OCPC是如何进行客户筛选的?智能出价的优化逻辑是什么?平台推出OCPC后，我们都知道系统会基于用户的历史行为和数据进行广告的展现，但是归根究底的优化逻辑是什么？又是如何进行转化率的预估的？今天我们就来一一解答一下。

OCPC推出的目的

想要控制OCPC，不仅要站在广告优化的角度，也要站在平台的角度，思考一下OCPC推出的意义是什么?

如果把搜索引擎比作鱼塘，一开始人很少，每个人都能钓到很多鱼。

后来大家发现都能挣钱，全部都来钓鱼，并且有很多人会提前占据有利位置，结果就是根本没几个人能够获利。

最后发展到越来越多的人挤进来，但是根本就找不到能钓到鱼的地方，所以有很多人试几天后就放弃了。

那么平台为了让大家都能钓到鱼，让更多的“鱼”进入平台，而我们就可以凭借OCPC去得一杯羹。

所以推出OCPC的最终目的，为了提升企业投放的效率，以转化目标为优化目的，以机器自动出价方式控制成本。

OCPC预估转化率的逻辑

想要更好的控制使用OCPC，我们就要了解OCPC预估转化的逻辑。

捕捉用户行为

用户基础属性特征：性别、年龄、地区、设备、兴趣。

用户主动行为：搜索、点击、分享

用户无意识行为：划过、停留

系统会通过以上行为特征分析用户行为属性，进入系统的数据库中。

行业数据整合

根据同行业流量转化特征以及不转化特征，结合实际转化流量进行归纳整理。

智能精准拓量

通过以上数据的整合，进行精准的拓量。通过模型针对性寻找流量，智能匹配搜索用户的需求。

智能出价优化逻辑

在知道OCPC预估转化的逻辑后，我们正在来看一下它是如何进行优化的?它的核心目的是哪些?

高价抢

先是通过行业模型预估流量转化的情况，根据实际情况进行抢流量，面对容易转化的流量的时候，系统会提高出价，尽可能多的获得展现的机会。

低价避

系统通过模型判断，针对不容易产生转化行为的流量，降低出价，减少展现的机会，甚至不展现。

提转化

最终的目的就是提转化，第一提升的是转化量，让你产生更多的消费和更多的转化量；第二个提升的是转化率。

如果你在跑OCPC的时候，发现自己的转化率相对于在跑CPC的时候，没有明显提升，那就说明你跑的OCPC是失败的。

以上就是关于OCPC预估转化的逻辑以及优化逻辑。希望能帮助到大家。如果你有更多关于竞价推广、信息流广告开户、运营方面的问题，欢迎一起探讨、细聊。