1、先從系統規律上看怎么解釋：
因為轉化出價是由模型控制的，而模型的計算很依賴當下的數據情況。流量是隨時隨地變化的，暫停之后再開啟，暫停的這段時間流量已經變了，但模型對它的認知沒變，所以模型預估的就不準了，需要重新學習，計劃競爭力就可能變弱了。
這樣看來暫停的影響就在于“模型學習”。如果是點擊出價的計劃，因為沒有模型學習的的限制，暫停之后再開啟還是非常容易花錢，不會影響消費。
我曾經以為把一條計劃暫停就像是“把玻璃杯打碎了”一樣，就完了，所以一直像防觸電一樣躲避開關的按鈕?，F在明白了原理，就知道沒那么可怕。
“暫停是否有傷害”跟時間有關系，時間越短影響越小。
如果只是暫停了1秒，那肯定沒傷害，暫停10分鐘也沒什么問題。知道了這個，再有優化師手滑誤關了跑量計劃的情況，就不用那么自責了，趕快給它再開了，就沒什么影響。但如果停了1個小時，就容易有影響。如果停了很長時間，比如1個月，那么計劃能再跑起來的概率就比較小了。
按照這個邏輯，我們再展開一下。如果能協調的話，建議保證每天都持續有消耗，這樣更容易在重新開啟的時候跑起來，即使只花很少的錢也比0消耗強。
例如：一條日消耗5萬的計劃，需要暫停2天，那拿出600元預算，每天投300，讓系統產生投放數據，更有利于復投之后計劃恢復跑量。算是養計劃的一種方式吧。
我還沒這么試過，有這么操作過的朋友留個言唄。
我們還可以試圖解釋一下“為什么有時候暫停之后效果反倒更好了呢？”
因為暫停之后模型需要重新學習，但是這個重新學習并不一定總是學的更差了，也有學的更好的可能性。所以建議“如果現在跑的很好，那就什么都不要調，不值得冒險”；“如果現在跑的不好，那可以暫停，過段時間再開開試試，死馬當活馬醫吧”，能再跑起來就賺了，跑不起來也沒啥損失。
2、再從實際投放的數據來看：
有朋友粗略地了分析了1000條以上有“暫停之后再開啟”（全部是用“開關”暫停的）操作的計劃，發現一小半的計劃消耗較昨日有增長，一大半的計劃會掉量。掉量的計劃中有一部分是完全不花錢的，剩下的有不同比例的掉量。
當然，增量或者掉量的現象不一定是因為“暫停之后再開啟”的操作帶來的——增量可能是計劃消費能力強，本來第二天消耗能較前一天增加80%、結果只增長了30%，也相當于是掉量了，但這種我們很難區分；掉量也可能是自然衰退、或者是其它調整導致的。
這組數據給我最大的啟發是：再碰到有優化師說“我關了再開沒影響??！”，就不會覺得很沖擊、很震驚，因為一部分的計劃暫停之后是增量的，這是正常的現象。
但整體來看大部分的計劃是衰退的。所以，我們還是可以得出結論：暫停計劃是有傷害的。如非必要，盡量24小時連續投放。這也符合目前主流的說法。
更通俗一點來理解，就是：一條跑量計劃暫停之后比較難起來，一直跑還是比較容易有量的，所以不值得冒險關停。
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