上篇《听 AI 建议涨粉，一夜丢了 98% 推荐流量》说了，我听 AI 建议去涨粉，第二天推荐流量掉了 98%。回头问它，它拿一份漏了六成流量的数据判我无罪。
换成对的口径，我又查了一天。这四步跟公众号没关系，是我在生产上排指标异常天天用的那套。
一、拆渠道，先看形状
微信把阅读来源分成几档：会话、推荐、转发、历史消息、搜一搜。
推荐流 1592 掉到 29，其余渠道不降反升。好友转发 17 涨到 30，历史消息 89 涨到 114，搜一搜 23 涨到 99。
公众号会话那档从 328 到 157，看着腰斩，其实落在 110 到 209 的日常区间里。
这个形状一次排除两种解释。读者没有不看，真读者走的渠道在涨；账号也没被封，封号是所有渠道一起归零。被收掉的，是推荐流的分发资格这一项。
这个区分决定接下来干什么。内容问题改内容；资格问题改内容一点用都没有，你把文章改成什么样它都不给你推。
二、量基线，然后小心基线骗你
我的动作在 18 号中午。而 18 号那天的推荐流从前一天的 3180 掉到 1592，正好腰斩，正好对上少了半天。
这个推理顺得让人舒服，顺到我差点直接写进结论。
幸好多做了一步，去看没动手那几天跌幅多少。
灰色那列是 15 号，我什么都没做，四篇分别掉了 45%、55%、27%、17%。而 17 号到 18 号，四篇掉 49%、46%、58%、36%。同一个量级。
于是这天成了一笔糊涂账。可能是跟 15 号一样的自然波动，也可能真是午休动完手、下半天被掐。两种机制能产出同一个数字，这天的数据分不开。
我一开始想写成「18 号属于正常呼吸」，那是急着给自己脱一半罪。
量出基线只能告诉你这个数字不算异常，不能告诉你什么都没发生。
工作里这种盲区太常见。某个接口平时浮动 50%，今天因为一个 bug 掉 50%，告警一声不响，事故是真的——你得等它掉 99% 那天才会被叫醒。
三、找那个「本该在涨却停了」的
还剩一个解释：那批老文的推荐窗口真的同时到期了。这也是 AI 第一轮给的答案，听着最合理。
堵死它的是这一篇。
这篇上月 10 号发的。之后整整 17 天，每天只有 0 到 4 个人从推荐流点进来，基本等于没热。然后 7 号，它突然被推荐池捞了起来，一路爬，17 号冲到 504——上线 38 天以来最好的一天。
两天后，剩 3 个人。
它干掉两个解释。所谓「窗口到期」不存在——发布 28 天都没热的文章能突然被捞起来，说明推荐池不按发布时间走。自然退潮也不长这样，正在创峰值的文章不会两天后自己掉到 0。
正在往上爬的东西，不会自己归零。
四篇一起、同一天、都在还有量的时候被切齐，其中三篇 17 号刚创下峰值。四个巧合同时发生，那就不叫巧合。
四、话说到什么分寸
这是时间吻合加形态吻合，够不上因果铁证。同一天平台自己调整推荐池，理论上也可能。
但四篇齐跌、三篇在创峰值时被砍、其他渠道完好、跌幅比日常波动高一个数量级，这几条摆在一起，指向账号级动作的概率远高于巧合。所以我按大概率行动：停掉那个动作，看几天推荐流回不回来。不当铁证去写举报，也不当巧合继续加码。
能把话说到几分就说到几分。这是排查里最难的一步，比找到线索难。
三天过去了，没回来
全站推荐流 18 号 1592，19 号 29，20 号 62。老文那七篇最后几天全在个位数。
倒是每天新发的那篇当天还能吃到几十个推荐，20 号那篇 54 个，占它当天阅读四成。
被收掉的是存量老文的推荐位，新内容还留着一个几十量级的口子。
这四步，跟公众号没关系
先确认口径。分母是什么，窗口多长，包含哪些对象。
再拆维度。是全渠道掉，还是只有一个渠道掉。
然后量基线。没出事的那几天波动多少。
最后找「本该在涨却停了」的样本。把自然衰减和人为切断分开。
第三步的陷阱我这次踩了。落在正常区间里的事故照样是事故，只是没人叫你起床，第四步才是真正定性那一步。
第一步排在最前面，是因为它错了后面全废。上篇那三条判据就是这么废的——每个数字都真，全长在一张漏了六成流量的表上。
