很多竞价员只是听说过有OCPC这样一个投放方式，知道它是“智能出价”，可以帮助账户获取更精准的流量，但是并不了解它的投放原理、适合账户等，所以一直没有用到，这篇文章将详细介绍：

什么是OCPC，投放原理是怎样的，适合什么样的账户，OCPC的优化逻辑是什么，未来的突破点在哪里

当然，OCPC也不是“神话”，只有掌握了操作技巧，与账户相匹配，才能达到降低成本，提高转化率的效果。

一、什么是搜索OCPC？

OCPC是目标转化出价功能，采用更科学的转化率预估机制的准确性，可帮助广告主在获取更多优质流量的同时提高转化完成率。

作用：在控制成本的前提下进行放量，系统实时预测转化率，获取尽可能多的优质转化。通过系统智能判断，把钱花在最有可能转化的流量上。

特点：基于人群画像的长期积累，依托DNN模型深度学习技术，突破关键词出价，匹配模式的限制触发高价值流量，根据账户设定的转化成本进行优化调整，获得更多优质流量的同时提升转化。

二、OCPC智能投放的原理是什么？

OCPC的原理一句话就能说明白：

对预估高转化人群提高出价，获取流量；对预估低转化人群降低出价，减少展现，最终使平均转化成本低于设定的目标价格。

相当于OCPC将枯燥、耗时的人群分析和调价工作变成了程序化、后台化、实时化。

另外，OCPC分为两个阶段

第一阶段：第一阶段主要为累积数据，用于模型学习哪些流量对于账户价值更高，更容易产生转化行为。在这一阶段，系统根据我们设置的CPC点击出价参与竞价，和之前的传统投放方式没有区别，仅累积数据。

第二阶段：当转化量累积达标则进入第二阶段，系统根据前期的数据转化行为分析，对高转化词提高出价或者扩大匹配方式获得更加高质量的流量，对低转化词降低出价或者不出价，提升转化，控制成本。

智能投放出价分为两种：

目标转化成本（OCPC）

愿意为一次转化付出多少钱，适合转化数据充足，可满足进入第二阶段的门槛的账户。

点击出价系数（ECPC）

无需对转化目标出价，系统根据广告主设定的点击出价，结合页面所有转化行为数据预估转化率，动态调整出价，优化转化成本，提升转化量级。适合转化数据少，进入不了第二阶段的账户。

三、OCPC投放分几步？

第一步：对接准备，明确转化类型，转化数据对接

第二步：数据积累，为保证下阶段的投放效果，需要积累一定的数据

第三步：智能投放，根据之前积累的转化数据，系统自动进行

四、OCPC投放的范围有哪些？

整个账户：账户整体的投放方式都设定为OCPC智能投放

单一计划：只针对账户下某一计划设置智能投放，其他计划还是CPC传统出价

多个计划：制定多个计划进行OCPC智能投放，其他计划还是CPC传统出价

五、OCPC到底适合哪些账户？

1、每天的预算消费不完：1500元以上的日预算。

2、转化容易统计：因为智能投放依赖与转化数据，所以转化数据能精确统计的账户比较合适。

3、行业旺季：迫切需要拓展，急需要增加转化量。

4、预算一般，想尝试新产品：账户效果一般，想尝试智能投放效果。

深挖oCPC的优化逻辑

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）

七、未来新的突破点

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。

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