较适用于那些对曝光量和投放速度、转化都有要求的投放 ， 快速起量增速投放 。
oCPA：
目前市场上并不多 ， 会特殊一些 ， 由于存在两个优化Action点 ， 所以我们要先定义出转化路径前后两种Action动作 ， 例如：Action1下载安装 ， Action2为下单 。 Action1是结算依据 ， Action是优化目标 。
打个比方：我们若将Click点击事件定义为Action1事件的话 ， oCPC就是一种特殊的oCPA 。 这样就便于理解了 。
若类比oCPC来看oCPA ， 就能发现这种模式下的投放 ， 对转化路径的质量要求特别高 。
04 以oCPC为例看大体步骤1.对接回传转化数据
一般各广告平台都会有相关接口说明（可参见《一文速览主流媒体Marketing API》） ， 或自助托管的表单平台 。
该阶段需要花几天联调对数 ， 查看数据回传及报表是否正常？
2.创建广告投放设置
正常的CPC或CPM的投放设置：预算、素材、定向条件等
3.进行一阶段投放（积累一定量的转化数据 ， 如20个转化以上）
一周左右 ， 为了利于后续算法优化获得更多的样本数据 ， 可适当提高出价
4.二阶段系统智能出价并优化流量筛选
设置转化目标成本 ， 开启转化目标为“转化”的投放；
虽然有一阶段的历史数据 ， 但一般还是会有一个算法建立模型学习的过程 ， 尤其是对出价、竞得率、转化成本目标等建立模型 。 所以这时不建议频繁调整出价和定向等；
且冷启动阶段投放波动会比较大 ， 转化量及转化成本都有可能不稳定；
亦可给予一周左右观察期 。
5.达成转化成本目标 ， 持续稳定投放（若未达到则需调整设置等操作 ， 或换素材 ， 或停投）
若上阶段转化成本未达目标 ， 成本过高 ， 则需考虑停投 ， 或更换素材重新开始；
转化成本及量都会相对稳定 ， 可进入稳定投放期 ， 也不建议频繁调整出价和定向等 。 预计这个阶段3-4周左右的时间 ， 不同产品素材疲劳度不同 。
最后会出现转化成本变化不大 ， 但转化量开始下滑 ， 说明广告素材用户疲劳 ， 需更换广告素材 。 重新开始上述流程 ， 重新再进入一阶段积累数据的过程 。
05 以oCPC为例看比价计费机制第一阶段比价同传统CPC：
1.按 点击出价b1 和 预估点击率pCTR1 换算出 单曝光出价p1：
p1 ＝ b1 * pCTR1
（注意：若系统优化CPC出价 ， 出价b1有可能也会被系统管理动态智能出价 ， 算法以系统中设置的CPC价为目标）
2.在系统中按曝光出价进行比价 ， 价高者得
3.按出价列表中的第二高价p2 ， 结合原预估点击率pCTR1 ， 换算回CPC再加1分钱进行计费 。
cost1 = ( p2 / pCTR1 ) + 0.01
（补充说明：此处换算中未列比价排序常说的eCPM ， 因eCPM准确定义为千次曝光的价格 ， 需将单次曝光价格乘1000才是千次曝光价格 ， 而换算回CPC的时候用的还是单次曝光价 ， 又需将千次曝光价格换算回单次曝光价格 ， 还需再除以1000 ， 所以省略了这个冗余操作 。 ）
第二阶段oCPC：
1.按 转化出价CVRb1 和 预估点击率pCTR1、预估点转率pCVR1 ， 换算出 单曝光出价p1：
p1 ＝ CVRb1 * pCTR1 *pCVR1
（注意：系统自动优化时 ， 该CVRb1出价也会被系统管理动态智能出价 ， 算法以系统中设置的转化成本目标为目标）
2.在系统中按曝光出价进行比价 ， 价高者得
3.按出价列表中的第二高价p2 ， 结合原预估点击率pCTR1 ， 换算回CPC再加1分钱进行计费 。
cost1 = ( p2 / pCTR1 ) + 0.01
从该机制可见：oCPC、CPC都会存在预估点击率pCTR高影响胜率的风险 ， 只是oCPC中又增加了预估点转率pCVR因子对出价及胜率的影响 。
所以对媒体流量卖方而言 ， 算法如何能有效地训练好数据模型 ， 对点击率、转化率进行更有效的概率预估 ， 对媒体流量商业化 ， 提高流量变现效率极其地重要 。
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