前言

數據是資訊的載體，數據可以改進 Web3 遊戲項目方對產品和使用者的認知，最終提升團隊做正確決策的機率。數據分析可以運用適當的統計分析方法對海量數據分析，從中提取出有用資訊並形成結論，進而對數據加以詳細研究和概括總結。由於遊戲的發展受到多種因素的影響，同時伴隨著隨機性和偶然性的因素，因此提前對 Web3 遊戲多輪刪檔封測與內測，可以從多方面評估與分析 Web3 遊戲的發展情況，並對未來公測 Web3 遊戲有一定的心理預期。同時，從投資人的角度看，測試與與營運數據可以為後期的投後管理做準備。

基於以上 Web3 Gaming 分析，Web3 遊戲最終的付費使用者仍是消費型玩家，而非投資與逐利型使用者，因此，Web3 遊戲需要通過多渠道投放給真實的消費級使用者，並且 Web3 遊戲營運方需對真實的消費使用者與產品等方面的數據測試與分析。遊戲的營收成長，主要從使用者數量的成長及使用者價值的成長來分析。使用者數量的成長可以拆解為遊戲的新增使用者與留存使用者；使用者價值的成長可以拆解為遊戲內付費及遊戲外部的廣告收益等。遊戲的成長最終是為了提升遊戲的使用者量和使用者在遊戲中產生的價值。對於 Web3 遊戲，根據數據和遊戲結合的緊密程度，可以從以下四個維度對遊戲數據測試與分析。

業務常規數據：主要覆蓋最基礎的數據，如使用者名、密碼、競技場排名、背包裡的資訊等。業務常規數據是業務最重要的數據，一旦出現問題會影響公測後 Web3 遊戲的正常運作；
使用者行為數據：系統記錄的使用者在遊戲中的行為軌跡，比如儲值、通關、升級等。使用者行為數據的維度廣、數據體量最大，也是最有挖掘價值的一個部分。從商業化的角度而言，可以從深挖消費使用者的行為，理順消費使用者的行為偏好與 Web3 遊戲內數值平衡情況，為公測平衡使用者行為奠定良好的數值設置基礎；
產品營運數據：針對部分使用者行為數據二次抽象出來的數據，比如新增數、活躍率、留存率、付費率等；本文後針對此部分展開分析；
使用者回饋數據：大多數情況下，回饋與評價的數據產生在遊戲產品之外，如 Web3 遊戲使用者在論壇、App Store 等多個平台對遊戲的評價數據，提供了另一種數據分析的視角和價值。

同時，由於 Web3 遊戲在不同時間點會推廣不同的活動，如簽到、節日活動、月度活動等，因此遊戲的營運人員需提高在 Web3 遊戲中的項目管理、數據分析及使用者研究的能力，以匹配和分析目標使用者群體，提取海量數據分析並總結關鍵結論，為決策提供可行的量化參考標準，推進可執行的規劃與進度管理。因此，可以從以下多個角度提高營運人員的能力和水準：

使用者研究與分析：定位目標使用者群體和制定產品策略，深入瞭解 Web3 遊戲的市場情況和產品特性；參與社群日常營運，滿足不同層級使用者的需求，並通過細緻的使用者研究和行為分析，預測 Web3 遊戲的真實使用者行為；主動回饋規劃需求，諫議產品研發和推廣策略能夠緊密圍繞使用者需求；
數據分析與總結：完成數據分析與總結工作，深度參與產品決策，建立模型、指標體系，並應用演算法，以提升產品品質並優化使用者體驗。通過數據分析，Web3 遊戲項目團隊可以更好地理解使用者需求並做出數據驅動的決策；
項目管理：建立 Web3 遊戲的目標使用者活動生態圈，精細化的使用者管理和社群營運，滿足不同層級使用者的需求，並有效預測使用者行為與輿論走向；深入理解產品特性，參與版本規劃並將洞察應用到項目的規劃和執行中，以針對特定使用者群體的需求做出響應，滿足市場需求。

此外，Web3 遊戲營運如果能夠持續挖掘遊戲內的付費點、操盤整體 Web3 遊戲營運方案及落地、通過積分與等級等手段激勵使用者等方法提高使用者活躍度與付費情況，甚至從長週期角度規劃投放的資源及消費使用者管理，以實現拉新、促活、留存及付費轉化多方位的營運成長，此 Web3 遊戲營運對遊戲能夠實現錦上添花的營運效果。下文將對具體的遊戲營運指標及數據分析情況詳細分析。

數據分析的指標與方法

為尋求快速高品質的遊戲成長目標，可以從數據分析入手提高分析與決策的精准度。從投放端、營運端及商業化端出發，整合分析遊戲內外的數據，包括投放端的成本轉化數據、歸因側的使用者來源數據及遊戲內的廣告變現數據等多為多的數據，以支撐投放、策劃及營運等精准決策。下圖為遊戲營運需分析的關鍵指標與數據維度，分別為廣告相關、新增使用者帳號相關、市場推廣相關、使用者活躍相關及付費相關。在實際營運的過程中，每類 Web3 遊戲對於遊戲營運數據和指標的側重點不同，因此 Web3 遊戲項目方可根據自身情況選擇重點關注的營運指標。

在新增使用者方面，新增使用者的來源主要是兩大部分，分別為應用市場和買量。其中，買量主要是投資訊流廣告，按點擊付費可以短時間內迅速起量，但由於遊戲存在生命週期，在生命週期後需要繼續開發下一款 Web3 遊戲。在拓展新使用者方面，影響 Web3 遊戲新增使用者的因素有以下幾個方面：

新增轉化率：新增轉化率的高低，會直接影響到獲客成本。從流程上分析，從使用者點擊 ICON 並瀏覽詳情頁、點擊下載按鈕、下載完成、安裝完成，到使用者打開 Web3 遊戲界面並註冊，任何一個環節轉化率過低，都會影響到最終的轉化。受到渠道端等因素限制，營運需測試流程，避免轉化率過低的情況發生；
資源位推薦：資源位推薦可以增加產品的曝光量和下載量。通過安卓及 IOS 渠道，可以提供福利及置換資源，獲得推薦位後的新增數據往往成長明顯。由於部分遊戲是按照分成推薦，因此從渠道營運的角度出發，為了廣告位的收益最大，渠道同樣會去推薦最吸量、最吸金的 Web3 遊戲，如果 Web3 遊戲是吸金吸量的，即便不額外花錢提高推薦位，渠道依然會將其放在較高的推薦位上；
自然週期：Web3 遊戲的新增使用者存在週期性現象，新增使用者的曲線會在節假日、寒暑假、週末等時間成長陡峭；同時，Web3 遊戲項目方可以對比上一年同期數據以檢測 Web3 遊戲問題，邊際成長率的情況可以檢驗出是遊戲本身的問題，還是週期性的問題；
外部推廣：Web3 遊戲項目方的融資能力、資本實力及創意能力均會對其外部推廣產生影響。若缺乏足夠的資金，無法投放廣告；若缺乏足夠的創意，其投放也同樣無法轉化成實際的使用者成長。值得注意的是，外部推廣最大的缺點是無法準確的評估效果。某些情況下，Web3 遊戲營運較難精准鎖定這部分使用者來源，如渠道推廣、廣告等。
產品分享：新增使用者成本最低且品質較高的方式之一。使用者端的裂變與導流可以更精准的輔助 Web3 遊戲拓展新使用者。通過誘導方式，其獲客成本遠遠低於投放買量的成本。

新增使用者是各項營運工作的基礎，也是持續獲利的保障。在 Web3 世界中，Web3 遊戲項目方仍需投入資金吸引使用者。在遊戲為 Web3 使用者帶來的效用逐漸下降的過程中，使用者會逐漸流失，活躍使用者數量在一段時間後趨於穩定。隨著生命週期的結束，日活躍使用者數會急劇下降，最終陷入低谷。談及付費問題時，不可避免地要提到使用者生命週期價值（LTV）。假設一個使用者在 60 至 90 天後不再產生付費行為，那麼如果沒有新的使用者加入，產品的獲利將持續下滑，老使用者的付費貢獻也會停滯。因此，Web3 遊戲必須不斷獲取新使用者以維持獲利。

由於手機設備配置（如內存、儲存空間、系統版本以及網路狀態等）環境的多樣性，Web3 遊戲為了向玩家呈現更好的美術效果，可能對設備有一定的配置要求。這可能導致一些設備由於不滿足最低配置要求，無法安裝、啟動或流暢運行遊戲應用。而且，目前許多第三方服務提供了便捷的登錄方式，如郵件驗證碼、鏈上身份驗證、錢包身份驗證、第三方帳號（如交易所身份驗證、蘋果 ID 等）快捷登錄等，在很大程度上簡化了使用者的帳號註冊和角色創建過程。以下是常用的新增使用者分析的數據指標：

在使用者活躍度方面，可以評估使用者活躍數量等相關指標分析遊戲內的玩家活躍度。在所選統計週期內啟動並登錄遊戲的玩家數量，直接反映了目前遊戲產品的使用者規模。活躍玩家包括老玩家和新增玩家，老玩家是此前新增後再次登錄並留存的玩家。關於活躍度，除了遊戲玩法本身的吸引力（核心要素）外，一些輔助活動（如簽到、登錄獎勵、日常和周常任務等）也可以有效促進玩家再次登錄並保持活躍。針對部分 Web3 中度與重度遊戲，社交板塊會增加消費級使用者間的互動與交流，提高使用者的黏性，如好友、師徒、家族、門派及幫派等均可以提高遊戲的社交屬性與氛圍。以下是在使用者活躍度方面，Web3 遊戲營運常用的指標：

通過 Google Analytics、Mixpanel、Flurry 等數據分析工具和指標，可以輔助 Web3 遊戲營運分析遊戲使用者的留存率、付費率、流失率等指標，以發現潛在的問題和狀況。整體而言，中度遊戲與重度遊戲的使用者生命週期較長，且使用者的 ARPU 高，所以使用者流失對 Web3 遊戲的成長有較大影響；使用者流失的時間越長，回訪率會越來越低。決策層需基於多維度的使用者數據，分析使用者流失的原因，以避免更大的損失。例如，可以推導單位時間內的使用者流失的邊際曲線（f(x)=△x/△t），分析遊戲內容、遊戲核心機制、進程 bug、遊戲任務引導、關卡與等級設置等多種影響使用者留存與流失的因素，採用郵件、短信、遊戲內私信、空投等方式召回流失使用者。

針對 Web3 中度與重度遊戲社交方面的活躍度，可以從滲透率、轉化率及轉化週期這三個維度分析。在滲透率方面，指標包括新增首日的好友滲透率（新增第一天玩家完成添加好友步驟的滲透率）、人均的聊天次數、人均的添加好友數、人均的聊天好友數等；在轉化率方面，需評估社交關係建立過程中每個步驟的轉化率，如從註冊帳號到匹配成功、到關注好友、添加好友、至聊天等多個步驟的轉化率；在轉化週期方面，可分析使用者添加首個好友至首次聊天的轉化週期，以評估遊戲中 Web3 遊戲玩家對社交的需求程度。

同時，可以採用 SurveyMonkey、Typeform 等工具進一步調研使用者的需求和回饋，收集使用者的回饋和意見，以方便後續的核心玩法機制與美術更貼合使用者的需求。在行銷方面，可以採用 Hootsuite、Buffer、Sprout Social 等工具方便快速地發佈內容、與使用者互動和管理社交媒體帳號；並且，Web3 遊戲營運採用適當的自動化工具，通過郵件自動化工具發送郵件、通過社交媒體自動化工具發佈內容、通過廣告自動化工具投放廣告等，可以提高工作效率和精度並減少營運人員的工作量。在 Web3 遊戲策劃與營運配合的過程中，需要不斷關注使用者需求和行為變化，以及競爭對手的動態，不斷優化和改進營運策略，提高使用者留存和活躍度，因此在執行過程中可以關注以下幾個方面以提高使用者在 Web3 遊戲中的活躍度與黏性。

更新遊戲內容：更新遊戲內容是保持使用者活躍度的關鍵。對於 Web3 遊戲來說，部分玩家可能會在短時間內體驗完大部分遊戲內容，如果長時間沒有更新，玩家的興趣將逐漸減退。因此，Web3 遊戲的營運與策劃團隊需要持續推出新內容，比如新增關卡、劇情或道具等，以滿足玩家需求並激發他們對遊戲長時間的興趣；
獎勵和活動：獎勵和活動是吸引玩家參與遊戲的重要手段。通過 Web3 遊戲能夠帶給使用者持續的愉悅感與沈浸感是提高使用者活躍的關鍵。因此，Web3 遊戲營運可以定期推出各種形式的獎勵和活動以提高使用者的成就感，例如每日簽到、節日活動、限時搶購、打卡挑戰等，來提升玩家的參與度和留存率。同時，營運方還可以根據玩家的遊戲表現提供相應的獎勵，例如遊戲金幣、道具、稱號等，進一步激勵玩家的積極參與；
優化遊戲體驗：遊戲體驗是影響玩家活躍度的關鍵因素之一。Web3 遊戲營運需根據玩家的回饋與需求，持續優化遊戲體驗。具體而言，可以通過提升畫面品質、豐富音效效果、改進操作流暢度、縮短加載時間等多方面進行優化，從而全面提升玩家的沈浸感和滿意度。這種持續的優化不僅有助於提高玩家對遊戲的忠誠度，還能夠有效延長遊戲生命週期；
提高遊戲的品質：遊戲品質是影響玩家活躍度的核心要素之一。遊戲營運方應確保遊戲的高品質與穩定性，避免出現卡頓、閃退等技術問題。同時，需加強遊戲的安全性和防作弊機制，確保公平競爭的遊戲環境，從而提升遊戲的可玩性和使用者體驗。通過保障品質與安全性，遊戲方不僅能有效維繫現有玩家，還能吸引更多新使用者，提升整體活躍度；
使用者間的社互動動：對於重度與中度的遊戲，完善的社互動動平台能夠促進 Web3 玩家之間的交流、互動、競技與分享，從而增強玩家之間的聯結，提升使用者的歸屬感和忠誠度。具體而言，可以通過增加聊天室、社群論壇、好友系統、排行榜等功能，打造更加便捷和多樣化的互動體驗，進一步深化玩家的社交紐帶，提升整體使用者黏性和活躍度。

在使用者留存方面，留存指的是新增使用者在後續日期內重復登錄的比例。留存率越高，越能反映產品的品質和留住使用者的能力，進而體現出更大的變現潛力。直接查看留存率時，會對新增使用者註冊後的每個連續日期進行對比。例如，某使用者在註冊並體驗遊戲後，第 1 日因故未上線，但從第 2 日開始基本每天上線，這種情況不會計入次日留存（次留）。因此，單純關注次留可能會帶來偏差，需要結合更全面的數據進行分析。以下是 Web3 遊戲營運可以參考使用的使用者留存的指標，如登錄比、二階登錄比及有效新增等相關指標。一般情況下，次留存達到 40% 會被認為表現優秀；七日留存達到 20% 是較優秀的遊戲；月留存達到 10% 屬較高的遊戲。（不包括機器人與女巫攻擊情況下的刷量）

通過使用者留存相關指標，可以有效評估和分析 Web3 遊戲的後期變現潛力。如果將 Web3 遊戲的目標使用者定位為遊戲的消費群體，且投放渠道是針對消費使用者而非投資逐利的群體，那麼基於貝葉斯條件的假設，需通常需評估遊戲使用者群體的首日留存、首周留存及首月留存。以 DAU/MAU 比率的指標為例，低於 10% 被認為是表現較差的遊戲，比率超過 30% 可以算是比較令玩家沈浸的遊戲（即 33% 的玩家每天都登入遊戲）。以下為留存相關數據的詳細分析。

在首日留存方面，遊戲留存率的評估標準會落在 15%-40% 之間。如果第 1 天的留存率過低，則需要對遊戲進行徹底的整改。部分遊戲工作室會選擇下架表現不佳的遊戲（有時甚至會放棄任何留存率低於 35% 的項目）。在某些情況下，及時止損並轉向下一個項目，可能是更為明智的策略。在大多數情況下，低於 20%-30% 留存率的遊戲長遠來看在經濟效益上希望不大。遊戲留存的百分位水準圖及不同類型遊戲的首日留存率可參考如下兩張圖。

針對首周消費使用者的留存率，由於同一款 Web3 遊戲帶給使用者的邊際收益和愉悅感會逐漸遞減，玩家容易對重復性的內容失去興趣，因此首周的使用者留存率往往呈現下降趨勢。因此，遊戲策劃與營運在設計核心玩法的重復體驗時，必須確保玩家能夠持續解鎖新內容——無論是物品、區域還是關卡。通過引入新穎元素，避免單調感，才能有效提升玩家的長期參與度和留存率。值得注意的是，Web3 遊戲的使用者留存受季節、節日、假期等因素的影響較為明顯；同時，不同類型的 Web3 遊戲的首周使用者留存會有較大差異。遊戲留存的百分位水準圖及不同類型遊戲的首周留存率可參考如下兩張圖。

針對首月的使用者留存率，28 天後仍然活躍的使用者可被視為遊戲的忠實玩家。遊戲的核心機制設計對於留住玩家至關重要，儘管設計出色的結局頗具挑戰性，但它能讓使用者持續享受核心玩法。引入玩家對戰模式、每日挑戰和排行榜等功能，都是保持使用者愉悅感與成就感的有效手段。值得注意的是，即使是表現最佳的遊戲，其第 28 天的留存率也僅有 6%；而表現最差的 15% 遊戲在第 28 天的留存率為 0%，充分說明瞭將玩家留存一個月的難度，並且 Web3 遊戲對於持續在不同渠道投放的必要性。最高的留存率通常出現在 Q4，即聖誕節附近。關於遊戲留存的百分位水準圖和不同類型遊戲的首月留存率，可參考以下兩張圖。

在使用者付費方面，付費行為產生的各項數據指標直接反映了產品的營收能力。玩家付費既是為了獲得更優質的遊戲體驗，同時也是基於對遊戲的喜愛和支持。針對不同的使用者群體（根據付費能力和習慣進行劃分），營運團隊可以設計差異化的商業化方案，以有效推動相關付費指標的成長，進一步提升產品的整體收益。一般情況下，策劃與營運團隊可以站在情緒與心理的角度設計核心玩法機制，以提高使用者的付費意願。遊戲使用者儲值的原因可以歸結為以下幾個方面：

遊戲設計的心理誘導：Web3 遊戲中的限時活動、稀有物品、折扣禮包等設計利用了人類的「稀缺性」心理，給玩家帶來緊迫感和 FOMO 的感受，促使 Web3 遊戲使用者儲值，避免錯過潛在的優勢或機會；
滿足感與獎勵機制：通過即時回饋的獎勵機制刺激 Web3 玩家的情緒，玩家在儲值後能快速獲得道具、裝備或特權，帶來即時的滿足感。即時報酬率強化了玩家的正面情緒，使 Web3 遊戲使用者願意持續投入更多；
攀比與競爭心理：在多人線上遊戲中，Web3 玩家之間的競爭和社互動動是促使用者儲值的重要因素之一。通過儲值獲取更好的裝備或能力，玩家可以在競爭中佔據優勢，從而獲得社交認可與尊重。同時，看到好友或對手獲得優越裝備時，會產生比較心理，進而促使自己也進行儲值；
成就感與自我認同：遊戲中的等級、排名、任務完成等設計激發了玩家的成就感，特別是當玩家通過儲值提高成就感時，更容易選擇付費來達到目標。成就感不僅增強了玩家的自我認可，還激發了他們對遊戲的持續投入；

情感寄託：對某些玩家來說，儲值能夠提升他們在虛擬世界中的地位和體驗，進而增強在遊戲中的自信心和控制感。這種情感寄託讓他們願意通過儲值獲得更深的沈浸體驗。

並且，為精細化管理使用者，可以對使用者標籤與分層，以方便區分其使用者黏性、消費能力及潛在流失風險等資訊，掌握不同標籤下的使用者數據變化及躍遷情況。值得注意的是，雖然可以在營運遊戲時精細化管理消費使用者並個性化推送相關的 NFT 或其它資產，但絕不能根據掌握的消費使用者畫像，調整其遊戲內機率、匹配機制及差異化的服務機制。針對不同消費水準、不同地區和不同畫像的使用者，採用價格歧視的機制會直接觸犯消費與個人資訊保護法等相關法律。以美國地區為例，倘若某 Web3 遊戲項目針對氪金使用者，降低其抽取裝備的機率，以「鼓勵」其氪金使用者持續氪金，那麼會直接觸犯美國國內與周內的多項法律法規。基於 Web3 遊戲產品的性質，美國國內 Federal Trade Commission (FTC) 和 the Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) 等組織機構會直接保護消費使用者的權益；而在適用的法案中，包括但不限於 the Federal Trade Commission Act (FTC Act), the Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act (Dodd-Frank Act), the Gramm-Leach-Bliley Act (GLB Act), the Truth in Lending Act (TILA), the Fair Credit Reporting Act (FCRA), the Fair Debt Collection Practices Act (FDCPA), the Equal Credit Opportunity Act (ECOA), the Identity Theft and Assumption Deterrence Act, the Children’s Online Privacy Protection Act (COPPA), the Telephone Consumer Protection Act (TCPA), the Video Privacy Protection Act (VPPA), the Federal Tort Claims Act (FTCA), the Consumer Product Safety Act (CPSA), the Federal Food, Drug and Cosmetic Act (FDCA), the Magnuson Moss Warranty Act, the Lanham Act 和 the Securities Exchange Act of 1934 (SEC Act) 等多項法案。同樣地，其它國家也有類似適用的法律來保護消費者與投資人。

所有 Web3 消費級使用者的付費均會經歷「未付費 - 首次付費 - 重復付費 - 不付費與流失」的階段，因此在此付費轉化的流程中，遊戲營運需要感知到使用者「破冰付費 - 復購 - 失去認同」的心理狀態。根據統計，在付費玩家轉化率方面，每月平均轉化率為 1.5%，每天平均轉化率為 0.3%；消費最高的 10% 玩家通常可以帶來 50% 的遊戲收入。在評估使用者付費水準與產品營收方面，Web3 遊戲營運可以參考以下表格內指標，包括但不限於付費人次、付費金額、ARPU 等相關指標。

基於使用者付費的數據統計與分析，遊戲營運可通過多項指標分析使用者「未付費 - 首次付費 - 重復付費 - 不付費與流失」的心理階段。所以，可以根據分析結果，對所有玩家分層或打標籤，獲取不同付費能力玩家的付費習慣，並據此展開個性化推送或精細化營運。部分可參考的案例指標如下：

破冰環節：分析破冰付費的分布情況，深入瞭解哪些付費節點有助於玩家完成首次付費，從而為後期的優化與提升提供精准依據；
玩家偏好：根據所有玩家的付費節點和代幣消耗數據，分析玩家更傾向於外觀類道具，還是戰力提升類物品或商品，以便更好地把握玩家需求；同時可分析出相關數據的合理性，以更好的設置遊戲的平衡性；
等級維度：通過使用者等級與付費轉化率之間的相關性，判斷玩家的付費行為是否出現在適宜的付費節點上，從而評估付費設計的合理性；
活動分析：評估活動對付費的影響。例如，通過留存模型分析完成特定活動的玩家數據，瞭解其付費率是否存在顯著提升，從而明確玩家對哪些活動更具偏好。

在評估使用者付費時，基於首日付費滲透率與首日 ROI 等數據，Web3 遊戲營運可根據使用者的付費偏好與付費點等情況判斷遊戲核心機制及關卡等是否設置合理。若遊戲內某個關卡的通過率比其它關卡的通過率高，則證明該付費點失效；在單位時間內，通過對比實際產出與預期產出的差異，即可發現產出過剩或不足，便可以調整該失效付費點的前期過剩的付費點或產出獎勵值，如調整單日副本上限次數、周卡或月卡獎勵值、競技場次數、強化材料數值等。調整數值後，即可發現產出曲線更加平滑，更加貼近預期收益曲線，預期的付費點即會出現。

在廣告方面，由於使用者活躍時長較短且使用者付費情況不佳等情況，因此部分 Web3 遊戲需要從廣告獲取額外的收入來變現，同時避免發行資產來獲取額外收益。對於 Web3 遊戲而言，使用鏈上資產的鑄造權無異於飲鴆止渴，應盡力避免過度資產超發，所有 Web3 遊戲均需謹慎使用資產的鑄造權和發行權，無錨任意發行資產會導致其信用破產。一般情況下，遊戲廣告類型主要分為三類，分別為橫幅廣告、插屏廣告以及激勵影片。在傳統觀點中，廣告變現更適用於輕度類型遊戲，但近年隨著 Web3 遊戲的發展和廣告產業的成長，廣告也逐漸成為中度遊戲與重度遊戲的變現途徑之一。中重度遊戲的玩法相對豐富，且遊戲中的付費場景豐富，因此遊戲體驗的沈浸感也較為強烈。在此背景下，插屏廣告和橫幅廣告往往會嚴重干擾使用者的遊戲體驗，因此，激勵影片廣告通常被視為中重度遊戲的最佳解決方案。並且，在絕大多數遊戲中，激勵影片均被認為是綜合體驗最佳、變現效率最高的的廣告形式，因為使用者可以自主選擇觀看與否，觀看後還能獲得相應的獎勵。尤其是針對使用者生命週期短、留存率低的 Web3 遊戲，十分依賴投放與買量拓展使用者，因此廣告形式的收入是能夠快速額外補償營收的辦法之一。值得注意的是，針對廣告變現為主的 Web3 遊戲而言，無法評估 IAA 則無法評估廣告回收。多數情況下，優化師們只能依據 CPI 和留存情況，判斷後續的優化策略。

在廣告的投入與報酬率方面，最低的收入是通過橫幅廣告獲得的 0.005 美元，最高達到 1 美元。截止 2024 年 Q2，根據統計，從 7 日投資報酬率率來看，影片廣告也提供了最高的報酬率，超過了 20%，其它廣告類型的報酬率率則在 10%-15% 之間。橫幅廣告的點擊率在 0.25%-0.75% 之間；興趣廣告的點擊率則在 5%-10% 之間（有意外點擊的使用者）。影片廣告的 CPI 和 CPA 更低，分別約為 3.81 美元和 0.1 美元，即該類型廣告的效果更好；插屏廣告的 CPI 較高，最難觸發使用者安裝；橫幅廣告 CPA 較高，是影片廣告的 18 倍，說明使用者對該類廣告的關注度更低。

但是，值得注意的是，由於遊戲類型各異，廣告機制亦不能一概而論。廣告並非輕度遊戲商業化的專屬武器，中重度遊戲同樣可以實現廣告變現。但在廣告設置機制上需謹慎考慮，中度與重度 Web3 遊戲開發者應避免追求短期少量的收益，同時避免在中重度遊戲中加入干擾性強的廣告。開發者應從長期收益與使用者體驗的角度出發，通過多次 AB 測試，在為玩家提供福利與便利的同時，激勵內購意願較弱的玩家通過觀看廣告獲得獎勵，從而增強遊戲的黏性與留存率，並為遊戲帶來收益。部分評估 Web3 遊戲的廣告指標可以參考如下表格：

Web3 遊戲的商業模式包括一次性付費下載、廣告及內購等多種方式。針對以上商業化模式，Web3 遊戲可以不僅僅採用其中一種，可以採用混合變現的模式，如「內購付費 + 廣告」的商業化路徑。不同類型的遊戲，可以採用的模式也不同，例如，休閒輕度遊戲更適合廣告變現為主、內購為輔的商業化路徑。而針對 Web3 中度與中度遊戲，多樣化的商業化路徑需要 Web3 遊戲在關卡、副本等方面進一步拓展。在廣告方面，目前 Web3 遊戲內廣告入口較少，且廣告場景較深，導致廣告人均展示較低，並且廣告平台單一，受單平台廣告預算波動影響較大。因此在廣告方面需合理規劃遊戲廣告入口，讓 Web3 玩家基於遊戲進程主動觸發廣告展示，旨在增加廣告收益的同時，提升使用者體驗、增加使用者黏性，甚至反哺於遊戲內購。在廣告收入佔比方面，重度策略遊戲裡佔比為 0，中度策略遊戲和模擬遊戲通常佔比 10-15%；博彩遊戲佔比最高可以達到 50%，卡牌和桌游通常有 25-30%，休閒遊戲通常為 50% 以上。當然，混合變現的商業模式需要結合平台提供使用者人群標籤的細化分層能力支持，同時還需要在產品玩法、研發製作、內容場景等去做融合，這種融合不是簡單把付費點改成激勵影片，或者是把激勵影片廣告位替換成付費點，要結合玩法的深入。目前看中度產品較為適合。而無論是超休閒的中重度化立項以及中重度玩法的輕量化開發，目標還是圍繞低 CPI 基礎的遊戲數值成長內容及營運思路。

LTV 對於以廣告變現為主的輕度遊戲和以內購為主的重度遊戲而言非常重要。遊戲買量時，一般情況下 LTV 決定了買量單價的天花板，即 LTV = IAP 。如果考慮 LTV 收入，即 LTV = 內購 + 廣告變現，將提升買量時的出價上限。LTV 決定了產品規模。因此，投放買量時需要考慮到廣告平台自身的功能開放程度，特別是重度遊戲發行方擔心遊戲內出現競品廣告的問題，都是需要通過平台側的功能來解決實現。主流國家的 LTV （內購 + 廣告）的波動較大，重度遊戲的遊戲玩家的平均值可以達到 20 美元，表現優秀的博彩遊戲可以達到 10 美元；表現差的甚至沒有任何收入。僅考慮廣告時，最低僅為 0.1 美元，最高可以達到 1.5 美元。在付費內購方面，重度策略遊戲平均為 500 美元，博彩遊戲通常為 200-300 美元，三消休閒遊戲最高可以達到 150 美元，但通常都在 50-100 美元之間。

Web3 遊戲在不同階段有不同的投放方式。同時，Web3 遊戲推廣與投放不僅僅是通過廣告或影片等渠道產生下載量，Web3 遊戲營運與測試還需瞭解遊戲所處階段並測試相關數據，如測試 CPI、測試遊戲玩法、測試回收等等。受到語言、文化及遊戲偏好等因素影響，Web3 遊戲在投放與推廣時，需考慮地區性的差異，因此需制定不同的地區投放策略、素材策略及廣告投放策略。在制定廣告投放策略時，需重點考慮渠道、廣告結構、預算及廣告投放節奏等因素，以便更好的觸及與轉化使用者。遊戲上線後，若無付費推廣，數據的表現更多地依賴於遊戲自身 IP、玩法以及此前宣傳力度。常用的市場行為分析指標可參考如下表格：

不同類型的遊戲及 Web3 遊戲項目方採用的指標不同。以休閒類遊戲為例，常用開發週期、產品生命週期、玩家線上時長、LTV 四個數據維度來綜合判斷。一般而言，遊戲的開發週期會超過半年。然而，對於超休閒遊戲，從開發到上線的週期通常不超過三個月。部分超休閒遊戲為了抓住熱點並規避抄襲，往往採用「邊發行邊完善」的策略，將尚未完全打磨的作品推向排行榜前列，並在此後逐步進行優化和完善。而對於中度與重度遊戲來講，使用者間的聯繫和互動十分重要，合作與競爭的關係會影響 Web3 遊戲玩家的沈浸程度。

市場投放與測試

根據 Sensor Tower 的統計數據，歐洲和北美市場手遊玩家表現出對休閒遊戲的偏好，而在亞洲市場，中度遊戲佔據了 79% 的支出。在中東和拉美市場，中度遊戲佔據 53% 左右的總體支出，為 Web3 中度遊戲提供了成長機會。

在投放頭部國家前，產品完整度十分重要，否則半成品去頭部國家試水，會給廣告平台與 Web3 遊戲的消費使用者留下負面印象，致後期推廣難度與成本提高。即使需要拿半成品的 Web3 遊戲產品測試數據，建議優先選擇人口多、買量成本低、對遊戲品質要求低的國家與地區，如泰國、巴西與印尼等地區。若不確定地區的選擇，可使用 App Growing 等網站參考同類競品的投放，其數據對投放地區與渠道有一定的參考和指導作用。值得注意的是，內容深度、品質、遊戲產品的完成度等因素均會影響投放和買量的效果。產品在不同階段測試時，有不同的目標與側重點。針對不同階段的測試與營運，可以參考如下目標：

初期測試：CPI 測試與畫風測試。在遊戲研發初期，需根據合理範圍內的 CPI 推動遊戲的後續研發。超休閒類遊戲，由於玩法較為單一、使用者的 LTV 較低、後期 ROI 的預留空間等因素，更加需要測試 CPI 以推動後續研發與商業化；
中期測試：關卡測試、使用者數據測試及變現測試。遊戲進入到中期階段，部分關卡與機制已逐步完善和成型，因此需要更多消費級使用者加入到遊戲中，遊戲的營運與測試人員可以更方便觀察使用者在遊戲內的數據表現和回收情況，為後續在遊戲內調整遊戲設計與變現設計提供更多的數據支撐；
後期測試：ROI 等財務部分。到後期時，遊戲基本開發完成，並且遊戲的投放回收模型已成熟。因此，Web3 遊戲營運需規模化投放買量，產生利潤。

在選擇素材投放時，可以參考同類熱門素材，規劃投放的方向和內容，並受到地區文化、遊戲偏好、宗教信仰等因素的影響，素材需要做好本地化的工作，以迎合地區性的偏好，更好的推進遊戲本地化進程。在選擇與迭代素材時，無論在何種廣告平台，投放的素材均有一定的生命週期，因此需要對素材的內容不斷迭代。根據預估的時間週期，週期性輸出素材以維持 Web3 遊戲的熱度與討論度；同時，熱點內容的素材會衰退較快，點擊率與轉化率下降較快，因此需要針對熱點內容，加快素材迭代並補充新素材。在渠道方面，需根據渠道特點選擇合適的素材投放，如 TikTok 是內容導向的平台，因此對素材的內容與品質要求高；Meta 的社交屬性高，需選擇適合分享的素材；而 Google 的廣告投放相對較為穩定，點擊成本較低，可快速擴大品牌知名度。以下為常用的投放和買量的渠道選擇。如 Meta、Google Ads、TikTok、Search Ads、Snapchat、X（Twitter）等渠道：

在選擇目標國家投放與買量時，投放和營運人員可參考渠道端的使用者偏好與投入成本的資訊。由於不同地區使用者有不同的偏好，且渠道觸達的使用者不同，因此在遊戲投放的目標國家渠道選擇上需謹慎。甚至有部分渠道的買量成本達到 10 美元（SLG 類型的遊戲），最低 2 美元（休閒遊戲）。通過統計分析買量使用者的行為，可測算出單使用者生命週期價值 LTV, 若買量 CPI 高於 LTV，遊戲即在測算時獲利。如果測試期的留存率、回收成本及買量成本均保持穩定，且 ROI 的值持續高於 1（注意需同時考慮應用商店的抽成等對支出和收入的影響），則可以規模化買量。然而，若使用者帶來的收入不足以覆蓋買量支出，則需對遊戲及買量策略優化，直至 ROI 轉為正值。對於一個表現中上等（即次留、七日留存和月留存分別達到 40%、20% 和 10%）的 Web3 手游，首周的買量報酬率率為 12%，對於留存率表現更低的手游，首周的報酬率率需要接近 20% 才能回本。（注意的是，Web3 遊戲項目方由於缺錢而任意發行代幣或 NFT 類型的鏈上資產無異於飲鴆止渴，最終導致信用破產）

以下為美國、日本和韓國三個代表性國家的投放情況。在美國、日本和韓國等手游市場，解謎和棋牌等輕度休閒遊戲偏好投放 AppLovin、Mintegral 和 Meta Audience Network 等廣告平台。而 RPG 和策略等中重度手游則更加青睞 YouTube、TikTok 和 Meta 系平台。在日本和韓國手游市場，中重度手游廣告 SOV 顯著高於休閒類手游。其中在日本市場，策略和 RPG 手游在 YouTube 和 Instagram 平台 SOV 之和達到 74% 和 90%。在韓國市場，RPG 手游在 Facebook 平台 SOV 接近 72%，策略手游在 Instagram 平台 SOV 高達 80%；需要注意的是，針對 Web3 使用者，不能僅僅用 X（原 Twitter）或與 Web3 KOL 合作推廣，否則使用者觸及的範圍會受到較大限制，並且部分 Web3 使用者和消費級使用者在使用者畫像層面會有比較大的差異。

而在不同渠道買量和投放的成本不同，且各品類遊戲在同一渠道投放與轉化的成本也均不同，下圖為不同類型遊戲的平均每次安裝成本。截止 2024 年 Q2 的統計分析，全球安卓手游平均 CPI 為 0.73 美元，環比成長了 0.12 美元；平均點擊率為 3.23%，同比下降了 0.58 個百分點；全球平均 IPM 為 3.54，環比下降 1.55；全球 iOS 平台平均 CPI 為 2.74 美元，環比增加了 0.51 美元；全球平均點擊率為 4.08%，全球平均 IPM 為 0.8；根據 Branchmetrics 統計，iOS 平台從點擊轉化為安裝的比例為 11.9%，而安卓平台為 13.5%，美國區比例更低，只有 6%。

同時，截止 2024 年 Q2，按照地區劃分，北美市場競爭更加激烈，其安卓和 iOS 獲客成本是拉丁美洲的 12 倍和 7 倍。按具體市場劃分，獲客成本最高的 TOP 3 為韓國、美國和日本，最低的為墨西哥、巴西和菲律賓，兩方的獲客成本最高相差 12 倍。同時，雖然不同遊戲的 ROI 差異很大，但就整體而言，歐洲、中東、非洲市場的 7 日廣告投資報酬率率較高，北美市場的投資報酬率率較低。

不同地區的手機端遊戲平均 CPI 對比

不同國家的手機端遊戲平均 CPI 對比

受到 Telegram 與 Ton 生態在社交方面的帶動作用，目前休閒類 Web3 遊戲與 Telegram 聯繫緊密，尤其可以通過小程式（TMA）或者 H5 頁面的方式簡化遊戲參與的流程，提高轉化的效率。使用者可以從鍵盤按鈕、從內聯按鈕、從機器人菜單按鈕、通過內聯模式、從直接連結啟動—甚至從附件菜單中啟動其應用程式，極大程度上降低了使用者的使用門檻。因此部分 Web3 遊戲項目方與 Ton 生態的建設者積極在 Telegram 中投放與買量，並構建屬於 Telegram 的生態。

受到渠道與供應商的影響，項目方投放買量、點擊率、轉化率均不相同。根據統計，目前平均單個使用者成本為 $0.02-0.1，並且根據 Web3 遊戲項目方的預算調整具體內容、投放時段、投放渠道（頻道）、饋送時間和使用者點擊上限等具體細節。不排除有機器人與女巫攻擊的情況下，通過 Telegram 內置任務跳轉的點擊轉化率約為 30-70%，周留存約為 50-85%，優秀的頻道可以在月留存達到 60-75% 的值。以下表格為 Telegram 上廣告投放的定價與特點對比圖：

以 Telega 為例，可通過頻道人數、瀏覽量、定價、點擊率等數據篩選合適的頻道投放與買量。具體的橫向對比資訊，可以參考 Telegram Analytics 的分析部分。Web3 遊戲項目方可以根據頻道特點與瀏覽數據選擇合適的頻道投放。下圖為 Telega 針對頻道的分析參考示意圖：

一般買量投放後，A/B 測試或正式上線後，常用的分析和評估數據指標包括流水（首日流水、首月流水）、留存（次留存、三流、七流）和使用者活躍度（日活、月活等）。而針對使用者回饋，常使用排行榜與評分的指標，需評估和分析 iOS、Google 商店的排名情況（免費榜與暢銷榜）。另外，遊戲類的評分網站、論壇、遊戲社群、玩家使用者的公開評論均可作為評估和分析的指標參考。根據使用者回饋，可進一步調整後續的核心機制與玩法，以便更好的獲客與商業化。基於以上的使用者數據與營收情況，可測算與調整遊戲的投放回收模型，判斷與調整未來的遊戲規劃與方向。（同時，可以參考本系列第一部分：代幣與經濟系統）

【免責聲明】市場有風險，投資需謹慎。本文不構成投資建議，使用者應考慮本文的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。

本文經授權轉載自：《Foresight News》
原文作者：Jake @ Antalpha Ventures, Blake @ Akedo Games, Jawker @ Cipherwave Capital

成功經營鏈遊！Web3遊戲分析系列（三）：測試與營運決策