FBEC2019 | UPLTV合伙人蔡以民：从数据能力看游戏出海的四个不足_游戏陀螺

2019未来商业生态链接大会暨第四届金陀螺奖颁奖典礼（简称“FBEC2019”）由中国通信工业协会区块链专业委员会、中国通信工业协会虚拟现实专业委员会、广东省游戏产业协会、深圳市互联网文化市场协会指导，行业头部媒体提问、VR陀螺、陀螺电竞、陀螺财经、深圳区块链技术与产业创新联盟联合主办，于2019年12月5日在深圳市南山区深圳湾1号T7座鹏瑞莱佛士酒店宴会厅盛大召开。本届大会以“蝶变 · 向上的力量”为主题，将一如既往的关注未来趋势发展、行业创新升级、商业生态新链接等前沿领域。

本次大会现场设有官方新闻中心，UPLTV合伙人蔡以民先生在新闻中心接受了大会专访，以下为大会群访实录：

UPLTV合伙人 蔡以民（Carl）

游戏陀螺：这几年超休闲游戏很火，基于数据模型打造的爆款，现在的数据模型有什么变化？是否要求更高了。

**蔡以民：**从数据模型本身来讲，并不会有太大的变化。但是数据模型中的各项参数确实变化了。要达成数据模型中预估盈利水平的难度大大提升。由于市场竞争越来越激烈，买量的成本在迅速上升，与以往相比，同样的CPI（单个安装成本）可以买到的用户量级，在现在的市场已经大大不如以前了。另一方面，用户对游戏的选择也越来越多，虽然用户的游戏总时长是呈增长的趋势，但是用户平均分配到单款游戏的时长是下降的，造成同样模型中用户的变现收益和用户留存都会下降。

游戏陀螺：国内超休闲游戏格局存在什么问题？

**蔡以民：**国内厂商的强项是是在成熟的框架下快速产出的执行能力，同时，国内厂商擅长数值和商业化的设计；然而超休闲游戏是以创新的核心玩法为驱动的，这种情况下首先国内开发者对海外文化、玩家喜好的理解程度天然不如当地土生土长的开发者。

其次在游戏的美术风格、题材的把握上，目前来看也还没有找到相应的门道，但是我相信这些都是可以弥补的，未来在这个领域一定会有更多国内的厂商冲出来，能够进入到全球一流的梯队。

游戏陀螺：现在游戏品类多了，用户时间被分散了，买量成本高，很多游戏厂商对游戏的重视程度跟以前相比有没有提高？

**蔡以民：**肯定是提高的，其实在四五年前，游戏发行当中无论在买量和变现运营都是比较粗放的模式，近几年看到各个游戏厂商对数据是越来越重视了。

首先，是数据的精度越来越高。除了观察传统的CPI、留存数据之外，更多的发行会以各种方式去拆分广告收益，从而计算详细的渠道ROI。例如UPLTV基于非平均算法，研发的用户级广告收益拆分（UART），目前实现到了设备级别广告收入的精准拆分，从而为买量和运营提供了重要的优化参考，这是一个趋势。

其次，在数据实时性上的要求也越来越高。目前整个市场变化越来越快，对于渠道的调整更多需要构建实时的数据进行监控，并设立各种预警机制，比如我们使用的监控系统能够实时反馈买量价格波动、用户质量波动，实时监控调整，避免损失。

而对于数据闭环的要求也越来越高。用户从观看广告被吸引进入游戏到游戏内的各种行为产生直至流失，所有环节的数据需要进行打通分析，从而形成整个用户生命周期的闭环。

游戏陀螺：数据处理的过程，很多厂商从非常原始的后台拉数据，面对大DAU的产品，数据如果更加智能会事半功倍，在数据方面看到出海厂商有什么不足的地方吗？

**蔡以民：**数据是一个非常庞大的概念。我个人觉得如果要去构建整体的数据体系需要在以下几方面提升：

一，数据的来源。数据来源于对在整个用户生命周期中行为的记录也就是我们通常说的打点，这需要对各类行为有明确的定义和科学精准的记录，这是获取有效数据的基础。如果前期没有做好，那么后面的数据分析就无从谈起；

二，数据收集过来以后，需要进行归总和统一。我们知道现在游戏会集成很多的SDK，有归因、广告、付费、统计等，这些不同来源的数据如何放在一个层面，形成一整套的体系，这是游戏开发商/发行商在数据底层的搭建上需要思考的；

三，有了数据以后，要做更精细化的分析，也就是数据打通，一个用户从获取进来到游戏中的各个行为到流失的整个生命周期，需要分不同的层次，不同的颗粒度，去选取有代表性、有指导意义的数据进行分析；

四，数据应用在预测层面，涉及到AI、机器学习的模型，怎样通过历史数据的建模，去预测未来进来的用户如何在游戏表现，从而个性化的指导用户获取，优化广告方案和运营方案，从而真正将数据的价值发挥出来。

数据能力的建设是一个漫长而需要积累的过程。同时我也觉得，要打造一整套的数据体系是非常耗费人力和资源的，许多游戏公司不一定有这样的一些资源去执行，所以我们也建议开发商/发行商选择优质的数据服务商，可以在某一个或几个环节给游戏开发者/发行商赋能，结合内外部力量提升运用数据的能力。

游戏陀螺：现在有这样的服务商吗？

**蔡以民：**可以打通所有流程的目前还没有，我们也希望通过自身在游戏和数据上的经验，朝着这个方向做更多商业化的产品出来。但确实也面临一些困难，因为每个游戏都不一样，差异很大，一个标准化产品很难满足所有人的需求。

游戏陀螺：在数据人才方面，您也提到这一整套从数据获取到中间的搭建到后期的分析都需要人才，您认为在人才搭建方面有什么建议？

**蔡以民：**人才搭建方面，个人觉得数据能力未来可能成为游戏行业从业的基本能力。无论是买量、运营、变现各个环节——都需要掌握数据思维，以数据驱动业务决策。

除此以外，比如像我们公司，有一个五人的大数据团队，专门负责数据平台的搭建和维护，解决业务部门的数据需求，并进行数据建模和预测分析。我们看到很多不错的发行商都会有这样的部门存在，如果有这个实力和想法的可以尽早布局，能够及早把自己的数据部门建立起来，未来会有很强的优势。

硅谷网记者：关于移动游戏和人工智能的结合有什么变化？随着人工智能不断的发展未来有更大的想象空间，未来会发展成什么样子？

**蔡以民：**我主要谈一谈移动游戏广告和人工智能的结合。举例来说，Facebook的广告平台依托其海量的数据源，可以根据用户在社交网络中的行为，找到用户感兴趣的内容，使得整个的广告投放更加精准。未来机器学习期会变得越来越短，有效信号源会变得越来越多。人工智能可以帮广告主定位到更喜欢这类游戏的玩家，个性化地展示广告；从变现调优层面来讲，我们使用人工智能模型，学习用户观看广告的行为，比如爱看广告的这些用户，可以定制化地推送多次广告，而对广告厌烦的用户会减少或者不推送广告。

至于未来，人工智能将会很大程度地提升游戏广告投放和变现的效率，即用户看了更少的广告，但看到更多自己喜爱的内容，这样游戏广告主可以有更高的投资回报，是广告主、玩家、开发者所有人共赢的局面。

深圳广电记者：UPLTV有一句话打造闭环的服务，我们在闭环的环节当中扮演什么角色？数据质量的高和低和精准性非常重要的，我们怎么把控的？

**蔡以民：**首先，我们的闭环服务是除了游戏开发以外，所有和游戏商业化相关的一些服务，包括用户获取、流量变现、以及打通这两块的数据分析，也包括从市场层面给产品的调优反馈。这一整套闭环服务可以把游戏的信息流（即数据）、用户流（即流量）、和现金流全部打通，UPLTV在这里面的角色更多的是服务者和赋能者，希望以我们的数据能力和底层技术，可以服务到更广大的开发者，帮助他们在全球市场上获得成功。

深圳广电记者：数据的质量高低决定未来的产业走向，数据的精准性和质量高地怎么把控的？

**蔡以民：**从数据精准性来讲，目前主要的方式还是在游戏内的打点——针对用户某个行为做事件标记，在这个标记上一定要有足够的精度也要有效益，如果打点太细信息量会变得非常大，打点太粗又可能会失去一些用户行为的细节。所以我们首先需要在原始数据层面保证打点的准确性，然后需要在数据传输层面上保证数据传输的一致性，不会遗失。还有我们会用一整套模板对数据进行清洗，从而可以将数据以统一的形式输入机器学习模型中进行进一步的处理。前面这三步，如果可以做好，精准性和质量是可以保证的。

深圳广电记者：现在数据资源和整合的成果是怎样的？比如市场率。

**蔡以民：**我们的服务更多还是在应用层面进行的，因此很难直接分享数据资源和整合的成果。我可以分享一些数据，我们目前整体的数据量级是每天有10亿条的新增数据进库，整体存储的空间大概是40个TB，所以我们有非常大的投入是在服务器和算力方面。

深圳广电记者：这些数据有可能共享给行业或者第三方机构吗？

**蔡以民：**这些数据更多是游戏广告的相关数据，出于隐私性考虑，无法以原始方式共享，也不会泄露给任何第三方。但通过这些数据产出的算法以及验证的规律会以融入我们的产品给游戏开发者/发行商提供服务。同时，我们会定期整理这些数据，汇总后以行业报告和洞察的形式输出，为游戏开发者提供参考。如果大家感兴趣可以去我们UPLTV的官网下载这些数据报告。