在竞价推广托管中，使用oCPC（目标转化出价）模式时，经常会遇到一些典型问题。根据您提供的参考资料，我为您梳理了以下几个常见问题及其解决方法。

消费与流量问题

这是最基础也最常见的问题，主要表现为预算花不出去或消费过快但无转化。‌ 具体包括：

钱花不出去/没点击‌：这通常与账户基础设置有关，如预算过低、出价不合理、否词过多限制了流量探索范围，或推广时段、区域设置过窄。‌

消费快但无转化‌：这往往意味着模型学习阶段的数据积累不足或转化目标设置不精准，导致系统无法找到正确的转化人群。‌

转化效果问题

当消费和点击量正常时，问题可能出在转化环节。

线索不精准‌：这通常是由于转化数据不准确（如统计了无效点击作为转化）或行业定向设置过于宽泛，导致模型学习到了错误的用户行为模式。‌

假电话/恶意点击‌：这是竞价推广中令人头疼的问题，需要结合否词工具和IP屏蔽功能来过滤，同时确保转化追踪的准确性，避免这些无效数据影响模型。‌

线索量少‌：如果整体线索量不足，需要从提升展现量和点击率入手，通过加词、放宽匹配方式、优化创意和出价来扩大流量池。‌

模型与阶段问题

oCPC分为一阶（数据积累）和二阶（智能投放）两个阶段，每个阶段都有其特定问题。

进不了二阶‌：常见原因包括预算不足、一阶段消费不出去导致转化数不达标，或目标出价低于系统推荐值的80%。‌

二阶成本高‌：进入二阶后成本出现波动是正常现象，建议在初期（如前一周）尽量少做负向调整（如降价、否词），而应通过加词、优化创意和点击率来放量，成本往往会随着模型优化而下降。‌

建模失败‌：这通常是由于转化数据质量差（如不精准或数量不足），或者账户结构过于复杂，导致模型难以学习。‌

其他常见问题

搜索词不相关‌：oCPC为了扩量，可能会突破原有的匹配模式，带来一些不太相关的搜索词。只要整体转化成本可控，可以不必过于担心。

新户直接跑oCPC效果差‌：新账户缺乏历史数据积累，直接跑oCPC容易导致模型学习困难，建议先跑一段时间CPC，积累一定转化数据后再开启oCPC。

总而言之，oCPC是一个强大的智能工具，但其效果高度依赖于前期的数据积累和正确的设置。解决oCPC问题的核心思路通常是：‌先确保基础流量（展现、点击）健康，再优化转化数据质量，最后耐心让模型学习‌。