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9.3 渠道包与差异化配置
渠道包差异化配置解决的是「一套代码发多个渠道，每个渠道的包该长什么样」：把基础配置与渠道覆盖（appId 后缀、SDK 增删、特性开关）解析成最终包配置，并做必填特性校验。这一节用一份 Python 仿真与一份 TypeScript 内核跨语言逐位对拍，证明合并方向与校验规则没有写错。
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9.2 联运分成与结算周期
联运分成与结算周期是渠道合作里最容易被忽略的现金流变量：渠道先按分成拿走一部分，剩下的还要等账期滞后才到账。这一节把「逐月毛流水 → 扣分成 → 按账期滞后到账」算成一条现金流，量化峰值资金占用缺口，并用账期扫描给出敏感度对照；配可跑的 Python 仿真。
9.1 渠道分级与对接清单
渠道分级决定有限的人力该投到哪个渠道：把每个渠道的「预期新增 × 累计活跃 × ARPDAU → 毛收入 → 扣渠道分成 → 扣对接成本 → 净贡献」整条链算成整数，按净贡献阈值分出 S/A/B/C 四级，再按级展开对接清单；配可跑的 Python 仿真，净贡献为负的渠道直接不接。
8.3 广告数据与隐私
广告数据与隐私回答的是「哪些字段在什么条件下允许上报」：把同意状态机（未决/已同意/已拒绝/已撤回）与字段最小化清单串成一条可复现的判定链，逐事件回放上报请求——未列入清单的字段一律拒绝、必需字段免同意、需同意字段仅在其目的已授权时放行，配可跑的 Python 仿真与逐位等价的 TypeScript 内核。
8.2 未成年人广告与防沉迷联动
未成年人广告与防沉迷联动回答的是「受限时段与时长如何折算成广告展示机会」：把可玩时段、每日时长上限与广告节奏参数串成一条整数链，算各年龄段的时长触达率与广告机会触达率，再用 B 基准对节奏与上限参数做 ±20% 扰动检验排序稳健性；配可跑的 Python 仿真与稳健性基准。
8.1 广告内容合规与审核
广告内容合规审核回答的是「这条素材能不能上、这句文案要不要改」：把涉政涉黄涉赌、侵权 IP、虚假宣传、绝对化用语、诱导行为组织成类别 × 等级 × 词库，做大小写归一子串匹配给出 pass/review/block 分级处置与脱敏建议，并配可跑的 Python 扫描脚本与逐位对拍的 TypeScript 合规内核。
7.3 退款、风控与对账
退款、风控与对账是内购链路收尾的三道闸：把下单金额、支付回调金额、平台结算金额三个口径逐单比对，用对账分类抓出漏单、金额不符与未结算，用净收入口径算真正到手的钱，并按商品分组用退款率做风控预警。含可跑的 10 单对账仿真与 TypeScript 内核跨语言逐位对拍。
7.2 订单、回调与补单
订单、回调与补单是内购能否「一定发货」的工程保障：把支付回调当成一条会丢、会重、会乱序的消息，用幂等状态机保证重复回调不重复发货，用主动查单补住回调全丢的单，并配可跑的 2000 单回放仿真与 TypeScript 状态机内核跨语言逐位对拍。
7.1 平台内购通道与虚拟支付
平台内购通道与虚拟支付讲的是同一件商品在微信、抖音、Web 上各自该走哪条支付通道：把远端下发的支付路由表按「平台精确压过通配、版本门槛递增」解析成当前端该用的通道参数，并给出可跑的 Python 解析矩阵与 TypeScript 内核跨语言逐位对拍。
6.3 填充率与展示率诊断
填充率与展示率诊断回答的是「配置都对了、收入还是上不去」：把请求到完成的五级计数换成四级通过率，按上游优先的诊断树定位唯一瓶颈，并用 B 基准逐条阈值 ±20% 扰动检验诊断对健康线的敏感度；并配可跑的 Python 诊断脚本与可落 JSON 的稳健性基准。
6.2 eCPM 分层与流量分组
eCPM 分层与流量分组解决的是同一个广告位该配几个底价：把请求按预测价值分层、把每层挂到不同网络组合，用「填充率 × eCPM」的整数期望模型为每一层选一个最优底价；配可跑的 Python 分层仿真与 TypeScript 内核跨语言逐位对拍。
6.1 广告位 ID 体系与配置下发
广告位 ID 体系与配置下发是广告变现的工程底座：把远端规则表解析成当前端该用哪个广告位，用特异性打分消解冲突、用可播种 LCG 做 A/B 分桶、用兜底规则防配置缺失；配可跑的 Python 解析矩阵与 TypeScript 内核跨语言对拍。
5.3 瀑布流与竞价配置
瀑布流按顺序找填充、实时竞价让所有买家同时出价，两种撮合方式在同一批广告请求上算出来的收入并不相同。本节讲瀑布与竞价的机制差异与配置取舍，用可跑的 Python 双模式仿真、TypeScript 内核跨语言对拍与 B 层扰动基准，算清竞价相对瀑布的收入差从哪里来、又受哪些参数约束。
5.2 穿山甲、优量汇与 AdMob 的接入差异
三家主流广告网络的接入差异，决定了聚合层要写多少个适配器、每个适配器要填多少额外字段。本节把穿山甲、优量汇与 AdMob 的初始化步骤、额外字段、SDK 体积与能力位摊成一张可对照的矩阵，用可跑的 Python 评分脚本与 TypeScript 适配器内核把差异折成一个可比较的接入成本分。
5.1 聚合架构：SDK、适配器与瀑布流
广告聚合层是小游戏 IAA 收入的中枢：它把一次广告请求沿瀑布流自上而下逐层找填充，把多家网络的 SDK、适配器与配置折叠成一条可算账的链。本节讲聚合架构的三层分工，用可跑的 Python 瀑布流仿真与 TypeScript 内核跨语言对拍，算出填充率、平均 eCPM 与当日广告收入。
4.3 三方归因与渠道数据对账
三方对账是三口径的交叉验证：归因服务商（MMP）、投放平台后台、自有后端各自报一份安装与收入，数字对不上时得判断是谁在骗你。本节用整数公式与可跑的 Python 仿真，把每个渠道的缺口千分比算出来并分类，再用 B 基准扫一遍容差阈值看结论稳不稳，配 TypeScript 内核跨语言对拍。
4.2 ATT、IDFA 与 SKAdNetwork 链路
隐私新政把移动归因切成两条路：已授权用户走 IDFA 精确归因，未授权用户只能靠 SKAdNetwork 的聚合回传。本节用整数公式与可跑的 Python 仿真，算出真实安装里有多少还能被观测到、6 位转化值把收入量化后损失多少，配 TypeScript 内核跨语言对拍，并标明真实同意率与回传阈值属不可复现的 X 层。
4.1 归因窗口、点击归因与展示归因
移动归因的第一步是定义窗口：点击归因与展示归因各给多长回看期，决定同一批转化在渠道之间怎么分。本节用整数公式与可跑的 Python 仿真，把确定性触点流在 last-click、last-touch、first-click、linear 四种模型下逐一归因，配 TypeScript 内核跨语言对拍，并划清与站内 AI 特征归因（SHAP）无关的边界。
3.3 素材衰减与疲劳替换
素材不是上线就一直好用，跑得越久 CTR 越低。本节把疲劳写成整数幂 ctrAt(d)=baseCtr×decayNum^d//decayDen^d，用阈值反推替换日，再拿 no-replace / fixed-K / threshold 三种策略对照 CPI，并用 B 层扫描验证最优周期是否稳健。
3.2 素材测试矩阵与优胜劣汰
上一节产出的素材要小额测、按数据判谁赢。本节把「比 CTR」升级成整数双侧 z 检验：给定曝光与点击，用 d²·n1·n2·100 > 384·p̄·(1000-p̄)·(n1+n2) 判显著，再按增量把放量预算分给胜出者；配 S 层 Python 与 P 层 TypeScript 跨语言对拍。