被迫暂停一个跑量计划，有伤害吗？这个问题很难回答，想要弄明白这个问题，需要准确了解系统策略、同时要研究过大量的数据，目前没有看到官方的资料是详细讲这个问题的。
信息流被迫暂停一个跑量计划，应该怎么操作？
但这又是每个优化师经常面对的选择：当被迫暂停一条跑量计划时，应该怎么操作？
对计划的「伤害」可以指「消费下降」、「转化成本升高」、或「后端数据变差」。这篇文章我们主要讨论「消费下降」的情况。
一、被迫暂停一条计划
暂停是信息流里的常见操作，如果是要彻底放弃，直接关了就完了。
但有时暂停只是「缓兵之计」，我们认为这条计划还有希望，迫于无奈才暂停的，过两个小时或者明天还是要再投放的。
比如下面这些情况：
今日预算不足
预算有调整、需要控制当日消耗。
当天转化成本太高
找不到原因，但是当天转化成本远超出价，但可能明天还会降，所以今天先暂停。
等着看后端数据
考核后端数据，但用户深度转化需要的时间比较长，所以花钱之后需要先暂停，等看到后端效果再决定要不要放量。
当天ROI不达标
优化师需要对当天ROI负责，就先暂停投放。
受业务影响
晚上没有人上班，所以只投白天、晚上暂停。
不可抗力因素
安装包忽然出问题、产品调整等不可抗力导致短期暂停投放。
在以上这些例子中可以看到，暂停作为一种临时控制消耗的手段，还是挺常见的。
同时，对优化师来说：一条跑量计划能决定一个账户的消耗、一个优化师的奖金、甚至一个代理是否被砍掉。
所以一旦测出来一条跑量计划，一定要好好保护起来，起码不能因为人为的因素把它搞死了。
二、暂停计划有没有伤害？
那在这些「不得不」暂停的情况下，暂停的操作会不会对计划带来伤害呢？会不会原来一天能花2万块的计划，暂停之后再开一天就只能花2千了？
这个问题，问不同的优化师，你都能得到五花八门的答案。但是通常来说，暂停计划之后很可能再也起不来。
这件事好像说不准，有的计划特别“结实”，好像怎么调也不死；有的计划特别“脆弱”，一碰就会碎。
但我们总要试图得出一般意义上的操作指南，所以就需要寻找理论依据、并且要分析更多的数据，看普遍的规律是怎么样的。
先从系统规律上看：
因为转化出价是由模型控制的，而模型的计算很依赖当下的数据情况，流量是随时随地变化的，暂停之后再开启，暂停的这段时间流量已经变了，但模型对它的认知没变，所以模型预估的就不准了，需要重新学习，计划竞争力就可能变弱了。
这样看来暂停的影响就在于「模型学习」。如果是点击出价的计划，因为没有模型学习的的限制，暂停之后再开启还是非常容易花钱，不会影响消费。
「暂停是否有伤害」跟时间也有关系，时间越短影响越小。
如果只是短时间的暂停，几秒钟或几分钟，那么马上再开就好了。优化师在手滑误关跑量计划的情况下，也不要过于慌张自责，赶快再开就好了。
但如果停了1个小时，就容易有影响。如果停了很长时间，比如1个月，那么计划能再跑起来的概率就比较小了。
按照这个逻辑，我们再展开一下。如果能协调的话，建议保证每天都持续有消耗，这样更容易在重新开启的时候跑起来，即使只花很少的钱也比 0 消耗强。
例如：一条日消耗5万的计划，需要暂停2天，那拿出600元预算，每天投300，让系统产生投放数据，更有利于复投之后计划恢复跑量。算是养计划的一种方式吧。
我们还可以试图解释一下「为什么有时候暂停之后效果反倒更好了呢？」
因为暂停之后模型需要重新学习，但这个重新学习并不一定总是学的更差了，也有学的更好的可能性。
所以建议「如果现在跑的很好，那就什么都不要调，不值得冒险」；「如果现在跑的不好，那可以暂停，过段时间再开开试试，死马当活马医吧！」
再从实际投放的数据来看：
有朋友粗略地分析了1000条以上有「暂停之后再开启」（全部是用“开关”暂停的）操作的计划，发现一小半的计划消耗较昨日有增长，一大半的计划会掉量。
掉量的计划中有一部分是完全不花钱的，剩下的有不同比例的掉量。
当然，增量或者掉量的现象不一定是因为「暂停之后再开启」的操作带来的——增量可能是计划消费能力强，本来第二天消耗能较前一天增加80%、结果只增长了30%，也相当于是掉量了，但这种我们很难区分；掉量也可能是自然衰退、或者是其它调整导致的。
这组数据给我最大的启发是：再碰到有优化师说“我关了再开没影响啊！”，就不会觉得很冲击、很震惊，因为一部分的计划暂停之后是增量的，这是正常的现象。
但整体来看大部分的计划是衰退的。所以，我们还是可以得出结论：暂停计划是有伤害的，如非必要，尽量24小时连续投放。
更通俗来讲，就是：一条跑量计划暂停之后比较难起来，一直跑比较容易有量的，所以不值得冒险关停。
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