最近几个月来，随着巨量引擎全面推行自动化投放后，许多投放买量团队发现账户的人群质量似乎变得很不稳定，转化成本波动加大，垃圾用户变多了。
一个常见的反应是：好像平台的人群标签不准了！所以来咨询辅导的团队越来越多！
但实际情况往往并非如此，这种不稳定的现象背后，反映的是投放逻辑的根本性转变：优化师从事广告投放从人工操控走向算法协作，理解媒体平台的底层逻辑，并调整团队的工作重心，是应对这一变化的关键。
换句话说，如果投放买量团队能去深度理解媒体的目的和行为，预判它要干什么，我们不要去和它对抗，而是在理解它的同时，做到顺势而为，或者预判它的预判，那搭建肯定能取得不错的投放效果！
一、那媒体为何要推行自动化并引入“混量”？
媒体平台的核心目标永远是在保证用户体验的前提下，实现整体广告收入的最大化。自动化工具如放量投放、人群自动拓展和智能出价等全面推广，正是服务于媒体的这个目标。
媒体现在这么做的好处在：
1、提升自身平台的整体流量使用和变现效率。
平台拥有全站最全面的用户行为数据，其算法模型对潜在转化用户的定义远比人工设置几个年龄、地域、兴趣标签要复杂和精准，这里也是我多次强调的有实力的公司也应该做自己的算法，这个真的太好用了，我是基于运营的角度去思考媒体的优化特点，但是如果结合广告技术，那这个可以发挥的威力就会更加强大。
自动化意味着媒体平台可以将你的广告更高效地分配给“它认为”（记住是它认为，这个“它认为”的含义可以有多种）会转化的人，哪怕这些人不在你传统认为的目标人群画像内，这能最大化每一份流量的变现价值！
2、媒体避免自身流量不足。
当前国内互联网的用户增量已经到顶，现在就是存量之争！
如果所有广告主都只盯着平台上一小撮最精准的核心人群竞价，会导致这部分流量价格飞速上涨，其他大量流量没人获取到。
平台需要将广告预算引导至更广泛的用户群体，以维持整个生态的健康和稳定。
所谓“混量”，在一定程度上是平台在引导广告主去探索那些被忽略的、但同样存在转化潜力的次级人群或新用户，当然也包括媒体自己为了利益特意运作的一些方式或手段。
3、降低操作门槛，扩大广告主客户基数。
自动化工具让新手也能快速上手投广告，这吸引了大量中小广告主进入，对平台而言，这是健康的商业模式。
所以，媒体平台的混量不是人群标签不准，而是它在用一套更宏观、更动态的模型来定义我们广告主的目标受众，它可能给你带来了一个我们从未想过会成交的客户，但它背后的算法判断这个用户有很高的转化概率。
二、买量投放团队感受到的波动从何而来？
这种不适感主要出现在两个阶段：
1、 冷启动阶段的模型未定期
自动化投放不是有了优化师就已经完全自由了，当我们创建一个新计划或上传一个新素材时，算法的机器学习模型需要一定数量的转化数据来学习。
在冷启动期，算法正在疯狂试探，它会尝试把广告展示给各种不同的人群，以收集什么样的用户会转化的反馈，这个阶段的数据波动比如成本高、人群杂等等都是完全正常的，投手感觉人群标签不准，其实是模型还在学习，还没找到规律而已。
2、 放量阶段的探索与平稳期
即使模型学习完成，进入了稳定放量阶段，平台依然会在榨取和探索之间做平衡。
榨取和探索这两个词是我昨天的文章也开始用到的。
榨取： 将广告持续推给已知或被媒体定义的高转化人群。
探索： 分配一小部分预算给模型预估有潜力但尚未验证的新人群。
混量的感觉往往来自探索这部分流量，如果探索流量转化不好，就会拉高整体成本，或者付费或者用户行为都不佳，让人感觉人群质量下降了，但这对于模型迭代和寻找新的增长点非常重要。
作为投手还要去通过数据、通过自己内部的一些手段去理解媒体背后做这些的一些规律。
三、买量投放团队如何提升自己的实力，目标可以将投手从工具操作师转型为数据策略师！
面对自动化趋势，投手的工作重心必须从繁琐的日常调价、调定向操作，转向更高维度的策略制定和数据分析，粗暴的砍计划往往是有必要的，因为你要追求ROI的话，但更关键的是“知道何时砍、为何砍、以及砍完之后做什么。
1、学会读懂数据，而不是看结果数据
投手的核心技能不再是操作，而是解读数据背后的故事。
深度归因分析，利用媒体平台的数据分析工具或内部的BI系统，查看转化用户的路径，分析那些最终成交的用户，他们来自哪些计划？点击广告后成本如何？为何有和自己原来认为的比较大差别？他们的用户画像和你的传统认知有何不同？这能帮你理解算法的思路。
3. 科学砍计划，高效迭代
“砍计划”是控制成本的必要手段，但要建立在数据分析的基础上。
建立明确的关停标准： 这不是凭感觉，团队应该内部共识一个标准，比如：“一条计划消耗达到目标CPA的多少倍仍无转化，马上关停”；“一条计划连续几个小时成本远超日均线且无回落趋势，关停”，用规则代替焦虑。
聚焦素材维度：自动化时代，素材本身就是最大的定向，一条好的素材能吸引精准用户，差的素材会带来垃圾流量，投手的工作重心应极大倾斜到素材运营上。
通过数据判断哪些素材、哪种创意方向能带来优质流量，然后集中预算放大这些优质素材，快速淘汰无效素材，你在筛选素材，实际就是在筛选人群！
4. 与算法协作，而非对抗
接受探索阶段的成本波动，可以采取“小预算测试-中预算巩固-大预算放量”的阶梯策略，给新计划一个合理的学习预算，比如目标成本的2倍，允许它在一定范围内探索。
如果探索成功，你就找到了新的流量蓝海；如果失败，也在可控范围内止损。
总的来说，当媒体全面自动化时，感到不适是因为旧的投放方式和思维已经失效了。
买量团队需要升级自己的操作系统，从依赖手动操作的投手，转变为制定策略、分析数据、运营内容的流量操盘手。
你的核心价值不再是比谁调账户手速快，而是比谁更懂产品、更懂用户、更懂媒体、更能生产出打动人的内容，并能教会算法如何找到你想要的效果！
