懒惰，超级休闲游戏中的神秘力量(二)

什么样的产品CPI（Cost Per Install）更低？

什么样的产品留存更好？

如何利用人性？

本期文章我们为大家揭秘——超休闲游戏中懒惰的力量。

玩家是懒惰的

我们接触过很多开发者，他们喜欢把自己的游戏当做是一个挑战，玩家是挑战者，如果自己的游戏不够有难度，那这个游戏就不好玩。

我们先不去断言这个想法是否正确。但Yomob在游戏发行行业摸爬滚打多年的经验证明，大多数用户都是懒惰的，是不愿意思考的——我们最好把玩家当成傻子，并且把他们对于游戏的理解成本降到最低。

当然，这里没有贬低我们玩家的意思。为什么我们要降低玩家对于游戏的理解成本呢？其实最主要的原因是为了缓解每位投放优化师身上的CPI压力~

我们试想一下，当你在刷信息流的时候，看到一个游戏广告，你看了5s左右，发现这个游戏好复杂啊！你完全无法理解它的玩法！你会选择去下载它么？至少我不会……（可能也会有个别猎奇的人吧）

各位看懂我是怎么死的了么？

如果广告一直在展示，但是始终没有转化，那我们的获客单价会怎么样呢？那自然是一路飙升！

我们把话题回到游戏挑战性这个问题上来。

Puzzle（解谜）类游戏一直是休闲游戏中颇具代表性的一个品类——很多人提到休闲游戏首先想到的就是各类解谜小游戏，然而，我们却避开Puzzle游戏，去说Hyper-casual（超休闲游戏）游戏的出海，这是为什么呢？

主要原因还不是因为Puzzle游戏的CPI太高……

而导致CPI过高的原因是什么呢？如我们之前所说，当玩家在Facebook或Instagram上看到Puzzle游戏的广告时，很难在第一眼看明白这个游戏的玩法，因此就很难有足够的冲动去下载它。

当然Puzzle类游戏也不乏成功的案例，例如经典的《2048》。

但是，由Ketchapp发行的《2048》并非是依靠广告买量获得成功的，而是依靠word-of-mouth在人群中广泛传播的。

好的Puzzle类游戏会有更好的留存数据——不只是短期留存，中长期留存也非常可观，但是此类游戏有着更长的回收周期，需要更庞大的资金链支持。

直觉驱动＞逻辑驱动

不同于其它的Hyper-casual类游戏，玩家在玩Puzzle类游戏时是一定要花时间去思考的。那么，关于思考，我们在设计游戏的时候，又该依照怎样的原则呢？今天的重点来了！

人分左右脑，一半直觉驱动，一半逻辑驱动。

我们把靠直觉驱动的游戏称为System 1的游戏，把靠逻辑驱动的游戏称为System 2的游戏。

不同System游戏给玩家的感觉

我们依靠大脑处理信息的方式的不同划分了两种不同类型的游戏，他们各有什么特点呢？

我们可以根据数据判断人们想要玩的是System 1的游戏，因为通常System 2的游戏数据表现都很糟糕——而这个数据代表的含义就是“人类是懒惰的”。

不过，System 1并不意味着这个游戏一直很简单，毫无挑战性，因此我们在设计游戏的时候，需要找到一个合适的平衡点，让玩家感觉到：虽然游戏很简单，但是我很厉害！

真正的核心是产品

补充一些我们Yomob对于超休闲游戏业务的看法。

长久以来，我们会把一款游戏的团队业务划分为三个部分。

很多人理所当然地认为这是三个独立的业务：

策划+程序+美术=产品；

投放优化师+素材团队=投放；

商业化产品经理+各平台聚合=回收。

这样的场景是否似曾相识：

优化师会说产品不行，产品说投放找来的用户不行，最后赚不到钱，大家推说平台的eCPM太低。

这个段子虽然是我们编的，但并没有脱离事实。其实，这三块业务，都应当围绕着产品本身展开。

产品的题材和产品的玩法很大程度上决定了游戏的CPI和留存；

投放是在此基础上最大限度的展现产品本身的特点；

回收是在Waterfall（瀑布流展示）的基础上，最大限度的切割产品的游戏时间。

有的朋友不禁要问: Waterfall谁做得好？——那当然是Yomob啦（我就皮一下）。

上期问题精选

感谢来自1010的Neal同学，虽然我们好像忘记在群里回答这个问题了……

Q：能详细讲讲用广告策略和关卡数推算一个用户的收益么？ 归根结底还是CPI和LTV（life time value，用户生命周期总价值）的问题。Voodoo是paid CPI要$0.50么？

A：关于CPI的问题我们没办法直接回答，因为我们也无法知道具体数据。

但是我们可以推算用户的终身价值，从而反推出产品最高能承受的获客单价是多少。

LTV=Lifetime * Value

=Retention(D1+D2+D3+…+D30) * ARPU

=Retention(D1+D2+D3+…+D30) * [Interstitial Ads (View Rate * View Per Users * eCPM /1000) + Reward Ads (View Rate * View Per Users * eCPM /1000)]

（感觉式子太长的话，可以直接看结论）

在不考虑内购和Banner收益的情况下，我们可以把用户终身价值的公式进行拆分。

假设此时有个200关的游戏，且广告展示策略是每关一次，如果平均每个用户玩50关，那生命周期内，平均每个用户就会看50次广告。

那么，以上这些数据我们该如何得到呢？ ——Yomob Dashboard（实现数据可视化的模块）了解一下