超休闲游戏增长的十个方法论
导语:去年今日还是Voodoo一统天下——甚至可以这么形容当时的局面:超休闲游戏如果没有办法在Voodoo的流量上起量,那项目基本没有办法成功。 但是抬头一看最近的榜单,Goodjob、TastyPill、Tabtale、Saygames、Kwalee、Lion Studios群雄并立,打破了Voodoo一家
导语:去年今日还是Voodoo一统天下——甚至可以这么形容当时的局面:超休闲游戏如果没有办法在Voodoo的流量上起量,那项目基本没有办法成功。 但是抬头一看最近的榜单,Goodjob、TastyPill、Tabtale、Saygames、Kwalee、Lion Studios群雄并立,打破了Voodoo一家
去年今日还是Voodoo一统天下——甚至可以这么形容当时的局面:超休闲游戏如果没有办法在Voodoo的流量上起量,那项目基本没有办法成功。
但是抬头一看最近的榜单,Goodjob、TastyPill、Tabtale、Saygames、Kwalee、Lion Studios群雄并立,打破了Voodoo一家独大的局面。即便明天Voodoo决定屏蔽所有竞品的广告,这些发行也有办法蓬勃生长。去年到今年,到底发生了什么?
笔者的理解是,Voodoo在去年此时掌握了一部分领先于市场的超休闲游戏选品和运营方法论,对买量市场上的竞争对手形成了降维打击,轻松屠榜。但是这部分方法论没有形成坚实的技术壁垒和品牌效应,因此被部分竞争对手学习和迭代之后实现了反超,买量成绩超越了Voodoo,蚕食了Voodoo原本获得的优势。
游戏发行商应该对哪些方法论进行积累呢?下面进行简单罗列,视情况单独延伸。
投放方法论
新品上线方法-包含了选品、测试、调优等前面已经描述过的内容。还有一项重要的技能是了解广告平台的算法运作:学习时使用的特征,特征之间的相互影响,学习期(Exploration Period)大概是多少个展示都需要详细了解。一个成功的首发可以节省大量后续成本。如果新包上线效果不佳,后期就需要通过加价来获取学习机会,并不经济。
出价调整方法-精于此道的发行了解,出价方法论的精髓在于“如何在利润要求边界下,最大化在每一个有价值的细分人群中的出价”。为了达到这个目的,开发者需要接受展示归因(VTA),需要回传数据帮助广告平台进行排重(Suppression),需要计入渠道K因子(付费用户带来多少自然量)等“让利”给广告平台的做法来最大化出价和转化率。当然,能够高频率且细致地针对细分人群进行以回收为目标的出价也是核心能力之一,行业巨头在这方面多已自动化。光在自动化这一点上,可以节省的人力物力和提升的准确度就不可计数。
素材测试方法-所谓素材测试不光指的是要有独立开发各种广告形式广告(静态、视频、可玩。。)的能力,还应该知道如何对这些素材进行分析,让素材迭代有迹可循。投放可玩广告的时候可以在用户的各种行为节点设立回调,建立转化漏斗,分析用户流失环节。

广告变现方法论
广告位和频度调整方法-这一点有赖于竞品分析、市场调研和内部测试。这项数据除了可与业内交流获得之外,还可以从广告平台获取一些行业基准。
聚合管理方法-开发者使用聚合管理广告网络的目的除了简化对接流程之外就是创造各家广告网络合理的竞争环境。一个管理良好的聚合能够促进各家广告网络进行竞争,在保证填充的同时促使广告平台降低利润率。达到这个目的有两种思路:一个是将waterfall信息公开给广告网络,让其自由报价测试;另一个是不公开waterfall信息,利用信息不对称让广告网络溢价竞争。很难说这两个方法哪一个效果更好,但从运营成本来说,后者会更高一些。
A/B测试方法-这项能力可以用来做几乎所有的事情:测广告顺位,测广告频次,测奖励数量,测试屏蔽竞品对于变现效果的影响等等。结合机器学习,A/B测试工具可以更快速的找到变现策略的最优解。

数据方法论
用户收入数据统计方法-精细化投放的前提就是将收入准确地归因到每一个用户上,而用户级别的收入数据计算的难点则在于计算广告回收。以往,开发者难以精确计算每一次展示的价值,但是随着分层设价模式的出现,如果BI能力足够强大,就可以较高精度对每个展示的价值进行计算并对观看这些广告用户进行广告收入归因。
LTV测算方法-LTV测算对于发行来说是常备技能,但是这项技能的胜负手在于计算的精细度和准确度-一个用平均留存天数*ARPDAU来估计TLV的发行对于LTV的计算精度显然不如那些能够准确计算用户级别收入数据的竞争对手。更精确的计算意味着更恒定的出价策略、更准确的KPI制定、更稳定的现金流、更小的调价摩擦成本和在每一个细分渠道上恰如其分的竞争力。
K因子计算方法-如果发行能够准确的计算每个获客的K因子(被付费用户带来的自然用户),就有办法对出价做更精细的调整,在那些能够带来大量自然用户的获客渠道提高出价,提升买量竞争力。

投放/变现结合方法论
交叉推广方法-交叉推广是一门复杂的学问。除了在入口设置引流小入口之外,更大的难题是如何让自家的广告与来自广告平台的广告在激励视频或者插屏等主流广告位相互竞争,在保证变现收入的前提下尽可能提升推广量级。
广告样式匹配方法-有经验的开发者会为用户带来连贯的广告体验:插屏广告带来的用户与插屏广告互动的概率更高,同理激励视频广告带来的用户则更有可能点击另一个激励视频广告。能够灵活针对买量情况调整变现重点和针对变现情况调整买量策略也是重要的。
小结
只要在前述的几种方法论里面掌握几种就可以成为合格的超休闲发行公司,在资金条件允许的情况下就可以打造出美国榜Top 100产品。但是想要长期稳定的输出Top10的爆款,就必须要在这些方法论中的绝大多数登峰造极。
除了同行之间交流,发行也应该和广告平台积极交流方法论-毕竟,也许你们家游戏和大厂爆款之间,只隔着那江湖一点诀。
来源:游戏陀螺
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