数据复盘：诊断漏斗，而不是发完等算法

跟着做：逐步完成

1. 分别导出长视频与 Shorts 数据，不混合计算观看指标。
2. 为每条视频填入展示、点击率、浏览量、平均观看时长、前 30 秒留存（若可得）、入口点击和有效咨询。
3. 标记小样本与缺失数据；没有数据时明确“不足以判断”，不要填零。
4. 按“展示→点击→留存→资源点击→有效询盘→订单”找最先明显掉落的环节。
5. 写一项最小修复实验、下次复查时间、停止条件。

这些勾选仅在当前页面有效；完整进度请在主页勾选并导出备份。

完整示例：本章怎样落地

样例：展示 2,000、CTR 2%、前 30 秒留存待查；先排查标题承诺，而不是断言被限流。

最容易失败的地方

失败：把 Shorts 与长视频 CTR 直接横向排名。

验收门槛

请保留本章产出的可打开文件或数据截图，按产物清单逐项检查；不得以“已学习”代替成果。

本章交付物

《单集诊断报告》+ 下一轮实验假设

关键判断

脚本工具的建议是启发式提醒，不是 YouTube 算法诊断。

下一步

回到主站打开 90 天任务表，完成本章后记录证据，而不是只做阅读打卡。