最近接到的小貸需求里面，偶爾會遇到有的產品投放數據跑崩了，大致表現為投放出去的跑授信回來的用戶在后續的表現中基本都是逾期，繼續收縮轉化率之后回來的用戶依舊還是逾期嚴重。

分析原因：

風控通過的人群不準確后導致逾期變差，但是授信的信息已經給到了廣告平臺，廣告投放的是授信，在廣告平臺看來，只要通過了授信就是滿足要求的用戶，廣告學習的方向就是授信成功的相似用戶。

這個時候只要預期的用戶（壞用戶）占比比較大，那么廣告學習授信用戶的相似時候，實際學到的就是壞用戶+部分好用戶的相似，只要壞用戶比重偏大，廣告就有比較大概率往壞用戶的方向去學。

如果風控不能及時攔截掉這些用戶，那么就進入一個惡性循環。

最后跑崩。

這時候如果繼續跑授信，其實即便風控調整通過率其實也還是很艱難，畢竟來的都是壞的為主，要么都攔截掉，要么就只能繼續惡性循環（當然如果比重不大還能挽救，崩了就徹底沒救了）

解決辦法：

核心思路就是把好用戶挑選回來，并且不要再給廣告平臺壞用戶的數據。

和衛總討論后給了一些想法：

1，跑白名單，直接拿到歷史的白名單，明確的好用戶先跑。

2，正常跑（申請），但是在回傳數據的時候只回傳白名單內的用戶數據，其他的可能正常授信了，但是不確定是不是好用戶，先不做數據回傳。

3，跑白名單/還款用戶的相似人群，但是可能不一定合適跑授信（畢竟風控還沒法挑出來優質的，可能選出來一些壞用戶跑一段時間后還會崩）

4，根據相似人群的屬性，在campaign信息或者deepLink內增加一些標識，讓風控知道某些用戶屬于廣告系統認定的優質相似人群，比如拿白名單或者還款名單做相似出來的人群，讓風控在判斷的時候給這部分用戶放點水。

5，原本有個想法，比如不回傳授信，但是在用戶還款后回傳授信，這部分在三方上可以看到轉化情況，但是實際上在FB上可能并不可行，主要是歸因窗口問題導致，用戶還款的時候已經超過7天。

存在另一種情況，FB崩了，Google沒事（其實也正常，Google有商店的量，洗到的人群范圍更廣，FB由于優先推送的人群都是更容易產生轉化的用戶-擼貸的和常年借貸的壞用戶就是這個特征），這個時候其實也可以考慮判斷渠道后限定回傳，比如FB的，不回傳不能明確是好用戶的數據，但是Google還是可以回傳全部授信（如果逾期沒問題的話），這時候由于Google的數據回傳，加上FB是自歸因也能收到這部分數據，相當于也在積累優質名單。

跑崩了這個現象近期發現其實在成熟市場上相對比較常見，分析原因可能還是成熟市場FB積累了太多數據，某些用戶常年借貸，在算法上學習下來就屬于高轉化的高價值人群，但是FB不知道還款情況，所以遇到職業刷子，擼貸的都在FB標記成高轉化人群，每次投放優先曝光。并不是全部用戶都這樣，FB還是會覆蓋到一些老實人，只是說刷子擼貸的概率在老市場會相對常見。

但是在新市場缺少數據，FB學習時候還是相對偏向于小白多一些，Google剛好是給新機用戶或者擴散的人群更寬泛一些會相對好一點。

換個角度想，也許在成熟市場跑跑注冊，或者申請也不一定多差，也可能投放躺平了，風控也躺平，結果數據反而更好的可能。因為都躺平之后沒準就真覆蓋到了一波“新韭菜”。? （有風險，只是YY一下，不可取）

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