搜索跑oCPC数据不稳定怎么办？
相信每一位使用oCPC功能的SEMer都和我有同样的经历，每天到办公室后第一件事就是立刻打开百度后台，看oCPC 放包有没有数据异常的情况。
在我刚接触oCPC时，对oCPC的印象除了心惊肉跳的数据波动，就是不可避免的模型衰退，oCPC的效果如何好像变成了一道玄学题。面对领导和老板的责问，模型衰退也成了惯用的借口。
想总结一些调整的方法论，用魔法打败魔法，却总有一个问题困扰我 oCPC功能迭代速度很快，总结之前版本的方法论有没有意义？
在三年的oCPC 放后，我给自己的答案是 有意义。
无论功能如何变化，通过收集转化数据跑出稳定的数据模型从而大幅度提升 主消费的本质是不会变的。
在一阶没有被取消时，当时的同事们为了解决转化数低达不到二阶门槛的问题，对物料结构进行了大胆的测试，最终测试出的 放包计划构成最优解 一套物料+不同匹配模式的两个计划+标准CPC*1.2的出价。
这套方案在百度的历次改版与我数次更换 放行业后，仍然经得起考验，可以快速起量。
而且重要的不是具体的方法，而是方法背后的调整思路，掌握了思路自然不怕产品的变迁与赛道的更换。
对于学习成功的oCPC 放包，最常见的优化方式就是新增物料，我的一位同事遇到波动，就从关键词到创意新增个遍，但是往往效果不明显。
他从网上取经看到“新增物料数量最好别超过原有物料的10%”，从此奉为经典，认为自己之前的问题纯粹是因为新增的物料过多，但是如法炮制后仍然不见数据好转。
其实问题在于，oCPC 放包的调整没有必成的方法，需要对症下药。
对于度过学习期的oCPC 放包，常见的负面数据波动形式有 展现量下降、点击率下降、转化率下降、CPC突增 突降。
四种波动经常组合出现，并伴随着另一个常见的问题 搜索词紊乱。接下来与大家分享如何解决这几类问题。
对于模型展现量的突然降低，首先要检查的就是 搜索词结构，找到降低部分。确认是总体降低，还是头部词降低，还是集中在某些单元的下降。找到降低部分对应的关键词后，第二步要针对关键词进行CPC与上方展现胜出率的分析。CPC会直接影响关键词排名，从而影响展现量，在考虑展现变化时，需要及时关注对应的CPC变化。如果CPC没变 升高但是上方展现胜出率偏低，需要对对应单元的搜索词结构与创意相关物料进行检查，确定搜索词与创意物料匹配度，手动筛选创意，暂停低点击率创意，新增创意 高级样式。而CPC与上访展现胜出率均偏低，则除了搜索词与创意外，需要更多的关注市场情况，是否有竞对在争抢 位。对于竞对争抢 位导致的下降，可以选择的大幅度提升关键词的本地出价来促进模型提升CPC，加速消费。虽然建立OCPC 放包后，就处于模型自动出价模式，但是从操作经验与百度客服的反馈看，超过90%幅度的价格调整，可以显著的影响关键词的实际CPC。同理对oCPC包成本出现异常的升高时，也可以对高成本的关键词出价进行大幅度的下调，来降低其CPC，抑制其消费，效果也好于直接暂停高成本词。展现消费下降明显的单元还可以进行计划内复制， 把关键词出价*1.5 2，做一个物料相同的单元。也可以起到新增物料的正向效果，同时高的价格促进这部分关键词的消费，把量级拉回来。点击率与转化率的突然下降经常同步出现，对于此类问题同样需要最先关注搜索词结构，从根本上排除垃圾词 长尾词突增的情况，才谈得到对模型的优化。当这两个率值同时下降，且搜索词结构没有明显变化时，最可能是模型本身不具备竞争力，已经在逐渐衰退，对于这类包建议重新跑包。重新跑包前要注意检查，关键词本地出价是否已经调回正常出价、创意物料是否已经完善，最后要注意的是跑包的时间。在oCPC包取消了核对功能之后，建包的时间就变得非常关键，一定要选择在全天流量最充沛的时间段建包。在流量峰值时段建包能保证转化数据累计的速度，在建包初期就给到模型尽可能多的转化量。以艺考培训行业为例，刚接触时跑oCPC包都是在早上刚上班时，希望能够尽可能的把全天的数据都统计进去。但是艺考培训类更多的是学生自行咨询，而学生有时间看手机搜百度的时间则是午休、下午放学 晚上放学。早早建立的 放包要么空耗没有转化，要么被其他的成型包挤压，基本没有办法顺利起量，而把跑包时间改为量级峰值的中午之后，效果立竿见影。对于搜索词结构紊乱，最常见的动作就是否词。对于学习成功的 放包，大部分的操作建议是每周否一次词，但是对部分低质量模型而言，搜索词杂乱，有效转化少，一周一次根本不现实。我的建议是 否词频率可以高，但是要减小影响的范围，能单元否不做计划否，能精确否不做短语否，每次控制在否掉的部分垃圾词消费 者转化量在模型总量的20%以内。如果一个 放包20%以上的消费 转化都是无效词带来，优化模型的意义已经不大。那应该做的是立刻暂停计划，重新检查物料，把低质长尾词剔除。 对于多久调下调一次价格，每次下调的幅度是多少，多久加一次词，每次加多少词这种调整问题，相信各位的百度代理都已经给了大家答案，在此不再赘述。另外，oCPC模型要数据波动时，要 多做操作回溯。及时恢复操作记录里的负向操作，也可以起到很好的优化效果。最后想与大家分享的是，我的 放包数据突然变差，要不要立刻调整？我的答案是 让子弹再飞一会儿，看看量级峰值时段的表现。如果在峰值时段没有明显的恢复，可以按照以上的操作步骤进行优化， 选择重新跑，一定要给oCPC自我调节的时间，不能和CPC模式一样追求瞬间出效果。以上就是我们的专栏作者-成学 本次给大家分享的内容，欢迎留言一起探讨 如果你也擅长营销推广，渴望提升自己的行业影响力，那么欢迎加入艾奇在线·新写作计划，成为更有影响力的推广人。
