在巨量千川广告投放中，新计划测试期的预算配置直接影响账户冷启动效率与后续转化效果。合理的预算分配需兼顾测试成本控制与数据积累需求，通过系统化策略实现流量获取与成本优化的动态平衡。
测试期预算需与预期转化成本（CPA）强关联，建议采用 "成本倍数法" 进行配置：
小预算账户：预算≤CPA×10（如 CPA=100 元，预算≤1000 元），适用于日消耗低于 5000 元的中小商家。
中预算账户：CPA×10＜预算≤CPA×50，适合日消耗 5000-2 万元的成长型商家。
大预算账户：预算＞CPA×50，适用于品牌广告主或大促节点投放。
行业数据显示，2024 年各行业测试期平均预算占比为总预算的 20%-30%，其中高客单价品类（如家电、奢侈品）可提升至 35%，低客单价品类（如食品、日用品）控制在 15% 以内。
初期测试：前 3 天分配 30% 预算，用于快速验证素材与定向组合，单计划预算建议为 CPA×5-10。
模型探索：第 4-7 天增加至 50% 预算，重点优化表现优异的计划，同时保持每日 2-3 个新计划测试。
放量准备：第 8-14 天预留 20% 预算，筛选出 3-5 个优质计划，为成熟期放量储备数据。
某美妆品牌通过分阶段预算配置，将测试期成本降低 28%，学习期缩短至 5 天。
基础数量：建议新建 20-50 条差异化计划，覆盖不同定向组合（如基础定向 + 莱卡定向 + 达人定向）。
创意组合：每个计划搭配 3-5 组素材（原创视频 + 混剪 + 图文），通过 A/B 测试筛选 CTR 高于行业均值 20% 的内容。
出价梯度：设置 ±10% 的出价波动区间，例如目标 CPA 为 50 元，可设置 45 元、50 元、55 元三档出价计划。
初期定向：覆盖 3000 万以上潜在人群，排除明显非目标用户（如年龄＜18 岁）。
动态调整：根据 CTR 与 CVR 数据，逐步收缩定向范围。某教育机构通过定向优化，将测试期转化成本降低 25%。
智能放量：计划过学习期后，开启智能放量功能，系统将在保证成本前提下探索相似人群。
初始出价：设置为目标 CPA 的 120%-130%（如目标 50 元，初始 60 元），快速获取曝光。
成本验证：若 3 天内成本未超目标 15%，每周下调 5% 出价，直至达到目标 CPA。
波动应对：单日成本突增超 20% 时，暂停计划并复制新计划测试，避免模型污染。
预算分配：单计划预算建议为出价的 20-30 倍（如出价 50 元，预算 1000-1500 元），确保计划充分学习。
日预算调控：账户日预算设置为所有在投计划预算总和的 1.5-2 倍，防止因预算不足导致流量中断。
时段分配：选择流量低谷期（如工作日上午）测试，CPM 较高峰时段低 30%-50%。
核心指标：重点关注 CTR（行业均值 3%-5%）、CVR（目标 CPA 对应的转化率）、完播率（＞30%）。
淘汰机制：连续 3 天 CTR 低于 2% 或无转化的素材，立即替换新内容。某 3C 品牌通过此机制将素材利用率提升 40%。
原生内容占比：测试期原创素材占比需≥60%，混剪素材控制在 40% 以内，避免版权风险。
成本预警线：设置目标 CPA 的 120% 为红线，触发时自动减少预算。
计划留存率：保持每日在投计划中 30% 为新测试计划，70% 为优化后计划。
数据备份：每周导出账户数据，建立 "优质计划特征库"，用于快速复制成功模型。
服饰类目案例
某女装品牌测试期预算分配如下：
目标 CPA=80 元，总预算 = 80×10=800 元 / 计划 ×20 计划 = 16,000 元
定向组合：25-35 岁女性 + 服饰兴趣标签 + 连衣裙关键词
素材策略：5 组原创穿搭视频 + 3 组混剪 + 2 组图文
优化措施：3 天后淘汰 CTR＜2% 的计划，保留 CTR 4.5% 的优质计划并增加预算
结果：测试期成本 75 元，低于目标 6.25%，学习期缩短至 4 天。
家居用品案例
某家电品牌通过以下策略降低测试期成本：
预算设置：CPA=150 元，单计划预算 = 150×20=3000 元，初期测试 10 条计划
出价策略：阶梯式出价（180 元→165 元→150 元）
定向优化：排除低线城市，重点投放新一线城市
素材创新：制作 "产品使用场景" 与 "成分解析" 双版本视频
结果：测试期成本 142 元，CTR 提升至 5.2%，成熟期 ROI 达 3.8。
数据监测体系
团队能力提升
智能工具应用
巨量千川新计划测试期的预算配置是广告投放的关键环节，需结合目标成本、计划结构、素材质量与算法机制进行系统化设计。通过科学分配预算、多维度测试与动态优化，广告主可有效降低测试成本，加速模型成熟，为后续放量阶段奠定坚实基础。
