来源：买量江湖

豪无疑问，O系流量的系统智能调价，比cpc或者cpm时代的纯人工调价是更先进的。

(相关资料图)

但它仍然不是一个完美的算法机制，在算法层面，即使是程序员自己，也只能解释其中的运行逻辑而无法预测算法的结果。

而这个运算过程，具有一定“随机性”和“规律性”。

因为随机，所以捉摸不定，所以有人说，这是“玄学”。

但有规律，各种情况总有解法，所以投放也是门“科学”。

01.广告投放的“玄学”

上面讲了之所以有玄学，是因为有随机性的问题，具体表现可能是：

明明是同样的素材或差不多的素材，为什么他的账户有量，我的账户没量？明明跑量很好的计划，为什么突然没量了？我什么都没操作，为什么账户还能突然起量？为什么出价已经比行业价格还高，账户还是没量？一条学习期失败的计划，为什么复制新建就能“复活”？为什么这个素材明明卖点不强，甚至很low，居然也跑量了？暂停时段，比直接关停账户，影响更大，真的是这样吗？…………等等类似的问题还有很多

但是，看似非常玄学的现象，其实都是可以解释的，虽然我们不一定能知道每一个现象的准确原因，毕竟还有外部流量环境和人工干预的影响我们无法得知，但是总还是能猜到一些可能。

关于算法的随机性，下面分享几个个人理解的，全部理解的话能够解释大部分现象：

1. 人群模型的探索具有随机性。

这个既体现在账户层级，也体现在计划层级。用一个简单例子来理解这个情况：假设你的计划设置定向了10000个人，其中有3000人是你的精准目标人群，但系统还不知道具体这里面哪些人是高转化人群，于是先从里面随机挑1000个人进行广告展现，看看对广告反应，假如刚好你运气不好，这1000个人里面，一个精准人群都不在里面，随后系统再进行第二次1000个人进行展现的时候，里面也只有100个精准人群，转化仍然不好，系统一看你这广告不行啊效果这么差，那么很遗憾这条计划大概率就跑不出来了。这时候复制新建，让系统重新探索，反而有几率能跑出来。

2. 不同时期、不同时段的流量环境具有波动性（好理解，不过多解释）

3.创意质量的系统判断，或者是ecpm，具有不可知性。

可能很多人还并不清楚ecpm的算法，这里简单介绍下：

ECPM = pCTR * pCVR * CPA * f(zg) * f(ocpx)

ECPM : 即预估的每千次曝光的广告价值，这个是广告竞价排序的核心因子，没有之一；pCRT 和pCVR：即广告在AUC（广告主/账户、用户、产品/上下文环境）多个条件的约束下的预估点击率和预估转化率。CPA：可以简单理解为浅层的转化目标下的目前价格（出价） f(zg) * f(ocpx)都是动态调价因子，这里不是讲算法就不展开了。

这一点其实很关键，我们知道ecpm受到预估点击率、预估转化率影响，而投放的玄学，玄就玄在“所有的预估”我们无从得知。

其实系统的预估，更多的是参考行业既往流量情况，比如即使是你的计划设置是通投，但实际你投放的人群模型是有“行业人群包”的，即投教育行业的广告主，大概率不可能定向到商务咨询的老板人群。

同时，你的素材大概率卖点也大差不差的，你的文案、形式肯定有同行竞品投过，所以在系统的算法库里是有大量先例的，这个行业人群下这个卖点的效果到底怎么样系统是可以知道的，在进行人群和素材的匹配后，就可以给出一个预估的点击率和转化率并给出ecpm值。

但是由于上面讲的人群探索随机性，以及素材相似但并不相同，用户其实会有不同反馈，所以系统在预估的时候，难免错判，就出现了素材很好却不跑量，素材很low反而跑量的“玄学现象”。

但长期跑量的前提，一定是你的素材优质，的确能承接得住大量的流量曝光，有的素材，由于系统“错判”，一开始给了很高的预估点击率和转化率，素材一上线就跑量了，但是没两天，突然衰减，可能原因就是系统发现给你流量后，实际表现的点击率和转化与预估的不符，实际素材质量并不高，自然流量就没有了。

4. 同行业流量竞争具有不确定性（好理解，不过多解释）

5. 你容易忽略的：OCPM/OCPC受监控的指标

OCPM涉及广告的整个基本流程。所以很多指标与广告系统有比较重合的监控指标。常见的指标如下:

1) 预估点击率和转化率指标（不可算）

2) 广告主成本偏差指标（可算，也有人叫计费比）：即广告主的真实广告成本与广告主投放广告时的目标成本的偏差，通常成本偏差目标在±20%以内为正常浮动；

3) OCPM/OCPC的广告数达成率（可算）：即广告主实际成本在目标出价±20%以内的广告数量/总广告数量的一个比例，目标是衡量广告平台所创建的OCPX广告的个数的实际完成的情况。长期不跑量的账户可以以此检查整个账户质量情况。

4) OCPM/OCPC的消耗达成率（可算）：上一个指标表示的是广告数量维度的达成率，消耗达成率这个指标主要描述的是消耗维度的达成指标，指的是广告主目标成本在±20%以内的消耗占总OCPX消耗的百分比情况。

5) 分不同转化类别统计指标：OPCM/OCPC通常会分不同类型进行统计，主要包括IOS激活（转化），android激活（转化），表单提交，外链下单，游戏注册（付费）等等，不同转化类型由于转化回传数据效率以及数据的稀疏程度不同需要单独进行评估分析。

6) GMV（可算，但不可控）,这个指标在在广告行业里，代表的是广告主价值，即广告主的转化量 * 平均出价。代表着广告真实转化的效果数据，所以在行业内也有称为广告主价值的一个说法。这个指标的主要作用是跟当前的消耗进行对比，用于检测预估效果与广告主转化效果的一个指标。

如果消耗与GMV出现了背离（即趋势不一致）那么就代表广告的模型预估算法不准确，有可优化的空间。举例来说，如果消耗是增长10%，但是GMV却是下跌20%，由于OCPX是按预估收费的，这个表示当前的模型对转化率的预估偏高，将实际上没有转化的广告认为有转化，这就导致预估消耗是提升，而实际随着广告主价值的下降。GMV指标与pctr、pcvr 相辅相成，GMV是整体的一个指标，而PCVR/PCTR则是过程指标。

6. 关于OCPX的两点认知：

1.oCPX不是向高转化的人出高价，低转化的人出低价，而是对每一个人，针对他对这条广告的匹配度，预估他应得的pCVR*pCTR；

2.调价策略只跟实际达成的CPAbias有关(bias过大，出价降低，bias过低，出价提升)，并不会因为对这个人的预估很高，而出高价

以上可以算作是对“玄学现象”的原因进行了一些分析，里面部分内容是看了@PMCoder以及@梁丽丽两位大佬的一些分享得到的启发，可能有我理解有误的地方，欢迎小伙伴们指正。

02.广告投放的“科学”

虽然我们能够明白广告投放的原理，但是也的确，该控制不了的数据，仍然是没法直接控制的。

那广告投放“科学性”应该怎么做呢？

1.将“看不见的指标”可视化分析

所谓看不见的指标，就是我去猜，在系统里面，跑量或者不跑量，是存在一个指标的，这个指标受很多因素影响，点击率、转化率只是一方面，本质上在于系统会基于素材和账户的历史情况进行跑量预估，但我们难以得知。

简单来说就是，将竞价指标、播放指标、互动指标、负反馈这些这些我们能看见的指标进行综合性分析，同时需要结合流量的消耗趋势，而不能只盯着展现、点击这些很基础的东西。

2.基于对“玄学”的理解，针对性做出优化

在面对很多“玄学现象”的时候，我们现在知道他背后的原因，在具体操作的时候也会更加有的放矢，这里举几个例子：

A.明明跑量很好的计划，为什么突然没量了？

原因其实很多，检查如果是单一时段的突然起量计划，可能是只是那个时段的流量和人群模型后，第二天流量环境发生变化，你的素材支撑不住其他流量了；也可能是受到外部流量环境影响、或内部其他计划影响，有其他潜质计划在起量把这个挤下去了；或是负面反馈增多。

这些猜测在排查之后都可以通过新建计划、竞品调研、评论区处理、素材优化等手段进行调整。

B.相同设置和差不多素材，为什么不同账户表现差很多？

素材一样但人群不一样，一方面各个账户积累的历史人群不一样，或者说是人群量级不一样，甚至就是这个账户的优质计划比较多，账户权重比较高，在这个账户这个素材就是好跑；另一方面也在于每个新计划的探索初期的随机性，运气问题你确实没跑起来；可以给素材重新增加计划，测试其他定向和创意文案可以进行测试，或者把重心放在其他方向素材上让新素材跑量。

C.什么都没操作，为什么账户还能突然起量？

可以用人群模型的随机性来理解，前面给到的2000次曝光数据反馈很差，ecpm已经很低了，大概率也不起量了，但是后面1000次曝光集中了大量精准人群，ecpm又突然起来了，在进一步3000、5000次曝光后，该计划也承接住了相应的流量，自然就跑量了。当然，也可能是外部环境的因素。

D.暂停时段，比直接关停账户，影响更大，真的是这样吗？

本质上讲，停了就是停了，不管是停时段，还是直接暂停，这个计划就是停止了对人群模型的探索和调整的，理论上影响是一致的。但是控预算让消耗变慢但仍然保持投放，以及停的时间不要太长，影响会相对较小。

网上很多投放优化的小技巧，这里不详细展开了，但是可能现在大家对于各种技巧的操作原理和原因，会有更深的理解，包括“学习期”这个东西。

3.永恒不变的真理：好素材

你可以说运气问题，好素材也不跑量。

但你不能否认，跑量的，一定是好素材。

什么是好素材？

既能“对抗用户”——能吸引核心目标用户、能让用户感兴趣、能抓取用户需求、能让用户停下来看你的广告、能让用户“控制不住自己”……

也能“对抗系统”——画面节奏判重这些就不说了，网上还有一堆跑量视频公式，但核心能力是能总结出在这个行业这个账户这种素材形式是更容易跑量的。

4. 细节操盘力

简单来讲，操盘力在于：

你的出价调控，上面讲了，出价会对ecpm产生重大影响，你是一个出价从头投到尾，还是面对不同成本情况有不同的出价策略呢？

你的关停/新建计划判断，什么时候关计划，什么时候新建，你可以凭经验——反正历史这种情况我总是这样做，你也可以学技巧——大佬怎么说你就怎么做，你也可以凭思考——结合你对现在对算法的理解，什么时候要关停和新建是一个自我迭代的过程。

你的账户和产品策略，如何判断一个账户废了？现在的投放产品还值得继续投入吗？10个账户投1个产品的话怎么进行策略上的分配呀？

像这种优化技巧，网上有很多，大部分都是对的，但不是全都适合你的，只有优化师有深度的思考和了解优化背后的逻辑后，才能总结出更适合自己的优化习惯、符合自己的投放产品的投放方法论。另一方面，你的洞察能力，数据敏锐能力，行业信息收集能力，自我思考迭代能力等也很重要，这个是另一回事了就不扯远了。

最后，你觉得投放是玄学吗？我觉得不是，只能说的确有一定的随机性在里面，所谓“玄学”只是个别现象而且基本上都可以解释。优化更需要的是，能通过科学分析出原因并进行相应优化，因为从趋势、大量账户、大量计划的表现来看，拥有扎实的投放基本功、能产出优质的素材、具备思考能力的优化师就是更容易投出更好的效果。