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。
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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。
2.3 止损线与关停规则
放量模型默认了「这个渠道值得继续加」，但现实里很多渠道从第一天就不该继续投。本节把「累计 ROAS 连续低于止损线 N 天就关停」写成一条可跑的整数规则，用 Python 仿真对照优质、平庸、劣质三种流量下规则省下多少亏损，再扫止损线×连续天数的网格并做 LTV 扰动基准，找出那条既不误杀好渠道、又不放跑坏渠道的线。
2.1 oCPM、CPA 与 ROI 出价的选择
三种出价方式不是玄学：oCPM 按曝光竞价、CPA 按安装结算、ROI 按目标回报反推成本。本节把它们折算到同一条「成本 → 回收」链，用整数公式算出每种方式的 CPI、D30 ROAS 与同预算下的绝对利润，配可跑的 Python 仿真与 TypeScript 内核跨语言对拍，回答这笔预算该用哪种出价。
16.3 交付物与卷五衔接
本卷最后一节做两件事：把 16 章的交付物列成一张带权重的清单（D 层），再用仿真把完成态折算成整体完成度、判定是否达可交付线（S 层）——当前 930‰ 过线，缺口只剩案例复盘与附录 E；末尾交代与尚未落盘的卷五《跨平台发行与出海》之间的衔接点。
16.2 全链路对账与仿真验收
清单自洽不代表账算得对。本节把前 15 章的账拉到同一张台账，用共享 economy.json 复算：日毛收入、单位 ARPDAU、月净结算、CAC、LTV、月度利润各用两条独立路径算，逐条比残差与容差（S 层）；再用 TypeScript 内核逐位复算同一摘要（P 层），最后扰动关键参数看哪条账先崩（B 层）。
15.2 投放、结算与资质的典型失败
投放、结算与资质三类典型失败的判定清单：每条失败模式给出可观测指标、阈值与比较方向，用可跑的 Python 仿真逐条判定是否越界，量化越界幅度并按域汇总成一份体检报告，让「这次是不是踩坑了」从感觉变成一条条可对照阈值的判定；真实结算差异与审批结果一律标 X。
15.1 《合成小岛》投放与变现复盘
《合成小岛》半年投放与变现复盘：把投放花费、安装数、留存、ARPDAU、平台扣点接成一条链，逐月算出毛收入、到账净额与单月净贡献，定位唯一的负贡献月与累计转正时点；配可跑的 Python 仿真、真实的输出数字与真实平台机制的 X 层边界说明，把「这半年赚没赚」算清楚。