1:推荐流量是RTB实时竞价,竞争环境变化会导致流量的起伏。
2:推荐场景是数据实时反馈的过程,存在尝试阶段,尝试阶段系统会分配流量,如未能承载则代表可能这部分流量不适合,因此流量减少,从而去尝试其他新的。
3:推荐算法学习积累依赖的是商家稳定的信息输入和条件判断,不可大范围的随意调整出价,创意,定向人群。这些调整都可能导致系统原有的学习模型产生变化,从而产生不稳定。
建议策略:
l智能调价工具应用,以便在多变的竞争环境中始终让自己获得优质流量。建议溢价100%左右。
l调整频率:
不建议大幅频繁操作。包括出价和创意等设置。频繁操作会影响系统计算您账户情况的稳定性,进而影响流量的分发。所以频繁调整或者调整动作过大,反而容易引起流量的减少。如果要调整尝试,建议新建计划去进行尝试。