这款游戏竟用Google AI 实现了用户40%增长?

来自 游戏葡萄 2018-08-23
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这款游戏竟用Google AI 实现了用户40%增长?

说到Google AI(机器学习)在游戏领域的应用,首先想到的可能是《星际争霸2》《DOTA2》的对战中AI的学习。这些对于游戏梯度的研发起到了积极作用,而类似的概念也能应用到广告投放、用户获取上。

游族发行的《狂暴之翼》曾在上线后短期内做到4100万美元(约2.8亿人民币)的月流水,和150万左右的DAU,并登顶34个国家畅销榜。是近几年出海成功的MMO产品中较有代表性的一款。

根据游族方面的说法,这款产品的成功得益于用户面覆盖较广以及相对精准的投放。这其中机器学习扮演了重要的角色。机器学习投放帮助《狂暴之翼》在海外额外获取了了40%的用户。

Google机器学习的投放方式,有效利用了游戏内的生态数据指导用户获取,基于在游戏内短期用户行为来预判其价值。通过这样的方式来获取到数量更大、价值更高的用户。

当机器学习应用到MMO投放

游戏投放问题的关键永远都关乎“寻找正确的目标玩家”。

对游族而言,此前的的用户筛选、划定是通过长期的人工判断+优化得出的结论。这样的体系下,游族筛选发现《狂暴之翼》用户的年龄段是18~45岁,用户整体的80%是男性。

游族的自我定位是“轻娱乐供应商”。——“《狂暴之翼》的用户其实是全世界的范围内的普通人。他可能没有生活在发达国家,也没有高薪的工作,但这样普通的人其实是我们真正的目标用户。希望能满足这类用户精神、文化娱乐上的需求。”游族市场部门的高级副总裁李博这样介绍。

游族最初的投放上的做法,是通过拆分用户所在地区和兴趣以及素材等来做精细化的投放,这一过程的人工成本耗费巨大。

随着市场竞争加剧,用户获取成本也随之升高,到2017年,游族方面在美国市场的单用户成本从2014年的1美元上涨到了10美元。

海外用户成本上涨,这样的市场背景下怎样持续获取高价值用户,成了投放的重点。而此前利用人工判断和筛选的方式造成了很大阻碍。游族精细化投放模式,需要大量人力来负责,在不借助机器和技术的情况下,基本只能以堆积人力来解决,最终变成低效的投放。

这样的局面亟待相应的技术解决。以往的投放工具是基于实际投放效果来做用户获取的,而引入机器学习之后,则可以建立数据模型预测,有更快的决策时间。这直接推动了游族与Google建立合作。

从游族方面来看, 与Google建立合作能有效地利用其投放上的优势——覆盖用户面足够广泛,有强大的用户覆盖能力和数据积累;搭建模型能力和算法研究能力都属顶尖。Google开始提供技术支持和引导之后,《狂暴之翼》游戏内的生态数据的使用效率和发挥价值都有着明显提升。

“除了降低用户成本之外,(机器学习)还有很多很重要的应用场景。比如有100个游戏用户,他们的年龄、收入、喜好各不相同。应用这种人工智能的方式,能给每一个用户提供个性化的需求。不仅是关卡设计、社交体验上,还有游戏里NPC、剧情的交互,以及团队成员的组成。这些都可以做优化。”

Google机器学习技术让投放团队效率提升140倍

Google的机器学习和预测数据模型,要怎样应用到一款MMORPG的市场营销中,游族的数字营销经理黄晓捷介绍了三个阶段的步骤:

“第一步我们自己的数据科学家团队会建立一个数据模型,利用游戏内的生态数据对这个模型进行一个训练。这是第一步。

第二步是当这个数据预测模型被训练得足够聪明的时候,就开始跟谷歌的API形成数据传输。

第三步是谷歌拿到我们传输给他的数据之后,再进行一个look alike的学习,这是另外一个数据学习模型。这三步之后,我们就可以获取到更多的高价值的用户。”

而在Google相关技术引入后,团队的工作效率有了大幅度提高“以前平均每天要新建70多个campaign,现在每天只需要新建0.5个,大概提升了140倍,这样他们有更多时间去做更有创造力的工作。”黄晓捷说。

在她看来,如果没有应用到Google的人工智能预测算法,《狂暴之翼》的全球用户可能只有当前的60%,或是需要花费数倍成本才能达到当前的用户量级。有太多的用户按照传统方式无法触达。这些都是预测数据模型和机器学习共同作用呃结果。

Google的预测数据模型和机器学习在广告上的应用主要计算了两方面,预测付费用户数、预测付费用户价值。这两方面分别对应机器学习的分类问题和回归问题。

预测数据模型,在预测到高价值用户的同时,让公司得以将营销资源投入其他方向。而机器学习则相当于代替人工做数据分析和求最优解,为游戏公司省下了大量的人力成本。应用了相关技术后,广告的短期ROI提升了2.4倍,付费人数提升了1.45倍。

除了在用户获取、转化上的助力,随着技术应用的深入,相关的AI技术也有机会在运营层面发挥作用,成为游戏公司在维持用户上的重要工具“在游族内部,我们在大量做测试和验证,有很多运营上的研究。比如说我们的游戏内的版本活动都在尝试用AI的方式做,每个玩家看到的内容可能都是不一样的,真正实现千人千面。这样的表现方式,能更好地满足用户需求,所以这个(技术)很重要。”谈到相关技术的扩大应用,李博对机器学习的前景予以了积极肯定。

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