前我对广告系统的理解，其实是会倾向于是系统会尽可能优先曝光最可能产生转化的人（这里最可能产生转化的通常是之前转化过多次的人）。
这个理解其实问题不大，这个逻辑在游戏行业或者其他产品上都没问题，历史产生了更多次游戏付费的人，在系统中肯定会寻找出共同特征，之后再次出现有广告需要投付费目标的时候，优先曝光这个特征的人（实际上就接近于是前面游戏付费次数多的人）。
我理解小贷其实也会有同样的逻辑，在我们投放新的小贷时候，优先曝光的一定会有前面其他小贷产生转化过的人，但是小贷和游戏不同，游戏付费多的人是好用户，但是小贷借贷多的可不一定是好用户，反而是最差的用户，共贷太多还款能力反而不行，或者可能直接是撸贷的人。
如果风控没能拦住这些人，最后贷后数据估计就会比较难看。
按照广告系统的学习逻辑，如果风控给力，在前期就能把这些共贷多的拦住，最终转化的人群可能就会慢慢降低这类人群曝光，最后进到一个良性循环中。
小贷投放的渠道中，Facebook和Google其实在流量上的差异导致这个现象会更明显一些，Facebook本身的流量池子没有Google的大（尤其是Google有GP的搜索和相似推荐），.........
前我对广告系统的理解，其实是会倾向于是系统会尽可能优先曝光最可能产生转化的人（这里最可能产生转化的通常是之前转化过多次的人）。这个理解其实问题不大，这个逻辑在游戏行业或者其他产品上都没问题，历史产生了
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