Anomaly Detection

Connector capability gate

When a conclusion depends on live MCP/API/connector data, load ../../references/connector-capability.md before interpreting missing or empty fields. If a machine-readable capability snapshot is available, identify the exact required capability IDs and run ../../scripts/evaluate_connector_capability_gate.py before metric interpretation.

• Pass — continue with the Skill's normal evidence, sufficiency, lineage and safety checks.
• Degraded — do not make a high-confidence dependent recommendation; keep the result to Directional, Hold, Alternate Source, Missing Data, or Manual Review.
• Blocked — do not treat the dependent observation as action-safe until the capability is resolved or an allowed alternate source is verified.
• missing_evidence_policy = never_zero — Partial, Unsupported, Unknown, or absent connector capability is never a numeric zero, unchanged state, or proof that the platform lacks the feature.

This gate is read-only and does not authorize live Amazon Ads mutation.

目标

检测“值得行动”的变化，而不是简单比较今天和昨天。

Routing boundary

• 这是异常信号判定 / 告警 triage Skill：回答“这个变化是否真的异常，还是活动、库存、价格、季节或数据问题可以解释”。
• 如果任务只是例行扫描多个 Campaign 的健康状态、Watch/Critical watchlist 或周趋势监控，交给 ../campaign-health-monitor/SKILL.md。
• 如果异常已经表现为 sustained business-impact decline，而且用户要知道“为什么下降、损失从哪里来、哪一个原因最有证据”，升级到 ../performance-drop-diagnosis/SKILL.md。
• 异常本身不是动作授权；即使 severity 为 Critical，也不直接推导 bid/budget/negative/placement 变更。

输入

最低要求：

• 当前观察窗口；
• 历史基线窗口；
• impressions、clicks、spend、orders、sales；
• date/marketplace/currency。

推荐：

• CPC/CTR/CVR/ACOS/ROAS；
• budget status；
• placement/search term；
• price、promotion、inventory、Buy Box、Listing 状态；
• 近期优化动作日志。

基线选择

优先：

1. 同一实体过去 4-8 周滚动分布；
2. 同星期/同 daypart 可比窗口；
3. 同季节历史；
4. 相似实体代理基线。

流量很低时不要使用过度精确的统计结论。

检测维度

• Delivery anomaly：impressions/clicks 突降；
• Cost anomaly：CPC/spend 激增；
• Conversion anomaly：CVR/orders/sales 异常下滑；
• Efficiency anomaly：ACOS 恶化或 ROAS 下滑；
• Budget anomaly：过早耗尽或意外不花费；
• Mix anomaly：placement/search-term 流量结构改变。

去误报检查

发现异常后，先检查：

• Prime Day / Best Deal / Lightning Deal / Coupon；
• 价格变化；
• 库存/Buy Box/Listing；
• campaign/bid/budget 最近刚调整；
• 新品刚上线；
• 归因延迟；
• 周末/节假日/季节性；
• 数据管道缺数。

如果变化能被事件解释，标记 explained_event，而不是 Critical anomaly。

Severity

Info

偏离较小或样本低，只记录趋势。

Watch

偏离值得关注，但需更多数据确认。

Critical

满足：

• 偏离显著；
• 业务影响较大；
• 样本充分或持续多个窗口；
• 无已知合理事件解释。

Critical 只表示值得优先升级调查，不等于已经完成 sustained decline 的因果归因。需要深度损失桥接、控制变更、零售状态与证据强度判断时交给 performance-drop-diagnosis。

根因树

例如 sales 下降：

Sales ↓
├─ Traffic ↓ ?
│  ├─ Impressions ↓
│  └─ CTR ↓
└─ Conversion ↓ ?
   ├─ CPC ↑ → clicks 减少
   ├─ CVR ↓
   ├─ Price/Promotion changed
   ├─ Inventory/Buy Box issue
   └─ Search term / placement mix changed

该树用于 anomaly triage 和下一步路由，不把“possible cause”自动升级成确认根因。

输出格式

每个异常：

• entity；
• severity；
• metric；
• current vs baseline；
• duration；
• estimated business impact；
• possible causes；
• event/confounder checks；
• confidence；
• recommended investigation/action；
• next validation time/window。

如果异常已经 sustained 且业务影响明确，输出中应标记 escalate_to: performance-drop-diagnosis，而不是在 anomaly Skill 内继续扩展为完整深度诊断。

自动化约束

异常检测可以触发其他 Skills，但不直接触发真实账户写入。即便 severity=Critical，也先生成 Suggest/Shadow 动作并通过 ../../references/decision-boundaries.md。