推广初期，无效电话泛滥成为突出难题，客服需频繁人工筛选无效线索并反馈至系统，不仅消耗大量人力成本，还因干预滞后导致推广节奏紊乱。为彻底解决该问题，团队确立“人工反馈+模型定向调整”的核心优化路径，竞价托管双管齐下推进整改。
具体优化中，人工端重点梳理无效线索关联的IP、通话特征等数据，形成精准反馈清单；技术端基于反馈数据开展IP清洗，剔除高频恶意IP，同时调整模型定向策略，通过人工标注有效与无效线索样本，完成模型打正，让系统精准识别优质流量特征。
经过一周的人机磨合，优化效果逐步显现：真实有效电话占比显著提升，无效线索干预频次大幅降低，推广效果从停滞不前转向稳步好转，验证了优化策略的可行性。这一过程也揭示出行业关键痛点，尤其对机械设备行业而言，假线索成本极高——无效线索不仅浪费人力，更会错失真实客户，企业难以承受。
当行业捣乱风气盛行时，无效线索会急剧推高推广代价。而启用商家智能体可有效破解此困局，该功能为百度当前重点推流工具，依托百度官方推流支持，流量质量更有保障；经历短期模型学习磨合后，能持续优化流量匹配精度，实现长期正向增益。
其核心优势在于适配高要求场景，特别适合线索真实性要求高、无效推广代价大的行业，为这类行业构建起“精准筛选+长期优化”的推广屏障。