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在此之前，其实我自己对lowest cost投放是比较抵触的，一度认为投放选择lowest cost就是饮鸩止渴的做法，确实如果我们在投放过程中大规模使用自动出价，会导致我们正常投放的bid cap或者cost cap逐步失去竞争力，最后导致所有流量都跑到了lowest cost，从而导致整体的价格会持续上升，并且受到大盘价格影响巨大，到最终结果一般是当价格上升的你无法接受的时候只能控制预算限制量级，变成单价又高，量级也起不来的结局。
但是最近尝试投放了很多lowest cost，在多个产品上均有尝试，感觉效果还不错，有可能对大家有所帮助。
具体操作：
在大部分流量是手动出价的情况下，严格控制目标cpi或者cpa，通过预算调整来控制价格，控制整体lowest cost的量级占比，把手动出价和自动出价的广告在结果上做控制，保证最终cpa，cpi相同。
这么操作的好处：
老产品或者新产品，在投放手动出价的时候一定会有一部分人群是很难触及到，毕竟出价代表了你可以覆盖的价值人群的范围，但是lowest cost可以更快的迅速覆盖到这部分人群，在扩量上面有明显的帮助，如果你的产品是老产品，并且长期投放手动出价后，你所覆盖到的人群大概率就已经被洗了多次，但是系统给你扩展受众的速度不够，导致价格和量级达到平衡点，扩量艰难，当你打开lowest cost后可以迅速的覆盖到一部分之前没覆盖的人群，以及加快人群扩展，段时间还能出现lowest cost比手动跑的更低的情况。
操作难点细节：
1，如何控制lowest cost和手动竞价的最终价格相等？
2，如何保证lowest cost在跑的时候及时处理掉不理想的素材？
3，如何控制lowest cost的预算比例不要过大导致手动竞价的广告被抢光？
实际上这三个点通过人工来实现相对比较困难，很难做到比较完美的，但凡有一点不小心就容易造成lowest cost跑出来的价格超标，或者预算过大抢走手动竞价的大部分曝光，可能需要优化师盯的非常细致以及比较有经验才能保证不翻车。
目前我们内部在这个方法的测试上已经相对比较成功，并且借助内部开发的工具做数据调控后可以实现无人值守准确调控，保证翻车的概率足够低，也欢迎大家进行尝试，以及交流测试结果，经验不是很丰富的同学在跑lowest cost的时候一定...要怂。
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作者：何俊杰 来源：何俊杰
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