oCPC基础知识了解
百度的ocpc是一种c机器学习系统。它是以转化目标为优化目的的点击出价。
在这里不需要关注点击多少，展示多少，而以投入产出比为衡量标准的。它可以提高单次点击的价值和精准性。最终目标是以目标转化为核心标准的
衡量标准是，更少的点击，更高的投入产出比为衡量标准的。
机器学习出价分为两个投放阶段，第一个阶段一定要有数据积累，第二个阶段是智能投放。系统是根据用户的行为特征进行记录，记住过往的数据。如果以前是花费1000元得到10个询盘，那么系统作为记录特征，那么接下来。800元会比消费1000元的结果会好很多。那么这个10个询盘是经过一段时间数据跑出来之后，才得到的结果。
机器学习呢，跟之前cpa的不同之处是，是在每次点击的基础上增加了一个目标每次转化。
从广告点击到广告主最终ROI，广告主对于漏斗路径上各个节点转化目标的价值出价
获得多少展现目标值出多少钱。获得多少点击目标值出多少钱。获取每个转化目标是多少钱。 各个节点都有一个价值金额出价可以设置的。获得了1000次点击，有500次是不精准的，有水分的。过滤，否词，排除，无效等等。现在虽然获得了500次点击，但是单次点击价值更高，更加精准。
Ocpc为什么会被推出。
因为社交属性变强，人们更多的利用碎片化时间去获取知识，人们的耐性变得越来越差。
针对互联网的发展趋势现状，我们所对应的广告发展方向转变为：
我们需要的是直接转化。进来的每个客户，第一时间看到我们所展现的产品，进行直接询盘。精准触达，优势定位。
原始的模型是展示、点击、转化；层层递进，漏斗模型。之前的互联网现状是这样的。先进入页面，然后客服咨询。现在我们的要求是直接转化，客户点击我们，直接提交表单，发询盘，打电话。做到精准触达，已经没有多余的钱去测试，机器模型运行好之后，漏斗模型逐渐变为圆柱形模型。
每个细节都需要做到极致，每一层漏斗都会流失掉一部分客户，那么绝对理想的模型是一个圆柱体，从上到下，一点儿也不丢失，但是在现实中是不可能的。就比谁的漏斗模型逼近圆柱形。谁转化就更加好一些。就能在市场中发挥自己的竞争力。
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