手游厂商现在出海还来得及吗？出海如何巧借外力

2018 年全球应用商店用户支出规模继续扩大，达到 1010 亿美元，相比 2016 年增长了 75%，而在这 1010 亿美元的 App 开支中，游戏占到了 74%。但与此形成鲜明对比的，是国内游戏厂商的日子并不好过。

一、国内超半数游戏公司同比业绩

“惨淡”，海外市场营收支撑头部厂商“过冬”

近期，陆续有游戏厂商公布 2018 年 Q4 财报和 2018 全年业绩快报，据已有信息来看，游戏公司业绩呈现出“冰火两重天”的局面。

头部大厂业绩亮眼，相对可以“安全过冬”，多数涉及海外业务的厂商，海外收入及其在整体收入中的占比均有增长。

据 IHS Markit 发布的 2018 年移动游戏报告显示，得益于《荒野行动》和《PUBG Mobile》、《Arena of Valor》的表现，去年腾讯网易在海外 App Store & Google Play 的总收入达到了 4.72 亿美元，对比 2017 年的 7800 万美元，同比增长高达 505%。

除腾讯网易之外，国内游戏业务占比比较大的公司中，目前已有 20 家公司发布了最新业绩快报，另有 2 家公司发布了业绩预亏公告。在上述 22 家公司中，亏损的有 9 家，占比 40.9%；业绩同比下降的有 14 家，占比 63.6%。

部分上市游戏公司 2018 年业绩，来源：华财网

6 家公司增收不增利，包括巨人网络、聚力文化、中青宝、掌趣科技、天润数娱、三七互娱。另外，只有 7 家公司实现了营收和净利双增，包括世纪华通、完美世界、昆仑万维、游族网络、宝通科技、IGG、迅游科技。

具体来看，2018 年营收规模前三甲的游戏公司分别是完美世界、三七互娱、巨人网络；盈利最多的三家游戏公司分别是完美世界 (17.03 亿元)、巨人网络 (12 亿元)、三七互娱 (10.48 亿元)；业绩增长最快的游戏公司包括迅游科技 (79.55%)、游族网络 (55.12%)、世纪华通（28.48%）。

从上述营收数据中可以发现，大多数盈利的游戏厂商均已布局出海业务，拥有在海外市场创收的“现金牛”产品。例如三七互娱的《永恒纪元》、游族网络的《天使纪元》，宝通科技旗下易幻网络的《三国志M》。世纪华通 2018 年营收业绩亮眼，全年实现营业收入 80.74 亿元，同比增长 131.29%，增速领跑 A 股游戏企业。这与旗下点点互动并表，《阿瓦隆之王》和《火器文明》两款大作带动 2018 年业绩增长直接相关。

在行业“寒冬”中，最早出海的一批厂商已经开始收获丰厚的回报，海外市场逐渐成为支持其平稳“过冬”的重要力量。

二、赛道日益拥挤，手游“出海”要趁早

纵观 2018 年的出海大潮，越来越多厂商开始主动或被动地走向海外市场，并且，不少出海“新贵”携自家产品在海外市场展露头角，与老牌大厂的新作一道，跻身出海产品营收榜单前列，甚至成为了垂直细分领域的代表。

闯入 2018 年 iOS 和 Google 综合用户支

出排名 Top15 的“黑马”产品，来源：App Annie

友塔游戏的《黑道风云》、创酷互动的《叫我官老爷》、卓杭网络的《放置奇兵》、梦加网络的《苏丹的游戏》、沐瞳科技的《无尽对决》、米哈游的《崩坏 3》、心动网络的《仙境传说 RO》、君海游戏的《神命》、绝地科技的《朕的江山》、中文在线的《Chapters: Interactive Stories》在海外脱颖而出，并且带动其背后的厂商成为黑马，跻身出海收入榜前列。

可以看到，过去一年“冒头”的出海手游产品，无论是数量还是细分类别，都在增加。据一位业内人士透露，2019 年上半年出海的 SLG 新游数量将不低于 40 款。可以预测，手游出海赛道会越来越拥挤。

那么，2019 年才选择出海，会不会太晚了？套用那句老话，“种一棵树最好的时机是十年前，其次是现在。”

鉴于国内手游行业市场环境的不确定性，对于尚未出海的厂商而言，如果能避开 SLG、动作等几个大厂扎堆竞争的品类，在自己擅长的领域拥有现成产品，出海“抢发”试水仍不失为一个“放手一搏”的机会。

三、出海巧借“外力”，

用大数据和机器学习驱动增长

手游出海竞争日趋激烈是事实，但也不能说完全没有机会。毕竟一方面，中国团队在产品运营方面的优势依然存在；另一方面，随着科技进步，市场营销工具变得更高效和智能化，这也无形中降低了“出海”的技术门槛。巧借外力，用好这些外部资源，或许有可能在某个细分品类里闯出一片天地。

说到外力，大数据和机器学习可以说是当下最高效的工具之一，可以辅助厂商发掘市场现象之下的本质，降低试错成本，辅助决策。那么，什么是大数据，什么是机器学习呢？

用户在使用设备时，会产生数百个不同的数据信号，例如搜索查询、访问过的网站或应用、视频观看记录等。“机器学习”通过分析海量数据来识别规律，并将这些数据归类为有用的信息。借助“机器学习”技术，上述信号组合可用于向每个用户提供更具相关性的营销信息。例如，机器学习技术可根据用户完成的操作，来找出有价值的用户。然后，它会找出具有类似特征的新用户，这些用户很有可能完成相同的操作。

谷歌 App Campaign（原谷歌 UAC，现已更名）的运作方式可以很好地说明这一点。App Campaign 通用应用广告系列使用机器学习来优化出价和广告，并将这些广告定向展示给那些与满足受众群体目标的现有用户具有类似特征的用户。

谷歌 App Campaign 可通过对

这些数据的分析，帮你找到有价值的新用户

而作为手游产品的营销人员，只需要完成三件事：一是指定自己产品想要的受众群体（或优化目标）；二是确保 App Campaign 通用应用广告系列有尽可能多的转化跟踪数据；三是针对受众群体上传广告素材资源。做到这三点，App Campaign 通用应用广告系列就可以在 Google 搜索、Google Play、YouTube 和 Google 展示广告网络中寻找新用户。

而在这个过程中，新的转化数据又会成为“机器学习”的样本，该广告系列会在这些转化数据中寻找规律，“学习”如何找到有助于实现应用安装目标的新用户。在这个不断学习、周而复始的过程中，实现“精益营销”、精准获客的目标，最终驱动产品在海外市场的用户增长。

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（本文作者：Kree Zhi）

本文由 jqyjr 编辑排版

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