今天小編分享的遊戲經驗：做出月流水超3億的產品，CEO分享：我們每年要做20次以上玩法測試，歡迎閲讀。
連續成功的團隊，怎麼看玩法創新？
整理 / 以撒
在中度休閒賽道，Habby（海彼遊戲）是個罕見的，幾款產品連續成功的團隊。從登頂全球 21 地區免費榜的《弓箭傳説》，到月流水最高破 3 億、去年最讓人意外的爆款《彈殼特攻隊》，他們總是能拿下很多人不敢想的成績。在這個創新不易的時節，他們到底是怎麼看待研發的？
7 月 27 日，在數數科技主辦的 2023 遊戲數據驅動大會上，Habby 的創始人 &CEO 王嗣恩分享了他們有關玩法創新、發行獲量，以及 AI 等方面探索的經驗和認知。他還特别提到一些 Habby 堅持的 " 原則 "，這些分享或許會讓你對創新有不一樣的認識。
以下是經過整理的分享内容：
Habby 一直定位在中度休閒遊戲領網域，希望給玩家帶來長線體驗，我們也是較早走通 "IAP+IAA" 混合變現模式的團隊。目前 IAA 的勢頭在下降，IAP 還需要進一步探索，這使得付費深度需要不斷增加。而且行業正在發生一些變化，我們也面臨着一些挑戰。
首先，玩法創新已經變得非常困難。尤其是在很多重度遊戲，也會放一些休閒玩法作為廣告的情況下，我們的獲量成本會大幅度提高。對中度休閒來説，這并不是一個很好的時段，所以我們也在探索新的解法。另外，我們還在關注 AI 技術給我們工作流帶來的變化。
從 2019 年到現在，我們過去爆火的產品，在發行過程中有很多變化。像《弓箭傳説》最開始的發行以獲量為主，并沒有更多精細化的本地發行動作。但是直到發行《砰砰法師》時，我們發現随着遊戲系統越來越有深度，它的區網域化發行需要做一些精度調整。
我們現在的發行，會針對不同國家做本地化，這個本地化發行不僅僅是説要做更精準的本地語言翻譯，還需要有針對區網域文化的溝通和社區維護。因為最初買量很便宜，全球都是低到一塊錢以内的價格，那時可以随便買。但是之後随着中國廠商的強勢 " 出海 "，加上國外廠商也開始在手遊上發力，市場逐漸變成了一片紅海。
在發展過程中，我們也探索出了更多手段。比如我們會在產品發行初期用 " 網紅直播 " 和視頻預熱。這些網紅往往要和你的遊戲相關，有些是遊戲主播，有些是和遊戲相關的生活主播。通過這樣的預熱，能夠帶來很好的具有傳播效應的段子或者是視頻，它會在你發行的時候積累大量的素材，這些素材一定會出一部分比較便宜的，它的玩法視頻和其它的視頻聯合起來就會形成豐富的素材。
發行到一定階段之後，線上獲量就會遇到瓶頸，一般來説瓶頸期在第三個月左右。想要突破這個瓶頸期，在韓國、日本、台灣地區，線下媒體和樓宇廣告能起到作用，我們在台灣地區實驗比較成功。
在商業化方面，《弓箭傳説》剛出來時就是一套天賦加裝備系統，這樣做從付費到變現的情況還不夠好。通過幾款遊戲的探索，我們的變現能力在逐步增強。我們基本上遵循着 " 逐漸進化 " 的過程，而不是直接 " 套 " 某一個卡牌，或者什麼别的遊戲系統。在每一個遊戲的 " 進化 " 過程中，我們都要求它的付費設計和玩法内容高度搭配。這樣才能既具有長線玩法内容，又讓變現達到新高度。
如果有 90% 以上的用户不產生收益，就會導致我們在玩法設計上忽略 " 可玩性 " 層面，更多像某些重度遊戲一樣去做 " 付費深度 "。在這種情況下，遊戲生命周期和口碑都會堪憂。所以我們也堅持，即使只有 10%-20% 的付費比例，我們仍然會圍繞免費玩家做好成熟服務。
因為競争越來越激烈，我們一直在探索，如何讓系統有更好的變現深度。但是在過程中，我們一直把握着一個 " 度 " ——我們不會把免費玩家卡出去，或者設定一些純粹的 " 卡點 "。再不濟你每天看 20 個廣告、再拖幾天，也一樣能過關。我們的更新會重視長線，每個月我們都會有一些偏新的玩法或内容，而不是純粹做一些付費内容填坑。
在制作新產品時，我們始終會考慮到單局玩法，不會去做純粹的遊戲變現。好的單局玩法，能從商業層面上帶來很好的結果，不僅是買量部分，還有自然量。比如説一個班有一個學生玩，就有可能會帶動整個班一起玩。還有一些創作者會做視頻分享，這就會自然增大遊戲相關的搜索及推薦。
盡管買量的時候，自然量看起來好像占比很低，但實際上并不低。所以你不要看後台什麼 " 歸因的自然量 "，只要價格便宜，自然量能起到很大作用，因為我們的玩法确實能口口相傳、帶來很多傳播。相同的因素，在不同的遊戲中結果會不一樣。
從《弓箭傳説》到《彈殼特攻隊》，直到我們在大地圖、視覺的顯性化上做了非常大的變化，才取得了新的爆點。在這個賽道上，下一個爆點到底是什麼？其實我們也不知道。但是我們認為，肯定會在視覺上有明顯不同。
我們從今年年初開始，就在積極探索 AI。我們對于 AI 的思考在于，它一定會改變未來遊戲行業的工作流，會重構遊戲的制作，這是肯定的事情。我們應該如何去看待它？我覺得要從公司最高層去重視，有專職崗位去探索，利用它的成果去重構工作流。
AI 肯定不是萬能的，我們不能寄希望于将來很多事情都用 AI 完全替代人類。事實上，我們會發現很多真正能利用好 AI 的人，往往也是行業專家、大牛。因為只有擁有專業技能，他才知道如何去優化這個過程。
好的 AI 作品，其實也要經過很長時間的迭代才能出現。至少在這個階段，AI 還并不是我們想象中能完全颠覆行業的形态。但它未來可能會颠覆，所以我們要積極擁抱 AI，在不同的階段，用不同的方法在工作中利用它。
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