为还原真实用户路径，我设计了多套UA、分辨率和来源参数，并用清洁与老账号并行对照，便于识别机器流量与人为行为差异。数据采集层面，我同步部署了网络抓包、页面截图与用户行为录制三套工具，确保弹窗出现、关闭、点击都能被还原与时间序列化存储。每次投放保持至少一小时的采样窗口，遇到弹窗链路会持续跟踪至最终落地页或超时结束。
实测中常见的是多层跳转堆栈，即先从广告位到中转域，再由中转域去拼接最终落地页面，这种设计既能躲避简单拦截，也方便植入更多埋点与供应链逻辑。
付费来源（竞价/信息流）与自然流量在弹窗成功率上存在显著差异：付费流量的弹窗展示更频繁但用户关闭率也高，说明频次和创意疲劳需要分层管理。整体来看，采样阶段的交叉验证帮我过滤掉超过半数的虚假链路，只保留能复现的稳定模板来做深入分析。
识别路径类型后，可以针对性地做创意与频次调整，避免“一把梭”式的投放浪费预算。
除此以外，移动端的深链唤起往往依赖scheme与universallink的配合，做好兼容能大幅提升打开成功率。
建议常态化做A/B测试，但把每次测试的变量控制在一个维度，避免数据噪声干扰判断。
保存这篇文章，遇到弹窗链路故障时依照五类规律排查，一步步把流量漏斗堵实。希望这次拆解对你的投放复盘有直接帮助，欢迎把你遇到的特殊链路贴出来，我们一起来把它拆干净。
