林永颂：手游分发借力大数据

统计数据显示，截止2016年中，国内手机游戏的渗透率高达84%、手游用户日均游戏时长32分钟。林永颂（阿里游戏总裁）说，他觉得游戏是个娱乐的内容，就像电影一样，整个产业的成熟必定会带来不同的分化。手机游戏分发市场也在发生变化，传统的游戏分发模式将走向大数据时代，从“人找游戏”向“游戏找人”升级。百晓生原声呈现林永颂演讲全文。

大家好，我是阿里游戏林永颂，非常开心今天第一个站在这里讲，也感谢主办方给我这个机会，今天给大家带来一些更好的信息。

我今天跟大家分享的主题是在移动游戏的分发，从人找游戏变成游戏找人，怎么去解读呢？之前的时候，我们所有的开发者去开发游戏之后，都会上应用商店，让玩家打开应用商店找需要的游戏。其实现在行业正在发生微妙的变化，以前更多的是需要人找游戏，现在变成游戏找人，怎么样实现游戏开始找人呢？实际上需要大数据来支撑，它的核心原理有两个方面。

第一个是用户玩了这么多年的移动游戏之后，其实玩过很多游戏了，用户其实有自己很多的想法，我想要的是什么游戏，并不像早期的时候说，不知道想要什么游戏。

第二个，移动互联网处于信息爆发的时候，能够影响用户玩什么游戏有很多的因素，所以有大数据支撑的话我们就更清楚用户在哪里了。

比如说两三年前的时候，很多用户第一次买了一个智能机的时候，不知道手机上有这么多好玩的东西，别人告诉他手机有很好玩的东西，可能是找一下应用商店，现在大家都比较热门的话就是VR游戏，我相信需没有人会去想会去思考这个游戏好不好，是不是我想要的游戏，肯定是先去玩了再说，肯定很多人排队，因为用户是没有概念的。

但是现在回到移动游戏时代的时候，移动游戏已经打上很多的标签，我喜欢玩的什么游戏？我喜欢ARPG游戏、卡牌游戏，阿里游戏在自己的平台上会看到，我就不希望玩这个游戏，没意思，用户有很多自己的主观意见，我不想玩什么游戏，喜欢玩什么游戏，所以找到哪些用户是适合玩我们的用户的时候，是在游戏分发的时候去思考用户的定位。

比如说我们的游戏风格是什么样，我们的游戏是什么样的题材，我们应该通过更精准的找到这个用户，才能提高我们的分发的效果，影响这些用户去找到一个什么样的游戏。其实还有很多其他的要素，早期的时候通过朋友的介绍说这个游戏比较好玩。

其实到了现在已经进入到了信息爆发的时候，这张图就可以看到，用户拿着手机在刷朋友圈、打开微博、看新闻、看直播，这些场景的话会提供大量的信息，这些信息会影响用户接下来玩什么，或者这个游戏最近非常火爆等等。

也就是说影响用户玩什么游戏，在分发早期的时候是应用商店，现在用户拿着手机并不是说我好无聊，我要打开应用商店去看一下，因为现在手机上有很多的APP去打发无聊的时间了。比如说UC浏览器，UC头条是新闻类产品，UC头条每天产生的内容曝光达到了60亿次，也就是说用户大量的信息通过各种各样的信息去传播。

再一个优酷土豆，用户在优酷土豆app的停留时间合计超过了29亿个小时。用户并没有长时间停留在应用商店上，除了玩游戏的时间之外，这些应用商店之外的信息，影响了用户的观点，当用户决定玩什么游戏的时候还是回到应用商店下载的。

但是影响用户去玩什么游戏已经不在那么简单的局限在应用商店的推荐，这对整个分发会起到很大的变化，所以我跟大家说一下接下来假设大数据在移动分发有哪些应用场景，今天会跟大家分享三个场景的例子。

第一个，应用商店怎么演变？第二个，这么多的IP形成矩阵效应，第三个，怎么跟大数据结合发挥IP最大的价值。

第一个分享一个淘宝的案例，淘宝在PC时代的时候，因为PC的业务也比较大，他们的信息可以提供的用户，每个人看到的淘宝是一样的。

因为商品也很多，但是淘宝到了移动端的时候，手机屏幕比较小，不可能每个商品都推荐，所以淘宝做了一个“千人千面”，就根据大数据推荐的商品是不一样的，这个千人千面的做法就完成了淘宝从PC转移到移动时代。

我相信应用商店，尤其是移动的应用分发也会这么转变，否则的话大量资源成为头部的游戏内容，这是非常不合理的。我跟大家再分享一个数据，我们发现九游在2016年上半年的时候，用户搜索的渗透率增长了10%，我相信所有的应用商店类型的用户平台，各种内容的平台都会这样的趋势。

当用户有大量的来源的时候会找内容的欲望越来越强，如果用户平台能够千人千面，就不需要让用户搜索了，当用户访问我们的平台的时候，我们就知道他需要什么，这就是应用商店接下来面临的变化，我相信很多应用商店都在做这方面的尝试。

第二个，矩阵效应，我们的大数据分发要足够的强、足够的好、足够的完整和智能，数据怎么来呢？如果仅仅只是说游戏的用户数据，这个数据还是非常局限的，大数据是体现“大”字，所以这方面也是阿里的优势，阿里在大数据上不光技术、数据规模都是国内领先的，因为我们有大量用户的产品，有大量用户的产品的时候就知道用户喜欢的特征是什么，所以矩阵效应有两个很大的作用。

第一个，积累我们的数据。第二个，我们有大量数据的时候我们就知道在矩阵里面有这么多的场景里面去向用户推荐他想要的内容，包括一些信息和直接向这些用户推荐我们的游戏。整个阿里游戏这个业务里面，我们的矩阵是这么设计的。

第一个是九游，九游是非常重头的领袖地，它会影响更大量用户的观点，九游是非常重头的社区，然后在此基础上，因为阿里体系有大量应用分发的能力，其中包括了PP助手和豌豆荚，然后再其实整个阿里体系有大量的用户，平时可以提供娱乐的场景，这种娱乐场景我们可以做大量的内容，所以整个阿里在游戏上的信息推荐其实是分为这么三级。

第三个，大数据在IP上的使用，如果把大数据利用好的话，实际上能把IP的价值发挥得更好，我跟大家举个例子，如果说IP的合作，大家在去年的时候《花千骨》有很多的例子，但是后面有很多的例子想模仿花千骨的模式成功概率没那么高，其中有一个非常重要的原因就是花千骨当时开始做这种IP合作的时候，它是走在非常前端的，刚开始去做。

刚开始做的时候呢，每个渠道包括应用商店都不想失去这么好的一次机会，所以每个渠道都很重视，如果每个渠道都很重视的时候，大量的渠道在推荐这个游戏的时候，它就会形成这种规模化的效应。所以这个渠道效应非常好，后面类似的合作的时候，我们把握这种机会，现在重新去看怎么样创造这种机会呢？

如果我们利用大数据的机会，假设还是花千骨的例子，其实我们现在完全可以通过大数据的能力在应用商店里发现哪个用户是花千骨的粉丝，所以就直接大力推荐这个游戏，我相信所有的应用商店，如果是大数据发展的话，他就会主推这个游戏了，如果是大量IP的游戏的话就会得到很好的报酬。

第二个，还是以花千骨为例，很多用户是通过影视剧来了解花千骨的，只要不在看影视剧的时候影响用户才有价值，假设我们有非常好的IP的时候，我们需要在其他的场景里面让用户知道有这个IP的游戏，这就是我们要怎么样利用好这么大的用户，我拿着手机需要有广告的这种能力。

当然大数据能够给游戏的分发带来的变化还有很多。

总体来说，大数据应用用到游戏上的时候，就是变成游戏怎么样找到他自己的目标用户，实际上就是从“人找游戏”变成“游戏找人”，阿里游戏正在做这个转变，我们也非常期待跟我们的合作伙伴在这个转变的过程中有一些更加紧密的合作，一起来分享这么一个机会，谢谢大家。

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