游戏葡萄7月29日消息，在今天举办的WMGC世界移动游戏大会上，阿里游戏总裁林永颂从游戏分发平台的转变，就移动游戏分化会从人找游戏变成游戏找人为主题发表了演讲。

在演讲中，林永颂提出了要实现游戏找人，首先需要大数据的支持，当有了大数据的支持，游戏分发的时候才能精准的找到用户的定位，才能提高整个分发的效率。

当然在整个分发平台根据玩家的兴趣进行转变时，也会遇上很多情景，林永颂在现场举了3个例子，从不同的角度提出了大数据在移动分发的时候起到了什么作用，同时也给提出了分发平台将从三个点进行改变：一是应用商店将根据不同玩家来推荐不同的游戏，二是形成IP矩阵效应，使平台积累大数据时还能保证向用户推荐他们想要的内容，三是在营销上尤其是APP上如何和大数据结合，发挥APP最大的价值三个观点。

以下内容为演讲实录，经游戏葡萄整理后发布。  

大家好，我是阿里游戏的林永颂，感谢主办方给我这个机会，希望给大家带来一些正能量，一些更好的信息。

我今天跟大家分享的主题是在移动游戏分发会从人找游戏变成游戏找人。怎么解读？之前我们所有开发者开发游戏后都想到上应用商店，让玩家打开应用商店找他想要的游戏，现在行业发生微妙的变化，游戏要想清楚人在哪里，所以逐渐演变游戏找人，这是我今天讲的主题。

怎样实现让游戏开始找人？背后要有大数据来支撑。核心原理有两个方面：第一是用户玩了很多游戏之后，用户有自己的想法，想玩什么样的游戏，不像早期的时候用户不知道想要的是什么游戏。第二是信息移动互联网现在处在信息爆发的时代，影响玩家玩什么游戏有很多因素，有大数据支撑，我们更清楚知道用户在哪里。

在两三年前，很多用户第一次买了一个智能机的时候，不知道手机上有很多好玩的东西。如果有人告诉他，手机游戏很好玩，第一想的是打开应用商店找一下哪些游戏好玩，这是早期的做法。现在大家比较热门的话题是VR游戏，我们在会场摆一个VR设备，说这里有游戏可以玩，相信没有人会去思考这个游戏好不好玩，肯定要玩了再说，很多人排队要玩这个游戏。因为用户没有概念哪个游戏好玩哪个不好玩。

那么又回到移动游戏，用户已经打上了很多标签，比如喜欢RPG游戏，喜欢玩卡牌游戏，甚至用户想到不喜欢玩什么游戏。我们在阿里游戏平台上看到用户有一个观点，我就不喜欢玩这类游戏，老是推图打副本没有意思，用户有主观的意见。找到哪个用户适合玩我们游戏，在游戏分发的时候要想到用户的定位。要想明白我们的游戏风格是什么样的，游戏是什么样题材，我们游戏是什么样玩法，更精准找到用户，才能提高我们整个分发的效率。

影响这些用户找到一个什么样的游戏，其实还有多其他的原因，早期的时候可能通过朋友的介绍说，这个游戏比较好玩。到了现在已经进入信息爆发的时候，我们现在可以看到，用户大量拿着手机在刷朋友圈、聊天、看新闻、看直播，手机上有大量的娱乐场景。这种场景会提供大量的信息，这些信息会影响用户，会有不同的信息传递给他，告诉他有什么游戏非常好玩，或者这个游戏最近非常火爆。

所以影响用户要玩什么游戏的信息，在非常早期的时候是在应用商店，应用商店是主流，现在用户有大量时间拿着手机，但其实并不是说我好无聊要打开一个应用商店看什么游戏好玩，这种场景很少。用户无聊的时候，手机上有足够APP让他打发时间。给大家举几个数字，比如UC浏览器，现在日活已经有4个亿了，UC头条是新闻资讯产品，每一天产生内容曝光达到了60亿次，用户大量的信息是通过各种各样的APP场景获取信息。比如优酷土豆，3月份在上面停留的时间累计达到29亿小时。应用商店外的这些信息，会影响用户的观点，之后当用户决定玩什么游戏的时候，还是回到应用商店下载。应用商店还是用户下载的主路径，但是影响用户玩什么游戏，已经不再那么简单局限在应用商店的推荐，所以对这个分发领域起到很大的变化。

假设大数据在移动分发应用的时候，有哪些应用场景？今天跟大家分享三个场景例子，第一是应用商店接下来怎么演变，第二让IP形成矩阵效应，第三在营销上尤其是APP上如何和大数据结合，发挥APP最大的价值。

先分享一个淘宝的例子，淘宝在PC时代的时候，PC页面比较大，可以提供大量信息给用户，每个人看到的淘宝是一样的，因为商品很多，PC上可以生产大量的内容。但是淘宝到了移动端的时候，手机屏幕比较小，但是淘宝上的商品这么多，不可能每一个商品都在那里做推荐，跟现在的应用商店推荐游戏非常像，所以淘宝做了一个千人千面。根据大数据我们可以看到，不同人，看到淘宝上推荐的商品是不一样的，这个千人千面做法就完成了淘宝从PC转移到移动时代。我相信应用商店，尤其是移动应用分发也会面临这个转变，否则大量游戏内容得不到推荐，这是不合理的，也是大量的资源浪费。

再分享一个九游的数据，在今年上半年搜索内容的用户渗透率达到90%，我相信所有的应用商店类型用户平台，各种内容的平台都会面临这样的趋势。如果应用商店如果结合千人千面，结合大数据的时候，就能够让用户不需要通过搜索，用户当访问应用商店的时候就知道他想要什么样的游戏，就推荐给他。我相信很多应用商店在做这方面的尝试。

第二跟大家分享一下矩阵效应，如果我们要做基于大数据应用分发的话，就需要我们大数据数据足够强足够完整，大数据体现在大上，这方面是阿里的优势，阿里在大数据不管是技术在管理规模上都是领先的，有大量用户场景，就能够知道每个用户的喜好是什么特征是什么。矩阵效应有两个非常大的作用，第一积累我们数据，第二当我们有大量数据的时候，就知道在整个矩阵里有这么多场景里向用户推荐他想要的内容。内容包括一些游戏的信息和直接向用户推荐我们的游戏。久游是行业的业界领袖，这些用户会影响更大量的用户的观点，久游是核心用户的社群，在此基础上，阿里体系有大量的应用分发能力就是应用商店，包括了豌豆夹，阿里体系有大量给用户提供娱乐场景，这种娱乐场景可以做大量内容推送，整个阿里在游戏上的信息推荐分了这三级。

第三跟大家分享的是大数据在IP上的利用、使用，好象这两件事没有特别大的关系，其实如果把大数据能力利用好的话，把IP价值发挥得更好。说到IP的合作，在去年的时候花千骨，后面看到类似的合作模仿花千骨，成功概率没有那么高，为什么？其中有一个非常重要的原因，在于花千骨当时做IP合作的时候，是走的非常前面。刚开始做的时候，其实每一个渠道包括应用商店都不想失去这么好的一次机会，每个渠道都很重视，大量渠道在推荐这个游戏的时候，就形成规模化效应。后面重新做类似的合作，我们再把握这样的机会很难。

那么如果现在有一个现代版的花千骨，让我们来进行推广，我们会如何做呢？首先可以通过大数据能力，知道哪个用户是花千骨的粉丝，这样每个应用商店都不会有太多的负担就可以大力推荐这个游戏，如果基于大数据的话，有大量的IP合作的游戏，通过用户标签可以达到很好的曝光推荐。以花千骨为例，因为很多用户是通过影视剧了解花千骨IP，但是用户在看影视过程中去玩游戏很困难，只有不再看影视剧的时候去影响用户价格才有价值，当用户是不看影视剧的，假如我们手上有非常好的IP的时候，这时候在非IP场景里也能让用户知道有一个IP游戏。大数据能够给游戏分发带来的变化还有很多例子，因为时间关系，不再给大家举例怎么做，但是总体来说，大数据应用，用在游戏上让游戏怎么找到它的目标用户，就是从“人找游戏”变成“游戏找人”。

阿里游戏正在做这个转变，我们也非常期待跟我们合作伙伴在这个转变过程中有些更加紧密的合作，一起分享这么一个新的机会，谢谢大家。