H5大会之后,未来指向何方?

本文探讨了H5游戏在中国市场的现状与挑战,包括渠道单一、留存率与付费率低及内容不足等问题,并提出H5游戏未来的发展方向,强调内容创新、发挥自身优势及多元化应用的重要性。

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     刚刚参加了2015中国H5开发者大会,略有一点收获,与大家分享一下。

一,H5游戏 
     游戏是什么?蝴蝶互动的凌海说,游戏行业就是IP的核心。我很认同,假设你手里有一批用户,你让他们在一个群里聊天,时间一长还是会有很有用户流失,但是如果你让他们在一起玩游戏呢?他们的留存率是不是明显好多了?
     在日本,移动端H5游戏占整个手游市场的一半。而在国内,尚还没有一款可以大红大紫的H5手游问世,除了去年的神经猫。神经猫的极速蹿红又极速烟消云散留下了两个产物,一个是基于此而一炮蹿红的H5开发引擎“白鹭”,第二个便是引爆了市场对H5行业的热切关注。H5游戏能不能行?有没有搞头?会不会火?

     到目前为止我给出的答案是否定的。
     原因如下:

     一,H5游戏的渠道单一
就目前的中国市场,只有腾讯一家在给H5游戏铺渠道。渠道有两个,一个是已经比较成熟的QQ空间里的“玩吧”,玩吧技术副总在会总传达出了急切渴求好的H5游戏的意愿,在他给出的数据统计中,我发现玩吧的游戏是不怎么赚钱的,最开始时一个月只有30w的盈利,在腾讯搬出自己的王牌“用户多”之后,也只达到了200w的月盈利,对于腾讯这种大公司来说,都不够给玩吧高管发一圈工资的。而且,最最重要是,这可是有得天独厚用户数量优势的腾讯,换了别人,怎么玩。腾讯另一个渠道是QQ浏览器,在浏览器里加入H5游戏的入口进行推广,QQ浏览器高级PM三金同学信誓旦旦的说他们的浏览器是市场上用户使用最多的,听到这句我很疑惑,反正我们苹果用户是基本不用浏览器,我不清楚安卓那边,我记得曾经我用安卓的时候上网也是用UC、用百度,至于QQ浏览器...靠,我竟然忘了PM的主要技能就是吹牛逼。
     二,在中国的行情不好
*留存率低。据DataEye的汪总给出的统计数据,中国市场的H5游戏的次日留存率是10%,这意味着9成的用户看了一眼你的游戏就再也不会玩了。
*付费率低,王总给出数据显示,H5游戏的付费率只有2%,这部分用户的平均付费金额是14元。这里也是H5渠道如此单一的根本原因,作为渠道方,H5你不挣钱啊,你不挣钱我干嘛要放量给你,我何不去放量给更挣钱的原生App。
*内容有待提高。玩吧上最火热最挣钱的H5游戏类型是休闲益智类,农场那种。而根据用户反映的需求下一步要扶持的,竟然是儿童教育类,教小朋友们认识什么是猪什么是牛那种。游戏这种东西,最核心永远是玩法,国内大部分厂商这一点还是有待提高。
   
二,H5接下来的700天

     从今天起到2017年,是H5最关键的时间。技术正在极速发展完善,大平台们也跃跃欲试,移动端统一开发的趋势越来越明显,H5的爆发指日可待。作为一个开发者或者开发厂商,以下几点可以让我们立于不败。

*把内容当成产品核心。为什么神经猫能火,为什么市面上的H5游戏你看一眼就不想再看了?说到底还是内容,还是玩法,说到底还是没有创新(虽然神经猫也是抄的日本的)

*发展H5的长处。不要去拼命模仿原生App,你就算模仿的再像,已经有原生了用户还需要你干嘛?要把H5自己的优势当做剑。什么优势?轻度化,和极为方便的社交分享化。

*不一定非要做游戏。现在微信平台流行的webapp、婚礼邀请函等等,都是很好的路子,用H5技术或者一款H5小游戏去做营销,去做场景化的事。举个例子,现在朋友聚会吃饭,上菜前好多人都在低头聊微信吧?那我们可不可以换换,餐桌上有个二维码,大家都扫一扫,进入同一款场景化小游戏里,玩一玩,输了的大家商量着怎么罚,多喝几杯酒还是他买单。想想挺有搞头的吧?

*再分享几个大佬的idea。用H5来做智能家居的中间件,智能家居毋庸置疑是必然趋势,那么多不同品牌不同种类的家具我们如何统一管理呢?就是用H5.
泛娱乐化,什么是泛娱乐化?举个例子,《爸爸去哪儿》,这档节目很火吧,他还有自己的app游戏哦,看节目的这批用户会去玩这款游戏,创收,玩这款游戏的同时也会增加节目的知名度,双收!这就是泛娱乐化的一个例子。但是为什么要用H5呢,因为他开发快,能紧贴节目的进度,非常适合做泛娱乐化项目。

三,一句话总结一下

     做H5比做什么O2O创业项目靠谱多了。
     
内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
内容概要:本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的时序数据分类预测项目,旨在提升时序数据分类准确率,实现智能优化,并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指出传统机器学习方法难以处理时序数据的复杂特性,而GRU、注意力机制和WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标与意义,包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同时,文中列出了项目面临的挑战及解决方案,如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU和注意力机制三部分组成,通过Python代码示例展示了模型的具体实现,包括模型定义、训练过程和WOA优化算法的核心步骤。; 适合群:具备一定编程基础,尤其是对深度学习、时序数据分析感兴趣的开发者和研究员。; 使用场景及目标:① 提升时序数据分类准确率,特别是在金融、医疗、智能制造等领域;② 实现模型训练过程的智能优化,避免传统调参的局限;③ 提供具备强泛化能力的时序数据分类框架,支持多行业多场景应用;④ 推动高性能时序模型的工业应用落地,提高智能系统的响应速度和决策质量。; 其他说明:项目不仅实现了工程应用,还在理论层面对GRU结构与注意力机制的融合进行了系统分析,结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究,促进了深度学习与优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例和链接进一步了解项目的具体实现和应用场景。
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