质上是在“买点击”和“买注册”，而不是在购买有潜在长期价值的“用户”。这是一种隐蔽的、系统性的资源错配，是“刷数据”在广告投放领域的典型体现。这百分之二十的预算，如果重新配置到高质量渠道，或者用于改进产品、提升真实用户体验，其长期回报很可能更高。但现实是，它被用于完成当期的注册量KPI，制造出一种“高效获客”的假象。
古民将他的发现、数据、图表整理成一个初步的分析摘要，没有下任何结论性的指控，只是客观呈现数据关联和模式。他犹豫是否、以及如何向王磊呈现这些发现。直接指出百分之二十的预算可能被浪费，等于挑战现有投放策略、合作方选择乃至部分同事的业绩。但他想起王磊在复盘会上的表情和私下开放数据的举动，觉得这位导师或许能理解，甚至期待有人能捅破这层窗户纸。
他选择了一个相对稳妥的方式。在一次与王磊的一对一例行沟通中，他提到自己为了更好理解用户增长，私下做了一些关于广告渠道后续用户质量的分析练习，有些发现不太明白，想请教一下。他展示了那个渠道质量四象限散点图，以及“低成本低质量”象限渠道的预算占比估算，但没有提及具体的代理公司名称，也弱化了“浪费”、“无效”等价值判断词汇，而是用“用户后续行为差异显著”、“不同渠道的长期价值可能被当期成本指标掩盖”等中性表述。
王磊仔细看了图表和数据，沉默了片刻。他没有表现出惊讶，更像是一种确认。“这部分数据，你自己看过就好，暂时不要写进任何正式报告，也不要和其他同事深入讨论。”他停顿了一下，看着古民，“你知道为什么这些渠道能长期存在吗？”
古民谨慎地回答：“因为核心考核是注册成本和注册量？这些渠道在这两个指标上表现好。”
“这是一方面。”王磊靠在椅背上，“另一方面，代理公司、媒体平台、甚至我们内部的一些团队，形成了一个利益闭环。代理公司靠‘量’拿服务费，媒体平台靠消耗赚广告费，我们的投放团队需要漂亮的数字去向上面要下一期预算，证明自己的价值。大家都有动力让‘消耗’和‘注册量’看起来漂亮。至于注册来的人
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