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              oCPC出價策略“數據核對”功能下線對百度推廣賬戶優化有什么影響

              發布時間:2022-07-12

              一、項目背景:oCPC出價策略管理列表的“數據核對”功能,是此前oCPC目標轉化成本尚存一階段/二階段概念時的歷史功能。此歷史功能包含兩種作用——①當oCPC出價策略處于第一階段投放時,廣告主和優化師可通過手動點擊“數據核對”,完成數據校驗,并推進出價策略進入二階段投放;②當申請oCPC超成本賠付時

              一、項目背景:

               

              oCPC出價策略管理列表的“數據核對”功能,是此前oCPC目標轉化成本尚存一階段/二階段概念時的歷史功能。此歷史功能包含兩種作用——

               

              ①當oCPC出價策略處于第一階段投放時,廣告主和優化師可通過手動點擊“數據核對”,完成數據校驗,并推進出價策略進入二階段投放;

               

              ②當申請oCPC超成本賠付時,除了要具備oCPC超成本賠付的必要條件,也需要在賠付期間內完成“數據核對”方能完成賠付。此種場景下,數據核對的功能,僅在于取得客戶對數據的授權確認,無其他與賠付規則相關的實際含義。

               

               

              隨著百度搜索推廣自動出價能力的成長進步,20223oCPC出價策略下線了一階段/二階段概念(詳情請點擊:搜索推廣oCPC目標轉化成本及增強模式下線一階段二階段概念),智能系統能夠根據用戶的廣告轉化行為等信息進行學習,滿足學習成功的條件時可自動將出價策略的學習狀態調整為“學習成功“,因此“數據核對”的第一個作用,即完成數據校驗并推進進入二階段的功能,不再具有實際意義。除此之外,無論客戶選擇通過哪種接入方式與百度進行數據回傳,都需要進行數據協議的確認以保證自身和百度雙方的責任與權益,因此數據核對的第二個功能,即取得客戶數據授權確認的功能,也不再具備實際意義。

               

               

              基于上述背景,為了最大化幫助客戶提升出價策略管理效率,減少理解誤區,搜索推廣投放平臺將下線“數據核對”功能,涉及內容如下:

               

               

              1.    在申請oCPC超成本賠付時:不再需要進行“數據核對”即可在符合賠付規則其他條件的情況下,申請超成本賠付;

               

              2.    關于出價策略的學習狀態:智能系統將根據用戶的廣告轉化行為進行學習,不再需要數據核對即可在符合條件的情況下完成學習。

               

               

              二、 下線說明:

               

              1、資產中心-出價策略(oCPC)管理列表和自定義列相關指標下線:

               

              自定義列中,“核對狀態”和“數據核對”指標下線:

               

              2、oCPC超成本賠付規則及存量出價策略相關:

               

              2.1 oCPC超成本賠付規則:在滿足oCPC賠付條件情況下,客戶無須進行數據核對即可完成賠付;

               

              2.2 存量出價策略:存量尚未賠付的出價策略,在滿足賠付規則其他條件的情況下,無需核對數據即可進行賠付;同時存量出價策略的學習狀態不受數據核對下線的影響,正常投放。

               

               

              3、隨數據核對功能的下線,投放管理診斷分析-關鍵因素(出價)分析同步更新:數據核對將不再產生影響導致學習失敗 :

               

               

               

               

              三、 有什么影響:

               

              Q1.正在學習的出價策略,數據核對的下線是否影響學習狀態?

               

              A1:不影響。智能系統能夠根據用戶的廣告轉化行為等信息進行學習,滿足學習成功的條件時可自動將出價策略的學習狀態調整為“學習成功“,數據核對不影響當前出價策略的學習狀態,也不會影響模型的學習效果。


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