,25,2,16000,false
d11-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-11,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4200,1710,90,70,50,24,1,8000,false
d11-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-11,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4200,1710,90,70,50,26,2,16000,false
d11-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-11,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4200,3610,190,170,150,29,2,16000,false
d11-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-11,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4200,3610,190,170,150,33,2,16000,false
d11-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-11,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4200,2660,140,120,100,48,3,24000,false
d11-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-11,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4200,2660,140,120,100,50,4,32000,false
d11-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-11,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4200,1900,100,80,60,24,1,8000,false
d11-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-11,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4200,1900,100,80,60,26,2,16000,false
d11-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-11,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2700,1800,90,70,50,26,2,16000,false
d11-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-11,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2700,1800,90,70,50,28,2,16000,false
d11-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-11,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2700,3800,190,170,150,32,2,16000,false
d11-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-11,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2700,3800,190,170,150,36,2,16000,false
d11-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-11,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2700,2800,140,120,100,49,3,24000,false
d11-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-11,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2700,2800,140,120,100,51,4,32000,false
d11-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-11,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2700,2000,100,80,60,25,2,16000,false
d11-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-11,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2700,2000,100,80,60,27,2,16000,false
d12-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-12,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3000,1620,90,70,50,22,1,8000,false
d12-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-12,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3000,1620,90,70,50,24,1,8000,false
d12-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-12,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3000,3420,190,170,150,26,2,16000,false
d12-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-12,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3000,3420,190,170,150,30,2,16000,false
d12-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-12,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3000,2520,140,120,100,47,3,24000,false
d12-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-12,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3000,2520,140,120,100,49,3,24000,false
d12-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-12,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3000,1800,100,80,60,23,1,8000,false
d12-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-12,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3000,1800,100,80,60,25,2,16000,false
d12-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-12,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4000,1710,90,70,50,24,1,8000,false
d12-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-12,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4000,1710,90,70,50,26,2,16000,false
d12-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-12,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4000,3610,190,170,150,29,2,16000,false
d12-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-12,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4000,3610,190,170,150,33,2,16000,false
d12-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-12,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4000,2660,140,120,100,48,3,24000,false
d12-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-12,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4000,2660,140,120,100,50,4,32000,false
d12-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-12,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4000,1900,100,80,60,24,1,8000,false
d12-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-12,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4000,1900,100,80,60,26,2,16000,false
d12-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-12,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2500,1800,90,70,50,26,2,16000,false
d12-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-12,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2500,1800,90,70,50,28,2,16000,false
d12-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-12,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2500,3800,190,170,150,32,2,16000,false
d12-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-12,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2500,3800,190,170,150,36,2,16000,false
d12-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-12,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2500,2800,140,120,100,49,3,24000,false
d12-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-12,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2500,2800,140,120,100,51,4,32000,false
d12-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-12,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2500,2000,100,80,60,25,2,16000,false
d12-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-12,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2500,2000,100,80,60,27,2,16000,false
d13-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-13,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3100,1620,90,70,50,22,1,8000,false
d13-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-13,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3100,1620,90,70,50,24,1,8000,false
d13-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-13,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3100,3420,190,170,150,26,2,16000,false
d13-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-13,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3100,3420,190,170,150,30,2,16000,false
d13-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-13,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3100,2520,140,120,100,47,3,24000,false
d13-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-13,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3100,2520,140,120,100,49,3,24000,false
d13-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-13,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3100,1800,100,80,60,23,1,8000,false
d13-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-13,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3100,1800,100,80,60,25,2,16000,false
d13-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-13,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4100,1710,90,70,50,24,1,8000,false
d13-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-13,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4100,1710,90,70,50,26,2,16000,false
d13-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-13,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4100,3610,190,170,150,29,2,16000,false
d13-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-13,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4100,3610,190,170,150,33,2,16000,false
d13-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-13,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4100,2660,140,120,100,48,3,24000,false
d13-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-13,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4100,2660,140,120,100,50,4,32000,false
d13-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-13,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4100,1900,100,80,60,24,1,8000,false
d13-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-13,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4100,1900,100,80,60,26,2,16000,false
d13-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-13,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2600,1800,90,70,50,26,2,16000,false
d13-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-13,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2600,1800,90,70,50,28,2,16000,false
d13-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-13,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2600,3800,190,170,150,32,2,16000,false
d13-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-13,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2600,3800,190,170,150,36,2,16000,false
d13-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-13,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2600,2800,140,120,100,49,3,24000,false
d13-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-13,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2600,2800,140,120,100,51,4,32000,false
d13-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-13,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2600,2000,100,80,60,25,2,16000,false
d13-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-13,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2600,2000,100,80,60,27,2,16000,false
d14-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-14,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3200,1620,90,70,50,22,1,8000,false
d14-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-14,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3200,1620,90,70,50,24,1,8000,false
d14-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-14,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3200,3420,190,170,150,26,2,16000,false
d14-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-14,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3200,3420,190,170,150,30,2,16000,false
d14-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-14,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3200,2520,140,120,100,47,3,24000,false
d14-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-14,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3200,2520,140,120,100,49,3,24000,false
d14-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-14,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3200,1800,100,80,60,23,1,8000,false
d14-google-search-desktop-exploring-value,2026-09-14,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,value,3200,1800,100,80,60,25,2,16000,false
d14-linkedin-mobile-skeptical-traceability,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,traceability,4200,1710,90,70,50,24,1,8000,false
d14-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4200,1710,90,70,50,26,2,16000,false
d14-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4200,3610,190,170,150,29,2,16000,false
d14-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4200,3610,190,170,150,33,2,16000,false
d14-linkedin-desktop-skeptical-traceability,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,traceability,4200,2660,140,120,100,48,3,24000,false
d14-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4200,2660,140,120,100,50,4,32000,false
d14-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4200,1900,100,80,60,24,1,8000,false
d14-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4200,1900,100,80,60,26,2,16000,false
d14-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2700,1800,90,70,50,26,2,16000,false
d14-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2700,1800,90,70,50,28,2,16000,false
d14-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2700,3800,190,170,150,32,2,16000,false
d14-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2700,3800,190,170,150,36,2,16000,false
d14-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2700,2800,140,120,100,49,3,24000,false
d14-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2700,2800,140,120,100,51,4,32000,false
d14-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2700,2000,100,80,60,25,2,16000,false
d14-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2700,2000,100,80,60,27,2,16000,false


## Attached file: data/campaigns.csv

campaign_id,campaign_name,display_name,channel
gl-uk-google-search,GreenLeaf_GoogleSearch_UK_Quiz_202609,GreenLeaf UK Search,google-search
gl-uk-linkedin,GreenLeaf_LinkedIn_UK_Quiz_202609,GreenLeaf UK LinkedIn,linkedin
gl-uk-reddit-paid,GreenLeaf_RedditPaid_UK_Quiz_202609,GreenLeaf UK Reddit paid,reddit-paid


## Attached file: data/creatives.csv

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

Phản hồi theo dõi

# 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 theo dõi

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 sản xuất

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,
      "rows": 168,
      "settled": true,
      "quizCompletionRate": 0.45013297872340424,
      "mediaCpaCents": 1169.593147751606,
      "attributedFirstOrderRoas": 6.839985353350421,
      "ctr": 0.052646887725421754,
      "cpcCents": 25.147329650092082,
      "cpmCents": 1323.9286406825674
    },
    "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,
      "attributedFirstOrderRoas": 5.181422351233672,
      "ctr": 0.05263157894736842,
      "cpcCents": 25.238095238095237,
      "cpmCents": 1328.3208020050126
    }
  },
  "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,
        "cpcCents": 23.846153846153847,
        "cpmCents": 1324.7863247863247
      },
      "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,
        "attributedFirstOrderRoas": 4.81651376146789,
        "ctr": 0.05555555555555555,
        "cpcCents": 23.956043956043956,
        "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,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.3611111111111111,
        "mediaCpaCents": 1936.1344537815125,
        "attributedFirstOrderRoas": 4.131944444444445,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 31.64835164835165,
        "cpmCents": 1665.7027183342973
      }
    },
    "reddit-paid": {
      "week1": {
        "spend_cents": 143000,
        "impressions": 143200,
        "clicks": 7160,
        "landing_sessions": 6060,
        "quiz_starts": 4960,
        "quiz_completions": 2360,
        "attributed_new_customers": 159,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1272000,
        "rows": 56,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.47580645161290325,
        "mediaCpaCents": 899.37106918239,
        "attributedFirstOrderRoas": 8.895104895104895,
        "ctr": 0.05,
        "cpcCents": 19.972067039106147,
        "cpmCents": 998.6033519553073
      },
      "week2": {
        "spend_cents": 146400,
        "impressions": 145600,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 1918,
        "attributed_new_customers": 133,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1064000,
        "rows": 56,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.38055555555555554,
        "mediaCpaCents": 1100.751879699248,
        "attributedFirstOrderRoas": 7.26775956284153,
        "ctr": 0.05,
        "cpcCents": 20.10989010989011,
        "cpmCents": 1005.4945054945055
      }
    }
  },
  "byCreative": {
    "traceability": {
      "week1": {
        "spend_cents": 274400,
        "impressions": 207480,
        "clicks": 10920,
        "landing_sessions": 9240,
        "quiz_starts": 7560,
        "quiz_completions": 3276,
        "attributed_new_customers": 231,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1848000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.43333333333333335,
        "mediaCpaCents": 1187.878787878788,
        "attributedFirstOrderRoas": 6.73469387755102,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 25.128205128205128,
        "cpmCents": 1322.5371120107961
      },
      "week2": {
        "spend_cents": 275600,
        "impressions": 207480,
        "clicks": 10920,
        "landing_sessions": 9240,
        "quiz_starts": 7560,
        "quiz_completions": 2625,
        "attributed_new_customers": 161,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1288000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.3472222222222222,
        "mediaCpaCents": 1711.8012422360248,
        "attributedFirstOrderRoas": 4.67343976777939,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 25.238095238095237,
        "cpmCents": 1328.3208020050126
      }
    },
    "value": {
      "week1": {
        "spend_cents": 271800,
        "impressions": 205080,
        "clicks": 10800,
        "landing_sessions": 9140,
        "quiz_starts": 7480,
        "quiz_completions": 3494,
        "attributed_new_customers": 236,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1888000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.46711229946524063,
        "mediaCpaCents": 1151.6949152542372,
        "attributedFirstOrderRoas": 6.946284032376748,
        "ctr": 0.0526623756582797,
        "cpcCents": 25.166666666666668,
        "cpmCents": 1325.3364540667058
      },
      "week2": {
        "spend_cents": 275600,
        "impressions": 207480,
        "clicks": 10920,
        "landing_sessions": 9240,
        "quiz_starts": 7560,
        "quiz_completions": 2835,
        "attributed_new_customers": 196,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1568000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.375,
        "mediaCpaCents": 1406.1224489795918,
        "attributedFirstOrderRoas": 5.689404934687953,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 25.238095238095237,
        "cpmCents": 1328.3208020050126
      }
    }
  },
  "byAudience": {
    "skeptical": {
      "week1": {
        "spend_cents": 274400,
        "impressions": 207480,
        "clicks": 10920,
        "landing_sessions": 9240,
        "quiz_starts": 7560,
        "quiz_completions": 4200,
        "attributed_new_customers": 301,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 2408000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.5555555555555556,
        "mediaCpaCents": 911.6279069767442,
        "attributedFirstOrderRoas": 8.775510204081632,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 25.128205128205128,
        "cpmCents": 1322.5371120107961
      },
      "week2": {
        "spend_cents": 275600,
        "impressions": 183540,
        "clicks": 9660,
        "landing_sessions": 7980,
        "quiz_starts": 6300,
        "quiz_completions": 3108,
        "attributed_new_customers": 203,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1624000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.49333333333333335,
        "mediaCpaCents": 1357.6354679802955,
        "attributedFirstOrderRoas": 5.8925979680696665,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 28.530020703933747,
        "cpmCents": 1501.5800370491445
      }
    },
    "exploring": {
      "week1": {
        "spend_cents": 271800,
        "impressions": 205080,
        "clicks": 10800,
        "landing_sessions": 9140,
        "quiz_starts": 7480,
        "quiz_completions": 2570,
        "attributed_new_customers": 166,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1328000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.34358288770053474,
        "mediaCpaCents": 1637.3493975903614,
        "attributedFirstOrderRoas": 4.885945548197204,
        "ctr": 0.0526623756582797,
        "cpcCents": 25.166666666666668,
        "cpmCents": 1325.3364540667058
      },
      "week2": {
        "spend_cents": 275600,
        "impressions": 231420,
        "clicks": 12180,
        "landing_sessions": 10500,
        "quiz_starts": 8820,
        "quiz_completions": 2352,
        "attributed_new_customers": 154,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1232000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.26666666666666666,
        "mediaCpaCents": 1789.6103896103896,
        "attributedFirstOrderRoas": 4.470246734397678,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 22.627257799671593,
        "cpmCents": 1190.9083052458734
      }
    }
  },
  "byDevice": {
    "mobile": {
      "week1": {
        "spend_cents": 274400,
        "impressions": 223440,
        "clicks": 11760,
        "landing_sessions": 10080,
        "quiz_starts": 8400,
        "quiz_completions": 3780,
        "attributed_new_customers": 259,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 2072000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.45,
        "mediaCpaCents": 1059.4594594594594,
        "attributedFirstOrderRoas": 7.551020408163265,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 23.333333333333332,
        "cpmCents": 1228.0701754385964
      },
      "week2": {
        "spend_cents": 275600,
        "impressions": 223440,
        "clicks": 11760,
        "landing_sessions": 10080,
        "quiz_starts": 8400,
        "quiz_completions": 2352,
        "attributed_new_customers": 147,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1176000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.28,
        "mediaCpaCents": 1874.8299319727892,
        "attributedFirstOrderRoas": 4.267053701015965,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 23.435374149659864,
        "cpmCents": 1233.44074471894
      }
    },
    "desktop": {
      "week1": {
        "spend_cents": 271800,
        "impressions": 189120,
        "clicks": 9960,
        "landing_sessions": 8300,
        "quiz_starts": 6640,
        "quiz_completions": 2990,
        "attributed_new_customers": 208,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1664000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.4503012048192771,
        "mediaCpaCents": 1306.7307692307693,
        "attributedFirstOrderRoas": 6.12214863870493,
        "ctr": 0.05266497461928934,
        "cpcCents": 27.289156626506024,
        "cpmCents": 1437.1827411167512
      },
      "week2": {
        "spend_cents": 275600,
        "impressions": 191520,
        "clicks": 10080,
        "landing_sessions": 8400,
        "quiz_starts": 6720,
        "quiz_completions": 3108,
        "attributed_new_customers": 210,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1680000,
        "rows": 84,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.4625,
        "mediaCpaCents": 1312.3809523809523,
        "attributedFirstOrderRoas": 6.095791001451379,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 27.341269841269842,
        "cpmCents": 1439.014202172097
      }
    }
  },
  "mobile": {
    "week1Rate": 0.45,
    "week2Rate": 0.28,
    "week1Starts": 8400,
    "week2Starts": 8400,
    "week1Completions": 3780,
    "week2Completions": 2352,
    "percentagePointChange": -17,
    "relativeChange": -0.3777777777777777,
    "comparableStrata": true,
    "fixedMixWeek2Rate": 0.3533333333333334,
    "strata": [
      {
        "key": "google-search/exploring/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 175,
        "week2Completions": 182,
        "week1Rate": 0.25,
        "week2Rate": 0.17333333333333334,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "google-search/exploring/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 203,
        "week2Completions": 210,
        "week1Rate": 0.29,
        "week2Rate": 0.2,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "google-search/skeptical/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 378,
        "week2Completions": 154,
        "week1Rate": 0.54,
        "week2Rate": 0.44,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "google-search/skeptical/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 406,
        "week2Completions": 168,
        "week1Rate": 0.58,
        "week2Rate": 0.48,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "linkedin/exploring/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 196,
        "week2Completions": 203,
        "week1Rate": 0.28,
        "week2Rate": 0.19333333333333333,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "linkedin/exploring/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 224,
        "week2Completions": 231,
        "week1Rate": 0.32,
        "week2Rate": 0.22,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "linkedin/skeptical/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 406,
        "week2Completions": 168,
        "week1Rate": 0.58,
        "week2Rate": 0.48,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "linkedin/skeptical/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 434,
        "week2Completions": 182,
        "week1Rate": 0.62,
        "week2Rate": 0.52,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "reddit-paid/exploring/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 217,
        "week2Completions": 224,
        "week1Rate": 0.31,
        "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"
  ]
}

Phản hồi sản xuất gốc

# 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%**

Nguồn gốc và giới hạn lần chạy

{
  "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",
    "response.md": "af3417c37a8e507c504ae99192b805af300f5c4d4f1ba18f3bceef070d504677",
    "draft-attempt-01.json": "58ffc1a277245483703d2e239f98cf6e855f8ef1acc102bac6e9092188a7f92b",
    "draft-result.json": "5c38314c6b12a5cb891a6fc944239364fe03528569cd6581abe5c377e3cf257e",
    "draft-source.json": "268a719071e323171ad784011db92006a4aac952c6fd3bb5f38d5bb7044f1f68",
    "analysis-prompt.md": "92114f776445befa6c3ad94301b3387fd1671c32acbeb8159466511691bd3fb0",
    "analysis-followup.md": "cbc408a78a97010c8d27790257d0311f813bc2a666ecc0d17341c51038a274fb",
    "analysis-attempt-01.json": "fdcd45729f5a633fbd8b2c307b597e6bd7e5f74b5315931164626d910f0127f9",
    "analysis-result.json": "1e93962f23469e14b4ecbc38fc585256f71478d03e6c645761d179ffd9244945",
    "analysis-source.json": "268a719071e323171ad784011db92006a4aac952c6fd3bb5f38d5bb7044f1f68",
    "context-note.md": "ae57dd174c3b596afd097ff89a3d665ab27b809767713a98ef9d6e03e9646dec",
    "production-prompt.md": "130af408bec4c0d6394e89df364f1604bf2c4c6c9c41a2fdcd5a8aaa284fad09",
    "production-response.md": "9a59340818e12170f94589818b7f99dbfd00bf7550c49230ceeef59627c3cea2",
    "production-attempt-01.json": "e7b921293b530f126e8cfeef9e0e894f905274c131b3c68b84b2b756f4603b9f",
    "production-result.json": "777bcf18204a9d9ceab4bd539f258cd675c24dcf3146e87666898a70c7f4e2d9",
    "production-source.json": "268a719071e323171ad784011db92006a4aac952c6fd3bb5f38d5bb7044f1f68",
    "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."
}

Ghi chú ngữ cảnh hư cấu ghi trước

# 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.

Dùng gói bằng chứng

Tệp ví dụ công khai. Tài liệu khóa học trả phí được tách riêng.

Brief báo cáo v1 ↓MD · 18 kB · v1
Từ điển dữ liệu ↓MD · 14,1 kB · v1
Bản ghi rà soát biên tập ↓MD · 10,5 kB · v1
Brief báo cáo cập nhật v2 ↓MD · 4,3 kB · v1
Điều đã thay đổi trong brief ↓MD · 2,4 kB · v1
Bản ghi sản xuất và định tuyến ↓MD · 3,2 kB · v1
CSV giả lập gốc ↓CSV · 51,1 kB · v1
CSV đã đối chiếu ↓CSV · 51 kB · v1
Phép tính đã kiểm tra ↓JSON · 16,8 kB · v1
Nhật ký vấn đề dữ liệu ↓JSON · 0,4 kB · v1
Tra cứu chiến dịch ↓CSV · 0,3 kB · v1
Tra cứu sáng tạo ↓CSV · 0,7 kB · v1
Bản đồ nguồn dữ kiện khóa học và tái dựng ↓JSON · 10,8 kB · v1
Prompt gửi ban đầu ↓MD · 76,8 kB · v1