特征的注册用户比例，高达30%。这部分用户是否是“真实用户”存疑，即使真实，其获取成本几乎可以判定为沉没成本，短期内看不到转化希望。
将5%的确切作弊用户和30%的低价值/疑似无效用户相加，意味着在通过该广告项目获取的“新注册用户”中，有超过三分之一的用户质量堪忧，其获取成本很可能是浪费。
第三，也是最关键的发现，来自渠道深度归因。当古民将用户质量数据与最细粒度的广告投放单元关联时，模式变得清晰。他发现，某些特定的广告代理公司负责的某些特定媒体渠道，其带来的用户中，“低价值/疑似无效”用户的比例异常之高，达到50%甚至60%。而另一些渠道，这个比例则控制在15%以下。然而，在投放团队的日常报表和结案报告中，这些渠道的“注册成本”往往表现得很有竞争力，甚至低于平均值。因为它们带来的“注册”动作完成得很“高效”——点击到注册的转化路径短，成本低。
但古民的计算显示，如果引入用户质量修正，将这些渠道带来的“注册用户”打一个折扣（例如，只计算那些在7天内有有效行为的用户），其有效用户获取成本会飙升，远超那些初始注册成本略高、但用户质量也高的渠道。投放团队和代理公司显然更关注前者（注册成本），因为这直接关系到他们的KPI和代理服务费结算。至于用户注册后是死是活，除非公司有严格的、与长期行为挂钩的考核，否则并不直接影响他们的当期利益。
古民将不同渠道按“注册成本”和“7日后有效用户率”两个维度画了一个散点图。图形清晰地分为四个象限：高成本高质量（可能值得长期投入）、低成本高质量（最佳渠道）、高成本低质量（应尽快淘汰或优化）、以及低成本低质量。这第四象限的渠道，是问题的核心。它们用低廉的价格带来了大量的“注册”，拉低了整体的平均注册成本，让投放数据看起来漂亮，但实质上带来了大量“僵尸用户”或“一次性羊毛·党”。
古民估算，在整个“暑期拉新冲刺”广告预算中，花费在这些“低成本低质量”渠道上的钱，大约占总预算的百分之二十。这百分之二十的预算，实
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