好久没有更新了，今天写点吧，主要是事情有点太多，整不过来了。今天和万总讨论策略的事情，让我有所感悟。之前我遇到一个问题，立马就去想解决方案，对于一个很简单的问题，可能很快就能想到好的解决方案，快速实现。但现在遇到的一些问题已经不是一下子就可以得到完美解决方案，这个时候如果还是一股脑的立马就想解决方案，很可能会走弯路，浪费大量的时间做尝试，效率低下。
之前常说的『小步快跑，快速迭代』的方式，是有前提的：跑的方向要正确。如果方向错误，那就是瞎搞了。最近做一个策略，看起来很简单的，为了追求快速上线，就按照直觉实现一版简单的上线了，拿到收益了，然后就一直在调参，调来调去，毫无章法。后来万总提醒说，要转变一下思路，一个问题摆在面前，要分析是否存在最完美的解决办法，影响该方案实现的限制有哪些，尽可能一步到位完美地实现，如果有些限制暂时不能突破，就逐步突破，朝着最完美方案快速迭代，才能持续进步。
言归正传，在oCPC实践录 | 简单有效，oCPC逆系统控制中我们介绍了一种简单有效的控制方法——逆系统控制。该控制策略在三点假设的情况下，根据广告竞价系统模型计算出正确的ocpc_bid，追求检索级别的成本达成。但该策略不会去考虑系统过去的成本情况，导致平台损失。那怎么把过去的成本情况考虑进来呢？是否可以直接根据系统输出做出价调整呢？我们介绍来介绍两种无模型控制方法。无模型控制需要根据误差信号，设计控制策略。
- 卡边控制
在 oCPC实践录 | 好难理解的oCPC成本控制算法中我们分析了控制策略直接设计为 k = cpa_ratio，即将cpa_ratio作为误差信号引入控制策略，直接赋值的策略是不正确的；但如果对k值做一定范围限制，转化成本可能会收敛到一个区间，也有可能在一个区间震荡，收敛速度要看调节限制参数，这种策略不再要求真实转化成本能够追上给定转化成本，选择一种次优化的控制策略，该策略属于卡边控制范畴。
- PID控制之比例控制（P)
下面我们把
cpa_delta = given_cpa - real_cpa
或者
cpa_ratio_delta = 1 - real_cpa/given_cpa
引入控制策略，因为cpa_ratio_delta是归一化后的cpa_delta，即可以使用控制策略
k=fun(cpa_ratio_delta)，
为了描述方便定义 e = cpa_ratio_delta。
很显然，我们希望当e>0时，k值变大；k<0时，k值变小；k = 0时，k值不变；如果只考虑简单的比例作用，我们可以把控制策略设计为：
k = kp * e + k0
式中k0可以理解为初始平衡状态（此时given_cpa = real_cpa），如果广告主上调given_cpa1，此时系统产生偏差e，控制作用k增大，real_cpa变大，e变小，控制作用k变小，real_cpa变小，然后e变大，进入循环……表象就是real_cpa出现超调和震荡，可能稳定到偏离given_cpa1的位置；如果kp值设置过大，real_cpa有可能发散状态，造成失控；如果kp设置过小，控制作用较弱。
从上面分析可以知道，只存在比例控制时real_cpa可能稳定到偏离given_cpa1的位置，称之为余差。余差存在的原因是没有考虑到误差累积的问题，那么我们把误差累积加入控制作用时，就是比例积分控制(PI)。
我们下篇文章继续，敬请关注。
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随你千变万化，oCPC PID控制
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转化率模型与校准
冷启动问题
检索漏斗优化
oCPC非线性调价
oCPC自动补款与赔偿
oCPC扩量策略
深度oCPC策略
强化学习与oCPC
往期内容：
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