很多投流团队的利润就是这样“亏”走的

很多投放买量团队总是在说要投出好的ROI很难，哪怕是要到ROI为1的情况下，但是他们却大多数只是看结果，没有去看他们的很多投放是这样亏掉的。

1、我们先看看下面的一组数据：

这组数据里面，我按消耗排序，标出红线的地方是这两条计划的ROI是达标的，能盈利的，其它的均不盈利。

2、这个账户的消耗比较集中在头部的第一条计划，也是我标红的转化成本为“22.75元”的项目计划里面，而其它项目计划的消耗相对来说没有第一条那么多。

3、这里面我来做ab两个维度的分析。

a、如果这个账户是盈利的话，那么很庆幸消耗最大的计划盈利比较多，所以它能覆盖掉其它计划的亏损；

b、如果这个账户是亏损的话，显然就是首条盈利的计划和另外一条盈利的计划（转化成本为16.82元）无法对冲其它亏损的项目计划。

4、对于3这点的分析其实就是我重点想聊的，很多业务项目最终没能做下去，或者最终亏损，往往就是里面亏损的很多项目计划是没有合理、及时的去干预的。

5、如果投放买量能力很强的团队是可以基于数据分析的条件下做预判后提前做出干预动作的。

6、在5的基础上这里其实还会延伸出一个很重要的问题，就是究竟什么时间点去做干预，还有什么标准做干预，哪些该做哪些不要做；

因为一旦陷入了看到亏损就去干预的时候，你会发现一个是账户不容易起量了，另外一个是优化师会陷入极度的数据焦虑当中。

对于这点是很多团队没法搞定的，最终导致管理和执行者之间非常严重的冲突。

但这里方法肯定有的。

7、针对这点，有些团队选择了自动化系统的协助，但自动化系统协助的话，干预的标准依然需要数据去指引，而数据的设置需要团队里面有优秀的投放操盘手，如果没有，最后也容易引起投放上的混乱，节奏的混乱，优化师的混乱，最终是业绩的混乱。

8、如果自动化系统不断干预广告投放里面的计划，管理不当会不断打断算法的“学习期”。

9、巨量引擎等信息流平台的广告算法（如OCPM等）依赖历史数据积累进行模型训练。

冷启动阶段（通常6-24小时）：系统需要一定样本量（如10或20或50个转化）来学习广告的受众偏好、素材表现等。

频繁关停会导致算法无法完成学习，始终处于“试探状态”，后续重启计划时可能重新分配低质流量（系统默认未完成学习的计划权重较低）。

计划ID更换后，历史学习数据无法继承，相当于每次重启都是“从零开始”。

10、不断的暂停广告、删除广告容易触发平台的流量保守分配的机制，一般平台算法会监控账户的操作稳定性，高频删除/关停可能被判定为账户不确定性高。

一旦被这样判定，系统认为广告主对目标受众或素材缺乏清晰定位，倾向于分配更保守的流量，比如给出低价值用户或长尾流量；

而且，同一素材多次关联被删除的计划后，素材的信任度被降低，素材的正向标签不能形成，系统可能降低其初始曝光权重。

11、因为总是被干预后，账户量级不能达标一定的标准，账户的流量池有被降级的风险。

我们知道平台的流量分配是分层级的，如测试池→普通池→一级优质池→二级优质池......

若账户内计划平均生命周期总是过短，如80%计划度过学习期后存活<1小时，系统可能将账户标记为“低效账户”，将其推进入负向标签位，限制其进入高价值流量池。

12、针对上面所分析的这种状况，那正常的做法无非就是针对自动化系统的参数去做不断的测试，找到合理的阈值点，但是这点对于不具备精细化运营或对数据极度敏感的团队来说，他们需要大量的时间成本和预算成本来摸索这个事情。

对于大广告主来说还好，对于中小团队来说难度就会加大很多。

13、其它的办法当然还有，也是需要在不断的投放中去积累适合自己的方法，包括学会算总账的方法，尽量让投放买量的账户往第3点的a中去靠拢也是一种策略来的。

希望能从中获得启发和帮助。

原文出处：厚孜网络