短视频素材跑量诊断

用“观看 → 点击 → 成交 → 退款/利润”漏斗定位素材问题，不用单一播放量判断好坏。

工作流

1. 确认平台、账号、统计时间窗、自然/付费流量口径和视频版本。
2. 把视频文件、脚本、商品和数据行一一对应；无法对应时停止归因并列出缺失项。
3. 优先使用同账号、同商品、同流量类型的历史基线；没有基线时只使用启发式阈值并明确标记。
4. 检查前3秒、商品出现时间、卖点证据、点击承接、购买理由、承诺与实物匹配。
5. 使用 scripts/diagnose_performance.py 生成结构化漏斗指标和初步瓶颈。
6. 输出一次只改变1–2个变量的重剪测试，不把多项变化混在一起。

字段说明见 references/schema.md，示例与前后对比见 references/example.md。

诊断顺序

• 播放低：先检查分发口径、封面/标题和账号基线，不直接归咎于剪辑。
• 3秒留存低：商品或冲突出现过晚、开头信息不完整。
• 点击低：卖点抽象、商品证据不足或利益点不清楚。
• 点击高但成交低：价格、信任、适用人群或购买理由断裂。
• 成交高但退款高：承诺与实物不匹配、受众误导或商品问题。
• 指标好但利润低：转交 $short-video-profit-review 处理真实成本。

输出合同

• 结论必须对应数据和视频证据。
• 列出最高优先级瓶颈、次要瓶颈和未知项。
• 给出具体到时间轴的保留、删除、前移和替换建议。
• 给出测试假设、唯一变量、观察指标和停止条件。
• 不承诺下一版必然跑量。

安全边界

默认只分析，不发布、不投流、不修改商品。对投流、预算或账号写操作必须另行获得明确授权。