近年来搜狗推广的竞争越来越激烈，诸如推广成本高、账户流量低、获客资源少等问题时刻困扰着广大的广告主，那么怎样才能在如此激烈的竞争中脱颖而出呢？今天我们用一个oCPC账户优化案例，带大家认识一个全新的智能投放模式，并通过它使账户效果提升75%。

作者：丝路赞学院

来源：丝路赞学院

本期内容我们不唠别的，来一期百度竞价ocpc全方位优化指南。

本期主要为大家解决的问题为：

1、进入二阶后：ocpc成本超出CPA，应该怎么操作？

2、加词、删词、否词的正确操作方式？

3、拓量之后，线索质量变差怎么办？

4、点击量与转化量同时下降怎么办？

1、进二阶后：ocpc成本超出CPA，该怎么操作？

OCPC二阶初期由于模型正在逐步接管账户，会有产生CPA波动的场景，具体建议如下：

01. 前一周属于学习期（常规门槛&零门槛前3个自然日为学习期，低门槛前7个自然日为学习期），建议尽量减少账户操作，如果随意频繁非正常调整，会导致CPA持续波动。

02. 请确保合理设置成本CPA（CPA设置超过系统推荐值的80%），如CPA设置不合理，会导致消费下降，引发CPA波动。

03. 转化数据稀疏场景（CV<5/天），日维度的转化效果存在波动为正常现象，按照周粒度核算，或累计20个转化后核算效果。（转化<5/天，且对天维度效果平稳要求较高的，建议尝试点击出价系数模式投放- eCPC）。

04 .进二阶之后，绝大部分账户在3天内会实现稳定。如遇连续超出设置CPA 、且无异常调整账户场景，系统会针对初期的波动给与自动赔付，具体的赔付规则参考账户操作后台展示规则。

2、加词、删词、否词的正确操作方式

Q：应该加什么样的词、多久加一次、每次加多少词，才能保证投放账户

有量且不波动？

加词的操作可能会带来一定的账户波动，投放包波动幅度的大小与加词数量成正相关。具体建议如下：

01. 常规加词操作

每次加词操作不超过投放包关键词总量的50%，且添加完成后建议观察1-3天。当投放包稳定后，再进行下一次操作。

02. 短时间存在大批量加词需求

① 建议新建投放包，一次性添加所有关键词;

② 采用0门槛进行快速进阶;

③ 稳定2-3天后，如果新建包CV规模很大，可独立投放;如果新建投放包CV规模较小，建议可加入原投放包投放。

Q：什么样的词应该删?要删多少词、多久删一次，才能波动最小？

01. 30天内无展现关键词：可以进行删除，不会造成效果波动。该部分词会在关键词列表里显示为冷门词，也可从优化中心-移除冷门词建议中批量清理；

02.关键词近500次点击未产生转化时：可进行适当删除，基本不会造成波动；

03. 除以上两种情况外：不建议大量删词，建议小量、分批删词，操作之后建议观察2-3天，稳定后再决定下一步操作。

Q：应该多久否一次词、每次否多少词?如果非得实时否词，应该怎么办？

01. 存在少量不相关的关键词：可以通过精确否定进行调整，对应的关键词大量点击无转化时可以否掉;

02.存在大量不相关的关键词：需检查定向设置是否合理，可以通过优化定向，提升相关度。

注：若需要天维度/高频率进行否词，需减少使用短语否定，否则会严重影响投放效果;且高频否词会造成账户波动。大批量否词操作后建议观察2-3天，待投放包效果稳定后，再决定下一次的操作。

3、拓量之后，线索质量变差怎么办？

01. 尝试接入深度转化

02. 建议针对低转化的词进行否词

Q：做了拓量的动作之后， CPA飙高，CV增长不如预期怎么办？

刚扩量时，账户成本会出现波动，建议拉长观察时间周期，预期会回到正常。若3天后成本还是超出，可以提交风铃反馈。

Q：有恶意刷量问题怎么办？

01. 提交无效线索问题排查，可以联系自己的客服，或者通过营销通-线索报告-线索详单-问题反馈提报无效线索问题;

02. 通过商盾——IP屏蔽，屏蔽恶意刷量的IP；

03. 使用BCP/爱番番，标记无效、恶意线索。回传oCPC模型；

04. 邮件申请剔除，以防影响后面模型正常的投放。

4、点击量与转化量同时下降怎么办？

01. 是否存在账户操作

判断近期是否进行删词、否词、落地页内容修改/URL更换、创意修改/新增等，如存在，回滚操作。如不能回滚，继续调整优化或提高cpa。

02. 使用诊断工具

如果不存在以上操作，可通过诊断工具从行业流量、胜出率等维度进行问题定位。

Q：点击量不降但是转化量下降怎么办？

检查转化通路是否正常，若果使用BCP咨询工具需要与对应咨询工具客服沟通，确认是否存在问题。

作者：厚昌学院

来源：厚昌学院

随着oCPC的普及，现在中小企业账户也可以使用ocpc了，进入二阶以后波动不大效果还是非常好的，但是效果好而稳定是可遇不可求的，昨天还好好的，第二天就不行了，真的是让优化师非常的抓狂，那么怎么样才能把二阶的转化多稳定几天呢？

大家都知道oCPC二阶的转化情况和第一阶的数据积累有非常大的关系，要想使二阶效果稳定，你要尽可能地确保一阶数据的准确。

今年以来，oCPC好像也没那么好跑了，所以只能从更多层面优化来确保账户地稳定。

1、加词的精准度

以前加一些行业词是很正常的，也能控制，现在你要是加了太多的行业词，尤其是那种比较宽泛的行业词，后期进入二阶以后给你自动拓量来的词你简直想都想不到，而且cpc还挺高，预算少的，被点几下当天预算就没了。

比如你做米线加盟，就不要加“招商加盟”这样的词，这种词要是加到账户里，即使是精确匹配，也会给你带来一些别的行业的词，比如家装加盟、婚纱摄影加盟等，你说为了拓量，这种词带来的线索销售能转化还好，转化不了，系统认定你可以接受这种词带来的流量以后，常常给你带来这种量，你的整体转化的方向就偏了。

2、智能广泛还适用吗？

虽然说进入oCPC二阶以后匹配是托管的，但是你的一阶如果使用的是智能匹配，在进入二阶的那段时间进来过很多的杂量，你又没有及时否词，而且有的词还有转化，那么这些系统都会记录，进入二阶以后你在一阶有转化的词都会被作为基础词根被产生转化，二阶的拓量力度有的时候是超出你想象的，所以在一阶时最好尽可能的拓精准的量，除非你的产品是冷门、没什么量，那没办法，该用什么匹配就用什么匹配。

oCPC建包的时候需要注意各项数据的设置，因为一旦设定，模型进入二阶以后你再想修改就容易导致账户的波动。

拓量方式：

分为三种模式，一般可以对照关键词的精确、短语、智能，建议一开始从窄到宽，你一开始就设置宽范围，后面再想改回来就难了。

绑定计划还是账户？

这个还是要看你整个账户的转化情况，如果一个计划就可以支撑起一个包的进阶转化，那么按计划建是比较好的；如果量少，那么直接绑定账户也是没有关系的，能进入二阶稳定转化就不错。

目标转化出价：

这个你可以根据自己产品转化能接受的成本设置，去年设置的低于实际转化60%都没事，现在不太行了，要设置高于60%，而且最终在规定期限内达到了转化量，还需要达到系统给的目标转化出价，至少不能低于，一般要求是要高于。

这个目标转化出价现在来看只能先设置高与系统给的目标转化出价，后期再慢慢往下调。

这个是最常用的，也是一个必须要使用的方法，关于否词有两个建议：

1）不相关的词出现一次就否，即使消费不高

很多人认为有的词只是出现了一次，消费也不高，没有必要管吧，这种想法是危险的，你能确保你时刻都盯着账户？你能确保你计算能力有那么好？你确定你对数字很敏感？

这种词出现几个没关系案，当不同时间段出现不同的词，积少成多，你算过这个成本吗？千里之堤毁于蚁穴，你的成本就是这么上去的，转化不好也是这种不精益求精的想法导致的，建议一次就否，不要担心否词的容量，很多人的账户是用不满那个额度的，用满了也还能再清理。

2）产品计划出现竞品词，否吗？

一般都会想能转化就不否吧，或者万一有转化呢。如果竞品词出现在你的产品计划或者品牌计划，建议否掉，因为你的产品/品牌计划就是需要高精准转化的，混进来一些竞品词会拉高成本，把转化模型拉偏，在这些计划里否了，可以放到竞品词计划呀。

作者：李公子

来源：公子随笔录（gzsuibilu）

 

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。

1. 非零和博弈

以百度搜索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）最大化的过程。

大家发现了吗？机器学习的最终目标是平台的CPM最大化，即展示收益的最大化，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最优CPA解。

2.最优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」。最优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最优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在最优点右侧

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会因为流量更精准而升高，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，人为可以干预的点是：控制住CPC 、提高CVR。主要方式有：

a.确保在第一阶段的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在最佳点左侧

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，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，可以适当放宽匹配精准度。

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）

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”。

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）账户第一阶段，需要依靠人，提供充足和良好的数据“饲料”。第一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，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。

（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，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、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。

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。

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。

本文：灵蹊营销笔记 (getlx007)

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。

1. 非零和博弈

以百度搜索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）最大化的过程。

大家发现了吗？机器学习的最终目标是平台的CPM最大化，即展示收益的最大化，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最优CPA解。

2.最优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」。最优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最优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在最优点右侧

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会因为流量更精准而升高，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.确保在第一阶段的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在最优点左侧

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，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，可以适当放宽匹配精准度。

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）

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）账户第一阶段，需要依靠人，提供充足和良好的数据“饲料”。第一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，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。

（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，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、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。

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。

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。如果你也相信“凡遇瓶颈、必有突破”，欢迎联系我们，或有缘做转化突破之路上的长期伙伴。

作者：灵蹊

来源：灵蹊（MartechtoolLingXi）