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      在此之前,其實我自己對lowest cost投放是比較抵觸的,一度認為投放選擇lowest cost就是飲鴆止渴的做法,確實如果我們在投放過程中大規模使用自動出價,會導致我們正常投放的bid cap或者cost cap逐步失去競爭力,最后導致所有流量都跑到了lowest cost,從而導致整體的價格會持續上升,并且受到大盤價格影響巨大,到最終結果一般是當價格上升的你無法接受的時候只能控制預算限制量級,變成單價又高,量級也起不來的結局。


      但是最近嘗試投放了很多lowest cost,在多個產品上均有嘗試,感覺效果還不錯,有可能對大家有所幫助。


      具體操作:

      在大部分流量是手動出價的情況下,嚴格控制目標cpi或者cpa,通過預算調整來控制價格,控制整體lowest cost的量級占比,把手動出價和自動出價的廣告在結果上做控制,保證最終cpa,cpi相同。


      這么操作的好處:

      老產品或者新產品,在投放手動出價的時候一定會有一部分人群是很難觸及到,畢竟出價代表了你可以覆蓋的價值人群的范圍,但是lowest cost可以更快的迅速覆蓋到這部分人群,在擴量上面有明顯的幫助,如果你的產品是老產品,并且長期投放手動出價后,你所覆蓋到的人群大概率就已經被洗了多次,但是系統給你擴展受眾的速度不夠,導致價格和量級達到平衡點,擴量艱難,當你打開lowest cost后可以迅速的覆蓋到一部分之前沒覆蓋的人群,以及加快人群擴展,段時間還能出現lowest cost比手動跑的更低的情況。


      操作難點細節:

      1,如何控制lowest cost和手動競價的最終價格相等?

      2,如何保證lowest cost在跑的時候及時處理掉不理想的素材?

      3,如何控制lowest cost的預算比例不要過大導致手動競價的廣告被搶光?


      實際上這三個點通過人工來實現相對比較困難,很難做到比較完美的,但凡有一點不小心就容易造成lowest cost跑出來的價格超標,或者預算過大搶走手動競價的大部分曝光,可能需要優化師盯的非常細致以及比較有經驗才能保證不翻車。


      目前我們內部在這個方法的測試上已經相對比較成功,并且借助內部開發的工具做數據調控后可以實現無人值守準確調控,保證翻車的概率足夠低,也歡迎大家進行嘗試,以及交流測試結果,經驗不是很豐富的同學在跑lowest cost的時候一定...要慫。


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