在百度SEM竞价代运营中，OCPC（Optimized Cost Per Click）模型通过智能出价和动态优化技术提升广告投放效率，其核心应用方法如下：

一、LSTM神经网络预测算法

OCPC采用LSTM神经网络预测用户转化概率，调整准确率达89%‌。该算法通过分析用户行为（如搜索、点击、停留时长）及行业数据，构建转化率预测模型，实现精准拓量。例如，系统可识别高转化用户特征（如地区、兴趣），并自动拓展相似流量。

二、转化成本浮动阈值设定

广告主可设定转化成本浮动范围（如±15%），系统实时监控并动态调价‌。当实际成本超出阈值时，触发自动优化：

成本控制‌：通过oCPC智投项目的“AI投放”模式，系统自动调整出价策略，确保7天内平均转化成本稳定‌。

赔付机制‌：若周均成本超目标值，百度按比例赔付，降低广告主风险‌。

三、效果对赌机制

部分服务商提供效果对赌协议，例如：

成本保障‌：承诺单线索成本不高于行业均值的1.2倍，超成本部分按150%赔付‌。

无效流量追责‌：明确界定无效线索标准（如重复咨询），争议率≤5%‌。

四、适用场景与操作建议

适用账户‌：适合转化目标明确（如表单提交）、历史数据积累充足的账户。

操作模式‌：选择“AI投放”模式，仅需设置目标转化成本，系统自动优化策略‌。

通过以上技术组合，OCPC模型可显著提升转化率并降低投放风险，尤其适合缺乏优化经验的中小广告主‌。