01
先把异常和 Tracking 信号放到一起看
不要把花费异常、转化事件和归因差异拆散在多个工具里分别判断。
它如何运行并达到目标
看这个场景如何从输入、判断到执行，最后把结果推进到可落地的目标。
02
先区分是真变差，还是数据先坏了
先判断是投放表现本身走弱，还是 Pixel、Conversion、归因链路已经让数据不可信。
03
把预警转成下一步动作
再决定下一步应该是验证、修 Tracking、保护预算，还是回到平台做更深层排查。
常见问题
常见问题
这能替代更底层的技术排查吗？
不能。Spark 更像更早的预警和分诊层，真正的底层技术验证仍可能需要工程或广告平台侧继续处理。
为什么要把花费异常和 Tracking 检查放在同一个场景里？
因为商家真实遇到的往往就是这两件事同时出现：Spend 看起来不对、转化突然少了，而第一步恰恰是先判断问题到底出在表现，还是出在数据可信度。