用很多用户想知道通过百度、Google、Facebook推广都是按点击收费，那么是如何保证推广的效果呢？

常见的几种互联网推广收费模式

这里科普一下，所谓CPA，A即action，其实就是客户追求的比较直观的能体现投放效果的一些用户交互行为，比如访客的添加购物车、网站支付、网站留言、在线对话、下载量等等，所谓按A收费，就是按照效果付费，这是客户最愿意接受的。

相信我们的客户看到这里心里该念叨了，对呀对呀，你说了太对了，本来就应该这样，这样才能保证对我们的最终投放效果负责嘛，CPA没毛病，就该这样O O。好吧，其实如果我是甲方，我也很希望这样干，但是！这里一个生硬的转折，让我们客户的心声化为泡影= =

投放平台跳出来说话了，CPA收费可不行呀，因为如果流量来了以后，用户没有A发生，不一定是我的流量不好，而也有可能是你的网站着陆页（或者APP体验等）不好。我们可没有这个能力全包（你的效果）。因此投放平台并不接受用CPA来计价，就是缘于投放平台觉得广告主最终的效果其实也是不可控的。

那么，CPC和CPA的矛盾来了，客户想通过投放平台找到更多用户订单，投放平台也希望赚取客户更多的广告费，但是我们双方有争歧呀，这怎么办呢？

于是，就有人想出一种折衷的办法，即投放平台按照客户希望的A（action）作为投放平台调整广告投放策略和流量分配的优化依据，而实际的付费还是按照C来进行。即投放平台配合客户希望的A来投放广告，但是定价还是按照C来，这样双方都可以接受。

由此也诞生出了一个名词，OCPC，即optimized CPC，也就是优化了的CPC。当然还有类似ocpm（impression，广告曝光量），和ocpc本质一样，只不过是按展示次数来收费。说到这里相信大家应该应该也就清楚我们常挂在嘴边的按点击付费和按展示付费是怎么回事了。

针对CPC而言，用户看到广告，点击即完成了整个广告投放，而OCPC则是以访问落地页，甚至到最后提交表单才算结束，更接近于广告的目的，以转化为目的，更精准，成本更可控。

出现ocpc以后，确实在正常情况下，ocpc是比我们手动出价好很多的，因为机器算起来总是比人快的，大家要注意下这里说的是正常情况下，那肯定还会有不正常的情况。要满足正常情况，会有几个前提：

1、投放平台的优化算法是靠谱的，

2、广告预算要充足，出价也要比较合理

3、可以对A进行监测

对这几点我做个简单说明

1、在算法方面，能否让广告投放的更加精准，很大的因素在于投放平台是否有足够多的用户数据，所以，谁的使用用户多，谁的算法就会更加精准智能，这也就不难理解为什么很多人觉着在比如国内的百度搜索、国外的谷歌搜索、Facebook社媒等大平台上投放效果出奇的好，而在一些中小型平台上的广告投放效果却差强人意。说到这就说点题外话，大家应该就不难理解为什么现在的互联网平台都在疯狂争取更多的使用用户了吧。

2、关于广告预算，很重要。有一些我的客户说，我一天都投放500块钱，可为什么还是觉着投放效果不好，意向客户不多呢，其实原因很简单，上面提到的目前个投放平台在使用的oCPC是监督学习，所谓的监督学习，就是机器不断尝试各种变量的组合，然后把各种组合的结果客户所期望的A做比较，越接近的，就越好。尝试不断组合变量并得出结果的过程，被称为训练（train）数据。既然是训练数据，数据量小了不行。而数据量要大，投放必须也要大，理论上越大规模的投放，数据不断被训练的机会也越多，这样才能让oCPC越来越聪明，所以，这块很多人就能理解，有时候不是乙方优化师能力不行，而是投放前期如果预算给的太少，OCPC怎么会聪明呢.

3、能够对A进行监测也是必要条件。就是你得把你的广告的目标达成告诉oCPC，它才知道朝什么方向去做监督学习。所以，必须部署好各个投放平台的数据监测代码，这块有必要多说两句，对于目前的APP、2C行业，可以满足这个必要条件，直接告诉投放平台我要的A是什么，但是对于2B行业来说，A从来就没办法准确告诉投放平台，主要原因就是2B行业的A一般都是需要人工区分，哪些才是自己准确的A，但是投放平台不知道，因此也就没办法确保投放能够越来越精准，而且就算投放平台能知道，由于B2B的行业范围一般都比较窄，因此数据量远没有B2C和app的大，所以也比较难满足我提到的第二点。

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