最后整体ROI能提升一倍以上。信息流和搜索推广的钱混在一起烧，连哪个渠道来的客户都分不清。

很多公司会把信息流和搜索推广放在同一个百度推广账户里操作，觉得这样管理方便，而且同一个账户的权重更高。百度推广的账户权重是按计划和关键词质量度计算的，不同渠道的计划之间不会互相传递权重。

同一个资金池里的预算会被系统自动分配给消耗速度更快的计划，而不是转化效果更好的计划。很多时候搜索计划的转化ROI能做到1:7甚至1:10，信息流的ROI只有1:1.2到1:2，但是信息流的消耗速度更快，会把大部分预算都吃掉，最后整个账户的整体ROI被拉到1:3左右，看起来好像还能接受，但实际上如果把预算全部给搜索，整体ROI能做到1:6以上。

超过60%的百度推广账户存在搜索和信息流混合投放且未做数据隔离的情况，其中超过70%的账户无法准确拆分两个渠道的独立ROI。 有接近40%的账户因为数据混淆导致预算分配错误，整体推广成本上升20%以上，这个数据是第三方营销分析机构2025年对国内1200个不同行业的百度推广账户做抽样统计得出的。

百度推广后台的默认数据统计维度是按计划层级划分的，不是按渠道类型自动隔离的。很多人以为后台的“搜索推广”和“信息流推广”标签页会自动统计对应渠道的所有数据，实际上如果没有手动给每个渠道的计划设置单独的转化追踪代码，两个渠道的转化数据会全部合并到同一个转化目标里，后台显示的总转化量是两个渠道的总和，根本没法拆分。

很多推广人员月底做报表的时候，会手动把搜索计划的消耗和信息流计划的消耗加起来，然后用总转化量除以总消耗算出平均转化成本，再用这个平均成本来做下一个月的预算分配。这种计算方式得出的转化成本误差最高能达到50%以上。 因为百度统计默认使用的是最后点击归因模型，如果一个客户先点击了搜索广告，过了72小时之内又点击了同一个账户里的信息流广告然后完成转化，这个转化会100%归因到信息流广告上，搜索广告不会获得任何转化贡献。

这种归因偏差在To B行业尤其明显。To B客户的决策周期通常在7到30天，很多客户会先通过搜索找到公司，然后在浏览网页的时候看到公司的信息流广告再次点击，最后完成咨询。这时候所有的转化都会被算到信息流上，导致信息流的转化数据虚高，搜索的转化数据被严重低估。很多公司看到信息流的转化成本只有搜索的一半，就把大部分预算都转移到信息流，结果发现来的客户质量越来越差，成交率和客单价都大幅下降，但是后台的转化数据还是很好看。

OCPC投放的时候如果两个渠道的转化数据混在一起训练模型，会导致两个渠道的模型同时跑偏。搜索推广的模型需要学习精准搜索意图的用户特征，信息流推广的模型需要学习潜在兴趣的用户特征，当两个完全不同的转化数据混在一起的时候，模型无法区分哪些是搜索带来的高质量转化，哪些是信息流带来的泛流量转化，最后搜索的模型会变得越来越泛，拿到的流量越来越不精准，转化成本持续上升；信息流的模型会变得越来越窄，拿不到足够的曝光量，消耗速度越来越慢。

很多人会在同一个账户里给搜索和信息流设置不同的计划组，然后给每个计划组设置单独的预算，以为这样就能实现数据隔离。同一个账户里的所有计划共享同一个账户级别的流量池，当某个计划组的预算用完之后，系统会自动把剩余的流量分配给其他还有预算的计划组，哪怕那个计划组的转化效果很差。而且同一个账户里的转化追踪代码还是共用的，归因混乱的问题依然存在。

资深推广人员会把搜索和信息流放在完全独立的两个百度推广账户里操作，每个账户有独立的营业执照、独立的预算、独立的转化追踪代码和独立的OCPC模型。 这样两个渠道的消耗、转化、点击、展现等所有数据都是完全隔离的，不会出现互相抢流量和归因混乱的问题。虽然需要管理两个账户，但是额外的工作量远低于数据混淆导致的预算浪费和决策错误带来的损失。

就算是预算非常有限的小公司，也至少要给搜索和信息流计划部署单独的转化追踪代码。可以在百度统计里创建两个不同的转化目标，分别对应搜索和信息流，然后给每个渠道的计划的落地页加上对应的转化代码，这样就能在后台看到每个渠道的真实转化量和转化成本。很多人不知道百度统计支持创建多个转化目标，也不知道可以给不同的计划设置不同的转化代码，一直用同一个转化目标统计所有渠道的转化。

还有很多公司会把电话咨询、在线咨询、微信复制这些转化目标全部合并成一个“总转化”来统计，不同渠道的不同转化类型的质量差异完全被忽略了。搜索推广带来的电话咨询的成交率通常是信息流的3到5倍，客单价也高很多，但是如果只看总转化量，会觉得两个渠道的效果差不多，甚至信息流的转化成本更低。

到月底复盘的时候，只能说这个月推广花了多少钱，来了多少个客户，但是说不出来搜索花了多少钱，来了多少个客户，信息流花了多少钱，来了多少个客户，更说不出来哪个渠道的客户成交率更高，客单价更高，复购率更好。下一个月的预算分配只能凭感觉，哪个渠道的后台显示转化多就给哪个加钱，结果往往是把钱都加到了数据虚高的渠道上，效果好的渠道反而没有足够的预算。

如果公司要缩减推广预算，只能一刀切地把所有计划的预算都砍一半，结果把效果最好的搜索计划的预算砍了，反而保留了效果差的信息流计划，导致整体ROI暴跌。很多公司就是因为这个原因，觉得百度推广效果越来越差，最后干脆停掉了所有推广，但是实际上只要把两个渠道分开，把预算倾斜到效果好的渠道，整体ROI能提升一倍以上。

有很多第三方的数据分析工具可以做更精细的跨渠道归因分析，比如多触点归因、时间衰减归因等，但是这些工具的费用通常比较高，适合月推广预算在10万以上的公司。对于大部分中小公司来说，只要把搜索和信息流放在两个独立的账户里，用百度统计的默认归因模型，就能解决80%以上的数据混淆问题。

很多代理商也会建议客户把搜索和信息流放在同一个账户里操作，因为这样管理起来更方便，而且可以更快地花完客户的预算。代理商的提成通常是按照客户的消耗金额来计算的，他们更关心的是客户的预算能不能尽快花完，而不是客户的推广效果好不好。

如果连每个渠道到底能带来多少真实的客户，每个客户的真实获取成本是多少都搞不清楚，那推广到底是在凭数据决策，还是在凭运气花钱。