游戏是怎么赚钱的 - 聊聊山寨与混搭

本文深入探讨游戏开发中通过模仿与创新实现盈利的策略,包括如何选择目标进行山寨以获得成功,以及混搭不同游戏元素以创造独特体验。同时指出,随着游戏市场的发展,快速复制的窗口正在缩小,创新与高质量成为关键。

前置阅读

游戏是怎么赚钱的 - 进阶篇

游戏是怎么赚钱的 - 科普篇


今天我们继续讲讲游戏赚钱的事儿


一个团队,想要做一款赚钱的游戏,又没有特别好的方向和目标,有没有办法,还真有,就一个词,山寨。 如果想山寨的逼格高一点,让人觉得你有创新,加一个词,混搭。


coc火了,就有城堡争霸; 刀塔传奇火了,就有heros of charge。


话说heros of charge 牛到什么程度呢? 在日本,因为比刀塔的官方版本更早上线,很多日本人误以为官方的刀塔传奇是山寨版本;在新加坡的电影院开场前放3D视频广告,这广告做的也够水平,完全山寨英雄联盟的宣传片;这都不算啥,在美国超级碗决赛放广告,这可是堪比央视春晚的黄金广告档。这家公司叫ucool,你念一下,名字是不是很像那谁。更多背景就不扒了,只要知道是中国人创建的一家外国公司就行了,不过heros of charge到现在都还在很多国家和地区的畅销榜上。


一说山寨大家就觉得是中国人的玩法,其实还真不是,在游戏圈玩山寨玩的够狠够独的可是大名鼎鼎的zynga,纯生米国公司,在facebook社交游戏刚起来那会,这公司可是谁火就山寨谁,德州扑克火,他们立马上一款;黑帮游戏火,他们分分钟就推出一款高仿版,不但山寨的快,而且推量推的更狠,广告砸的更凶,当时facebook社交游戏排行榜前十他们可是长期拿着五六个位置,有一个是他们自己原创的没?一个都没!然后风光上市!  那时候中国各种页游公司,社交游戏公司,谁不说自己是中国的zynga啊。


那么,问题来了, 你说,我也去山寨,我也赚钱好不好?


问题就在这里了,山寨,可真不是我说我照抄一款游戏,换换皮,改点东西,就能发财。zynga有强大的数据分析团队;ucool的技术团队执行力强悍的无以复加,美工水平更是丝毫不弱于原版;陌陌争霸背后可是云风大牛的技术功底,我们以前也拿过一款山寨知名游戏的产品,看上去很类似,可是一上线,数据惨淡的无与伦比,开了两个月实在没法继续,黯然关服。看上去很像和线上跑起来不弱于对手,这可是非常非常大的差距,你要是想山寨好一个产品,首先要认真吃透人家的精髓,吃透人家数值,用户期望,以及各个细节;我以前讲过这个例子,龙将山寨神仙道,但是很多细节都有创新,神仙道的开发和运营团队并没有说因为对手山寨而恼恨,反而自称跟对手学到了很多。


一个经典出来,至少一百家会去山寨,但市场上能包容多少家?这竞争激烈程度,第一要快,第二要精良,第三要有渠道和流量导入,缺一条你的山寨都没机会。


再说一个我的观点,虽然不一定是对的,山寨也要会选目标;那年有两款游戏火了,一款coc,一款大掌门,两个我都玩了很久,后来我跟很多人说了一个观点,要山寨也只能山寨大掌门,别碰coc,除非你团队特别牛。我的观点很简单,coc做的太精致了,你要是做,你体验不要说超过它,想达到它都很难;但大掌门不一样,其实是一个相对简单,界面风格甚至可以说说是粗糙的产品,(主要还占了一个便宜,当时大家对金庸版权意识还不是很强,而金庸版权的用户吸引度还是蛮高的),努力做一做还是可以把体验做的超过原版的。结果后来果然类似大掌门这样的卡牌游戏层出不穷,而类似coc的市场上其实也就有两三款活的还不错。


那些相对粗糙简单但是市场反应火爆的,更容易被山寨,制作精良又吸金的,除非你有特别强大的技术团队,否则就很难,而ucool用了特别凶残的一招,直接破解和修改了刀塔的代码,这个依据是刀塔官方后来提供给司法诉讼的主要证据之一(有兴趣的可以搜索一下当时的诉讼新闻)。而拥有IP优势的,山寨的意义就更不大了,比如花千骨,游戏本身其实也一般,全靠这个IP题材吸金,你山寨它?你先买个好IP去吧。


那么你说我不仅要山寨,还要创新,而且,我特么的还不想自己思考,这事行么?这事真行,我其实教坏了不少人了,把两个不同的热门产品混搭,啥叫混搭,我说你去看免费榜第一的游戏是啥,畅销榜第一的游戏是啥,你琢磨能不能拼一起。这就叫混搭,把最吸引用户的玩法和最吸金的设计结合起来。


腾讯之前有一款手游,混搭的有点过份,一款游戏杂糅了至少五六种热门游戏的玩法,但我玩了几天就玩不下去了,因为对用户来说太累了,每天要完成六七种完全不同玩法的任务,否则就会跟不上别人的进度,这太累了,这个混搭过度肯定是不对的,游戏名字叫部落守卫战,核心玩法是一款英文的单机游戏,但是其背后又有庞大的策略游戏的体系支持,中间还杂糅了类似农场偷菜的体系,等等; 我跟人提过塔防+卡牌混搭,后来看到腾讯的全民主公。混搭的例子还有一些,就不一一列举了。


那么,我们说,是不是今天这篇在鼓励山寨? 其实我们回过头来看,zynga已经很早就从神话中跌落,以数据运营为核心,快速复制成功产品上线的思路在游戏行业被证明可以赚到一时的快钱,却很难成为业内的领导。现在还有哪个中国游戏公司自称是中国的zynga的? 


而这背后的大环境是,当时轻游戏流行的的时候,你三周复制上线,猛砸广告去推,抢下对方市场,这个时机是存在的,现在,热门吸金游戏越来越精良,研发成本越来越高,你再想快速复制,体验上能快速达到和超越原作水平,是越来越难了,而当你发现你复制时间较长,复制成本较高,而原作还在做版本更新迭代的时候,你就会发现,山寨的时间窗口已经越来越不够了。


今天,我们说,山寨一款热门游戏,依然是有机会的,但是这个机会越来越少,因为复制成本越来越高,而你的时间窗口越来越不够。


今天,我们说,鄙视山寨是一种道德上正确的事情,但是从技术角度说,能把山寨做好其实已经相当不容易,如果做到这一步,至少说明你们已经超越了90%的同行。现实情况是,大部分游戏开发团队连山寨都做不好,甚至是一边鄙视山寨,一边连山寨都做不好。



回头我们讲讲原创






标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值