随着市场竞争激烈程度加剧，各行业广告主更加希望获取更高质量的深度转化用户，例如： 游戏行业广告主希望获取高质量的付费用户，金融广告主希望获取申请、授信成功的用户，教育广告主关注广告的网页咨询效果，资讯类App广告主希望提升用户留存率。

目前，oCPA为广告主提供基于投放目标和出价的效果自动优化，持续提高广告主的广告投放效率和投入产出比。

然而深度转化行为数据量稀疏，且数据回流较慢，不利于oCPA模型学习和广告效果优化。因此，oCPA升级上线全链路转化模型：将转化链路中，广告主上报的所有转化行为均用于模型训练，以提升oCPA广告深度转化行为效果。

oCPA推出全链路转化模型，显著提升深度转化行为效果

oCPA推出全链路转化模型：广告主上报的所有转化行为（激活、注册、付费、留存、表单预约、下单、咨询、申请等）均会用于模型训练，从而提升模型预估的准确性，提升oCPA广告深度转化行为效果。

通过实验对比，在全链路转化模型场景下，深度转化行为转化率提升35.28%，转化成本降低9.13%，转化量提升11.84%。

全链路转化模型能力升级，转化效果有保证

1、模型升级，高效预估深度转化价值

对众多广告主来说，深度转化行为效果直接影响着广告的投入产出比。但随着转化层级的加深，数据会逐渐稀疏，在传统转化模型中，数据越稀疏，转化率预估准确的难度会更大，从而导致深度转化行为的效果优化得不到保证。

而升级后的全链路转化模型，能充分利用同一广告的多种转化行为的数据，高效预估深度转化价值，寻找优质的目标人群，显著提升广告投入产出比，让每一分钱都花得更有价值。

2、系统智能优化，解放广告主人力

系统可以自动学习转化行为，智能优化深度转化行为效果。广告主只需在上传转化数据时，增加更多的转化行为类型即可，无需额外进行任何操作！

仅需一步，即可完成优化！

广告主仅需一步：上传全链路转化行为，全链路转化模型会自动对转化行为进行学习，用于优化广告效果。

建议上传的转化行为，请见文章结尾附注。

全链路转化模型多行业应用，提升深度转化行为效果

1、某游戏头部客户，上传全链路转化行为，提升广告付费效果。

某游戏头部客户最初使用激活作为优化目标投放，激活效果稳定，但期望进一步提升付费效果。

为获取更多优质付费用户，客户上传全链路转化行为：激活、注册、付费行为、付费金额。

该客户使用oCPA投放，并以付费行为为优化目标。

通过实验对比，使用全链路转化模型的广告，付费行为量提升66%，付费行为成本下降9%，消耗增长54%。

2、ABCmouse：上传全链路转化行为，提升App内注册效果

在线儿童教育品牌ABCmouse最初使用激活作为优化目标投放，但希望进一步优化注册效果，因此，客户上传全链路转化行为：激活，注册，次日留存，关键页面浏览，加入购物车，下单。

该客户通过oCPA进行投放，并以注册为优化目标，通过实验对比，使用全链路转化模型的广告，注册量提升40%，注册成本降低9%，消耗增长38%。

3、金融客户信用算力：落地页和APP内转化行为全部上报，提升注册效果

信用算力最初使用表单预约作为优化目标投放，但期望进一步优化注册效果，因此，客户上传全链路转化行为：表单预约，注册，关键页面浏览，加入购物车，下单，创意微博申请。

该客户通过使用oCPA进行投放，并以注册为优化目标，通过实验对比，使用全链路转化模型的广告，注册量提升37%，注册成本降低39%，消耗下降4%。

附：全链路转化行为上报方式

常见行业的通用转化行为举例如下，可供参考。

广告主可以上传表格中的通用转化行为，并根据所在行业特点，上传自己所关注的其他转化行为。上传的转化行为越多，越有助于广告效果获得更好提升。

优化目标的选择： 您可以选择转化链路上任一转化行为作为优化目标，只需该行为满足一周100个转化量即可。

广告效果的分析：建议您使用拆分对比实验，对广告效果进行分析，对比不同优化目标、不同创意、不同定向的效果，不断调整优化广告投放策略，直至稳定投放。