指标词典

同一个词，不同团队算法经常不一样——「广告订单占比」按订单算还是按销售额算，结论能差出一倍。这里写清每条的口径：公式、算例、以及最容易被读错的地方。没有标注的，都是本产品实际读取或计算的口径；标着「行业通用」的是产品不计算的行业指标，那几页会先说明为什么不算、以及该看什么代替。

同一个指标，为什么两个人算出来不一样

差异几乎不出在乘除法上，出在分母取了什么。广告费除以「广告带来的销售额」是 ACoS，除以「这个产品的全部销售额」就是 TACoS—— 同一笔花费，两个数能差好几倍，而它们回答的是两个不同的问题。

第二个常见来源是粒度。同一款产品在广告活动层、投放层、搜索词层看到的 ACoS 本来就不一样，因为三层的分母不是同一批订单。看到对不上先确认是不是在比不同粒度的数，而不是急着找哪张表错了。

第三个是窗口怎么合并。把七天的比率加起来除以七，得到的不是这一周的比率——这一条下面单独说。

平铺成一张表看不出「什么时候该看哪个」，而那是新手最需要的信息。分组的依据主要是分母：

所有比率的分子和分母。它们自己不回答好不好，但读错一个，上面所有比率跟着错。

分母是广告带来的部分。回答「这条广告本身划不划算」，不回答产品赚不赚钱。

分母是全部（含自然）。回答「这盘生意有多依赖广告」，以及这个依赖有没有在减轻。

它们不衡量广告，但决定广告能花到什么程度——毛利定上限，库存定该不该推。

把经营目标翻译成一个出价上限，以及你设的价和实际扣的钱差在哪。

先把分子分母各自在窗口内求和再相除，而不是把每天的比率取平均。两种算法结果不同，后者是错的。

直觉上「平均一下」很自然，但它给每一天相同的权重：花费 $100 带来 $1000 销售额的那天，和花费 $1 带来 $2 销售额的那天，在平均值里一样重。后者的 ACoS 是 50%，足以把整周的数字拉歪，而它其实只花了一块钱。

这不是学术细节。按天导出报表、在 Excel 里拉一列平均，是最常见的算错方式，而且算出来的数看着完全合理——这类错误不会报错，只会让你据此做出错误的判断。

想知道某个数怎么算——直接点进对应词条，每页都有公式、算例和最容易读错的地方。

想知道「多少算正常」—— 主要指标的词条里都有这一节。它不会给你一个行业均值，而是告诉你怎么用毛利率和这一期的经营目标算出属于你自己的那条线。网上流传的那些数字（「ACoS 控制在毛利率的 70–80%」之类）之所以不能用，原因也写在里面。

想知道看完之后该怎么办——去运营场景，那里按「该怎么判断」组织。想知道这些数在报表哪儿——去报表怎么看。