我一直认为交付和风险控制通过率之间有一些联系，但我没有做实验验证。在此期间，我只是有一个相对完整的时间观察数据，这大致验证了我的猜测（幸运的是，有很多产品，更多的扫描账户数据可以看到一些有趣的现象）。
现象：
在大多数金融产品中，有风险控制通过率的产品中，即使最终转化成本接近，也总有一些旧系列的转化率（安装到风险控制通过率）远高于其他系列，单价也不错。
其实我想在这里讨论的是
稳定的交付可以提高风险控制通过率，提高通过率，提高广告转化率（广告水平或广告系列），从而降低单价，获得更多的水平，风险控制 良性循环的现象。
解析
1.稳定的交付可以提高风险控制的通过率。
这里稳定，实际上是在广告学习的过程中，可以学习稳定的人群，不要让人群特征波动太大，在AEO中，让广告可以慢慢学习风险控制可以通过人群，所以广告人群逐渐成为目标人群，风险控制通过率可以慢慢提高。
2.风险控制通过率提高后，会产生更多的转化(广告层次或系列层次)，让广告学到更多相似的人。
一方面，广告可以积累更多的信号，在后续的广告学习过程中更接近目标群体，从而提高转化率（不提高预算），逐步形成良性循环。
在这里，我们需要谈谈。在操作中，如果预算增加，你认为你应该通知系统扩大人群，这是为了稀释目标人群的密度。因此，在交付过程中，预算不应大幅提高，而应缓慢提高，每次学习稳定后都应小幅提高。
同时，还观察到金融产品（包括小额贷款或其他类型的风险控制审计产品），存在一些现象，旧产品，特别是旧系列产品整体运行稳定的新广告材料（新广告系列 ad）通常很难学，只有这些老广告跑得比较稳。
现象解析：
为什么老系列？ 老广告运行稳定便宜，这是上述良性循环，运行稳定后成本和通过率将显著提高，只要预算不大或添加材料到旧系列可能会持续很长一段时间，就是这样，我一般不会添加其他风格不同的材料，或添加广告组等，以尽可能稳定旧系列，然而，除了复制材料外，复制材料还可以在一定程度上覆盖一些以前没有改变的老广告人群。
2.为什么新系列这么难跑？有时候很明显，材料和出价都很小心，材料也不差，但就是跑不动。事实上，这与每个人的价格耐受性有关。在学习稳定状态后，每个人都可以接受恒定的价格，但新材料 新的广告系列需要很长时间才能学习正确的人群。这个过程的成本太高了，这是不可接受的。通常，它是不断重建和放弃过程。只有当你幸运的时候，你才能在初始阶段洗掉目标群体或上帝材料，然后以低价运行，这样早期的成本才能更低，从而度过前面艰难的学习过程。
考虑到这些影响，我们该怎么办？
1.尽可能多地培养一些系列和广告。
本来我觉得AAA广告或者新AA AC应该能拯救我们，但是看了数据，发现没那么乐观。早期的3A太拉胯了，新的A AC可以单独控制ADS后，发现似乎并不理想。我在想AC是否可以。 AC的原理是否是每一个广告都要学习自己的方向，反而导致广告难以限制在正确的目标群体中曝光，我学到了太多的非目标群体，这使得转化率难以提高，我可能不得不观察一段时间。
2.风险控制通过率在campaign或ad层面，甚至在材料层面进行沟通和控制。
与风险控制沟通是否可以通过为风险控制提供更多信息来帮助风险控制来决定根据系列或材料水平来影响风险控制，这可能更困难，但我觉得如果我们可以分析后续的还款/消费水平来给不同的风险控制通过率。
3.在常规广告中，可以按照材料的细分方向投放，努力让学到的人更加稳定单一。
事实上，我一直在想，金融风险控制是否也是一个学习过程，类似于我们的广告，在找到类似的人（目标）后尝试一些新的特征。这种对新特征群体的容忍度决定了我们的新广告通过率。容忍度越高，我们的广告本身的通过率就越高，学习新广告的可能性就越大，但这也可能决定了整体的风险控制通过率。
同时，如果自己的产品风险控制通过率很低，可能是所有的产品广告都不能进入这个良性循环，即使材料做得很好，多么小心不能让一些广告长期稳定生存。这在一些成熟市场的新产品上线阶段可能很明显。市场上用户坏账多，导致风险控制卡非常严格，前期广告很难做到。这个时候可能只能用名单做类似的事情。
当然，这只是我在多个账户中观察到的一些猜测和数据，并不一定可靠。从更大的数据来看，材料仍然决定了我们的整体交付效果。在实际操作过程中，我们将更多地关注材料优化。
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