数有引力第四期:IAA游戏《Fish Go.io》超3年运营经验分享

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白点工作室作为侧重 IAA 与中度游戏出海的游戏团队,其代表作《Fish Go.io》自 2019 年上线以来,已持续运营超过 3 年,累计海外 AppStore 与 GooglePlay 的下载量达 5000 万。去年年底,游戏三周年版本发布后,当月下载量重回全球 Top 10,是 IAA 品类中较少长线稳定运营的产品。

 
 

数数科技“数有引力”线上沙龙第四期,白点工作室 CEO 王修远作为特邀嘉宾,围绕《Fish Go.io》的长线运营思路,分享 IAA 游戏在 2022 年经历冲击后,当前市场发生的新变化,探讨休闲游戏出海的新趋势。

IAA游戏《Fish Go.io》运营超3年,全球下载量为何能重回TOP10?

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IAA游戏《Fish Go.io》运营超3年,全球下载量为何能重回TOP10?

以下是现场分享的主要内容整理(文字略有删减和调整)。

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寻找玩家的内容消耗点

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关于 IAA 游戏的长线运营,其实想先给大家传递一个信心,就是不要低估玩法的持久性。

《Fish Go.io》这款游戏放在今天来看,也许玩法并不算新颖,但能够一直运营到今天,背后除了一些方法外,也与我们本就相信产品可以持续运营有关。我们团队的核心成员过去 10 年里做的所有项目,其实在同品类中都属长线,而这对我们的启发就是,一款游戏 Gameplay 的玩法老化并没有想象中的那么快。

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经过观察,我们发现大部分产品在稳定推广期,新用户月均 LTV 下降大概仅在 3% 到 5%,这其实可以通过一些方式来弥补。首先,可以思考怎样把单个用户的生命周期延长;其次,需要思考怎样把一款产品本身的运营做得更长久。最后,就是怎样去持续调优广告变现,这一点也是针对 IAA 产品独有的内容。

关于延长单个用户生命周期的部分,第一件需要关注事情是长线游戏产品的玩家会持续性地消耗内容。我们作为游戏开发者,也是内容的生产者,所以需要找到玩家进入游戏后,在整个生命周期里最大的内容消耗点,思考开发者怎样去保持内容生产的有效性。

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如果以熟悉的卡牌或者 MOBA 游戏为例,可发现其最大的内容消耗在于角色,因此,怎么样去持续产出打动玩家的角色就是关键。譬如暴雪娱乐的《守望先锋》,其中的每一个角色都不仅仅是依靠设计师的灵光一现产生的,而是有一套生产体系。每一个角色,都大概有 7-10 个维度的评估体系,涉及这个角色的文化、种族、性别、认知和性格特点等等,以此确保每个角色自身都有充足的特点,比方说《守望先锋》中的辅助英雄安娜,其单个特点中有三项比较高,但除此之外还需考虑雷达图深度的叠加,即上图左侧浅色的部分,需要尽量做到覆盖得尽可能全面,并且深度均匀的。由此,最终游戏呈现出的内容饱满度才会更好。

除了类似的典型硬核游戏,我们还可以分享一个自己做轻中度游戏时的角色考查维度。主要涉及 3 个点,第一是角色的辨识,即玩家能否一眼辨认或者记住这个角色;第二是角色的趣味,即玩家看见角色会不会觉得有意思、或者有梗;第三是这个角色的大众认知度,这其实也能反映出一些新人策划同学经常会有的问题,即角色设计者很喜欢角色本身,但也许自己仅是一个小圈子里面的资深玩家,等角色真的交到玩家手里后,就可能会出现大部分玩家看不太懂其中亮点的情况。

 

 

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设计游戏生命周期的各个阶段

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另外,我们还很注重游戏生命周期各阶段的设计。一个通用的阶段设计思路大概可被分为 3 个阶段,即玩家进入游戏后经历的入坑期追求期疲劳期

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入坑期阶段,需要引导玩家去建立目标,在这个过程中,确保玩家体验游戏的爽感,游戏压力则相对较小。当我们引导玩家于此建立目标之后,则进入追求期。在第二个阶段,玩家可能也会去比较自发地追求游戏目标,但同时这个阶段的压力也逐渐上升,难度上也会呈现螺旋上升的趋势。第三阶段是疲劳期,此时玩家可能已经达到目标,或者有一部分玩家达到了个人的极限。因此,这个阶段的重点是需要给登顶玩家一些休息的时间,在玩家冲到满级后,不要马上开放新的难度、新的等级,而是给予玩家片刻的放松缓和,以及站在山顶俯视其他攀登者的优越感,一段时间后再开放新的内容。另外,对于那些已经冲不动的玩家,需要尽可能地去提供支持和帮助,降低玩家继续爬升的难度,或提升爬升的速度。

做好上述前期的设计,在产品上线后还要关注玩家游戏行为的持续变化。以《Fish Go.io》去年的真实数据为例,观察一个新玩家在进入游戏后从第 1 天到第 30 天的游戏投入时间,可知在前 10 天都呈现稳中上涨的趋势,但第 10 天出现了拐点,针对这个情况,可以进行了更深层的追踪。

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上图所示是玩家进入游戏后的每日玩法活跃分布表,可知前几天的情况为玩家在 Merge 和 io 对战的部分占了较多时间,但到第 10 天时,玩家占用最长时间的已经是其他玩法了,可由此进一步分析玩家在第 10 天后的行为可能会发生转向,更倾向于玩游戏中周赛的模块。这种表现在游戏初期设计的预期之外,但我们发现这个情况之后,也没有去改变玩家的习惯,而是选择去顺应,针对周赛模块去进行优化。在做完了这个周赛版本的优化之后,也有了不错的提升效果。

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图表中橙色的部分就是相较原来的时间增长的部分,基本上有一成左右的提升,最终也带来了 LTV 的提升。

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延长产品的运营周期

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延长游戏产品本身运营的周期,首先要关注 DAU 健康度指标。游戏的研发有时会经常想到底什么时候要做什么事情,其实启示也往往在 DAU 数据当中。比如资源饱和度,如果玩家的钻石量普遍是偏多的,就说明需要做系统或做活动增加消耗,如果太少,就比较合适做付费活动去补充资源。

 

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另外,还可关注等级饱和度,当观察到 DAU 1%-2% 到达满级的时候,可以选择给玩家开放新等级内容,如果开放太早或者太晚,可能效果都不是很好。因此,这个部分也是在依靠数据来驱动游戏业务,研发团队做好数据的基础建设,也非常重要。我们的数据基础建设可分为三个类别,追踪新用户类的数据、版本运营类的数据,以及关于技术指标和报警类的数据。

 

关于长线产品,数值也是需要重点关注的部分,其实它是一个持续迭代和测试的过程,有关这一部分内容,之前在数数课堂中也有具体的呈现(数数课堂第35期:拒绝短平快,IAA游戏制作与长线运营新思路)。

 

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另外,也建议大家用好蒙特卡洛模拟方法,在与数值策划或程序协作的情况下,通过蒙特卡洛模拟,可以提前验证很多数值设计中的效果。

 

其次,是应关注游戏的品质,团队需要具备眼睛里容不得沙子的自我要求、甚至是强迫症,也需要一套可靠的规范品质及科学走查的流程。继而,是关于舆情监控,这里需要关注的是沉默的大多数,很多时候开发者看到个别玩家的反馈意见就马上去改,但其实真实情况是绝大多数玩家是在默默地玩游戏,沉默并不代表他们对个别玩家的反馈持绝对认同的态度。反馈玩家的反馈意见到底是否能真的代表大多数用户,是需要我们到数据中再去验证的,否则也许反而会破坏更多玩家的正常体验。

最后是关于收入的预估。做长线产品,其实一般不用 ARPU 乘 DAU 的方法来做收入预估。本身收入预估其实就是为了我们自研自发的团队去预估现金流,因而新用户与老用户的比例在长线游戏里面会对 ARPU 乘 DAU 的结果产生严重影响。所以,其实我们通常会运用更严谨的卷积计算

 

 

 

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IAA 产品的广告变现
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IAA 产品的广告变现,本身在效果上就会有非常大差异。不同的团队,即使面对同一款产品,也会因不同的广告变现优化方案在收益上产生很大区别。

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回到游戏 ROI 的计算公式,这里其实可从三个角度来讲优化 ROI 的问题。投放的角度,应该尽可能地去降低 CPI;产品的角度,则应尽可能地增加用户生命周期内的广告展示;变现的角度,应该尽可能地去提升 eCPM。此处做一个理想的假设——广告市场是透明的,广告平台和应用商店一样抽成 30%,那么我们其实可以用公式推导一下,最终的 ROI,就如上图所示。如果此时,假设一个产品的 CTR 是 6%,CVR 是 80%,这是一些头部产品可以达到的数据,那么他们所需要的广告展示数是多少?经计算大概为 29.7 次。这是一个理论情况,实际的情况下,广告市场其实并不透明,所以在 eCPM 优化好的情况下,很可能广告展示数达 20 次时就可以回收,如果优化不好,就可能即便达到 40 次也无法回收。

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以《Fish Go.io》优化的结果为例,上图蓝色部分是 2022 年的安卓主要地区的 eCPM,紫色的部分为我们近期看到行业中给出的报告,显示全球主要地区的平均安卓 eCPM,对比之下可以看到我们在主要地区优化的效果。

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之后,可以看 IAA 的优化策略如何展开。IAA 的收入等于广告展示数乘以 eCPM,所以,优化的就是第一个位置就是广告展示数,第二是 eCPM。在广告展示数的部分,我们需要尽可能地提升用户的广告观看情况,其中很重要的一点是,当用户想要观看广告的时候,广告本身是否有准备好?即考虑广告的成功展示率。此次我们的常规优化可分为三个部分。首先,瀑布流的托底优化,是通过一个兜底层来保证广告的填充率;其次,控制瀑布流的层数,需要在一个合理的范围内,我们对于控制它的预期效果是广告成功展示率需要超过 9 成。最后是首次加载的优化,即优化玩家首次进入游戏时可能弹出的第一个广告点,这个时间非常短暂,还不够去跑完一个常规的瀑布流,所以首次加载时我们一般建议单独做更短的瀑布流。

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关于 eCPM 的部分,可关注两个点,第一是对用户价值的判断,据此给出定制的流量分配策略,具体来说就是采用 Bidding 加 Waterfall 的混合瀑布流模式。再来就是去做精细的流量分组。过去常见的美国 iOS 的瀑布流可能有十几层,乍一看好像已经不错了,但实际并非如此。可能在面对设备老旧、网络差的玩家 A 时,Bidding 没有反馈,瀑布流可能填充 30 秒才填充到价值不高的广告,也许此时玩家早就放弃了;玩家 B 作为高价值用户,有较高的 Bidding 反馈,瀑布流 2 秒填充了 70 美元,最后该用户以 90 美元成交,但实际这个用户的真实价值也许值 200 美元。

以上两种情况其实都蕴含损失。这里其实可以有一个深入的优化,即流量分组,我们可以在玩家每次打开 APP 的时候,通过公开、合理的方式去了解玩家的设备、IP、语言、活跃时间和获客渠道等信息。比如玩家使用了价值 1000 美元的手机,活跃地点在日本东京,活跃时间为晚上 19:00,本身来自于 Facebook 的广告渠道。那么根据历史数据评估,这种玩家的 eCPM 平均可到 30 美元,远高于日本的平均水平 15 美元。那么针对这类用户,我们就会建立单独的分组。因此,这个优化需要建立在长期、大量的用户基础之上,然后去构建用户画像。继而,我们会更了解可能主要地区的玩家特点,以及什么样的玩家适合去匹配高价值流量、什么样的玩家适合匹配平均流量,通过两个不同的瀑布流来优化 eCPM 的效果。

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以上是今天想要分享给大家的一些技巧。

最后,欢迎有志于做长线精品游戏的朋友加入白点工作室,也欢迎更多志同道合的游戏人与我们一起交流或合作。

白点工作室 CEO 王修远个人联系方式,请见留言区置顶评论。


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