竞价托管案例分析

我们先来看一组典型的推广案例数据。有两个不同日预算的账户，第一个账户的日预算是 50 元，采用的是 OCPC 推广模式，系统没有给出建议出价，实际也没有设定目标转化出价，投放周期持续了一个多月，最终获得的线索数量为 0，自然也就不存在线索有效性的说法。
第二个账户的日预算提高到了 100 元，同样选择 OCPC 推广模式，系统建议出价为 491 元，而实际目标转化出价仅为 70 元，投放周期在 4 到 6 月，期间获得了 3 条线索，但经过核实，这 3 条线索全部无效。
从这些数据中，我们能发现几个核心问题。首先是模型无法建立，OCPC 推广模式十分依赖数据积累来训练转化模型，可这两个账户的日预算在 50 到 100 元，远远低于系统给出的建议出价，像第二个案例中系统建议 491 元，预算与之相差悬殊，这就导致模型根本无法完成冷启动，自然难以发挥作用。
其次是资源错配损耗，那个日预算 100 元的账户，95% 的消费都集中在了移动端，可由于出价远远不够，没办法触发有效的转化，这就造成了资源的浪费，最终得到的 3 条线索也都是无效咨询。
还有归因偏差风险，因为预算不足而导致转化失败，很容易被错误地判断为是平台或者客服的问题，从而忽视了选择 OCPC 这种推广模式本身就存在错误的本质。
针对这些问题，我们也有相应的优化建议：对于日预算低于系统建议出价 50% 的低预算账户，应该切换成 CPC 模式，通过手动控制出价来提升流量的利用效率，从而获得更好的推广效果。