比）、跨品类购买情况、复购间隔。
??长期价值信号：留存曲线衰减率、预测的长期生命周期价值。
他使用历史数据，通过聚类分析和简单的回归模型，为每个注册用户计算一个初始的潜在价值评分（0-100分）。评分并非绝对精确，但足以将用户粗略分层：高潜、中潜、低潜、疑似无效/虚假。
同时，他将“动作”定义为：任何旨在获取、激活、留存用户的运营或产品行为，如一次广告投放、一个补贴活动、一个新功能上线、一次推送通知。每个“动作”都会关联一批受影响用户。动作的“有效性”，则通过观察受该动作影响的用户群体，其“潜在价值评分”的分布变化、以及后续真实转化行为（如付费、高粘性使用）的增量来评估。一个高“无效动作”嫌疑的行为，可能带来大量低价值评分用户，但对高价值用户无显著提升，甚至可能因打扰而损害高价值用户体验。
第二步：建立“渠道-动作-用户价值”追踪链路。
这是技术上的难点。他需要将广告投放数据（渠道、计划、创意、费用）、用户行为数据（从点击、注册到后续所有互动）、以及交易数据，在遵守数据安全规定的前提下进行跨表关联和分析。
他利用公司数据平台的用户唯一标识体系，构建了一条从“广告曝光/点击”到“用户注册”再到“长期行为”的虚拟链路。由于用户可能通过多个渠道接触，归因模型复杂。他采用行业通用的“最后一次点击归因”作为主要分析基准，同时辅助分析“首次点击”和“线性归因”下的差异，以了解渠道协同与价值分布。
对于非广告动作，如运营活动、产品功能改版，他则通过A/B测试框架的历史数据，或特定时间段内的用户行为对比来分析。
第三步：识别无效动作的模式与特征。
在能够追踪动作与用户价值关联后，古民开始系统性地扫描历史数据，寻找“无效动作”的模式。他定义了若干警报特征：
??价值倒挂：用户获取成本（CAC）低于行业或内部常识性阈值，但带来的用户群体中，低价值评分用户比例异常高（例如超过40%）。这强烈暗示可能存在刷量或吸引纯羊毛·党。
??行为坍缩：某个动
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