ocpc承擔(dān)了人類無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(dān)給oCPC模型喂足“飼料”、隨時觀察“環(huán)境變化”。
1. 人工的關(guān)鍵價值
從人機協(xié)作的角度，梳理一下Part1中的要點，可以看到人的核心價值體現(xiàn)在：
（1）賬戶第一階段，需要依靠人，提供充足和良好的數(shù)據(jù)“飼料”。第一階段的效率取決于優(yōu)化師在CPC階段的能力，從賬戶結(jié)構(gòu)、策略調(diào)整、創(chuàng)意優(yōu)化、效果分析等，需要用可控的成本湊足轉(zhuǎn)化門檻，讓機器知道什么流量是所需要的。
（2）賬戶第二階段，就算跑穩(wěn)，我們知道也是階段性的，需要人工持續(xù)監(jiān)視，在出現(xiàn)波動的時候人工干預(yù)。這需要人對市場和客戶的變化有清醒的認識，比如創(chuàng)意策略優(yōu)化、落地頁設(shè)計更新等。
2.人工需要避免的投放誤區(qū)
由于對oCPC投放原理認識不清，投放人員在模型的學(xué)習(xí)階段還是根據(jù)經(jīng)驗，做優(yōu)化操作，導(dǎo)致效果變差。例如，看到點擊價格很高，就慌亂調(diào)整出價；發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)自動添加了一大堆莫名其妙的關(guān)鍵詞，趕緊刪掉；發(fā)現(xiàn)同一個關(guān)鍵詞，系統(tǒng)多次添加到不同計劃或單元，是不是出問題了？

在模型認識你的轉(zhuǎn)化用戶過程中，不能再以慣性的思路去盯著賬戶了，這個時候，很多現(xiàn)象反映的是機器的語言，復(fù)雜問題我們可以先交由機器處理，穩(wěn)定后再看結(jié)果是否符合預(yù)期。切忌過多的干預(yù)模型，打亂學(xué)習(xí)的節(jié)奏。

3.什么時機干預(yù)，什么時機不干預(yù)？
（1）前期預(yù)算少干預(yù)
ocpc是AI算法優(yōu)化，大概率是預(yù)算越多，分配的流量越多。所以，預(yù)算一般要充足。在設(shè)置上限的時候，最好高出你的承受能力20%-30%，比如日承受能力是1萬，預(yù)算至少設(shè)置1.2 萬?，F(xiàn)實是前期預(yù)算越足、流量越多。預(yù)算設(shè)置好后，盯緊消費，但不要頻繁調(diào)，快到承受極限的時候再通過調(diào)節(jié)時段等方式來平衡。
（2）基礎(chǔ)定向遲干預(yù)
很多投放人員會設(shè)置很多二級定向，受經(jīng)驗和慣性驅(qū)使。但實際跑下來的效果卻發(fā)現(xiàn)，剛開始還是通投最好，這樣可以獲得足夠大的曝光量。等效果出來了，有一定數(shù)據(jù)積累，再逐步縮小定向，這個時候行業(yè)、業(yè)務(wù)經(jīng)驗就可以發(fā)揮其作用了。
（3）出價只在探索最優(yōu)CPA階段才干預(yù)
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」曲線圖，出現(xiàn)明顯的偏左、偏右特征時，需要人工干預(yù)。
（4）創(chuàng)意強干預(yù)，但優(yōu)化穩(wěn)定后少干預(yù)
如果前期把創(chuàng)意素材準備足，系統(tǒng)學(xué)習(xí)可以分辨出差異，各種不同的配圖、標題、落地頁，會讓系統(tǒng)的學(xué)習(xí)結(jié)果更有效，自動優(yōu)化的時候更有依據(jù)。但已經(jīng)完成學(xué)習(xí)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，要做強干預(yù)
賬戶效果不好再考慮上新，如果賬戶效果好，最好不要做上新調(diào)整。因為上新會影響到原有計劃，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，價格、圖片、標題，直到落地頁，最好都能有所區(qū)別。
（6）落地頁隨時要做強干預(yù)
其實，現(xiàn)在大部分品牌企業(yè)都對頁面很講究，因為落地頁承載的是轉(zhuǎn)化——推廣中最應(yīng)該被重視的一環(huán)。落地頁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，落地頁優(yōu)化環(huán)節(jié)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發(fā)力，因為企業(yè)缺乏有利工具的加持。