一句话结论：我们把占比 ~55% 的中文流量，通过一套「按下单量排序」的推荐算法，源源不断导向了平台上最便宜、但接码率只有 5% 的号码（加拿大 Telegram / WhatsApp）。这形成了一个自我强化的闭环——越便宜 → 下单越多 → 推荐排名越靠前 → 下单更多——而接码率在排序公式里的权重只有下单量的 1/11，数学上根本纠正不了。
后果：Telegram + WhatsApp 仅占下单量的 39.5%，却贡献了过去 24 小时 70% 的失败订单。这不是 bug（SigNoz 24h 仅 187 条 error，全部退款正常），而是产品结构问题。
GA4 过去 7 天，来源国家 Top（sessions）：
| 国家/地区 | Sessions | 占比示意 |
|---|---|---|
| 🇨🇳 China | 4,915 | |
| 🇺🇸 United States | 2,468 | |
| 🇯🇵 Japan | 1,251 | |
| 🇭🇰 Hong Kong | 863 | |
| 🇸🇬 Singapore | 713 | |
| 🇹🇼 Taiwan | 307 |
中文语区（China + HK + Taiwan + Singapore）合计 约 6,800 sessions ≈ 52%。渠道以 Organic Search（5,380）+ Direct（2,058）为主。这批用户天然索取 Telegram / WhatsApp / 小红书 等验证——而这些恰恰是平台最供不出货的服务。
过去 7 天按服务拆分（订单量 ≥ 50）：
| 服务 | 订单 | 取号率 | 收码率(占取号) | 端到端 | |
|---|---|---|---|---|---|
| openai | 2,465 | 96.2% | 50.2% | 48.3% | 拳头产品 |
| telegram | 2,141 | 68.1% | 8.5% | 5.8% | 高量低质 |
| 1,100 | 72.5% | 7.1% | 5.2% | 高量低质 | |
| 562 | 93.1% | 14.7% | 13.7% | ||
| redbook-小红书 | 283 | 12.4% | 34% | 4.2% | 供货不足 |
| netflix | 122 | 99.2% | 76% | 75.4% | 优质 |
| tinder | 59 | 100% | 56% | 55.9% | 优质 |
TG+WA 合计 3,241 单/7d（≈40% 订单量），但端到端只有 ~5%——用户付费、拿到号、等 5 分钟、收不到码、退款。整个平台过去 7 天 4,760 笔退款、占已扣费订单的 72%，主力就来自这里。
同一个服务，换个国家，转化率差 2–10 倍。但用户几乎都被导去了最便宜、也最差的加拿大：
| 服务 / 国家 | 7d 订单 | 均价 | 端到端 | |
|---|---|---|---|---|
| telegram · 🇨🇦 CA | 345 | $0.50 | 6.1% | 量最大·第2便宜·差 |
| telegram · 🇺🇸 US | 249 | $1.81 | 12.9% | |
| telegram · 🇬🇧 GB | 60 | $0.88 | 16.7% | |
| telegram · 🇨🇱 CL | 37 | $0.39 | 21.6% | 最便宜且最好·却量最少 |
| whatsapp · 🇨🇦 CA | 378 | $0.65 | 4.0% | 量最大·最便宜·最差 |
| whatsapp · 🇺🇸 US | 88 | $1.89 | 9.1% | |
| whatsapp · 🇧🇷 BR | 37 | $3.05 | 43.2% | 最好·却量最少 |
CA 区 TG+WA 合计 723 单/7d，端到端仅 5.0%——这一个国家就是最大的失败漏斗。为什么用户都去 CA？因为它最便宜（$0.50 / $0.65），而且它排在「推荐」第一位。
后端 backend/internal/service/catalog/query.go:543 的 computePricePointPopularityScore 决定 Dashboard 国家卡片的「推荐」默认排序：
看似接码率权重（×26）最大，但它是线性的，而下单量走 log 且乘以基数——在真实数值下量的项彻底压倒质的项：
| telegram 组合 | 「下单量」项 | 「接码率」项 |
|---|---|---|
| CA（345单 / 6%） | 116.9 | 1.6 |
| US（249单 / 13%） | 110.4 | 3.4 |
| CL（37单 / 22%） | 72.8 | 5.6 |
CA 对 CL：接码率项只差 4.0 分，下单量项却差 44.2 分——量的影响力是码率的约 11 倍。于是 6% 接码率的 CA 稳居推荐第一，把用户继续喂进去，量更大、排名更稳，形成闭环。CL（最便宜又最好）反而因为没量沉底。
自愈器 combohealth/service.go 只在接码率 < 1% 且样本 ≥ 100 时隐藏组合。CA 的 TG/WA 是 4–6%——「半死不活」高于 1% 地板，永远不会被自动隐藏。它专治「彻底死」的组合，对这批「量大但只有 5%」的组合是盲区。
SigNoz 过去 24h 仅 187 条 error（tuna-worker 186 / tuna-api 1），无取号相关报错——证实这些失败是正常业务流（买号→无码→退款），不是线上故障。退款链路正常（7d 4,760 笔）。
附带发现（另立工单）：worker 24h 内 132 条「严重告警：链上余额不足」——TronGrid 热钱包余额低于阈值的运维补款信号，与本洞察无关，但建议核对热钱包水位。
computePricePointPopularityScore 的低接码率组合加乘法惩罚 / 阈值 gate：让接码率 < ~15% 的组合无法进入「推荐」前列。这直接影响每个用户看到的默认排序与营收，必须 A/B 灰度，不建议直接改数值上线。文件 backend/internal/service/catalog/query.go:543（前端 fallback frontend/lib/dashboard-recommendations.ts 需同步）。
bestSuccess badge 机制，可复用。
⚠️ 本次未自动提交 PR：以上都是影响全站默认排序与营收的产品决策，属于「对外、影响难以快速回退」的改动，按规矩应由人来判断并配 A/B，而非凌晨自动上线。已把改动点、公式、量化证据备齐，供团队直接落地。