游戏是怎么赚钱的 - 回归好玩

文章探讨了游戏行业的盈利模式及玩家需求变化,分享了taptap、崩坏学园2等成功案例,揭示了新一代玩家的消费观念转变,强调游戏应回归其娱乐本质。

旧文导读

游戏是怎么赚钱的 - 科普篇

游戏是怎么赚钱的 - 进阶篇

游戏是怎么赚钱的 - 聊聊黑产

游戏是怎么赚钱的 - 聊聊山寨与混搭

游戏是怎么赚钱的 - 聊聊挖坑

游戏是怎么赚钱的 -  聊聊留存

游戏是怎么赚钱的 - 聊聊技术


以上系列被某游戏大佬BS了,说都是特么的套路,一点都不真诚。


好吧,说点真诚的。


其实游戏玩家的诉求,我们会发现,很多玩家玩的不是游戏,而是一种社交,一种宣泄,或者一种炫耀。中国的游戏厂商,服务的大部分游戏人群,嗯,其实只是为了满足一些有钱人的宣泄和炫耀的诉求,从而获得最大收益,从这个角度说,游戏和直播的商业模式,本质几乎没有不同。


但还是有一些玩家,玩的是游戏的。


最近几个案例,值得分享的。


第一个,是心动网络推出的的taptap,用户数和活跃数屡创新高,当然,这有一些时机巧合的因素在里面,但以好玩而非收益为首推目标的产品形态,还是与现有的游戏发行渠道体系格格不入的。(此处有品牌植入,烦请黄老板点最大的赞赏)


第二个,是崩坏学园2,这个已经两年多的产品,今年居然还在创出新高,而且每日新增依然保持在一个相当高的数字上。


崩坏学园2是一个轻付费产品,并不以高arpu值为目标,而且并不是以滚服冲流水为目标,甚至也不是一个依赖渠道的产品(除了b站,几乎没有什么其他渠道的量),在行业内主流手机游戏的付费热潮大部分不超过半年的情况下,他们在两年后依然能创下新高,这事挺令人震惊的。


米哈游似乎也是脱离于主流之外的游戏开发商,他们不倚重于渠道,也不懂太多“行规”,他们老板总觉得自己游戏和新闻里爆出来的那些大作收入没法比,我说你知道那些游戏自充值比例和规模么!以及流量采购成本么!真心说,从净利角度,那些大作没几款能比得上崩坏学园2,更不用说整个游戏生命周期的价值。


这两天有个国内顶级的游戏制作人问我一个问题,说崩坏学园持续的新增用户哪里来的,关键是这个游戏连所谓滚服用户都没有。我想了想,呃,应该是每年都有很多小盆友长大了吧。


第三个,是一个朋友最近跟我提到的,steam平台中国玩家数最近两年激增。 可能很多人不知道这个平台,全球最大的pc游戏发行平台,整合了支付,社交和游戏活动的功能,商业模式是收取30%用户付费佣金,比苹果商店还早。


如果这个趋势持续下去,很有可能成为在中国最成功的跨国互联网巨头企业,当然,中国的巨头也开始看重这个市场,比如腾讯的TGP,已经越来越像steam。


我们以前说过,中国游戏市场,单机游戏,主机游戏,几乎可以忽略不计,但这个概念从现在看,可能要改一改了。

经典的单机游戏,PC游戏,以及一些竞技联机游戏,游戏性更强,更贴近于玩的本质。


根据我非常粗浅的调查,年轻玩家,90后,95后,steam的用户增长非常快。


最近有一些体会,也想跟同行或者有兴趣这个领域的朋友分享。


我是70后,我发现我们这一代人,我的同学,同龄人,包括以前我没有深入这个行业的时候,对游戏付费是本能拒绝的,基本上从来不会考虑在游戏里花钱。


但是现在95后,00后,很多年轻人的观点,游戏付费是天经地义的。


年轻人的付费习惯已经有了重大的改变。


再说一个好玩的故事,我有个好朋友,他孩子也在新加坡读小学,有一天小盆友很开心在手机里装了一个热门游戏的破解版,带到学校去,跟同学炫耀,同学们说,你这个游戏是盗版的,这孩子回家就把这个游戏卸载了,然后要求他爸爸去官方市场买一个正版。


我觉得中国的年轻人,其实也越来越有这样的意识,玩盗版不是一个值得炫耀的事情,玩正版才是,况且正版付费又真的不贵。


终于有一天,从业者在商业模式和数据分析的迷雾中抬起头,也许我们要真的仔细看看,游戏,其实是用来玩的。


15年前很多被证明不可行的东西,今天已经可行,中国的新一代的年轻人,他们的消费观,他们的价值观,他们的版权意识,已经足够支撑起我们之前曾经无视的市场。



我之前看到很多留言说,游戏就是毒害青少年。


我觉得还是一个度量的问题,沉迷于游戏确实不好,但游戏也有好的和坏的,有适合成年人和适合青少年的。我支持对游戏做分级,以及防止沉迷的设计,也支持一些儿童的电子设备,对游戏的使用做一定的限制和约束,但我觉得,没必要妖魔化游戏和禁止游戏,儿童有玩的天性,成年人也不例外。


你们真的觉得上清华,北大的孩子们都不玩游戏么,这事我还是有发言权的。

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研究背景与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与应用情况。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数据库设计与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网络安全与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数据库设计与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章系统实现与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系统性能测试与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系统优化与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、验证与优化等流程,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,区分违约与非违约客户。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与转换,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、模型构建与验证 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与特异性。 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与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 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与模型优化,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!
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