账户未进入二阶

这是广告主最常遇到的问题之一。进入二阶是OCPC发挥智能优化作用的关键阶段。‌

原因分析‌：通常是因为未满足进入二阶的三个必要条件：数据未对齐、成本设置不合理（如低于推荐值的80%），或转化量未达到门槛要求。‌

解决思路‌：检查数据对接是否准确，参考历史成本合理设置目标转化出价，并确保有足够的转化数据积累。‌

投放后没有量或不起量

当账户进入二阶后，如果展现量很低，会直接影响转化效果。‌

原因分析‌：可能源于点击率（CTR）和转化率（CVR）过低，关键词数量过少，推广地域和时段设置过窄，或关键词方向与目标人群不匹配。‌

解决思路‌：可以尝试增加关键词数量、删除部分否词、调整OCPC的自动拓量模式，或适当提高出价5%-10%来提升展现量。‌

转化成本过高

转化成本超出预期是影响ROI的核心问题。‌

原因分析‌：点击率低、转化率低、数据对接不准确，或OCPC设置本身不合理都可能导致成本上升。‌

解决思路‌：优化创意素材和文案以提升点击率；选择更准确的推广业务，优化关键词和落地页的相关性来提升转化率；如果词量不足，应增加更多关键词，特别是长尾词。‌

账户波动较大

账户数据（如展现量、成本）出现较大波动，会影响投放的稳定性。‌

原因分析‌：频繁调整推广时段、推广地域，或大规模删除有展现、有点击的关键词，以及大量进行批量否词（尤其是短语否词）都可能导致模型“坏死”，引发波动。‌

解决思路‌：在模型学习期（通常3-7天）内，应避免进行上述大幅调整。如果已经发生波动，可以将同类型的投放计划合并以增加日转化量，并针对模型内计划进行优化，如针对性加词和释放否词。‌

学习期与模型衰退

OCPC需要一定的学习期来建立和优化模型，模型也可能进入衰退期。‌

学习期‌：新建立的OCPC投放包需要时间（通常3-7天）来积累数据并稳定模型，在此期间应避免频繁调整。‌

模型衰退‌：如果学习期后效果下降，可能是模型进入衰退期。此时可以尝试复制计划出来跑CPC进行优化，调整流量方向后，再重新加入OCPC投放包。‌