用系统推荐还是莱卡更能起量？

两个判断指标：量级和成本

从量级的上限分析: 系统推荐>莱卡

从成本大数据来看: 莱卡<系统推荐

新账户成本: 系统推荐>莱卡

老账户：系统推荐<莱卡

前几天接触了一个刚投放广告的同学，老板说要精准客户不要乱花钱，于是这位同学建计划的时候把定向弄的很精细，跑了七八天就是跑不动，钱都花不出去，被逼无奈只能放开定向

信息流广告OCPM本质是什么？

是系统根据你的出价和定向去找人群

第一种情况是探索成功，第二种是失败，一个计划失败，那我们就多建计划，多探索几次价格和定向合适的人群慢慢就转化了则探索成功，计划也就会跑起来

其本质就是探索适合你的用户在不断的撞概率

在这个探索过程中:

系统推荐相当于是一个无限增大的人群流量池，没有边界点， 系统根据种子转化人群特征不断的探索相同特点的人群进行转化，如果计划账户没有预算，理论上可以无限扩大

而莱卡定向是在一个固定的人群流量池里面探索，因为莱卡是行为兴趣，有时间和行为兴趣来划分边界，所以上限没有系统高

一: 新账户不能用系统推荐吗？

拿到一个新账户，这个时候系统对新账户的了解是通过行业资质类目进行的初次判断，先把你分到这个大类目里面

比如教育这个大类目，但是教育类目下也分很多小类目，比如考研的，英语的，成人学历的

这些小类目有着不同的用户人群画像，差别有时候也很大，人群标签也是错综复杂，比如考研的人群标签也有英语的人群标签特征

所以这个时候，如果你把定向弄的很细很精准，从一开始方向就错了，自己给自己画了一个小圈子，在这个小圈子里面探索，肯定跑不出去

新账户刚开始把定向放宽，把流量池放大，把计划找人群的概率提高是总体原则方向

再用莱卡的时候，不要选的太窄，尽可能标签错综交叉，用户覆盖量提高

新账户7天为一个周期: 莱卡和系统推荐配比，8:2

举例: 每天上新10条计划， 8条莱卡：2条系统推荐

莱卡在选择上类目词可以宽泛，兴趣词可以稍窄点，目的是快速给账户打标签，让系统对账户有更深入的了解

知道这个账户要什么样的人群，这个人群从宽泛的角度来说比如考研，我们要的就是需要考研的人群

但是对于投手来说，哪些是考研的人群，如何通过计划的数据筛选出账户需要的相对的精准的考研人群

这块是很多投手不理解的地方，也是高手和菜鸟拉开差距的地方

人群对系统来说就是数字，转化成交的人群数据范围就是账户需要的考研人群，也就是前面说的OCPM的本质，计划概率问题

数据筛选的到位，概率就会高

关于如何养账户人群模型解决后期起量问题: 需要更深入学习的同学

二: 新账户什么时候全部用系统推荐

通过第一周的建基础， 第二周把计划配比，提高到5:5

5条系统推荐: 5条莱卡

第二周需要统计这几个关键指标，系统推荐对比莱卡

消耗对比哪个高，哪个消耗的计划条数多？

转化量对比，总转化量哪个高？有转化的计划条数哪个高？

过学习期计划比例数量占比

通过上面的数据对比，如果系统推荐综合数据大于莱卡超过50%以上

那证明账户第一周基础打的很好，如果没有超过50%

继续重复第一周动作，大概4天，再做数据统计对比

超过50%的话，第三周开始系统推荐和莱卡配比8:2

第四周下来就是全部系统推荐计划跑大量