对oCPC做优化，是智能投放之路上必须且大概率会长期面对的一个挑战。尤其，各平台的产品和技术远未成熟，功能更新快、变动多，营销人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，很难在不确定因素如此之多的投放市场里，做出相对优良的决策。
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1、深挖oCPC的优化逻辑
1.非零和博弈
以搜狗搜索oCPC为例，尽管它还远称不上一个成熟的智能投放产品，但却让我们看到：通过AI优化复杂广告转化效果的未来。
搜索oCPC的工作原理是锚定CPA（每次行动成本）来调整每次的点击出价，从而使CPM（千人展现成本）化的过程。
大家发现了吗？机器学习的最终目标是平台的CPM化，即展示收益的化，而不是单个广告的CPA更划算。但也不必悲观，因为这是一个非零和博弈，技术的升级让投放的盘子更大了，同时广告主也能从中受益。其产生的原始动机固然是平台可以增加收益，但采取的手段是正面的——平台通过AI模型的投入提升其流量的转化价值。
这也同时揭露了一个事实：一个oCPC计划好不好，本质是模型能不能尽快寻找到可以平衡自家品牌和广告大盘的那个CPA解。
2.CPA
我们的投放目标是「能够控制住CPA的成本，且保持足够的量」。CPA肯定不等于更低的CPA，而是在成本与转化量之间找到一个平衡点CPA。如下图，我画了个均衡图来解释这里面的逻辑，希望帮助大家理解。
X轴是计划的转化成本，Y轴是计划的转化量，递增的曲线代表「投放价格曲线」，出价越高，竞争力越强，转化量会提升（非线性）；递减的曲线代表「业务成本曲线」，因为考虑到规模效应，随着转化量的下降，企业需支付的投入成本升高（非线性）。这样，两条曲线的交点就是我们想寻找的CPA值。因此，在投放人群不出现失误的前提下，一切投放优化策略都可以遵循这个图的逻辑。
这样，我们的优化场景就只有以下2种：
1)CPA在点右侧
CPA偏高，需想办法降低，同时大概率会牺牲一些量。我们从拆解CPA开始分析，公式如下。
开启ocpc后，广告主的CPC会因为流量更而升高，同时，CVR因为分配到了转化更好的受众也会变高——两者的增速比例决定了CPA的最终水平。所以，可控CPA又可以拆解成可控的CPC和更高的CVR。
这时，人为干预的点是：控制住CPC、提高CVR。主要方式有：
a.确保在阶段的CPC阶段，打好数据基础
b.检查数据回传，是否准确
c.提升展现量-关键词优化
d.提高点击率-创意优化
e.提高转化率-着陆页优化
2)CPA在点左侧
这时候CPA看起来很低，但转化量根本不够，需要提升转化量。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，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，很容易进来垃圾词汇。
ii.匹配模式单一，可以适当放宽匹配度。
c.因CTR低导致的消耗困难
i.提高CTR（点击率）
创意优化、配置更齐全的高级创意、信息阵列、多图样式、动态标题，结合细分业务和人群，个性化设置创意。进一步提高转化率，做着陆页优化。
ii.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）
2、掌握人机协作的诀窍
如果理解了上述优化逻辑，那么基本清晰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，梳理一下Part1中的要点，可以看到人的核心价值体现在：
1）账户阶段，需要依靠人，提供充足和良好的数据“饲料”。阶段的效率取决于优化师在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。
2.人工需要避免的投放误区
由于对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，系统多次添加到不同计划或单元，是不是出问题了？
在模型认识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，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，这样可以获得足够大的曝光量。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CPA」曲线图，出现明显的偏左、偏右特征时，需要人工干预。
4）创意强干预，但优化稳定后少干预
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，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、标题，直到落地页，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，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。
3、未来新的突破点
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主控制，完全可以将页面的转化能力通过动态化功能做大幅提升，将低转化意愿人群（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。
以目前搜狗搜索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环节，进行人群的细分匹配和数据积累，从而让转化承接的能力更硬核。
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