导读 本文将介绍腾讯 IEGG 如何利用数据为 KOL 营销提供增长服务。
分享内容分为三个部分：1. 背景：探索欧美市场增长点
2. KOL 技术在四个营销场景中的应用
3. 总结
分享嘉宾｜成欣 腾讯 Senior Staff Product manager
编辑整理｜付琰
内容校对｜李瑶
出品社区｜DataFun
背景：探索欧美市场增长点
在全球游戏市场中，欧美地区的玩家群体主要集中在 PC 和主机游戏上，这与亚洲市场以手游为主的格局形成了鲜明对比。随着越来越多的游戏公司瞄准海外市场，尤其是欧美市场，理解和适应这些地区不同的游戏偏好和文化变得尤为重要。欧美的游戏开发工作室往往更加注重创作激情，而非单纯依赖数据进行运营布局。这一现象带来了新的挑战：手游起家的公司在发行方面积累的丰富经验，如何转化为适应 PC 和主机游戏市场的宣发能力。
解决这一挑战的起点在于了解当地市场玩家消费习惯的形成。80/90 年代流行买断制游戏，这一时期标志性的游戏设备如红白机、PS、Xbox 等，为玩家带来了丰富的游戏体验。这些早期的游戏不仅积累了一大批忠实玩家，而且孕育了众多优秀的游戏 IP，为后续游戏，包括手游化产品的开发提供了丰富的素材和灵感。
进入 21 世纪，尤其是自 2007 年推出 iPhone 以来，年轻一代玩家开始更多地接触休闲和中核游戏。这些游戏对传统游戏玩法进行了轻量化处理，以适应移动设备的便捷性和触屏操作的直观性，以便吸引更广泛的手游用户群体。2. 市场打法差异
尽管 PC 主机和移动游戏市场在市值上大致持平，均达到 900 亿美元，但 PC 主机游戏玩家的数量相对较少，这反映出 PC 主机玩家具有较高的付费能力。PC 主机游戏通常采用一次性付费买断制，价格不菲，且往往需要玩家投入较长时间进行沉浸式体验，这与移动游戏的碎片化消费模式形成鲜明对比。此外，PC 主机游戏的机制通常更为复杂，吸引了一批寻求深度游戏体验的硬核玩家。PC 主机玩家对游戏的选择更为挑剔，他们希望深入了解游戏的各个方面，而一旦投入，他们对品牌忠诚度和粘性都较高。相较之下，移动游戏更注重社交和参与度，强调利用社交场景和造势来吸引玩家。在宣传策略上，PC 主机游戏的推广周期较长，注重深入讲解游戏内容，以建立良好的品牌形象，而移动游戏的营销则更侧重于数字导向，如生命周期价值（LTV）的计算和投放效率。目前这两端在手游精品化的趋势下，也会逐渐产生一定程度的融合。PC 主机游戏的宣传更多地从感性层面出发，注重游戏内容对玩家和品牌的长期正面影响，而非仅仅追求短期的数字增长。这种策略反映了两个平台玩家群体的不同需求和期望，以及游戏开发商和发行商在宣传和市场策略上必须考虑的关键差异。3. 问题与关键点
针对高理解和高购买壁垒，我们需要以内容为核心，构建玩家对品牌的认知，最终达成购买，并建立对品牌的喜爱。
KOL 是解决这个问题的一个重要突破口。KOL 在市场宣发中的预算覆盖率占比较高，通常在 20%-30%，而这一数字还未包括通过资源置换等方式实现的 KOL 营销以及和其他市场模块的结合，例如素材制作、活动、PR 等，因此 KOL 的实际影响力远大于 20%。KOL 营销是基于社交媒体体系构建的，海外主流平台如 YouTube、Twitch、TikTok 等拥有庞大的用户基础和数据量。然而，这些数据分散在不同的平台，需要系统性地整合数据以便进一步地分析和产出业务价值。同时，品牌方独有的私有数据也非常重要，包括预算数据、归因数据以及业务独特的标签数据。这些数据的长期沉淀可以为决策提供指导。传统的方法是进行标杆管理，也可以配合 AI 模型算法来提供决策依据，这也是未来值得探索的方向。KOL 技术在四个营销场景中的应用
下面围绕预算规划、KOL 评估、效果衡量和竞品监控这四个核心场景，对 KOL 在数据方面的应用进行介绍。
第一个场景是：KOL 是如何规划预算的？另外作为大的入市策略(G2M)下的一个市场职能板块，KOL 如何与入市策略保持对齐？
前面提到的社交媒体中，YouTube 以视频内容为主，而 Twitch 则以直播为核心。在社媒页面上通常有一些游戏标签，通过 API 或数据爬取，可以在 KOL 的内容层面进行精确的游戏标签定义，这是为了更好地与市场入市策略和用户分层相对应。
- 宣发策略首先聚焦于现有的 IP 粉丝基础，这些粉丝由于对游戏 IP 的忠诚，构成了游戏的初始玩家群体。
- 随后，产品为寻求拓圈通常会从游戏的玩法组成出发，找到相关的游戏品类进行逐步拓圈。
- 最后，可以考虑 multi-gamer 群体，这些 KOL 对多种游戏类型都有触达，但不会对某一游戏类型表现出特别专注。
为了实现精准营销，可以使用标签来衡量 KOL 与游戏内容的相关性，进而精准分类。例如，如果一个 KOL 在 100 个视频中有 20 个视频与目标标签游戏相关，那么他们对这款游戏的相关性（affinity）可以粗略定义为 20%。相比之下，对于那些专注于特定游戏类型的 KOL，他们的相关性可以高达 50% 以上。值得一提的是相关性过高，比如达到 80% 以上，也会带来一些副作用，观众通常会为了某一款游戏而关注该类渠道，其他游戏通常会损失 20~40% 的观看量。下一个问题是如何根据相关性和圈层来规划预算。通过计算 KOL 的数量、平均播放量、直播平均 CCV（Concurrent
Viewer），可以估算出不同层级 KOL 的预算上限。预算规划是一个灵活的过程，可以通过巧妙的方式激活 KOL，而不必完全依赖预算。通过构建这样一个 KOL 运营矩阵，可以分层，有针对性、有节奏地安排激活策略，以便提高游戏在目标圈层的穿透率。最终实现最大化市场影响力和预算效用。
除了游戏标签之外，还可以拓展到通用的内容标签上。目前，游戏标签产业内已经相对成熟，可以直接应用于宣发活动。然而，内容标签尚未被广泛采用，尤其是在海外市场，这部分需求较为细致，有待进一步开发和利用。内容标签提供一个参考思路，可以从通常 PC 主机宣发周期的通用需求角度去做标签体系：- 首曝（Announce）：首曝阶段主要目的是引起目标玩家的兴趣和关注，通常的内容需求有：围绕宣传片做 Reaction 和 Co-Watch 评论类内容为主。
- 塑造（Establish）：品牌塑造阶段会有一系列多角度的宣传片去讲述游戏的世界观，故事，玩法等内容。逐步搭建起玩家对于游戏的正面认知。KOL 内容方面，除了以上的评论类内容，也会包括：Preview（前瞻），Handson（试玩）, Dev Talk（访谈）和 Events(各类线下试玩活动) 。
- 背书（Prove）：在目标用户认知和预期搭建起来之后，通常也会需要从第三方获取一定的背书，将正面预期转化成实际的认可。相对有效的内容包括：Gameplay（实机）和 Review（评论）类内容。
- 上线（Deliver）：上线期间，宣发活动达到高潮，通常会对于整体社媒声量和 Twitch 直播排行提出要求，成为当周游戏行业的关注焦点(Game of The
Week)。KOL 内容部分涉及：Let’s Play(实况录制),Guide（攻略）,Integration（植入）和 Stream（直播）类内容。
- 维持（Sustain）：在首两周上线之后，玩家对于游戏内容的消耗已经过半，通常可以通过一些创意类和预期类内容来维持热度。KOL 内容主要标签主要包含：Creative（创意视频），Remix/Highlights（混剪），Patch Notes（版更）和Competitive（竞技观赏类）。
此外，游戏宣发过程中还可能涉及到跨界合作和泛娱乐领域的拓展，这同样需要特定的标签来识别潜在的合作机会。2. KOL 评估
第二个场景是：如何对 KOL 进行评估，挑选出优质的 KOL？
在评估和挑选优质 KOL 的过程中，我们提出了一个包含七个维度的详细评估框架，这些维度对于业务场景至关重要。以下是对这些维度的概述：- 游戏相关性（Game Affinity）：通过标签计算 KOL 与特定游戏内容的相关性百分比，这在之前已有讨论。
- 触达（Reach）：计算 KOL 的粉丝数量及其增长趋势
- 曝光（Awareness）：包括直播的 CCV（Concurrent Viewer）和视频的平均观看量（Average View），同时关注其稳定性，以便能够预估 KOL 的表现区间，降低风险。
- 互动（Engagement）：使用相对较少的指标，但对于业务判断有一定影响。YouTube 上的互动率可通过实际数字计算，而 Twitch 上的互动率则推荐通过直播时间段的评论数与观看总数的比例来评估。
- 舆情（Sentiment）：YouTube 上通过 like 与 view 的比率来评估，若比率低于 2% 通常不太理想。对于直播，可以尝试使用 GPT 对直播的评论文本进行舆情分析，以判断正负面口碑。
- 转化（Conversion）：游戏领域的转化追踪相对困难，因为游戏商店的转化路径不透明和 IP 归因的敏感性，可以尝试通过 MMM 模型补充归因来预估间接转化量，作为对直接归因的补充。
- 品牌安全度（Brand Safety）：在海外，尤其是拥有长期历史的 AAA 级 IP，品牌安全非常重要。通常可以定义品牌安全关键词来评估 KOL 内容与涉黄、涉暴、欺诈等负面事件的相关性，以确保 KOL 的形象与品牌合作时的声誉风险降至最低。
通过多维度的评估框架，可以更全面地衡量 KOL 的表现和适合度，从而为游戏宣发策略的制定提供坚实的数据支持。这种方法有助于筛选出那些不仅拥有高触达率和曝光度，而且在舆情、互动和品牌安全等方面都表现良好的 KOL，以实现更有效的市场宣发和品牌建设。
在业务应用场景中，不同的业务目标会导致对 KOL 评估框架中各个维度的权重分配不同。例如，如果业务的核心目标是造势，那曝光（Awareness）的权重会相对更高，以确保信息能够广泛传播。相反，如果业务的 IP 本身缺乏可塑性的话，更会侧重于流量转化，那么转化（Conversion）的权重会更高。为了适应不同的业务需求，可以允许业务团队根据他们的具体目标来定义各个评估维度的权重。将这些权重应用于 KOL 的评估过程中，以此来对 KOL 进行排序。这种排序是有必要的，并非所有 KOL 都能获得激活，特别是考虑到许多品牌的预算有限。根据评分从高到低进行精细运营，可以更高效地利用有限的资源，优先考虑那些最有可能带来预期结果的 KOL。3. 效果衡量
在衡量 KOL 的交付价值时，关键在于确保比较的一致性。为此，提出了两个主要的维度来定义产出类型：内容（Content）维度和形式（Format）维度。内容维度通常可以细分为六个类型：- 植入（Integration）：在其他品牌视频中插入切片，时长通常在 60 秒左右。
- 定制（Dedicated）：指的是专门为某个品牌制作的视频或直播内容，整个内容都与品牌相关。
- 创意制作（Creative）：作为定制类的一个分支，它涉及到较高的创意和制作成本。尽管初期的千次播放成本可能较高，但由于内容质量较好，容易引发传播，因此其长尾效应也更为显著。
- 版权采买（License Right）：这是一种较为特殊需求，通常涉及到使用 KOL 的形象进行广告拍摄并进行 UA 投放，用于用户获取。
- 素材制作（Asset Production）：类似于电视广告的制作，涉及聘请明星拍摄视频，但视频可以不发布在 KOL 的渠道上，而是用于品牌自身的官网或社交媒体，以吸引流量，增长品牌资产。
- 活动出席（Event Presence）：指 KOL 参与的线下活动，如游戏展会（Gamescom等），在这些活动中 KOL 会与粉丝互动，增加品牌的曝光度和参与度。
形式（Format）维度通常包括四种常见的内容形式：- 长视频（Video）：指的是持续时间较长的视频内容，通常超出短视频的时长限制。
- 直播（Stream）：实时的视频播放形式，允许观众与内容创作者进行即时互动。
- 短视频（Shorts）：定义为时长约在 15 到 60 秒之间的视频，通常采用 6:19 的竖屏格式。
- 发帖（Post）：这种形式的内容可以是纯文本，也可以是视频。
在定义完内容和形式维度后，可以沉淀出一些标杆数据。在曝光数据方面，有几个关键指标需要关注：- 对于视频类内容，主要的衡量指标是千次观看成本（Cost per Mille，CPM）。
- 对于直播类内容，要考虑平均观看量和直播视频的总时长。通过计算观众小时数(Viewer hours），然后用成本除以这个值，得出一个钱效比指标(CPCCVHr)。
除了 KOL 交付物的维度，也可以对游戏和 KOL 特征做一些拓展，更多结构化的维度有利于后期算法的利用，例如：- 游戏常用特征包含：游戏平台，商务模式，价格时间序列，品类标签，用户内容标签，评论，销量等
- KOL 常用特征包含：语言，区域，社媒指标，游戏相关性等
总的来说，衡量体系主要解决的是：“什么样的游戏加上什么样的 KOL，制作了什么样的内容，能带来了什么样的效果”。4. 竞品监控
美国联邦贸易委员会（FTC）关于赞助内容的指导文件中规定，KOL 如果涉及接受赞助方的钱/物/服务，并且有制作帮助赞助方影响消费者倾向的内容，都需要明确标注和品牌方的关联。赞助信息通常应放置在视频描述（description）中以明显方式标示，不能隐藏在不明显的地方。因此，对于市场团队，可以方便的获取这些赞助标签，进而完整地复盘竞品的市场活动和策略。
以一款近期非常受欢迎的游戏为例，该游戏的宣发周期，从 23 年 12 月开始起到 24 年 4 月结束。通过观察社交媒体上的活动和游戏标签，可以了解到该游戏的整体社交媒体影响力和宣发重点。对于海外厂商而言，了解竞品在传达哪些信息点是至关重要的。进一步地，分析 KOL 的使用情况，包括哪些 KOL 被聘用、制作了何种内容以及哪些 KOL 获得了赞助，这些都是分析的关键点。以这个具体案例来说明，在 YouTube 上有 77 个 KOL 参与，其中 6 个是付费的；而在直播领域，有 95 个 streamer 参与，其中 44 个是付费的。这表明大部分预算都集中在直播上，而非 YouTube 视频内容。通过标杆系统积累的数据，结合曝光指标，可以计算出预算分配情况，从而相对完整地复盘竞品在 KOL 营销方面的策略，并推测其未来的动向。此外，对于长线运营的游戏，业务团队可能更关注 KOL 是否有转向竞品的趋势。结合游戏标签，可以监控品牌方运营中的 KOL 每周的内容变化，并通过游戏标签对内容进行分类，从而计算出自家内容与竞品内容的百分比。如果在时间序列上观察到百分比的变化，这可能表明 KOL 的转向趋势，为运营团队提供了清晰的市场信号。总结
本文主要围绕四个关键场景：预算规划、KOL 评估、效果衡量和竞品监控，探讨了 KOL 和数据应用的结合。我们认为，作为数据驱动的 KOL 解决方案，关键在于：- 底层整合外部市场数据和内部执行数据，尽可能多的打通数据库，例如游戏特征数据、KOL 特征数据、Campaign 数据、曝光互动数据、归因数据
- 基于数据，从全游戏周期和全 KOL 业务场景出发，找到最有价值，能够提升决策质量和 Campaign 效果的功能，进行产品规划，最终实现数据和算法的价值。
- 验证概念后，将基于专家规则的计算方式尝试与 AI 大模型结合，提升效率与效果。
以上就是本次从业务的角度，对 KOL 游戏营销技术应用的分享，谢谢大家。
分享嘉宾
INTRODUCTION
成欣
腾讯
Senior Staff Product manager
曾就职于德国当地上市媒体公司 ProSiebenSat.1 Media 和游戏整合营销机构ComboStrike。过去十年专注从事海外游戏发行和市场营销工作，成功出海案例包含 PUBG MOBILE，Genshin Impact，NARAKA: BLADEPOINT，Lords of The Fallen 等。
目前就职于腾讯 IEGG PTG 发行技术组 AiX 产品团队。AiX 团队致力于为全球游戏发行，提供一站式市场营销解决方案，能力涵盖：市场洞察、创意制作、媒体投放、KOL 营销和效果衡量。目前 AiX 已服务 40+ 手游、PC 和主机游戏，总管理预算超 $500M。