腾讯游戏用户增长策略实践深度解析

引言

随着全球游戏市场的不断扩张，游戏用户增长成为各大游戏厂商关注的焦点。腾讯游戏，作为全球领先的游戏研发和运营商，凭借其强大的技术实力和丰富的运营经验，在游戏用户增长策略上取得了显著成效。本文基于腾讯游戏在SDC 2023全球软件研发技术大会上分享的《腾讯游戏用户增长策略实践》内容，深入解析腾讯游戏在用户增长方面的策略、技术和实践。

一、游戏增长营销背景

1.1 多渠道游戏发行与广告投放

腾讯游戏通过多渠道发行和广告投放策略，实现用户拉新、回流和提高活跃度的目标。这些渠道包括但不限于虎牙、斗鱼、微博、百度、快手、UC、爱奇艺、B站等，以及游戏内商城推荐和游戏社区推荐。通过精准的用户定向和渠道用户分布差异分析，腾讯游戏能够更有效地触达目标用户群体。

1.2 媒体/渠道习惯养成漏斗分化

腾讯游戏通过优化游戏资源利用率，助力游戏场景的智慧运营和用户持续增长。在用户从曝光到注册、点击、下载、深度交互的过程中，腾讯游戏利用数据挖掘和特征工程技术，识别用户行为特征，构建用户描述模型，从而优化广告投放和渠道选择，提高用户转化效率。

二、游戏增长营销体系

2.1 核心技术支撑

腾讯游戏增长营销体系依托于强大的技术支撑，包括TensorFlow、Spark、Faiss、Redis等计算基础和存储基础服务，以及Docker、CI/CD等自动化部署和运维工具。这些技术为腾讯游戏提供了高效的数据处理和模型训练能力，支持大规模用户数据的实时分析和精准干预。

2.2 特征服务与模型服务

腾讯游戏通过特征服务和模型服务，实现用户特征的注册管理、特征交叉、高质量特征资产的复用，以及复杂关系建模和全面性能评估。这些服务支持游戏增长业务的多场景应用，包括精准推荐、科学营销、游戏广告定向投放、游戏商城道具推荐及游戏社区运营等。

2.3 个性化、多样性、精准干预

腾讯游戏通过个性化、多样性和精准干预的策略，提升用户增长效果。利用序列学习、LTR学习、迁移学习、多任务集成学习等技术，腾讯游戏能够构建高效的召回和排序模型，实现用户行为的精准预测和干预。同时，通过分层实验和延迟反馈机制，不断优化模型效果，提升用户转化率和留存率。

三、游戏用户描述挖掘与实践

3.1 基础游戏用户描述

腾讯游戏通过关联场景、合作场景、游戏内多游戏用户描述等方式，构建用户全生命周期序列。这些序列包括用户的活跃、注册、新游、回流等阶段，以及用户的值特征、类别特征、序列特征等。通过K-V统计和序列表征算子（如RNN/LSTM/Transformer）等技术，腾讯游戏能够全面刻画用户行为特征，为精准营销提供数据支持。

3.2 游戏描述特征工程

腾讯游戏在游戏描述特征工程方面，注重基础特征的高阶交叉和组合。通过Tabular类型特征的高阶组合（如Emb、Wide&Deep、DeepFM、IFM等），以及用户序列描述相关建模（如Transformer及其变体），腾讯游戏能够显著提升特征表达能力和目标拟合能力。以下是对腾讯游戏描述特征工程部分的详细介绍：

基础特征与高阶交叉

腾讯游戏首先构建了基础特征，这些特征包括类型、统计类特征等。然而，基础特征往往缺乏关联信息，因此腾讯进一步探索了高阶交叉特征。高阶交叉通过Tabular类型特征的高阶组合（如Embeddings），显著拓展了特征的表达能力，使得模型的目标拟合能力更强。经典的高阶特征交叉模型如Wide&Deep、DeepFM、IFM等被广泛应用于游戏用户特征工程中。

用户序列描述建模

用户在游戏中的行为序列是理解用户行为模式的重要线索。腾讯游戏通过用户序列描述建模，捕捉用户在不同时间点的行为变化。例如，用户A的行为序列可能是“微博→王者荣耀→点击”和“快手→欢乐麻将→下载”。这些序列信息被转化为特征，并通过RNN/LSTM/Transformer等序列表征算子进行处理，以捕捉用户行为的长距离依赖关系。