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最近在投一些項目的時候發現一些數據特點：
1， 有的小貸產品在投放的時候，會存在一些campaign非常好養大，并且養大了之后就非常穩定（理應如此），但是有的產品數據和過山車一樣，今天好明天差，很難養出來穩定表現的campaign，整體都不敢給這樣的系列加大預算。2，跑一些付費目標的產品，但是整體的付費率太低，導致整個廣告學不出來。具體表現可能是跑1.0和2.5的UAC，會發現最終付費率差別不大，AEO也接近如此，但是好在FB通常可以定位精準人群勉強搶救下。小貸風控+投放這個，數據理論上應該是要能穩定并且養出來大系列，并且越跑越穩定的。因為基于風控通過找出來的人應該是特征接近的人群，這樣的數據回傳給到FB后，FB也應該是能找到相似的人群，這樣良性循環起來，但是前面我遇到的這個現象，站在市場角度我其實懷疑是產品風控通過的人群整體特征太分散？不是集中在某一批人群，或者說FB對我們認為不錯的人在他的后臺中并不是相似接近的人群，導致學出來的人其實是不在正確路線上。不確定有沒有可能是風控其實做的不太夠的表現...另一個可能性，可能是投放操作上的問題，比如打點，是否存在打點回傳給FB的標準事件不太合適，比如吧某些關鍵點位回傳到了FB的靠前的event上導致FB再學習過程中受這個點位的影響，給了很多他覺得合適的人，但是因為靠前的點在FB的人群標簽里面就是不太符合我們預期的人群。?
如果出現這個現象可以考慮修改打點回傳到靠后一些的點，更貼近自己行業人群的，比如電商大家統一用purchase，add to cart之類的點。其他行業也有自己的點的選擇。付費產品付費率的坑，我們明確的現象是付費率太低會導致學習困難（自我驚訝，低于5%的點學習起來都賊難），AEO UAC都投不動，我們能操作的其實就是 要么找靠前的點投放，要么提高付費率。但是靠前的點投放風險比較大，是不是干脆考慮給潛在付費用戶送錢提高首沖之類，比如沖一塊送五塊，直接拉高付費率，至少投放學習上可能快點，但是可能遇到首沖用戶太多的時候學習也不一定準，拉進來很多低端付費用戶。1，跑VO，區分人群價值投放，或者跑AEO用戶分層，區分大額，小額，只是也許大額還是轉化率太低跑不起來。2，繼續誘導用戶，騙完首沖騙再次消費，總體是讓用戶繼續充錢提高arpu。整個環節也不能盲目的提活動，可以市場和產品合作嘗試找到一個平衡點，等到付費率差不多起來后再降低活動力度，能跑出來廣告穩定養大就好。作者做了12年廣告投放，專注出海，目前主要研究廣告自動投放，團隊開發了支持Facebook，Google，TikTok，Twitter自動投放系統，能實現廣告全自動上傳，優化。希望能和行業內技術好的優化師交個朋友，微信: narkuh公眾號回復“微信群”一起加群討論投放技巧。（目前9個500人的優化師交流微信群，以及各個行業分類群）
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