優(yōu)化方向一：保證流量供應(yīng)

優(yōu)化方向二：提升廣告轉(zhuǎn)化

投放OCPC時(shí)，平均點(diǎn)擊價(jià)格不再作為主要關(guān)注點(diǎn)，重點(diǎn)關(guān)注線索成本與線索量。

當(dāng)流量和投放設(shè)置有變化時(shí)，自動(dòng)出價(jià)模型一般需要2~3天適應(yīng)，短期和少量的波動(dòng)不必恐慌。

在核算成本時(shí)，最少核算3-5天，拉長(zhǎng)周期綜合判斷更準(zhǔn)確。

OCPC智能模型解決了廣告成本控制難題，但是轉(zhuǎn)化目標(biāo)設(shè)置不合理，賬戶便無(wú)法達(dá)成轉(zhuǎn)化量目標(biāo)。

廣告主可以使用多目標(biāo)出價(jià)、深淺雙出價(jià)，提高廣告投放效能。

多目標(biāo)出價(jià)

廣告主可以設(shè)置超過(guò)一個(gè)轉(zhuǎn)化類型作為目標(biāo)轉(zhuǎn)化，并指定統(tǒng)一的目標(biāo)轉(zhuǎn)化成本出價(jià)。 

一旦賬戶設(shè)置多目標(biāo)出價(jià)，意味確認(rèn)設(shè)置在目標(biāo)轉(zhuǎn)化中所有類型的轉(zhuǎn)化事件，帶來(lái)的價(jià)值是基本一樣的。

智能出價(jià)模型會(huì)在廣告競(jìng)價(jià)中，無(wú)差別地爭(zhēng)取這個(gè)集合中的所有目標(biāo)轉(zhuǎn)化量，在其他維度相同的情況下，起量概率更高。

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使用多目標(biāo)出價(jià)，需要注意兩點(diǎn)：

① 確保目標(biāo)轉(zhuǎn)化中所有類型的轉(zhuǎn)化事件，帶來(lái)的價(jià)值是完全一致的。

比如線索收集場(chǎng)景下，表單提交成功和電話接通的業(yè)務(wù)含義接近，系統(tǒng)會(huì)爭(zhēng)取盡可能多的兩種轉(zhuǎn)化行為總量。

② 多轉(zhuǎn)化事件類型，必須具備非常相似的業(yè)務(wù)價(jià)值并且不能太重復(fù)。

比如將電話撥通和服務(wù)購(gòu)買(mǎi)成功同時(shí)作為目標(biāo)轉(zhuǎn)化，這兩個(gè)的轉(zhuǎn)化價(jià)值完全不同，必然導(dǎo)致競(jìng)價(jià)效果紊亂，ROI下滑。

廣告主在設(shè)置時(shí)可以關(guān)注系統(tǒng)提示，避免設(shè)置不合理的多目標(biāo)轉(zhuǎn)化。

深淺雙出價(jià)

廣告主可以在指定目標(biāo)轉(zhuǎn)化類型的同時(shí)，指定一個(gè)深度優(yōu)化的目標(biāo)轉(zhuǎn)化類型。

系統(tǒng)會(huì)首先優(yōu)化目標(biāo)轉(zhuǎn)化事件，隨著數(shù)據(jù)的積累和條件成熟，進(jìn)而對(duì)深度優(yōu)化中設(shè)置的轉(zhuǎn)化類型進(jìn)行優(yōu)化。

由于用戶的轉(zhuǎn)化行為是一個(gè)由淺及深的過(guò)程，通常淺層的轉(zhuǎn)化量較多，深層的轉(zhuǎn)化量較少。若直接將數(shù)據(jù)稀疏的轉(zhuǎn)化事件作為目標(biāo)轉(zhuǎn)化投放，容易導(dǎo)致智能出價(jià)模型難以學(xué)習(xí)成功，成本不穩(wěn)定。

因此有經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)化師會(huì)使用深淺雙出價(jià)，用淺層目標(biāo)優(yōu)化平穩(wěn)引導(dǎo)，穩(wěn)健地抵達(dá)深層出價(jià)。

雙出價(jià)效果雖好，但是在設(shè)置的時(shí)候，需嚴(yán)格遵循由淺至深原則，有序設(shè)置轉(zhuǎn)化目標(biāo)。

將靠前的轉(zhuǎn)化事件設(shè)為目標(biāo)轉(zhuǎn)化，相對(duì)靠后的轉(zhuǎn)化事件設(shè)為深度目標(biāo)轉(zhuǎn)化，比如設(shè)置有效咨詢?yōu)椤灸繕?biāo)轉(zhuǎn)化】、設(shè)置留線索為【深度目標(biāo)轉(zhuǎn)化】。

OCPC出價(jià)，是幫助廣告主控本擴(kuò)量的一大利器。

想要投好OCPC，關(guān)鍵是配合模型，將精力放在如何提高轉(zhuǎn)化率的問(wèn)題上，逐步養(yǎng)成模型對(duì)用戶深層轉(zhuǎn)化預(yù)期的精準(zhǔn)識(shí)別, 提高廣告投放效能。