混合变现从入门到放弃（下）——我的产品立项思考

2023-07-02 [2807] impressions gamenote presentation sagiteam

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6 月 16 日，我在广州参加了第二届中国游戏出海峰会。在上午完成了 《混合变现从入门到放弃》——中度休闲+混合变现游戏调优经验谈 的分享，并负责了下午场的主持工作。

俗话说得好：没有 DEADLINE 就没有输出。 借助这次峰会上的分享， 我把这半年积累的经验与去年形成的 休闲游戏立项方法论 进行了一次整合更新，并强迫自己做一次相对完整的输出。

完整分享一共有五个部分，本文包含最后部分 PART05。

2023第二届中国游戏出海峰会

中度休闲+混合变现游戏调优经验谈

  • PART01 为什么要做混合变现产品
  • PART02 混合变现产品常见误区
  • PART03 IAA和混合变现产品的运营
  • PART04 中度休闲混变产品的商业化设计
  • PART05 我的产品立项思考

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PART 05 我的产品立项思考

PART 05 我的产品立项思考

在 休闲游戏立项方法论 一文中，我比较详细地阐述了这几年创业的立项失败经历。本篇谈谈我在 2023 年的立项思考。

如果没有看过 「休闲游戏立项方法论」 这篇文章，我墙裂建议去读一读，不然可能看不懂下面在忽悠啥。

也建议读完下面几篇，方便理解我对休闲游戏的定义：

我在「休闲游戏立项方法论」中提出了针对休闲游戏的「换核方法论」：

「换核」与「换皮」两个方法论本质没有区别，重度游戏换的是表象，休闲游戏换的是核心玩法。

我们总在说 立项定生死，说的是什么？定的是谁的生死？

我们说「立项」， 本质是在寻找一个大概率收回研发成本，小概率成为爆款的研发方向。

但这两个目标是相悖的，想收回研发成本，追求的是 确定性，只能在别人成功的基础之上小修小补，或者干脆照抄。想成为爆款，追求的是 可能性，敢于进行更大的创新，就必须面对大概率失败的结果。

在立项之时，就得想清楚目标是啥。确定性与可能性不可兼得，作为成年人你不能全都要。

我全都要

天演论：「物竞天择，适者生存」

物竞天择，适者生存

立项这事儿，可以和进化论联系起来说一说。

我们知道，进化论的核心思想是基因随机突变，环境自然选择。一个生物的下一代是什么样子，和「努力」没有关系，基因变异不存在主观能动性。

「基因漂变」是比「自然选择」更普遍的现象：生物在各个方向上发生各种演化，并不是 为了 适应自然选择——它们只是 可以 演变而已。

举个例子，在基因的限制下，我们不能「努力」长高（锯腿那个不算哈），但现代年轻人的确越来越高了。这是整个社会经济环境变好，孩子们在发育阶段的营养更好造成的。社会经济发展也不是靠个人努力能做到的，这是时代红利。

反过来看，是不是家庭经济环境变好，孩子就一定能长高呢？不一定。因为有基因的限制。

放大到整个社会范围来看，人群的平均身高又的确是在向上变化的。

如果把「立项」看做确定「下一代」产品基因的可行性动作，我们就必须想清楚：我们的基因是什么？是否可以演变？演变的方向是什么？这个方向适应市场选择吗？

请注意自然选择的规律：并不是自然选择 推动 了生物的多样性，而是自然选择 允许 了生物的多样性。我们的主动行为是否有意义，大自然也不知道。

市场遵循大自然的逻辑

市场遵循大自然的逻辑

市场和自然有许多相似之处。一个产品炸裂或者平庸，市场都可以接受。平庸的产品并非不能赚钱，只是不能赚到我们期望之外的钱罢了。

企业可以通过 砸钱、造势、引流、集中买量、垄断 等等行为，在一定周期内影响市场的变化。但拉长时间，总会出现 均值回归 的情况。

控制下的市场行为犹如「寒武纪生命大爆发」。生物种类在寒武纪突然呈爆炸式的增加意味着，生物进化除了缓慢渐变，还可能以跳跃的方式进行。爆发这个行为就注定了不可持续，爆发之后，一切还是会归于平庸。

行业群里经常会有人聊到「现在什么火啊？不知道怎么立项啊！」。

在立项的时候，并不存在「现在什么比较火」这种概念。现在火的东西，是已经经过验证的东西。既然经过了验证，就只能获得 确定性。 基于「现在火」的东西做立项，不可能「继续火」，最多也就是收回成本和小赚一笔罢了。

灵游坊的梁其伟在谈到立项时说过一段话我很认同：

我们现在的创作环境是一样的，游戏就是提供乐趣，什么东西提供了乐趣什么东西就能满足需求，原本只是这样一个常识性问题。《黑神话》也好《流浪地球》也好，他们都是回归常识的作品。但现在我们的游戏行业，多数产品的立项，都不遵循创作者的常识性思维。

它们不是什么好做什么，而是什么火做什么，但他们怎么知道别的没做过的东西火不火？比如武侠火不火？这个问题放在真正立项的对话当中，一定会有更严谨的自证逻辑去说明，哎，你看现在武侠果然不火！

没有创作者的情况下，所有的人做决策会过度依赖于一些表面现象。比如市场上流行什么，影视领域什么火，古偶的粉丝更多等等，然后新作就被带偏，失去了武侠的味道。这种思维惯性，是源于厂商对市场的保守预测，是基于大数据和资本化的求稳策略产生的，很容易进入一个越来越跑偏的自循环。

先预设了某种题材不火，然后采集了数据证明它不火，接着做PPT包装好找投资人强化了不火的概念，最后大家都觉得市场就这样，确实不火。但事实上，一通操作下来，受众也没有多高兴，需求还是得不到满足。

如果我们始终盯着「现在火」的爆款做模仿和微创新，就是虎口夺食的竞争逻辑。我们试图从现有产品的受众中「挖」出一部分用户注意力，结果可能是和其他类似的产品一起推高买量 CPI。

「竞争意识削弱竞争力」，创造更多地是来自自由，而不是来自竞争。

游戏是内容产业，是文化产品，很难像平台一样做到赢者通吃，遵循创作者的常识性思维，弱者总会有机会。弱者不一定非得挨打，自然界也并非都是弱肉强食，还有很多——也许更多——「共生关系」。

我们要知道自己适合做什么（基因）。我们要学习市场需要什么。

市场足够大，市场允许多样性的存在。

爆款在未爆之前，不会成为模仿的对象。创作者要做的，就是尊重创作者的常识性思维，努力磨练商业技能，支撑到自己的创作成为爆款的那一刻。

基于模拟退火算法的立项思路

一次我的合伙人问我，现在 A 类型的游戏在市场上的占有率最高，为什么我们不做 A 类型的游戏而要做 B 类型的游戏？

我说是因为我们已经试过太多类型，现在必须选择一个方向深挖下去，等待我们的爆款。B 这个方向我们有积累，有成功案例，做得比同类产品好那么一点点，可能说明我们有 B 类型的基因。

寻找立项方向的过程有点像兔子爬山：

有一只兔子要爬山，它朝着比现在高的地方跳去，找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是 爬山算法。 爬山算法的问题在于 无法确定局部最优解就是全局最优解。

爬山算法

一个更好的算法是 模拟退火算法 ：

这只兔子喝醉了，所以它随机地跳向不同的方向。这期间，它可能跳向高处，也可能踏入平地。后面它渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火算法。

爬山+模拟退火算法

模拟退火算法的核心思想是：从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合一定的概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即 在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。

模拟退火动画示意

如果这个兔子比喻不够形象，我们可以想象一下跳槽：

  • 进入职场早期，对行业还不太了解，有差不多的机会就可以跳；
  • 如果已经很了解这个行业了，那就必须看到更高的工资才跳。

回到立项思路上来：

  1. 对于技术好的团队来说，当然是啥类型都可以做。同时开多个方向的项目，一个个扫描，是非常低效且费钱的方式；
  2. 主动加入随机性，能更迅速找到更好的立项方向，或者更迅速地失败（看你怎么理解失败）；
  3. 控制随机性：早期可以多一点，在积累了经验后减少一点，到了后期就越来越明确。

在立项过程中应用模拟退火算法，是要把立项当做一个连续的行为。每个成功或者失败的项目，都会影响下一个产品的立项选择概率。

在《津巴多普通心理学》中，介绍了一种常用的启发式决策法：拆分问题。这种方法也是模拟退火算法的应用。我们这次不用「跳槽」思路，换成「规划最优的职业发展路线」的思路看看拆分问题的启发式决策如何做：

  1. 用几年的时间，在不同行业，不同岗位上做做看；
  2. 根据这几年的经验确定自己擅长和喜欢的方向；
  3. 瞄准一个方向持续做下去。

每一次失败的结果，都能增加对你基因的理解，都在为下次成功积累经验。

模拟退火算法详解

为了避免打破阅读的连贯性，对于模拟退火算法，我并未做出足够的解释。本文末的参考资料中提供了更学术的解释。本文并非讨论算法的文章，因此我直接引用万维钢老师提供的非常精彩的，通俗易懂的解释：

先看一道算法题。想象你在探测一条山路，有上坡有下坡，有山峰有低谷。你的任务是在最少的步骤内找到路上尽可能高的一座山并且停留在那里。这个游戏的特点是你不用走：每一步，你或者选择从地图上的一个点跳跃到另一个点；或者选择随便报一个点，让系统告诉你那个点的高度是多少。请问你会用什么样的方式跳跃呢？

一个符合直觉的更快的算法是先随便选一个点，以这个点为基础，往左和往右各移动一步，看看哪边会升高，然后往升高的方向移动，继续探测下一个点。如果你发现两边都比这里低，那你就找到了一个高点。这个方法的问题在于你很容易被卡在一个局部的山峰上，会错过更高的山。

有个特别好的算法叫「模拟退火算法（Simulated Annealing）」。设想你在地图中位于A点，你知道A点的高度。现在随机选择一个之前没去过的B点，如果B点高于A点，你就跳到B点；如果B点低于A点，那么你有两个选择——

  • 如果现在还处在探测的早期，那你就以一个比较高的概率跳到B点。这是因为地图对你来说还有很多不确定性，你随便跳一下将来碰到更高点的概率很大；
  • 如果已经在探测晚期，那就降低跳跃的概率。

参考资料

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