优化oCPC是智能交付道路上大概率必须长期面对的挑战。尤其是各种平台的产品和技术还远未成熟，功能更新快，种类繁多。对于如果不能深度理解其背后的优化逻辑，就无法把握「人为操作」的价值和界限,这样的营销人员来说，在有如此多不确定因素的市场中做出相对较好的决策是很困难的。
1. 非零和博弈
以百度搜索oCPC为例，虽然远非成熟的智能投放产品，但它向我们展示了通过AI优化复杂广告转化效果的未来。
oCPC的工作原理是锚定CPA(每动作成本)调整每次点击竞价的过程，从而最大化CPM(每千人成本)。
大家都发现了吗？机器学习的最终目的是平台的CPM最大化，也就是展示收入最大化，而不是单个广告的CPA更划算。但不要悲观，因为这是一场非零-sum游戏。技术的升级把盘子做大了，广告主也能从中受益。原本的动机是平台可以增加收入，但采取的手段是正面——平台通过AI模型的输入提高其流量的转化价值。
这也揭示了一个事实：一个oCPC方案好不好，本质上是该模式能否尽快找到能够平衡自身品牌和广告市场的最佳CPA方案。
2.最优CPA
我们的目标是“控制CPA公式编辑器的成本，保持足够的数量”。最优的CPA肯定不等于较低的CP公式大全A，但优化大师是在成本和转化之间找到了一个平衡点CPA。如下图，我画了一个平衡图来解释这里的逻辑，公式编辑器希望能帮助你理解。
是X轴计划的转换成本，Y轴是计划转换金额，递增曲线代表“看跌价格曲线”。出价越高，公式法竞争力越强，转换金额越高(非线性)；递减曲线代表“商务成本曲线”，因为考虑到规模效应，随着转化量的减少，企业要付出的投入成本增加(非线性)。这样两条曲线的交点就是我们要找的最优CPA值。所以所有的投放优化策略都可以在人的投放没有失误的前提下，遵循这个图的逻辑。
这样，我们的优化场景只有公式法以下2种：
(1) Cocpc回传机制PA在最优点右侧
CPA偏高，需要想办法降低，同时大概率会牺牲一部分金额。先从拆解CPA开始分析，公式如下。
ocpc开通后，广告主的cpc会因为流量更精准而增加。同时，CVR也会因公式相声被央视点名为分配给了转化率更好的受众而增加。两者的增长比例决定了CPA的最终水平。因此，可控CPA可以分解为可控CPC和更高的CVR。
此时，人为干预的重点是控制CPC和改善CVR。主要方式有：
A.确保在第一阶段的CPC阶段打下数据基础。
B.检查数据返回是否准确。
C.改善现金流-关键词优化
D.提高点击率-创意优化
E.公式编辑器提高转化率-陆页optimizatio深挖洞广积粮全部诗句n
(2) CPA在最优点左侧
20216544959228572公式法8.gif" alt="深挖oCPC的优化逻辑与突破" class="syl-p深挖洞广积粮age-img">这时候CPA看起来很低，ocpc广告投放但转化量根本不够，需要提逻辑分析最聪明的星座升转化量。人工干预最直接的一个思路是：适当提高目标CPA，但一定控制好幅度，最高一次不要超过20%，一点儿点儿尝试。
此外，还可以通过外部提升转化量的方法。我们可以根据下面的「流量问题归因图」标记出流量少的外部主要诱因，逐个击破。
a.预算不足
重新预估消费，如果是因为公式相声被央视点名预算少所致，可以重新分配量给ocpc计划。
b.因展现量低导致的消耗困难
i. 增加关键词，建议手动或使用主流AI拓词工具，增加人群曝光可选范围，不建议开启智能拓词，很深挖细掘容易进来垃圾词汇。
ii. 匹配模式单一，可以适当放宽匹配精准度。
c. 因CTR低导致的消耗困难逻辑学
i. 提高CTR（点击逻辑分析最聪明的星座率）
创意优化、配置更齐全的高级创意、信息ocpc阵列、多图样式、动态标题，结合细分业务和人群，个公式法解二元一次方程步骤性化设置创意。进一步提高转化率，做着陆页优ocpc回传机制化。
i优化王节油器是真的吗i. 排名低（依旧需要使用上文提到的提高CPA大法，这里不再赘述）
如果理解了上述优化逻辑，那么基本清晰公式相声了哪些环节是需要手动参与的，哪些环节是只能交给机器去跑的。我们也可以这样理解，oCPC承担了人类无法完成的高强度算法，按照既定优化营商环境框架去捕捉更高质量的流量；人工则需承担给oCPC模型喂足“饲料”、随时观察“环境变化”。
1. 人工的关键价值
从人机协作的角度，梳理一逻辑运算符下Part1中的要点，可以看到人的核心价值体现在：
（1）账户第一阶段，需要依靠人，提优化营商环境供充足和良好的数据“饲料”。第一阶段的效率取决于优优化大师化师在CPC阶段的能力，从账户结构、策略调整、创意优化、效果分析等，需要用可控的逻辑思维最好的星座女成本凑足转化门槛，让机器知道什么流量是所需要的。
（2）账户第二阶段，就算跑稳，我们知道也是阶段性的，需要人工持续优化电池充电是什么意思监视，在出现波动的时候人工干预。这需要人对市场和客户的变化有清醒的认识，比如创意策略优化、落地页设计更新等。深挖洞广积粮备战备荒
2.人工需要避免的投放误区
由于对ocpc回传机制oCPC投放原理认识不清，投放人员在模型的学习阶段还是根据经验，做优化操优化作，导致效果变差。例如，看到点击价格很高，就慌乱调整出价；发现系统自动添优化师是做什么的加了一大堆莫名其妙的关键词，赶紧删掉；发现同一个关键词，系统多公式相声被央视点名次添加到不同计划或单元，是不是出问题了？
在模型认识ocpc你的转化用户过程中，不能再以惯性的思路去盯着账户了，这个时候，很多现象反映的是机器的语言，复杂问题我们可以先交由机器处理，稳定后再看结果是否符合预期。切忌优化大师过多的干预模型，打乱学习的节奏。
3.什么时机干预，什么时机不干预？
（1）前期预算少干预
ocpc是AI算法优化，大概率是预算越多，分配的流量越多。所以，预算一般要充足。在设置上限的时候，最好高出你的承受能力20%-30%，比如日承受能力是1万，预算至少设置1.2 万。现实是前期预算越足、流量越多。预算设置好后，盯紧消费，但逻辑学不要频繁调，快到承受极限的时候再通过调节时段等方式来平衡。
（2）基础定向迟干预
很多投放人员会设置很多二级定向，受经验和惯性驱使。但实际跑下来的效果却发现，刚开始还是通投最好，这样可以获得足够大的曝优化大师光量。等效果出来了，有一定数据积累，再逐步缩小定向，这个时候行业、业务经验就可以发挥其作用了。
（3）出价只在探索最优CPA阶段才干预
这部分已经在本文Part1里详细介绍，回想一下「寻找最优CPA」曲线图，出现明显的偏左、偏右特征时，需要人工干预。
如果前期把创意素材准备足，系统学习可以分辨出差异，各种不同的配图、标题、落地页，会让系统的学习结果更有效，自动优化的时候更有依据。但已经完成学习阶段，就减少大幅改广告创意的情况，减少对模型的干扰。
（5）最终效果不好时，要做强干预
账户效果不好再考虑上新，如果账户效果好，最好不要做上新调整。因为上新会影响到原有计划，损失跑得好的计划，得不偿失。另外，新计划要和原有计划有所差别，价格、图片、优化王节油器是真的吗标题，直到落地页，最好都能有所区别。
（6）落地页随时要做强干预
其实，现在大部分品牌企业都对页面很讲究，因为落地页承载的是转化——推广中最应该被重视的一环。落地页改版和更深挖换是投放策划的常态，但还很少有企业能做到科学改版、高频优化、有效分析，落地页优化环节目前是在智能领域相对落后的一环深挖洞广积粮备战备荒，这也是为什么灵蹊要在此点发力，因为企业缺乏有利工具的加持。
搜索oCPC的红利期已经过去，随着越来越多的行业加入，效果不稳定的情况只会增加，不会减少。此时的突破点，会后置到落地页的转化能力（承接能力）上。
平台的智能性提升，可以识别不同客户的转化意愿。但精准度并不能降低竞争度，当流量资源抢夺激烈时，昂贵的价格始终是绕不过的坎儿，投放的优优化营商环境心得体会化空间会越来越受限。这时，竞争的主战场就会发生后置，ROI的控制能力被压缩到从落地页开始的每个承接细环。
不仅如此，落逻辑地页是属于广告主的，如果广告主可以对页面的智能化进行自公式相声被央视点名主控制，完全可以将页面的转化能力通过动态化功能做优化营商环境心得体会大幅提升，将低转化意愿人群公式法解方程（平台判定）的实际转化率升高。换言之，低价买到的流量也有机会获得还不错的转化率了！
这里面涉及到广告主容易忽略的一个地方——拓量能力的积累。其实，这块儿是可以间接积累数据资产的。
以目前百度搜索ocpc为例，拓量的模式主要分为三种类别：保守扩量、均衡扩量、积极扩量。
投放的时候，可以建立不同的计划，采用不同的拓量模式，对接不同的落地页。通过完善的转化优化/分析工具，帮助企业积累属于自己的分群识别能力，从而对不同价格/属性的流量探索出一套属于自己的ROI算法。
这样的操作，不仅可以摸索出业务的拓量规律，更可以结合落地页的承接深挖洞广积粮是咋回事环节，进行人群的细分匹配逻辑分析最聪明的星座和数据积累，从而让转化承接的能力更硬核。
当然，对于ocpc可能的新突破点，我们都还需要做很多的功课。但让我们很自豪的一点，优化逻辑已经基本梳理明白，也有第一批用户愿意和我们一起、从落地页开始、一步一步地突破。
