从《问道》到《问剑长生》：解析雷霆游戏的技术驱动架构

原创于 2025-11-11 11:00:05 发布 · 1k 阅读

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去年，雷霆游戏交出了一份亮眼答卷：约 37 亿流水和 9.45 亿利润的成绩令人瞩目。不仅旗下的《问道》《一念逍遥》长盛不衰，今年新上线的《问剑长生》《杖剑传说》也快速跻身爆款行列。这份成绩的背后除了优质内容打底、运营策略护航以外，还离不开技术能力的深度赋能。

在 2025 TDS 大会上，雷霆游戏 CTO 生辉带来了题为《AI 驱动游戏增长》的主题演讲，深入解读了行业关注的“放缩原理”，阐述了技术部门如何摆脱成本中心的刻板印象，通过 Data+AI 驱动游戏增长。

游戏发行的本质：放大与缩小

游戏发行的第一性原理是放大，而放大的前提是要有优质内容。当游戏本身足够出色时，运营能力的优劣会直接拉开差距。

而放大的核心是尽可能多地获得有效用户，一类是为流水服务的付费用户，另一类是像 SLG 游戏中为生态服务的长留存用户。

同样的，缩小也很重要，也就是降本增效，人力和营销费用都是需要着重考量的成本。如何用尽可能低的成本获得尽可能多的有效用户，这就是一个优秀的运营公司要做的工作。

放大的两大途径

■中心化流量推广

中心化流量推广作为获取有效用户的主要手段，包括主流媒体平台的分发，以及手机自带应用商店的货架等渠道，占新增用户的 70% 到 90%，是技术赋能增长的重要突破口。

而支撑这一渠道的媒体广告本身体量巨大 —— 一年的规模约 7000 亿，其中游戏行业在媒体平台的年广告消耗就达 2600 亿。如此庞大的投入，让买量策略的优化变得尤为重要。

就像猎头公司靠掌握候选人信息差盈利的逻辑一样，游戏公司也有着自己的信息差：历史所有用户的激活记录、行为习惯、付费情况等，这些就是游戏公司的信息势能。

这种信息势能够让游戏公司更精准地利用媒体工具优化买量。比如，借助媒体提供的定向工具，游戏公司可以主动过滤掉历史上已激活却从未付费的用户，避免重复投放造成的浪费；也可以锁定存量高价值（大 R）用户 —— 尽管这类用户的获取成本可能较高，但结合其付费潜力和平均活跃度，整体 ROI 反而会更高。通过这种方式，游戏公司能把信息势能转化为更高效的买量策略。

具体怎么做呢？我们会基于用户在游戏内的行为数据，包括留存、关卡行为等，做 LTV 模型预估，来判断用户价值并体现在媒体出价上。通过严谨的 A/B 实验，我们去年提升了 15% 左右的获客效果。

■非中心化裂变

除了中心化流量推广，私域运营和社交裂变也能带来 10%-30% 的新增用户。我们的私域做得比较扎实，其中企业微信和 QQ 社群占了 75%。像微社区、会员 APP 这类有 UGC 属性的社区平台，也是我们推广新游戏的重要阵地。

不过，随着私域用户越来越多，新问题的出现不可避免。用户的咨询攻略、日常互动等需求，单靠有限的客服人员很难满足，这直接影响了未来新游戏上线时和用户的沟通效率。

为了解决这个问题，我们用大模型构建了智能客服系统。我们把游戏里用户的聊天记录、飞书客服的对话、策划文档这些实时更新的内容，都变成了 AI 能理解的 “知识库”。这么一来，不仅缓解了客服人手不足的问题，用户满意度也从 60% 涨到了 80%。

降本增效的有效举措

至于降本增效，主要从效率提升和降低成本两个维度展开。

在效率提升上，我们中台去年的人力成本降低了 35%。除了 AI 手段，我们还尝试了很多其他的方法来提高协作效率。比如，我们引入了 PM 制度处理重复的 SDK 对接问题，降低人力投入；同时升级 SDK 系统，将接入到压测完成的时间从 2 到 3 个月缩短到 14 天，大幅提升效率。

在降低成本方面，我们也通过 AI 的手段做了非常多的落地。比如利用大模型对客服聊天内容做初筛，有 20% - 61% 的文本可以直接过滤，处理准确度达 88% - 90%，每年为公司节省约 100 万。我们还通过 AI Agent减少数据分析师在取数上的时间的同时，满足企业内部各种精细化或一次性的数据需求。