百度竞价托管的实操案例，暴露了OCPC投放中预算分配的典型误区：多计划分包投放导致成本远超目标，各计划消费看似平均却零转化，精准诊断问题根源后，调整策略即可实现效果反转。
案例核心场景是粉丝将预算分散到多个OCPC投放包，比如同时运行A、B、C三个独立投放包，这种“雨露均沾”的分配方式正是关键错误。从投放数据可见问题严重性：A包消费90元无任何线索，B包消费80元同样零转化，C包消费50元仍未产生有效线索，总消耗220元却颗粒无收，完全未达预期目标。
若将相同预算改为集中投放，效果会截然不同。假设把220元总预算集中到单个投放包，设定100元/线索的目标成本，按照正常转化逻辑，至少可获取2条线索，投入产出比大幅优于分包模式。一正一反的数据对比，清晰印证了预算分配方式对投放效果的决定性影响。
背后的底层逻辑源于百度线索购买机制：预算集中更易触发转化模型的有效运转。OCPC模型需要一定的预算规模和数据量才能精准识别目标客群，分散投放会导致每个包的预算不足，模型无法积累足够数据完成学习，自然难以推送精准流量促成转化。投放的核心优化目标应是控制线索成本，而非单纯追求预算分散。
基于此得出明确操作建议：小预算账户尤其要避免多计划分包投放，应采用单投放包集中预算的策略。集中投放能让预算快速达到模型学习的阈值，帮助系统更快掌握转化规律，推送更精准的流量，从而实现“少花钱多获客”的效果，规避分包投放的零转化风险。