武汉搜狗推广：oCPC未来的突破点在哪里？
对 oCPC 做优化，是智能投放之路上必须且大概率会长期面对的一个挑战。尤其，各平台的产品和技术远未成熟，功能更新快、变动多，营销人如果不能深度理解其背后的优化逻辑，就无法把握「人为操作」的价值和界限，很难在不确定因素如此之多的投放市场里，做出相对优良的决策。
深挖oCPC的优化逻辑
1.非零和博弈
以搜狗搜索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
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