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视频号投流,投放计划冷启动的时候,样本量不足,数据波动极大,转化忽高忽低,这个阶段的数据不能用来判断计划好坏。平台需要收集足够多用户样本,学习哪些用户更容易转化,样本充足之后,成本才会趋于稳定。冷启动阶段,不要因为前几个转化成本偏高就直接关停,预留足够的样本量等待模型学习。但也要设置成本上限,如果冷启动成本远远超出可承受范围,及时止损关停,避免大额亏损。冷启动预算不要设置过高,小额预算慢慢积累样本,等模型跑出稳定达标成本,再逐步放大预算。多条计划同时冷启动的时候,优先保留样本充足、成本有下降趋势的计划,关停成本持续飙升没有改善的计划,集中预算给到潜力计划。理解冷启动模型原理,才能理性看待初期波动,减少不必要的频繁关停新建计划,节约测试预算。
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