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你还在用扣量回传优化广告？

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回传数据决定模型效果。

摘要
广告平台依赖回传的转化事件（X）优化投放模型，回传的信号越多、越及时，模型找人的准确性越高。
刻意少回传（扣量）会让模型误判流量质量，导致账户被限流、成本上升，甚至整账户废掉，不仅无利反而有害。
现代回传信号准实时进模型，策略应从“少传”转为“巧传”：基于用户行为预测转化（如游戏付费），提前回传信号；用强相关行为（如A+B行为）替代真实转化事件回传；对高价值用户多次回传（注意去重），增强模型识别。
回传事件如素材会衰退，需不断挖掘新策略，并与投放策略动态匹配，避免单一策略失效。
当下，几乎所有的广告媒体平台都是oCPX优化，X就是我们核心要回传的事件。既然是按转化事件优化，那么我们自然就可以通过控制什么时候回传、回传什么内容来控制广告投放模型。
首先说一个误区，很多团队通过物理扣量的方式试图通过这样的方式来获取更高的利润。其实，这是打错特错，扣量既不能给你带来利润，甚至有可能让你亏本。最少会让你的账户质量变差、ROI变差，甚至整个账户废掉。
先说原理，广告平台通过你回传的转化数据让模型找到更多类似的人。这是基本逻辑，具体的相关的细节不展开说了，一句话“你给的信号越多，模型找人准确性越强”。如果你刻意的去扣回传，模型本来预估的准确的，但是拿到的回传数据不够会以为找到的流量是不准确的，给你重新探索其他的流量，又或者发现转化少，转化成本变高，触发计费比风控，直接打压，不敢再给你流量。这时候你本来跑的不错的计划，就慢慢跑不起来了。
也许你要问，为啥以前这种方式有用，现在就没用了？你是否知道那时候的回传数据进模型很多都是T+1。这些信号是以依托你的人群定向为基础的召回优化。其核心的放量策略完全重依赖你的人群定向策略。但是现在的回传信号在主流媒体平台基本都是准实时进模型。但是也正因为准实时进模型，所以我们可以设计更多的回传策略。
1. 如果你的转化目标比较靠后，那么想办法让信号提前，比如游戏行业，基于用户在游戏内的行为预估用户是否付费。在用户还没有付费前，预估该用户会付费，那么就前置回传这个付费信号。也可以做pLTV的预估，直接预估该用户的付费价值去投放roi系数，或者Roas。
2.基于转化目标的关键行为特征进行回传，虽然很多媒体的模型对于关键行为的优化都做的不好，但是我们依然可以选择付费为优化目标，但是基于和付费的强相关行为做回传。比如干了A又干了B的用户基本都会付费，那么就把干了A和B的用户进行回传。
3.强化回传用户信号，如果用户的价值比较高，可以将该用户拆了，进行多次回传，但是要注意媒体的去重策略。
简单抛砖引玉说一点，大家可以依据自己的业务去设计更多的回传策略。不过据我自己的经验，有很多的回传事件是有很强的生命周期的概念，就和素材一样，会衰退。所以不要一直盯着一个回传策略，试着多挖掘。当然不同的回传策略要搭配不同的投放策略，这也很重要。
又是一年一度的Morketing 灵眸大赏，今年我依然会参加，虽然主题是“重磅产品发布”，但其实依然还没有到可以真正意义发布的阶段，我也很期待我的产品能力全部实现，可以带给大家一场不一样的产品发布会。所以这一次我将分享CreatiBI背后的产品思考以及在广告3.0下的行业解决方案，等于是CreatiBI还没做完，就先把产品设计思路给大家公布了，就如同2020年分享DAP这个产品的思考路径一样，希望这次分享也能够帮助到大家。非常欢迎大家到现场来一起交流和讨论。

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