本文首发于公众号“AppMagic”，游戏葡萄已获转载授权。
当你开发一款新游戏时，这些众所周知的事情都是你需要考虑的问题。例如：
你将要开发的游戏应该满足以下三个原则：你想开发，你能开发，你将进入的细分市场里有不错的商业机会。
再举个例子，如果你没有数千万美元的营销资金，你就需要在游戏中加入一些创新的东西，避免与大型公司竞争。例如：
创新的核心游戏玩法，例如Zeptolab的喵星大战（CATS）；
在移动设备采用的熟知的或经过重大改进的使人着迷的机制，例如植物大战僵尸（Plants vs Zombies），实际上它的核心是一个塔防游戏；
创新的元游戏，例如梦幻花园（Gardenscapes）；
创新的变现模式，例如皇室战争（Clash Royale）；
一个酷炫的主题或艺术风格，有助于你找到一个细分市场，例如 像素枪3D（Pixel Gun 3D）；
一种混合类型，如帝国拼图（Empires and Puzzles）。
另外，关于ASO、liveops（常态化运营）、个性化支付、AB测试等的重要性，这些东西都非常重要。
但今天，我想分享一些去年在俄罗斯游戏开发公司Crazy Panda尝试扩展几个中核游戏时学到的经验。我在该公司担任首席产品官的同时管理着AppMagic。这些教训都是未曾意料到且代价惨重的。
接下来我想讲一讲市场推广，只有购买流量才能获得自然流量，在用户获取上零投资可能会导致自然流量也为零。当然，也有一些例外情况，但它们很少发生，因此今天我暂且不提。在绝大多数情况下，一个成功应用的营销预算会远远大于其开发成本；因此，在未来游戏创意阶段就对将来的营销策略有清晰的了解，这一点至关重要。
高LTV的游戏通常制作成本更高
在图表中，每个点都代表一个游戏，每个点的大小代表其美元收入和2019年前9个月内的下载量。X轴代表LTV。米色矩形条表示每种类型在25%到75%间的刻度间隔。
我需要解释一下“美元收入 下载量”这个指标。因为AppMagic经常需要在一根数轴上标出所有的应用程序，我们又需要一个共同的指标来衡量热门免费游戏和高收入游戏。因此，我们提出了“收入 下载量”的指标，这个指标非常简单，并且很好地满足了设计需求。
让我们回到正题上来。如果你逐一检查不同类型的游戏，你会发现，LTV高的游戏往往制作成本也会更高。我一讲，大家可能都知道；但是当我们准备开发的时候，往往会遗忘这一点。我们低估了未来的竞争。如今有竞争力的动作RPG、回合制RPG、老虎机游戏、4x策略游戏、三消游戏都包含着大量的内容、大量机制、高画质和技术方案。如果你的内容少，机制少，你就无法在这个领域与他们竞争，因为游戏类型不断演变，用户竞争非常激烈。在美国，特定游戏类别中成功游戏的LTV通常超过5美元，CPI也是如此。
所以你可以将这作为一个启发：如果成功的游戏类型平均收益超过下载率，他们的开发成本可能会非常高。虽然此类游戏LTV高，但这并不是你选择其他类型的理由。不要被博弈思维蒙蔽了双眼，要明智地进行规划。
如今，选择开发LTV低的产品也不是一个好的选择，他们的开发成本通常也不低。射击游戏就是一个很好的例子。
高LTV游戏尝试获取用户的成本高、耗时长
LTV高的游戏肯定是CPI也同样高的游戏，并且很可能也是用户终身付费的游戏。而用户生命周期长则意味着：
LTV预测的难度非常大，特别是在早期阶段，这可能会导致你在测试推广渠道的时候导致商业决策失误和资金大幅度受损的情况。谈到商业决策失误：当你低估了游戏的LTV，你可能会决定停止对游戏的投资；当你高估了LTV，你的投资可能是白忙活一场。
你需要更多的时间和更大量流量（同低平均生命周期的游戏类型相比）来衡量你在游戏中所做的改变以及测试推广渠道。因为你所做的更改可能是针对游戏中期或游戏后期进行的，并且你需要大量留存时间长的用户来预估所做更改带来的影响。
总之，这意味着你需要数十万美元来对游戏进行高质量的前期测试。
测试游戏更快的回收意味着：
在方法上易于扩大用户获取规模
您可以使用可玩性指标（短期留存、游戏时长）来评估推广活动，而无需使用过于复杂的LTV预测方法。
所有这些因素使得用户获取过程更加清晰以及更具可扩展性，对你的分析能力和推广团队的要求也更低。
基于少量目标用户获取活动收集指标具有误导性
当你采用大规模推广前使用高质量目标流量获得的LTV和ROI测试结果（例如，通过Facebook的类似受众lookalike功能来获取经过支付优化的受众），极有可能获得更好的ROI，相较而言当你开始扩大用户获取规模时，结果就没有那么好。
为了了解你未来的LTV，请使用将在游戏全球推广时采用的同样的方法和资金消耗率（归一到测试发行的地区）。
例如，考虑到加拿大市场的收入规模约占整个西方tier-1市场的3.5%，如果你打算每月在西方tier-1市场花费100万美元用于用户获取，你每月将在加拿大花费3.5万美元来获取用户，换句话说，每天花费1200美元。如此你能保持这一节奏并获得正的ROI，那么你应该能够在整个西方Tier-1市场每月100万美元的情况下保持几乎相同的ROI。前提是，加拿大是一个适合你游戏进行测试发行的地区。
广告创意超级重要
投入巨大的精力寻找购买流量的更优方法；对LTV进行更精准、更早期的预测；采用基于机器学习生成的自定义事件以优化广告--所有这些都远不如一个出色的创意来得强。所以继续为创意而努力吧，你不会后悔的。
在图表上，你可以看到Playrix在整个2018年中每月的下载量约为1000万次。在2月份，他们的下载量开始增长，在3月份，他们达到了每月3000万次疯狂的下载量，此后一直保持在这个水平。而且，在2月或3月，你们中的大部分人可能已经注意到大量此类广告：
目前Playrix的绝大多数创意都使用相同的模式：我们从视频中可以看到，其中有一个虚拟的游戏玩法，用户需要将道具从工具栏拖到场景上，以帮助（或不帮助）角色。
这则广告具有误导性，因为它与Playrix游戏的实际游戏玩法毫无共同之处。但是广告的效果却十分惊人，它恰好帮助Playrix 进一步大规模获取用户。
有趣的是，Playrix 采取的这种方法来源于一家仿照他家梦幻花园（Gardenscapes）的公司。19年8月，Playrix甚至克隆了这个游戏的图标，即奇妙庄园（Matchington Mansion），并将其用于近期最成功的产品梦幻家园（Homescapes）。不过，一个月后，他们再次更改了游戏图标。
此外， Playrix还修改了应用商店的游戏截图。我猜想，这一切可能是为了更好的转化。
而这一切都基于多年来的游戏运营经验。基于花费数亿美元来获取用户。我相信，这一切都基于数百名专家不断的努力，他们想出了这么好的创意，并改进了从应用商店产品页面到安装的转化。
从这里你可以看到，在二月份，奇妙庄园（Matchington Mansion）的下载量超过了Playrix出品的游戏。
并且在收入上非常接近。
如今，许多游戏都采用了同样的创意。在一个叫做i3Stars的Youtube频道上，你可能会想看到那些最优秀的创意。
广告平台白名单制度不能保证销售量
如果你不能从只使用黑名单的广告平台购买流量的话，你将也不能从使用白名单的那些平台上获得流量，因为你需要花大量资金把这些白名单整合在一起，这些费用将远大于你通过白名单而获得的利润。尽管如此，我们的相似度图（Similarity Graph）可以帮助你生成白名单。
AppMagic是一项移动互联网数据服务，提供App Store和Google Play的详细统计数据，以及一整套用于移动市场研究的工具集。在AppMagic中，我们有一个叫做相似度图（Similarity Graph）的工具。它参考了Google Play Store的“Similar apps”版块。由于这个区块的内容不是个性化的，所以我们可以根据谷歌的建议（他们有大量的数据来提出这些建议），清楚地了解某个特定游戏的用户可能玩的其他游戏。因此，您可以使用相似度图（Similarity Graph）来绘制白名单。
CPI持续增长
在疯狂熊猫（Crazy Panda）中，我们体验到了几点。在测试发行后，我们的平均ROI为110%，我们以为游戏即将获得成功。在添加中后期的游戏机制并运行了多次AB测试以提高变现和留存后，我们非常确定我们的LTV将提高至少1.5倍。
我们认为这一结果允许我们更大规模地购买目标流量，并通过这一手段，大规模获取用户。我们是对的：在7个月内，我们成功将LTV提高了1.5倍。但我们碰巧无法扩大用户获取规模。原因可能是一方面是因为我们的目标受众已经疲惫不堪，另一方面是因为CPI的增长。
仔细考虑一下，CPI的逐年增长率为1.3倍。
及时停止对表现不佳游戏的投入，
并将资源转移到新游戏上
你尽可以花上大把的时间去想出或采用更多的方式去改善游戏运营表现。或者你可以将所有的事情都交给统计数据，看看一款曾经登上排行榜的游戏，在全球发行后的头12个月里，它的统计数据表是什么样子。
我们分析了2017年1月1日至2019年1月1日期间发布的并且净收入超过200万美元的所有游戏，并以这些游戏第一年下载量和美元收入形成一个指标。这种方式使我们同时考虑到了头部下载量和头部收入的游戏。我们使用一种自动聚类算法来计算出10种最典型的曲线类型。
你可以看到许多曲线呈钟形。其差别在于钟形曲线的宽度。
在大多数情况下， 仅在头3个月后你就可以知道这个应用是否会增长。只在一种情况下曲线一年内都持续缓慢上升，即此集群仅占所分析应用程序的3.97%。因此，如果你的游戏一开始没有进入排行榜，同时在全球发行后的头几个月内没有迅速增长，那么从统计数据上讲以后增长的可能性会很小。
很重要的一点是，你应该尽快弄清楚，继续投入资金、精力和时间来发展这款游戏是否值得，或者说，是时候停止投入转向其他新的产品了。我们需要充分利用所有学习到的经验和教训。
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