如前文所言，在CPC情况下，广告主根据经验通过选定媒体、关键词、人群定向等方法筛选流量，然后给出相对应的点击出价采买流量。在oCPC下，广告主通过转化目标和相对应的转化出价采买流量。

经常有人说相比CPC，在oCPC下，广告主的可操作空间变小了，大部分工作就是上素材了。其实不然，oCPC下转化的一系列工作仍然给广告主和平台带来新的挑战，因此在介绍深度oCPC之前，有必要先介绍一下oCPC的转化设计，选择、归因与成本设置。

转化的设计

oCPC的一个最基本的前提条件是：转化。转化的设计依赖具体广告行业的业务特点。笔者从广告主的角度，将转化的设计简单化为三类：

第一类：广告主不需要参与转化设计和回传。这类常见于平台电商中，如淘宝、京东、拼多多、美团等，广告主的转化相对明确（如加购、下单等），转化数据在平台实现全闭环。对于平台而言，需要考虑的转化目标比较有限，从转化率模型设计上可考虑分开独立建模，并且不受广告主影响，数据分布相对稳定。对于广告主而言，主要工作需要聚焦于广告的素材和产品的质量。

第二类：广告主直接参与转化设计和回传。最常见的就是APP推广了，沿着用户的行为链路，将其中的几个关键节点（如APP调起、激活、注册、付费、次留等）设置为不同的转化目标，让广告主选择，因为这些行为都发生在广告主的APP内部，因此需要广告主将对应的转化回传给平台。还有一些自建落地页（自建站）的广告主，如教育咨询，医美等行业，将用户在落地页的行为，如拨打电话、留言咨询、表单提交等作为转化回传给平台。

针对第二类，广告平台需要考虑的转化目标就比较多了，转化率模型的设计就相对复杂。有些平台给广告主宣讲说转化率模型是为每个广告主特定设计的，这个就有点忽悠了。一般情况下，会把数据分布相似的转化目标聚合成一个转化率模型，相差较多的拆分成不同的模型，当然有些平台受人力物力限制会将所有的转化目标建模成一个转化率模型。

另外这些模型依赖广告主的回传，数据的准确性和稳定性很难保证，特别是还存在扣量回传的情况，会影响转化率模型的整体预估，导致整体效果变差，这也是平台做转化巡查和惩罚的一个原因。

经常听广告主说，自己的广告冷启动效果比竞对差很多，这个时候就需要思考一下广告的转化目标设置是否正确，转化率是否和竞对差不多了，因为冷启动时候用到转化率预估模型数据来自同一个转化目标，甚至是平台所有转化目标的。

第三类：广告主通过第三方参与转化设计和回传。有一些广告主如京东的商家，直接将京东的商品链接作为广告的落地页投放在微信朋友圈，用户点击广告后跳转到京东小程序或者APP，这时候广告平台（微信）是不能直接拿到下单数据的。还有一类广告主，如用户进入落地页咨询加粉（添加微信或者QQ）直接与广告主联系后成单的，广告平台也拿不到订单数据的。那广告平台怎么优化广告主的效果呢？

一个最直接的想法是：将转化定义到平台能够监测到的极限节点，如店铺停留时间，微信停留时间作为转化。这个问题的关键是怎么把将平台广告的点击和不在平台发生的转化（下单）关联起来，这个时候就需要一个第三方作为中介将其关联起来，如CID，感兴趣可以看深度解读CID来龙去脉和技术原理。

转化目标本质上就是给广告主一个流量价值评价和筛选的维度。但会发现一个问题：广告主的转化目标往往被平台限制在一个特定的范围内，不一定能满足广告主的深层需求。比如当广告主选激活作为转化目标时，其后端的变现和投入产出比（ROI)可能并不好，比如二类电商广告主选择店铺停留或者微信停留作为转化目标时，其后端的下单（退货率）和加粉交易效果可能很差，这个时候除了引入更深层转化目标外（有时候可能获取不到），还需要思考怎么通过转化设计优化广告主效果。

我了解到的方法有两种，前向过滤和后向反馈（笔者自命名）。

所谓前向过滤，就是根据用户行为特点和广告主目标，在转化目标达成之前设置一个过滤环节，如缓解退货率问题，就在跳转店铺之前增加提醒提示环节；缓解加粉质量问题，在跳转微信之前设置咨询环节，将无意向的用户过滤掉，减少冲动下单或误触等。注意这个会导致转化率下降，对应的转化出价需要提升。

所谓后向反馈，就是让广告主自己去表达想要的转化，不要局限在平台定义的范围内。当然平台应该也能够了解到，即使广告主选择的目标是激活，也不一定回传的就是激活，让广告主自由的表达也不一定是坏事，这个产品有平台已经在做了，如oCPK（K是指关键行为，这个名字有点乱用了）。广告主自己表达转化，对广告主而言可以借助平台的力量，获取自己想要的流量，是一个变被动为主动的方式，笔者相信这也是oCPC发展的一个方向。每个广告主转化定义的不同，对平台而言，转化率的预估挑战会变得更大，真正考验技术的时候到了，在这里不再展开。

平台侧和广告主怎么选择转化目标，归因与成本控制呢？我们下一篇文章介绍。

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