如今，越來越多遊戲廠商發力的主陣地從國內輻射到了海外，這個過程中，除了保持對App下載安裝的
關注外，鎖定並留住高價值的用戶也一直是他們永恆不變的目標。近期，移動監測、防作弊和網絡安全公司Adjust發佈了“移動增長地圖”，該地圖由Facebook支持編制，以來自App Store和Google Play商店2018年發佈的近3500個應用數據為樣本，呈現了增長、留存等指標，並按行業進一步細分，揭示出應用的具體表現。葡萄君也對遊戲部分進行了梳理，通過這份數據，遊戲廠商或許能對不同市場的概況有更清晰的瞭解。
這份報告說了什麼？
對於出海廠商來說，在新市場做測試發佈看似普通，但卻十分重要。如果能在高增長潛力的市場去發佈他們的應用，則有更高几率獲得有關收入、下載、用戶接受度等方面的可靠數據。基於此，再向目標市場發佈則會少走很多彎路。
Adjust在報告中表達的核心正是這一點，並且他們用到了“增長指數”概念，即每月的應用安裝總數除以每個行業和國家/地區的每月活躍用戶（MAU）總數，MAU中的安裝用戶越多得分越高。
遊戲方面，南美洲成為主要增長地區，增長最快的五個國家中有四個來自南美洲（另一個國家為印度），說明拉丁美洲是一個有高增長潛力的市場。相對應的，發達經濟體的增長相對緩慢，比如日本、新加坡、 加拿大和美國的排名都相對較低，說明其用戶更加偏愛已有的遊戲，新安裝行為相對要少。
這份數據所反映的一個信號在於，在開始測試發佈之前，遊戲廠商需要做好功課，對比、確定用戶獲取成本效益較高的市場，並計劃在與目標市場密切相關的國家推出測試，並收集數據。
除此之外，報告展示了各個地區的應用留存情況。如下圖所示，遊戲的留存率要普遍高於電子商務、娛樂、工具應用，第1天平均為34%，第7天為15%。即使到第30天，留存率仍有6%。按地區來區分，北美用戶的留存情況最佳。
報告另外提到了“留存因子”的概念。它將自然留存除以付費留存(自然留存率 / 付費留存率)，用以衡量自然用戶相對付費用戶的留存情況，從而瞭解付費推廣活動是否表現優異，或者自然用戶是否為主要來源等。通過圖表我們會得出一些結論，比如在越南、阿聯酋和埃及等地區，自然用戶表現更好，付費用戶的留存率則明顯低於其他地區。
很大程度上，Adjust的這份報告更適合初次涉足海外市場或者是準備開闢新市場的廠商去參考。那麼從平臺的視角來看，他們又是如何理解市場走勢的？
關於國內廠商出海
我們和Adjust聊了聊
此次報告的發佈方Adjust成立於2012年，並在2014年進入中國。截至目前，他們的遊戲客戶佔比三分之一，並且為包括騰訊遊戲、莉莉絲、FunPlus等國內遊戲廠商提供過出海方面的服務。今年，Adjust先是與騰訊社交平臺聯手建立合作，隨後完成2.27億美元的融資。近期，該公司CTO Paul H. Müller也接受了我們的採訪。
Paul H. Müller最早從事廣告發布工作，這些從業經驗也為後續的創業打下了基礎。“2007-2008年期間我們首先遇到App監測歸因問題，但當時業內沒有這方面的工具，只有靠自己開發解決問題。後來我們就建立了Adjust，專門做歸因方面的工作。”
提到製作這份報告的初衷，CTO Paul H. Müller表示，他們希望傳遞給廠商更直觀的數據，來衡量哪些APP適合在哪些市場進行部署效果更突出，最終在各自市場取得更好地競爭效果。比如APP在某一個市場的留存率要比行業的平均值低，原因是什麼？又該如何應對？對於增長較快的市場，是否要繼續加強在相關地區的營銷和深度部署？
拿買量來說，如果發現購買得到的流量留存率低於自然增長的留存率，說明廠商的獲客渠道質量較低，“它能幫助你感知到自己所處的位置，從而調整渠道、獲客方式。”
截至目前，Adjust在全球15個不同城市設有辦公室，在全球主流市場均有覆蓋，並且在基礎設施方面具備四個分佈式數據中心，為廠商出海提供了數據上的支持。對於不同的海外市場，他們有著一定的見解。
比如報告中，拉美遊戲市場呈現出了較快的增速，這在中國遊戲開發者面前是一種機遇。但另一方面，地域文化方面的差異也會帶來不小挑戰。“中國廠商進軍拉美市場的重點不再是遊戲開發本身，而是如何做好本地化。這其中要避免踩一些坑，如果做得不好反而會適得其反。”為了幫助解決這一問題，Adjust專門在海外市場建立起全天24小時不間斷的中文服務。
在Paul H. Müller看來，數據理解能力是廠商能否出海成功的一個因素。“現在市場成熟了，不像開始那樣處處都是藍海，我們必須通過數據來判斷分析，評估哪塊市場有潛力，再去相應地加大資源投入。”
當然貫徹這一思路的前提，需要數據有足夠的真實性和準確性。而在當前的市場下，廣告欺詐為首的數據作弊行為也成為了讓廠商比較頭疼的問題。對此，Paul H. Müller也分享了他的看法。
紅海競爭之下
數據防作弊的重要性在提升
一定程度上，機器人作弊、假量案例的增多延緩了廠商市場拓展的步伐。
“廣告主無法觀察數據的真假。比如每一個渠道應用安裝後，會發一個信號給廣告主，但現在很多作弊的機器人能做一個假信號發給廣告主，但其實根本沒人安裝。”Paul H. Müller表示。
為此，Adjust去年年底收購了一家應用機器人防作弊的公司Unbotify，這家專攻“機器學習”的企業由20多個數據科學家組成。他們會在手機、平板當中對人所操作產生的一些數據進行分析，比如接觸按鈕的強度，按鍵時間長短等等。用這種方法來區分哪些點擊下載是真正的人去做的，哪些是作弊機器人做的。
除此之外，還有一種情況是有的用戶被歸因了，對應了一些沒有看見App而產生的下載，但按照邏輯，用戶需要先看見App才有可能點擊。這種情況下，就需要觀察下載量和展示量是否真的能匹配起來。而在今年，Adjust把這兩種防作弊的工作放在更高的優先級上。
Paul H. Müller指出，從商業模式上，Adjust會在客單中將作弊流量排除在外，只做有效付費，“業內不缺少增加監控數據的公司，但少有幫助減少作弊行為的企業，我們希望把減少作弊行為的做法打造成行業的標準。”
機遇和挑戰並行
遊戲廠商應做足準備
隨著出海廠商的增多，單個市場突圍難度在加大，同時一招鮮的打法也不適用於所有市場，因此前期做好功課的必要性不言而喻。
我們會看到，一部分遊戲通過早期測試得到了可觀的成績，進而更好地在具備增長潛力的市場中持續擴張，也會有遊戲在中途做出戰略性的放棄，停止在一個失敗的產品繼續花費時間金錢。這些做法實際上都有充分的數據支撐和參考。當然另一方面，數據作弊技術的同步發展會成為廠商長期的痛點。很大程度上，遊戲廠商需要做好充足的準備，更加透徹地瞭解數據。
可以說，在機遇和挑戰並行的局面下，如何充分發揮數據的優勢進一步挖掘市場，將成為出海下半場的一個焦點。
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