1688 P4P 广告优化方法论 — AI运营
1688 的 P4P 广告优化，难的不是某个操作，是把散落的判断组织成一条每周可重复执行的流程。这篇方法论把整店、计划、商品三个层面的判定串成一条线：什么时候看什么数据、什么情况做什么决定。
快速开始
每周固定一个复盘时点，按这个顺序过一遍：
- 先看整店：整体效率有没有连续贴着自己的历史最差段走（先看大盘，再看个体，顺序不能反）
- 再过计划：表现差的计划，停之前过五道检查
- 然后看商品：计划里烧钱没产出的商品，贴标签定去留
- 最后做加法：从自然成交好的商品里筛潜力品
所有判断共用一条数据口径纪律：成交类数据要等封账，询单类数据可以早看。 重采对照实验实测：每个周期的账最晚到周末后第 29 天才记完，见 1688 广告数据，等 16 天真的够吗？我们做了个重采实验。
使用指南
任务一：整店效率体检
用过去半年每周的整店广告 ROI 排队，表现最差的那一段（约两成）标为「正常偏差线」。最近几周连续贴线、且这些周的消耗产出比同步恶化，就是整店告警——先找共同原因，不急着动单个计划。样本不足半年的新账户先积累数据，不做这个判断。
任务二：计划级停续判定
表现差的计划，停之前过五道检查：时间够不够、烧得够不够、投得连不连续、学习期给没给、是否真零询盘。前四道不过关都是「再等等」，只有烧超成本仍零询盘是「立即停」。完整的判定表见 1688 广告计划什么时候该停？先过五道检查。
时投时停的计划不进效率判定——先恢复连续投放，攒出可比数据再说。
任务三：商品级去留
计划里没产出的商品，贴六个问题标签：成交连月下滑、成本涨成交跌、零加购、高跳失、计划内曝光垫底、双低转化。单标签观察修复，多标签叠加才进移出候选。
两个特殊情形要单独处理：店铺成交主力款被建议移出时先降级观察，误伤主力款的代价远大于普通商品；已停投的商品重开前按四种情况评估，停前没回本的不开，数据可疑的先查。
任务四：补充新血
投放序列要循环补新：从没推广的商品里筛自然表现好的，过三道门槛（买家数够多、成交额有规模、转化率不低于店内推广商品的中位水平）才进投放测试。同款多计划的商品，每个周期做一次跨计划成本对账，预算从差的计划往优的挪。
注意事项
三条口径纪律
① 判断去留只用已封账的完整周期数据；② 大促、春节等全店异常期不刷新基准线，也不在异常期做去留决定；③ 所有「正常水平」的参照都从自己店的历史来，不用行业平均。
常见问题
每周复盘要多久？
熟练后一小时以内：整店体检看趋势几分钟，计划判定只处理有变化的，商品标签只贴新出的异常。大部分周其实无事可做——流程的意义是确保该发现的都能发现。
询盘类和成交类数据怎么分工？
看引流能力用询单（点击、询盘，三五天就稳定）；看赚钱能力用成交和 ROI（等封账）。两速混用是误判的主要来源。
这套流程能不能自动化？
判断规则的执行可以交给系统（我们的 AI 分析按这套逻辑产出周度报告），但停投、调价这类执行动作建议保留人工确认——数据诊断自动化、决策权在人，是最稳的分工。