ocpc承擔了人類(lèi)無(wú)法完成的高強度算法，按照既定框架去捕捉更高質(zhì)量的流量；人工則需承擔給oCPC模型喂足“飼料”、隨時(shí)觀(guān)察“環(huán)境變化”。
1. 人工的關(guān)鍵價(jià)值
從人機協(xié)作的角度，梳理一下Part1中的要點(diǎn)，可以看到人的核心價(jià)值體現在：
（1）賬戶(hù)第一階段，需要依靠人，提供充足和良好的數據“飼料”。第一階段的效率取決于優(yōu)化師在CPC階段的能力，從賬戶(hù)結構、策略調整、創(chuàng )意優(yōu)化、效果分析等，需要用可控的成本湊足轉化門(mén)檻，讓機器知道什么流量是所需要的。
（2）賬戶(hù)第二階段，就算跑穩，我們知道也是階段性的，需要人工持續監視，在出現波動(dòng)的時(shí)候人工干預。這需要人對市場(chǎng)和客戶(hù)的變化有清醒的認識，比如創(chuàng )意策略?xún)?yōu)化、落地頁(yè)設計更新等。
2.人工需要避免的投放誤區
由于對oCPC投放原理認識不清，投放人員在模型的學(xué)習階段還是根據經(jīng)驗，做優(yōu)化操作，導致效果變差。例如，看到點(diǎn)擊價(jià)格很高，就慌亂調整出價(jià)；發(fā)現系統自動(dòng)添加了一大堆莫名其妙的關(guān)鍵詞，趕緊刪掉；發(fā)現同一個(gè)關(guān)鍵詞，系統多次添加到不同計劃或單元，是不是出問(wèn)題了？

在模型認識你的轉化用戶(hù)過(guò)程中，不能再以慣性的思路去盯著(zhù)賬戶(hù)了，這個(gè)時(shí)候，很多現象反映的是機器的語(yǔ)言，復雜問(wèn)題我們可以先交由機器處理，穩定后再看結果是否符合預期。切忌過(guò)多的干預模型，打亂學(xué)習的節奏。

3.什么時(shí)機干預，什么時(shí)機不干預？
（1）前期預算少干預
ocpc是AI算法優(yōu)化，大概率是預算越多，分配的流量越多。所以，預算一般要充足。在設置上限的時(shí)候，最好高出你的承受能力20%-30%，比如日承受能力是1萬(wàn)，預算至少設置1.2 萬(wàn)?，F實(shí)是前期預算越足、流量越多。預算設置好后，盯緊消費，但不要頻繁調，快到承受極限的時(shí)候再通過(guò)調節時(shí)段等方式來(lái)平衡。
（2）基礎定向遲干預
很多投放人員會(huì )設置很多二級定向，受經(jīng)驗和慣性驅使。但實(shí)際跑下來(lái)的效果卻發(fā)現，剛開(kāi)始還是通投最好，這樣可以獲得足夠大的曝光量。等效果出來(lái)了，有一定數據積累，再逐步縮小定向，這個(gè)時(shí)候行業(yè)、業(yè)務(wù)經(jīng)驗就可以發(fā)揮其作用了。
（3）出價(jià)只在探索最優(yōu)CPA階段才干預
這部分已經(jīng)在本文Part1里詳細介紹，回想一下「尋找最優(yōu)CPA」曲線(xiàn)圖，出現明顯的偏左、偏右特征時(shí)，需要人工干預。
（4）創(chuàng )意強干預，但優(yōu)化穩定后少干預
如果前期把創(chuàng )意素材準備足，系統學(xué)習可以分辨出差異，各種不同的配圖、標題、落地頁(yè)，會(huì )讓系統的學(xué)習結果更有效，自動(dòng)優(yōu)化的時(shí)候更有依據。但已經(jīng)完成學(xué)習階段，就減少大幅改廣告創(chuàng )意的情況，減少對模型的干擾。
（5）最終效果不好時(shí)，要做強干預
賬戶(hù)效果不好再考慮上新，如果賬戶(hù)效果好，最好不要做上新調整。因為上新會(huì )影響到原有計劃，損失跑得好的計劃，得不償失。另外，新計劃要和原有計劃有所差別，價(jià)格、圖片、標題，直到落地頁(yè)，最好都能有所區別。
（6）落地頁(yè)隨時(shí)要做強干預
其實(shí)，現在大部分品牌企業(yè)都對頁(yè)面很講究，因為落地頁(yè)承載的是轉化——推廣中最應該被重視的一環(huán)。落地頁(yè)改版和更換是投放策劃的常態(tài)，但還很少有企業(yè)能做到科學(xué)改版、高頻優(yōu)化、有效分析，落地頁(yè)優(yōu)化環(huán)節目前是在智能領(lǐng)域相對落后的一環(huán)，這也是為什么靈蹊要在此點(diǎn)發(fā)力，因為企業(yè)缺乏有利工具的加持。