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视频号投流，投放计划冷启动的时候，样本量不足，数据波动极大，转化忽高忽低，这个阶段的数据不能用来判断计划好坏。平台需要收集足够多用户样本，学习哪些用户更容易转化，样本充足之后，成本才会趋于稳定。冷启动阶段，不要因为前几个转化成本偏高就直接关停，预留足够的样本量等待模型学习。但也要设置成本上限，如果冷启动成本远远超出可承受范围，及时止损关停，避免大额亏损。冷启动预算不要设置过高，小额预算慢慢积累样本，等模型跑出稳定达标成本，再逐步放大预算。多条计划同时冷启动的时候，优先保留样本充足、成本有下降趋势的计划，关停成本持续飙升没有改善的计划，集中预算给到潜力计划。理解冷启动模型原理，才能理性看待初期波动，减少不必要的频繁关停新建计划，节约测试预算。