1：OCPA的本质是什么
OCPA是基于广告主的特定目标，智能出价来实现效果优化。在说opca之前，大家来了解广告竞价系统的本质。Ecpm= CPC*CTR*1000=CPA*CVR*CTR*1000,公式中cpa指的就是特定目标的价格，也就是我们在广告后台设置的价格，假设CPA不变的情况下，系统对CVR（转化率）和CTR预估越高时，ecpm越高，广告越有竞争力。那也就是说广告主按照目标给出一个固定的价格，系统自动去寻找CVR和CTR高的用户。
2：为什么媒体/广告主要要做ocpa
基于上面对ocpa的解释，不难看出，对于媒体来说，通过ocpa提升了特定人群的价值，增加了广告的填充率和变现能力，对于广告主来说，能在预期的价格买到高质量高转化的用户。
3:OCPA受哪些因子的影响？
基于Ecpm= CPC*CTR*1000=CPA*CVR*CTR*1000这个公式，OCPA模型中主要受CVR和CTR预估的影响。大致可以理解受广告创意，人群定向，以及广告主的转化数据影响。由于ocpx的算法需要一定周期的累积，因此在创建ocpx广告时，广告创意和人群定向前期变动不要太频繁。
4：那回归到最重要的广告主转化数据，我们又遇到了什么样的实际问题呢？
广告主在接入的时候，需要配合什么呢，以我司为例，16年，我们接入了基于激活为优化目标的ocpa，那我们需要给媒体传输广告点击的激活转化数据。同理，今年我们做了以新客为目标的ocpa，虽然把订单转化数据通过api传给媒体了，但是实际在优化过程中，遇到很多问题。因为ocpa的模型优化，需要一定的数据积累，才能进入算法学习阶段，数据越多，算法学习越准确。另外数据越及时，模型也更加智能准确。基于以上两点，在订单ocpa就遇到了以下问题
1） 归因类型问题，媒体的算法模型以广告点击来做归因，但是绝大多数广告主可能以渠道包为归因，两者的归因类型在流程上就存在差异性，点击和渠道包的归因范围，很明显是点击大于渠道包，因此会对转化模型的预估造成不准确。
2） 归因时间问题，如果以ocpa激活为目标，用户点击广告到激活转化周期，可能三天内转化了绝大部分，但是到ocpa订单，用户点击后，可能3个月才下单。那在回传数据的时候会出现，转化数据不能及时或者根本归因不到当天广告。这也是我们在接入ocpa订单时遇到的最大困境，直接导致每天广告主归因的数据与媒体后台归因数据不一致，模型不准确，成本不稳定等状况。
3） 重复点击归因，用户先后点击了广告A和B，但用户点击A的时候已经下载激活渠道包进行转化，从广告主数据后台，数据效果归于A，但是从媒体角度，效果以last click计算，归于B，那如果广告主账号较多的情况下，单账号模型会非常不准确。
4）用户转化数据传输时效性，效果转化数据如果实时传输，媒体就能实时判断广告的效果，在下次预估cvr时，最新模型可以参考。以上分析是基于app订单转化的分析，但实际在其他标的物情况，并不完全一致，如小程序的归因，基于用户转化的即时性更高，因此出现前三种情况几率会更小，也正因为如此，我们在实际业务投放过程中，小程序的ocpa订单已出现明显的效果，成本上已经降低了60%，后续如果能增加数据的实时传输，相信成本应该可以降低更多。
5：ocpa扩量
所谓ocpa自动扩量，是指根据历史的投放效果，在原本广告定向范围外，系统自动寻找CVR高的用户。这种原理是利用原本广告的数据积累为模型，去累积另一个数据范围内的模型，所以从本质意义上，后来的模型不会影响既定的模型的效果。另外，扩量的多少决定于原始定向，原始定向越窄，扩得越多，原始定向越宽，扩得越少。
