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用很多用戶想知道通過百度、Google、Facebook推廣都是按點擊收費，那么是如何保證推廣的效果呢？

常見的幾種互聯網推廣收費模式

這里科普一下，所謂CPA，A即action，其實就是客戶追求的比較直觀的能體現投放效果的一些用戶交互行為，比如訪客的添加購物車、網站支付、網站留言、在線對話、下載量等等，所謂按A收費，就是按照效果付費，這是客戶最愿意接受的。

相信我們的客戶看到這里心里該念叨了，對呀對呀，你說了太對了，本來就應該這樣，這樣才能保證對我們的最終投放效果負責嘛，CPA沒毛病，就該這樣O O。好吧，其實如果我是甲方，我也很希望這樣干，但是！這里一個生硬的轉折，讓我們客戶的心聲化為泡影= =

投放平臺跳出來說話了，CPA收費可不行呀，因為如果流量來了以后，用戶沒有A發生，不一定是我的流量不好，而也有可能是你的網站著陸頁（或者APP體驗等）不好。我們可沒有這個能力全包（你的效果）。因此投放平臺并不接受用CPA來計價，就是緣于投放平臺覺得廣告主最終的效果其實也是不可控的。

那么，CPC和CPA的矛盾來了，客戶想通過投放平臺找到更多用戶訂單，投放平臺也希望賺取客戶更多的廣告費，但是我們雙方有爭歧呀，這怎么辦呢？

于是，就有人想出一種折衷的辦法，即投放平臺按照客戶希望的A（action）作為投放平臺調整廣告投放策略和流量分配的優化依據，而實際的付費還是按照C來進行。即投放平臺配合客戶希望的A來投放廣告，但是定價還是按照C來，這樣雙方都可以接受。

由此也誕生出了一個名詞，OCPC，即optimized CPC，也就是優化了的CPC。當然還有類似ocpm（impression，廣告曝光量），和ocpc本質一樣，只不過是按展示次數來收費。說到這里相信大家應該應該也就清楚我們常掛在嘴邊的按點擊付費和按展示付費是怎么回事了。

針對CPC而言，用戶看到廣告，點擊即完成了整個廣告投放，而OCPC則是以訪問落地頁，甚至到最后提交表單才算結束，更接近于廣告的目的，以轉化為目的，更精準，成本更可控。

出現ocpc以后，確實在正常情況下，ocpc是比我們手動出價好很多的，因為機器算起來總是比人快的，大家要注意下這里說的是正常情況下，那肯定還會有不正常的情況。要滿足正常情況，會有幾個前提：

1、投放平臺的優化算法是靠譜的，

2、廣告預算要充足，出價也要比較合理

3、可以對A進行監測

對這幾點我做個簡單說明

1、在算法方面，能否讓廣告投放的更加精準，很大的因素在于投放平臺是否有足夠多的用戶數據，所以，誰的使用用戶多，誰的算法就會更加精準智能，這也就不難理解為什么很多人覺著在比如國內的百度搜索、國外的谷歌搜索、Facebook社媒等大平臺上投放效果出奇的好，而在一些中小型平臺上的廣告投放效果卻差強人意。說到這就說點題外話，大家應該就不難理解為什么現在的互聯網平臺都在瘋狂爭取更多的使用用戶了吧。

2、關于廣告預算，很重要。有一些我的客戶說，我一天都投放500塊錢，可為什么還是覺著投放效果不好，意向客戶不多呢，其實原因很簡單，上面提到的目前個投放平臺在使用的oCPC是“監督學習”，所謂的監督學習，就是機器不斷嘗試各種變量的組合，然后把各種組合的結果客戶所期望的A做比較，越接近的，就越好。嘗試不斷組合變量并得出結果的過程，被稱為“訓練（train）數據”。既然是訓練數據，數據量小了不行。而數據量要大，投放必須也要大，理論上越大規模的投放，數據不斷被訓練的機會也越多，這樣才能讓oCPC越來越“聰明”，所以，這塊很多人就能理解，有時候不是乙方優化師能力不行，而是投放前期如果預算給的太少，OCPC怎么會聰明呢….

3、能夠對A進行監測也是必要條件。就是你得把你的廣告的目標達成告訴oCPC，它才知道朝什么方向去做監督學習。所以，必須部署好各個投放平臺的數據監測代碼，這塊有必要多說兩句，對于目前的APP、2C行業，可以滿足這個必要條件，直接告訴投放平臺我要的A是什么，但是對于2B行業來說，A從來就沒辦法準確告訴投放平臺，主要原因就是2B行業的A一般都是需要人工區分，哪些才是自己準確的A，但是投放平臺不知道，因此也就沒辦法確保投放能夠越來越精準，而且就算投放平臺能知道，由于B2B的行業范圍一般都比較窄，因此數據量遠沒有B2C和app的大，所以也比較難滿足我提到的第二點。

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