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作為廣告主的你在投放過程中有沒有遇到下面的問題：
1、投放過程中，摸不清行情，不知道怎么出價；
2、轉化不穩定，投入的成本忽高忽低，難以控制；
3、為了提升效果，付出太多的時間和人力來進行優化分析和操作。
其實“成本不穩定、出價難優化、成本高“已經成為了廣告主投放過程中的三座難以跨越的大山。今天小編就為大家介紹一款有效解決上述問題的轉化“神器”——oCPC。
各位小伙伴拿出小本本，搬好小板凳快快來圍觀。
到底什么是oCPC？
說的這么神奇，到底什么是oCPC？信息流廣告投放下的oCPC有什么樣的特點？背后究竟有什么樣的原理竟敢號稱轉化“神器”？
莫急，小編一一為大家解答：oCPC實際上是optimized CPC的縮寫，是一種經過“優化”后的CPC”，目前是各大媒體平臺十分流行的出價方式，比如今日頭條就會有oCPC的廣告計費模式喲。
那么優化了什么內容呢？
其實就是“系統會在廣告主的出價的基礎上，采用更準確的轉化率預估模型，智能化地動態調整出價，進而優化廣告排序，幫助廣告主競得最合適的流量，達成轉化目標”。
oCPC優化原理示意圖
解釋的再通俗一些，廣告平臺會對預估轉化效果比較好的人群自動提高出價，盡量獲得該流量。對預估低轉效果比較差的人群自動降低出價，減少展現。最終實現降低成本的效果。
某個熱門手機游戲在系統投放了一段時間后發現，“男性大學生群體”轉化效果要遠遠高于“女性大學生人群”，所以當系統再次投放廣告時，如果發現該用戶符合這“男性大學生”相應標簽時，就適當提高出價，爭取獲得更多的展現，以此提高轉化。當系統發現用戶不符合以上標簽，就會適當降低出價，以此減少展現及點擊，控制成本。
那么問題來了，系統究竟是如何判斷誰是更合適的受眾呢？
其實整個oCPC的投放過程會被分為兩個階段，我們上文中介紹的內容實際上是oCPC第二階段智能出價的過程，這個階段是按目標轉化出價。
在這個階段之前，還有一個十分重要的的階段——轉化數據積累階段（即oCPC第一階段）。這個階段和傳統CPC投放方式一致，作用是讓系統通過一段時間的投放，來識別哪些人群屬于高轉化類人群，從而建立起廣告模型，指導第二階段的投放。
oCPC兩個階段原理示意圖
需要大家注意的是（敲黑板！！！），oCPC出價模式的第一階段積累20個轉化數據后，即代表轉化模型初步建立，系統會自動進入第二階段投放。
在第二階段運行的過程中，系統仍會不斷地優化轉化模型，從而使得模型更加精準。
oCPC實際投放中應注意哪些細節？
聽到這里，想必大家已經明白了oCPC的基本原理了。那在實際投放中應該注意哪些細節呢？
首先，保證第一階段有足夠的轉化產生。oCPC運行前提就是第一階段對轉化數據的學習。賬戶設置層面，大家可以考慮做多個計劃、不同的計劃分別設置不同的定向、創意等內容，在機器學習的同時，也能對不同定向、創意組合的效果進行甄別，后期保留效果比較好的計劃。
定向方面，這是決定oCPC效果的核心環節。在正式投放前一定要對廣告受眾做準確的分析，利用匯川后臺的“興趣與行為”定向等功能設置相對精準的定向，保證模型的正向學習。但如果大家發現經過長時間運行，此計劃第一階段仍然沒有到要求的轉化數量，就需要檢查定向是否合理，創意、落地頁等方面是否存在問題。
出價方面，第一階段最好不要盲目大幅度提高出價以達到快速積累20個轉化的目的，這樣不利于模型的穩定，可以嘗試在可接受的程度上適當提高出價，以獲取更大的競爭力，但需要注意的是，第一、二階段的競價能力不要相差太遠。
進入到oCPC的第二階段后，模型的預估并沒有結束，我們的任何較大調整都會對模型有很大的影響。此時如果有放量需求，可以逐步放開定向，切勿大幅度的調整。
無論oCPC聽起來有多么復雜，其本質還是信息流競價眾多模式中的一種，只要是信息流競價，就必須明確出價的不只是我們自己，還有其他眾多的廣告主，所以實時關注行業大盤情況也是必須的。
綜上所述：
通過oCPC的方式出價，可以很好地幫助廣告主穩定轉化成本，選擇更加優質的高轉化流量，降低人力成本等，這么多的優勢，你還在等什么，趕快用起來～
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