你好，我是潮州痞子蔡！
关于在信息流投放当中，减少目标数据回传的操作实际上已经延伸出很多种玩法，连扣量的维度和操作上也越来越呈现精细化操作的趋势，只是不同团队对此的理解、操作手法和目标上的不同，最后导致的结果会不同。
在信息流广告投放中，数据回传是广告主向媒体平台反馈用户行为（如下载、注册、付费等）的关键环节。
媒体平台通过回传的数据优化算法模型，从而更精准地匹配用户和广告。如果减少数据回传的维度（比如从广告计划层级推高到账户层级），会对媒体算法、消耗量级和ROI产生直接影响。
1、媒体平台的算法依赖数据回传的颗粒度来调整流量分配。数据回传的维度越细，算法越能精准学习不同广告计划的表现差异，对最后投放的ROI 的影响就越大。
如果我们不从广告计划维度去看，而是直接去到账户维度去做回传控制，意味着算法只能看到整个账户的总体转化数据，而无法区分具体哪个计划效果好或差，没法精细化优化收益。
这种情况下算法会变得相对粗糙。比如账户下有A、B两个计划，A计划转化成本低，B计划成本高。
如果按账户维度回传，算法只能根据整个账户内出现的转化数据来根据之前的指令进行扣量，当两条计划的转化数的产生刚好契合原来设置的账户扣量规则的时候，可能会出现误判B计划也有价值，导致低效流量继续分配，拉高整体成本或获得低价值用户，导致ROI不佳。
这种情况在广告账户里面有大量的广告计划的时候出现的概率非常大，尤其是在现在大多数团队都非常重视基建的情况下。
2、当然，也有特殊的情况，如果账户本身预算有限，减少回传维度可能避免系统过度集中在某几个计划上，通过让多条计划平均低预算，这样能让流量分配更均匀。比如某些中小广告主可能更适合账户层级优化，避免因数据分散导致算法学偏。
3、数据回传的维度直接影响广告的放量能力。媒体平台通常更倾向于把流量分配给数据反馈清晰的广告，因为算法能更确定性的调整出价和定向。
减少回传维度后，算法对单个计划的优化能力下降，可能导致媒体分配流量时更保守。比如原本按计划维度回传时，系统能明确知道某个计划跑得好，可以快速扩量；但按账户维度回传后，系统可能因为看不清而不敢放量，导致整体消耗下降。
不过，有些团队计划维度的扣量理解有偏差，导致在后端系统设计的时候的计划维度扣量其实最后变相的是一个从账户级扣量的设置下的计划维度扣量，最终失去了原有的精细化优化ROI的意义。
4、当然通过计划维度进行扣量，为了保证计划的量级，在扣量规则的设置、消耗和ROI的考虑，在整体的设计上需要相对平衡如果从一开始就牢牢想着收割ROI，那最后量级也会受到比较大的影响，这点需要优化师在广告投放的时候密切关注转化数据、消耗量级之间的协同和变化。
5、按计划维度进行回传控制从我们广告主的角度非常容易理解更能清楚哪些计划是优质计划可以放量，哪些该及时减少预算或停掉，可以精准化的提升收益和及时止损。
6、尤其是在巨量UBMAX这样在各个行业大量盛行的时候，通过计划维度的监控优化、扣量运营等对整体的ROI帮助会相当明显。7、以上主要还是本人更加倾向基于结合深度理解媒体算法的基础上，通过精细化运营+适度扣量的方式来进行广告投放，获得更好的ROI。8、但是不同团队的操作手法，以及为了不同的经营目标，在扣量维度的考虑上就会很大不同比如有些团队在当下还会仅仅是考虑大流水，ROI保证能到1.05甚至只是到1这样的标准下，那么通过账户维度扣量就相对容易达成他们自己的目标。
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