百度廣告平臺計費方式有哪些？各有哪些優勢？

在之前百度廣告投放以及賬戶優化過程中，經常會遇到各式各樣的問題。人工優化日趨繁多，優化效率效果不明顯；營銷成本越來越高，轉化效果越來越不穩定，高價值的新客獲取越來越多，增長遇到瓶頸期。

百度廣告平臺廣告計費方式：

cpc,按照點擊扣費，平臺用戶點擊一次，后臺扣取一次費用。百度廣告平臺根據廣告主設定的關鍵詞出價來進行競價。產品特性：出價控制力強，嚴格表達點擊出價。

ocpc，完全智能出價，模型根據人群和流量對廣告主的價值，直接出價，保證廣告主設定的目標轉化成本。產品特性：出價控制力弱，完全托管；嚴格控制成本；保成本。

ecpc,半智能出價，模型根據人群和流量對廣告主的價值，在廣告主設定的出價區間內實時出價，自動調整人工出價以盡可能爭取更多轉化。適用沒有嚴格要求點擊出價，同時也沒有嚴格控制成本，希望拿到更多轉化；展現或者點擊量級小，系統優化能力有限，需要結合人工經驗，人工為主，系統為輔；沒有專人管理賬戶/精力有限，希望給系統一定空間，尋找更多轉化，同時有任何波動可以自己介入處理、發揮作用。

ecpc有兩大優勢，根據人群和流量對廣告主的價值，在廣告主設定的出價區間內實時出價。自動調整人工出價以盡可能爭取更多轉化。

1、出價控制力適中，綜合人工優化經驗，輔助以系統預估能力。

2、表達點擊出價+溢價區間，不同詞可單獨設置，通過模型預測每一次搜索流量的轉化概率。

搜索OCPC原理

OCPC就是經過系統優化后的cpc，在廣告主的出價基礎上，基于多維度、實時反饋以及歷史積累的數據，并根據預估的轉化率以及競爭環境智能化的動態調整出價，進而優化廣告排序，幫助廣告主競爭得到最適合的流量，并控制轉化成本。

OCPC有3大優勢，讓廣告主把錢花在最有可能轉化的流量上。

1、精準匹配，通過人群畫像積累，與客戶共建深度轉化數據，依托DNN模式深度學習，幫廣告主優化轉化。百度廣告平臺可設置用戶基礎特征：性別、年齡、興趣、地域；用戶無意識行為：滑過、停留；用戶主動行為：搜索、點擊、分享。從百度用戶大數據中找到人群，與客戶數據對接，共建轉化數據。同時依托DNN模型，深度學習潛在人群。通過用戶數據收集，判定潛在人群，通過智能投放，匹配人群客戶，提高轉化。

2、控制成本，為達成廣告主目標轉化成本，系統根據流量價值自動出價，控制轉化成本。基于廣告主的轉化特征，智能尋找目標受眾。對于高轉化概率受眾，提高出價、拓展匹配，智能挖掘。針對低轉化概率受眾，降低出價，縮小展現。

3、提升轉化，甄選優質高轉化流量，提升出價，提升排名，幫助廣告主找到更多高轉化人群。

在百度廣告投放前期，在廣告計劃狀態中，經常會看到學習期，學習期是什么，接下來隨小編一起來看看吧。

學習期：在投放初期，系統需要探索足夠的轉化數據，識別轉化特征，該過程即為學習期。

學習期有什么狀態：

1、學習中

系統正在學習轉化數據，努力識別轉化特征。學習中有2種情況：

1）若沒有完成數據核對，ocpc出價策略將一直停留在學習中狀態，需要盡快完成數據核對。

2）當完成數據核對后，在出價策略開啟投放的7天內，如果轉化量不夠充足，將繼續在學習中，耐心等待。

2、學習失敗

系統沒有獲取足夠的轉化數據，無法準確識別轉化特征。代理商可通過優化操作提升系統學習效果，從“學習失敗”更新為“學習結束”狀態。

3、學習結束

系統學習完成，能夠準確識別轉化特征。模型預估，OCPC出價策略大概率可以穩定投放，獲取更多轉化量。

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