是什么
oCPC本质上仍是CPC，仍按照点击付费，只不过是优化了的CPC
为什么
无论什么广告收费模式，最终都是广告平台和广告商之间的利益关系，广告平台依靠本身强大的流量，为广告商提供投放广告的平台，平台以盈利目的为导向，一方面提升用户体验圈住用户，另一方面要想长期持续盈利，就要通过最大化实现广告商目的的方法维护好和广告商之间的关系。
看一下用户使用一个产品的过程（图片来源知乎）：
广告商的目的自然是希望尽可能多的走到最后一步–为产品付费。在此目的背景下产生了广告商的核心需求–花最少的钱推广，达到最好的效果。根据这一核心需求，广告平台往往会根据不同的场景采取不同的计价策略
如图（图片来源知乎）：
箭头越往下走，就越接近广告商的核心需求，但是平台的风险和成本也随之增大。
oCPC处于CPC和CPA的中间阶段。通俗一点讲，oCPC是目标转化出价，以降低转化成本为主，但是收费仍然按照CPC
oCPC逻辑
1.广告商将广告投放出后，广告平台首先收集若干点击并转化的用户，通过分析该类用户的标签和属性，将广告投放到拥有类似（或者相关）标签和属性的用户群中。
2.平台分析用户行为，发现A用户点击广告的频率和被转化率比较高，那么平台接下来就会帮助广告商把广告商更多的曝光给A用户，当然这一过程一定是在基于用户体验的前提下进行的。
oCPC核心
转化率预估（PCVR）和动态出价
转化率预估:用户点击广告后，是否会发生转化的概率，预估过程中的正样本是点击并转化的用户，负样本则是点击未转化的用户，由于转化对广告商至关重要，所以要求精度极高，但是广告平台在预估时又会受到很多因素的影响：
1.数据多而稀疏
2.代码在追踪转化数据时，如果是广告商上传数据，可能造成噪声较大
3.从点击到转化受到时间和环境的影响较大，有可能用户在点击广告后一个星期才注册产品。
解决方法： FTRL 算法等
动态出价通俗的解释：平台预测转化率后，针对转化率较高的用户时，平台收取的费用会高于某个值，反之，低于某个值。动态出价的核心是动态系数的确定，不做赘述。
转化归因
找到转化的源头，确定促使用户转化的原因，方便进一步优化。
归因方式主要有：
1.最终互动模型，最后一个接触点获得100%的销售功劳
2.首次互动模型，第一个接触点获得100%销售功劳
3.线性模型：转化路径中的每个接触点平分销售功劳
4.时间衰减模型：最接近销售或者转化时间的接触点获得最多功劳
以上模型没有找到实例，求补充。
转化数据跟踪
将转化数据和广告平台的曝光、点击数据关联。
常用的方式包括API对接和嵌入代码（分为sdk嵌入，js和像素点的方式），