同一批任务，面对的目标不同，需要的代理IP地址也不一样。面向本地生活类的目标，代理IP落在目标所在的城市更顺；面向公开数据的查询，地址的稳定性比地区更重要。把任务按目标分一次组，再按组选代理IP，比统一买一批再硬套要省得多。
先分目标，再选地址。
地区这一层管什么
地区影响的是两类判断：一类是内容上的差异，同一份信息在不同地区可能显示不同；一类是链路上的差异，地址离目标近，往返时间短一些。前者是必须满足的条件，后者是优化项，两件事不能混着谈。
- 本地类目标
- 地址落在目标城市，同城访问的往返时间通常最短
- 跨区查询
- 地址落在目标所在的大区，地区匹配比距离更重要
- 公开数据
- 以稳定为先，地区影响很小，不必为地区多花钱
分组的颗粒度到城市就够，再细下去成本涨得快，收益不明显。
同一批任务能不能混用
可以混，但要把混用的比例记下来。一批任务里八成用常规线路、两成用特定地区，这个比例稳定下来之后，成本才好估算。比例随手改，月底看账会看不懂钱花在哪里。
混用还有一种情况是同一任务在两地各跑一遍，用来对比结果。这类对比要保证两边除地址之外的条件一致，否则差异出来也说不清是地址引起的还是别的因素。
换地区的代价
给代理IP换地区不是改一个参数就完事，连接的建立时间、任务的首次响应都会变，长任务中途换地区还可能触发重新登录。
换之前先停任务，别硬切。
成本上的账也要算。特定地区的地址通常比常规的贵，贵的部分换回来的是更匹配的结果还是更快的速度，这两件事要分开评估。为了结果匹配花的钱值得，为了快几十毫秒花的钱通常不值。评估的时候拿同一批任务在两种地址上各跑一次，看结果差异有多大。
选地区的判断依据，最后还是要落到任务本身。任务对地区敏感，就在地区上花钱；任务对地区不敏感，就把钱花在稳定性上，两边都花的结果是哪边都不够。
分组、定比例、算代价，三步做完，区域这一层的选择就有依据了。没有依据的时候，人容易按便宜的选，选完再返工，成本翻倍。