跑AEO或者UAC2.5的時候我們都知道要選合適的事件點來投，但是事件點的比例比較重要，選的好投出來的效果會更好一些。

結論：選擇大概在10-25區間比例（唯一用戶人數）的事件點做投放，效果會相對更好，我自己一般都喜歡控制在15%附近的點位做投放。

這里討論的主要是事件比例，默認大家選擇的點位都是有價值的點位，而不是隨便選一個比例接近的點就投放，有價值的點位比如電商的購物（而不是某個商品類目瀏覽），或者金融的有效交易，或者放貸，授信等等，游戲可能是付費，或者一些其他高等級的級別達成等等。

為何事件比例能影響到廣告投放的效果？

換個通俗點的解釋方法：

廣告系統FB，Google這些在廣告學習的時候，差不多是類似于找相同，在一堆人里面找相似的人，合理的達成人數占比能幫助系統學到更精準的人群。

比如從100個人里面，找到15個人來，要分析這15個人的相同點，根據這個相同點再從一萬個人里面去找到和這15個人相似的人。這個時候15個人的特征的交集就是他們的相同點，15個人能找到的交集相對來說會比較精準一點，并且也不至于特征太少，找不到相似，也不至于特征太多，發現全都是相似。

人少了比如不到8個人，那可能會存在一定的概率8個人都不相同，系統懵逼，我找誰去？?這也就解釋有時候轉化率比較低的產品，學習進度慢，攢了一些轉化之后也沒學出來，因為系統沒找到相同點。

又比如有30-40個人，那可能又發現這30-40個人的特征放在一起，好像相似的地方又太多了點，比如里面有10個人都喜歡打籃球，有10個人又喜歡踢足球，還有10個人一起都喜歡斗蛐蛐，系統在學習的時候只能分多個方向去嘗試，打籃球的，踢足球斗蛐蛐的分幾個方向都再學學，跑回來發現都達標，然后跑到的人群就聽寬泛，要是比如80個人都達標的，這時候擦不多就和投安裝類似了，系統學到的人也就更寬泛。

太多，太少都不合適，在以往投放測試中完成人數在15-25附近，會更容易學出來比較精準的人群。

一定會出現一些情況，我的核心事件點的轉化率就是賊高怎么辦？

比如放貸的授信跑出來30%以上，或者游戲付費率到了50%（這肯定發財了）

確實，如果某些點位完成比例很高，又是核心目標完成事件，不可能修改的時候，其實可以再考慮在完成事件的人上面在分一個三六九等出來，比如游戲付費率50%，但是這50的人里面總有大中小額玩家，挑出來一部分大額玩家單獨投放，效果會更好，比如放貸的授信，也挑出來比如授信了的人里面信用程度更好的50%的人出來投放，跑到的用戶質量會更高。

存在一些產品，完成人數是比如20%，但是多次回傳一天完成超十次怎么辦？

先前其實提過一個思路，按照Google UAC 2.0的思路去投放AEO或者2.5，雖然出價給到了event上，但嚴格控制CPI的方式可以控制成本，出現這類現象的通常可能是iAA產品模擬回傳價值之類。

投放轉化率始終沒辦法滿足比較合理比例怎么辦？

這個在搞重度游戲付費率，或者社交產品付費率低，或者某些小貸投放貸轉化比例不高的時候遇到比較多，這個時候其實就能明顯感覺到投放難度劇增。

這時候兩個思路：

1，重新找打點，轉化率低的比如付費，始終就3-4%的時候學的太難了，可以考慮找一些靠前的行為，但是和最終目標非常正相關的點位投放。比如小貸在放貸之前有授信，投授信比例更高點，也能準確代表用戶價值，但是這個有很多產品并不能隨意調整。

2，考慮到不能重新找點，那只能在現有的點上面盡可能學出來，通常做法是在素材上和人群上想辦法先做一些限定，比如素材上上一些能促進事件達成的活動，游戲充值禮包，BC的提現誘惑，放貸的減息等等，人群上面比如游戲先限定競品關鍵詞的量之類，或者直接核心事件的FB相似人群之類。

投放過程中，點位達成率比較低的產品還可以考慮養大系列，跑Google UAC2.5，跑FB AAA之類，或者普通廣告在有潛力的時候盡可能養大，雖然100人只有3-4人能達成事件，學習困難，但是可以想辦法投出來1000人，有30-40人滿足條件，這時候也有足夠多數據幫助系統學到正確人群，堅持下來還是有希望跑成。

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