与王磊的谈话，为古民的私下探索划定了模糊的边界：可以深挖，但需谨慎，重在积累证据与逻辑，而非急于引爆。这正合古民之意。他本就不是热衷于公开揭露的激进者，他更着迷于构建一套清晰、可复现的认知框架，用以理解、度量进而预测系统的真实状态。那“百分之二十预算买点击”的初步发现，只是一个刺激点。他要做的，是将这种点状的洞察，扩展为一套系统的、可操作的监测与评估体系。他决定私下构建一个更为完善的“无效动作识别与价值修正模型”。
模型的目标并非要立即指控谁，而是要回答几个核心问题：
1. 量化问题：在当前的用户增长体系中，到底有多少资源（金钱、注意力、产品功能）被消耗在无法产生真实长期价值的动作上？其具体比例和成本是多少？
2. 定位问题：这些“无效动作”主要集中在哪些环节（渠道、活动、补贴策略、甚至产品设计）？其特征模式是什么？
3. 归因问题：是什么机制（考核指标、协作模式、利益结构）导致了这些无效动作的滋生和持续？
4. 预测与优化问题：基于历史数据，能否预测不同策略可能带来的“有效用户”与“无效动作”比例？能否为资源分配提供更优的决策依据？
他将这个私人项目命名为“UVAR模型”——用户价值真实度评估模型。模型构建分为几个核心步骤，完全在本地或利用公司数据平台的非敏感、聚合后数据进行，避免触及个人隐私和商业机密红线。
第一步：重新定义“用户价值”与“动作有效性”。
古民意识到，直接使用公司现有的“活跃用户”、“新增用户”等指标，无法有效区分价值。他需要建立一套更贴近真实商业价值的、可追踪的“用户价值分层体系”。
他基于用户行为数据，尝试构建一个“用户潜在价值评分”。这个评分是多个行为信号的加权综合，包括：
• 身份真实性信号：注册信息完整度、设备与IP的常规性、反作弊系统评分。
• 参与深度信号：访问频率、会话时长、核心功能使用率、搜索与浏览深度、互动行为（点赞、收藏、分享）。
• 转化质量信号：订单数量、客单价、补贴依赖度（使用补贴订单占比）、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
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