今天小编分享的游戏经验：做出月流水超3亿的产品，CEO分享：我们每年要做20次以上玩法测试，欢迎阅读。
连续成功的团队，怎么看玩法创新？
整理 / 以撒
在中度休闲赛道，Habby（海彼游戏）是个罕见的，几款产品连续成功的团队。从登顶全球 21 地区免费榜的《弓箭传说》，到月流水最高破 3 亿、去年最让人意外的爆款《弹壳特攻队》，他们总是能拿下很多人不敢想的成绩。在这个创新不易的时节，他们到底是怎么看待研发的？
7 月 27 日，在数数科技主办的 2023 游戏数据驱动大会上，Habby 的创始人 &CEO 王嗣恩分享了他们有关玩法创新、发行获量，以及 AI 等方面探索的经验和认知。他还特别提到一些 Habby 坚持的 " 原则 "，这些分享或许会让你对创新有不一样的认识。
以下是经过整理的分享内容：
Habby 一直定位在中度休闲游戏领網域，希望给玩家带来长线体验，我们也是较早走通 "IAP+IAA" 混合变现模式的团队。目前 IAA 的势头在下降，IAP 还需要进一步探索，这使得付费深度需要不断增加。而且行业正在发生一些变化，我们也面临着一些挑战。
首先，玩法创新已经变得非常困难。尤其是在很多重度游戏，也会放一些休闲玩法作为广告的情况下，我们的获量成本会大幅度提高。对中度休闲来说，这并不是一个很好的时段，所以我们也在探索新的解法。另外，我们还在关注 AI 技术给我们工作流带来的变化。
从 2019 年到现在，我们过去爆火的产品，在发行过程中有很多变化。像《弓箭传说》最开始的发行以获量为主，并没有更多精细化的本地发行动作。但是直到发行《砰砰法师》时，我们发现随着游戏系统越来越有深度，它的区網域化发行需要做一些精度调整。
我们现在的发行，会针对不同国家做本地化，这个本地化发行不仅仅是说要做更精准的本地语言翻译，还需要有针对区網域文化的沟通和社区维护。因为最初买量很便宜，全球都是低到一块钱以内的价格，那时可以随便买。但是之后随着中国厂商的强势 " 出海 "，加上国外厂商也开始在手游上发力，市场逐渐变成了一片红海。
在发展过程中，我们也探索出了更多手段。比如我们会在产品发行初期用 " 网红直播 " 和视频预热。这些网红往往要和你的游戏相关，有些是游戏主播，有些是和游戏相关的生活主播。通过这样的预热，能够带来很好的具有传播效应的段子或者是视频，它会在你发行的时候积累大量的素材，这些素材一定会出一部分比较便宜的，它的玩法视频和其它的视频联合起来就会形成丰富的素材。
发行到一定阶段之后，线上获量就会遇到瓶颈，一般来说瓶颈期在第三个月左右。想要突破这个瓶颈期，在韩国、日本、台湾地区，线下媒体和楼宇广告能起到作用，我们在台湾地区实验比较成功。
在商业化方面，《弓箭传说》刚出来时就是一套天赋加装备系统，这样做从付费到变现的情况还不够好。通过几款游戏的探索，我们的变现能力在逐步增强。我们基本上遵循着 " 逐渐进化 " 的过程，而不是直接 " 套 " 某一个卡牌，或者什么别的游戏系统。在每一个游戏的 " 进化 " 过程中，我们都要求它的付费设计和玩法内容高度搭配。这样才能既具有长线玩法内容，又让变现达到新高度。
如果有 90% 以上的用户不产生收益，就会导致我们在玩法设计上忽略 " 可玩性 " 层面，更多像某些重度游戏一样去做 " 付费深度 "。在这种情况下，游戏生命周期和口碑都会堪忧。所以我们也坚持，即使只有 10%-20% 的付费比例，我们仍然会围绕免费玩家做好成熟服务。
因为竞争越来越激烈，我们一直在探索，如何让系统有更好的变现深度。但是在过程中，我们一直把握着一个 " 度 " ——我们不会把免费玩家卡出去，或者設定一些纯粹的 " 卡点 "。再不济你每天看 20 个广告、再拖几天，也一样能过关。我们的更新会重视长线，每个月我们都会有一些偏新的玩法或内容，而不是纯粹做一些付费内容填坑。
在制作新产品时，我们始终会考虑到单局玩法，不会去做纯粹的游戏变现。好的单局玩法，能从商业层面上带来很好的结果，不仅是买量部分，还有自然量。比如说一个班有一个学生玩，就有可能会带动整个班一起玩。还有一些创作者会做视频分享，这就会自然增大游戏相关的搜索及推荐。
尽管买量的时候，自然量看起来好像占比很低，但实际上并不低。所以你不要看后台什么 " 归因的自然量 "，只要价格便宜，自然量能起到很大作用，因为我们的玩法确实能口口相传、带来很多传播。相同的因素，在不同的游戏中结果会不一样。
从《弓箭传说》到《弹壳特攻队》，直到我们在大地图、视觉的显性化上做了非常大的变化，才取得了新的爆点。在这个赛道上，下一个爆点到底是什么？其实我们也不知道。但是我们认为，肯定会在视觉上有明显不同。
我们从今年年初开始，就在积极探索 AI。我们对于 AI 的思考在于，它一定会改变未来游戏行业的工作流，会重构游戏的制作，这是肯定的事情。我们应该如何去看待它？我觉得要从公司最高层去重视，有专职岗位去探索，利用它的成果去重构工作流。
AI 肯定不是万能的，我们不能寄希望于将来很多事情都用 AI 完全替代人类。事实上，我们会发现很多真正能利用好 AI 的人，往往也是行业专家、大牛。因为只有拥有专业技能，他才知道如何去优化这个过程。
好的 AI 作品，其实也要经过很长时间的迭代才能出现。至少在这个阶段，AI 还并不是我们想象中能完全颠覆行业的形态。但它未来可能会颠覆，所以我们要积极拥抱 AI，在不同的阶段，用不同的方法在工作中利用它。
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