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信息流广告投出去，最煎熬的就是冷启动期，广告没量、没点击、成本还高，让人忍不住想动手改，结果越改越乱。其实冷启动期是有规律的，掌握方法，就能安心让它跑过去。
冷启动期系统在做的是学习，它要判断你的广告该投给谁、怎么投，这个过程需要时间和数据，所以第一要务是给足耐心，别一看没效果就想关掉重来。
冷启动期最忌讳频繁修改。你刚改完定向，系统重新学习；又改出价，又中断一次，这样它永远学不清楚。所以冷启动期要尽量保持广告稳定，让它一口气把模型跑出来。
要保证预算充足。冷启动期需要足够的数据量才能完成学习，如果预算设得很低，系统凑不够数据的量，就一直停在冷启动，给一个能支撑模型跑完的预算很重要。
还要保证创意的吸引力。冷启动期的点击率会直接影响系统对广告的判断，点击率越高，系统越愿意推，所以准备一条有吸引力的素材，能帮广告更快度过冷启动。
适当加速学习。如果实在跑不动，可以尝试提高出价或放宽定向，给系统更强的信号，让它更快地找到目标人群，从而缩短冷启动的时间。
监控冷启动期的核心指标。重点关注成本是否在可接受范围内、以及是否有逐渐出量的趋势，只要方向是向好的，就试着多给它一点时间，别急着下判断。
一旦挺过冷启动期、账户开始稳定出量，就要及时调整优化，把成本控制住、把量做起来。冷启动期考验的是耐心和方法，熬过去之后，后面的路就好走多了。
信息流投放最怕定向和创意互相打架，建议每次调整只改一个变量，比如只换定向、或者只换素材，这样出了问题能立刻定位到原因，优化起来效率更高。
信息流起量阶段，可以适当把出价设得比目标成本高一点，给系统更强的信号，让它更快地找到目标人群，等数据稳定之后再慢慢降回目标水平，这是常用的起量技巧。
信息流的素材，建议准备两种类型，一种是主打产品卖点的转化型素材，一种是引发好奇、互动的种草型素材，两者搭配投放，既保转化又扩触达，效果更均衡。
另外给冷启动期一个明确的时间预期，一般前三天是系统集中学习的阶段，这时数据波动大是正常的，等跑到一周左右，如果出价、定向都没问题，广告还没有出量的迹象，再考虑去调整创意或定向，这样既不浪费前面打下的基础，也不会盲目地瞎折腾。
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