AI绞杀！月流水破亿巨头也难逃，买量终结“打工命”！

“游戏买量”，这个词汇，曾几何时是无数游戏出海厂商争相追逐的“流量密码”。然而，时至今日，当再次提及它时，我们新媒网跨境发现，许多从业者脸上不再是往日的意气风发，取而代之的，是眉头紧锁与深深的思索。

过去，大家眼中“广州帮”带动起来的买量模式，以其高效获客的魔力，迅速在行业内普及开来。但就像任何事物发展到极致都会面临瓶颈一样，今天的买量也遭遇了前所未有的挑战。我们常说流量见顶了，市场进入存量时代了，这些话听起来似乎已经老生常谈。但仔细琢磨，这些真的只是表象吗？在与多家业内知名厂商和技术平台深入交流后，我们发现，在所谓的“流量红海”之下，其实隐藏着一个更深层次、却鲜少有人公开谈论的现实：广告平台那些越来越强大的自动化出价系统，正牢牢掌控着流量的拍卖权和分发权，留给游戏厂商们进行广告投放策略优化的空间，正被一点点地挤压，直至所剩无几。

面对这样的困境，不少游戏厂商选择了一个看似直接的“解药”：用生成式AI工具，像开足马力的工厂一样，批量生产广告素材，企图用“量”来“撞”出一个爆款。这种策略，在AI技术刚刚兴起时，确实带来了希望的曙光。然而，当广告平台的AI也“聪明”起来，进化到能够深入解读画面、理解用户情绪时，仅仅依靠“AI多生成一些内容”这种粗放的方式，便再也无法带来任何竞争优势。想要彻底摆脱流量焦虑，游戏厂商必须拿起真正的新武器。而真正能与平台算法一较高下的，从来都不是单纯的“AI劳动力”，而是具有深度思考能力的“AI大脑”。换句话说，游戏买量的战场，正在从过去的“人与平台的博弈”，悄然转向“AI与AI的较量”。这是一场新的技术革命，也是一场关于智慧与效率的全新对决。

现在的买量，真有点像在给广告平台“打工”

与不少致力于海外市场的游戏厂商交流时，我们经常听到一句带着无奈、却又十分真实的话：“现在的买量，感觉就像是在给广告平台打工。”这句话，道出了许多人的心声。他们投入大量精力，精心制作广告素材，可平台似乎总能把最高价的人群“精准”地卖给他们；他们绞尽脑汁，不断创新广告创意，但平台算法依然像一道无形的锁，将投资回报率（ROI）牢牢限定在某个区间。更让人深思的是，厂商们投入的每一分广告预算，每一次的投放尝试，都无形中为平台的机器学习算法提供了宝贵的“样本”，让平台变得更加强大、更加难以被“破解”。

所以，与其说我们正从一个“流量红利时代”步入“存量时代”，不如说我们是从一个“游戏买量靠抢流量”的时代，迈向一个“买量人发现自己已经算不过平台”的时代。这种感受，是不是有点似曾相识？我们回想起大概五年前，网络上曾对外卖员与外卖平台系统算法之间的关系有过广泛讨论。当时的骑手们，努力奔跑，但总觉得被算法“困”住。今天的游戏厂商，也多多少少有类似的心境，他们困在平台算法的“牢笼”里，不停地尝试，希望能找到下一个能“跑量”的新方向。

一个典型的例子，就是当下仍在持续的“副玩法买量”热潮。大约两年前，当像SLG、RPG这类重度游戏开始大规模尝试用休闲游戏的“副玩法包装”来进行买量时，它曾一度显著降低了获客成本。例如，冰川网络旗下的《超能世界》，就巧妙地运用了“拯救狗狗”这一魔性的小游戏玩法，成功地推动了游戏的月流水突破亿元大关，成为了这家公司在游戏出海业务上的一个关键转折点。

在与有米云的首席技术官特德先生交流时，他提出一个精辟的观点：行业内通常将副玩法理解为创意上的创新，但实际上，它的本质更接近于一次对平台算法的“认知干扰”。他解释说：“SLG、RPG这类重度游戏，通过借用休闲游戏的表达方式来包装自己，实际上就是在向平台‘暗示’，这些素材可能更适合推荐给那些偏好休闲玩法的用户。通过这种巧妙的方式，它们得以切入竞争压力相对较低的流量池。”这无疑是一次非常经典的“内容策略巧妙‘欺骗’算法”的实践。

然而，一旦一个套路被全行业普遍效仿，它就不再是“套路”了。当“副玩法买量”逐渐演变为一种常规的打法时，这也意味着它不再是突破瓶颈的“奇招”，而是重新回归到平台既定的规则体系之内。因此，我们也看到了，尽管现在市面上的副玩法类型越来越多，但能够像当年的“拯救狗狗”那样，真正取得突破性成果的玩法，却是越来越少了。这背后，正是平台算法不断学习、不断进化的结果。

用AI的智慧去对抗AI的制约

为了能够再次“撞”出像“副玩法买量”那样效果显著的突破口，许多厂商选择了一条看似高效的道路——“堆量”。自然而然地，AI生成内容工具便成了快速批量生产广告素材的最佳帮手。然而，随着这种策略的广泛应用，一个新的悖论也随之浮现：广告素材的生产效率虽然大幅提升，但真正能“跑量”的概率却并没有相应提高，甚至很多时候，试错的成本反而变得更高了。

这其中的症结在于，生成式AI所解决的，仅仅是内容“制作效率”的问题，而非“分发效率”的问题。在过去的两三年里，行业内广泛讨论AI如何提升创意产出、如何降低制作成本，但很少有人真正去深入探讨：AI究竟能否帮助广告主重新夺回策略的主导权，不再被平台算法牵着鼻子走？

要回答这个问题，我们或许需要先对广告平台算法的运作逻辑有一个更清晰的认知。对此，专注全球移动广告数据分析的AppGrowing平台，曾分享过一张生动的“广告素材创新策略四象限图”。简单来说，广告平台的算法就像一个经验丰富的“内容鉴赏家”，它能够精准地识别广告内容中的画面元素、整体风格、情感调性以及核心玩法等关键要素。在综合评估这些信息之后，它会将素材分发给那些“可能喜欢这类内容的用户”。从这个角度出发，我们不难理解，今天的买量竞争，已经不再仅仅是“产品卖点是不是找对了”那么简单，更关键的在于“内容风格是不是真的对了路”。正如“拯救狗狗”副玩法的成功，它本质上就是一次内容策略上的大获全胜。

游戏厂商如果想要有效抗衡广告平台的算法，其核心关键点依然在于能否精准把握广告内容策略的方向——或者更准确地说，是能否找到那些“算法更愿意主动分发的内容”。因此，大家真正迫切需要的，是AI对海量数据的深度理解，是让AI能够帮助广告主发现广告市场中新的增长点。让AI的角色从单纯的“生产内容”转向更深层次的“理解内容”和“制定策略”，这正是越来越多厂商正在积极寻求的答案，也是AppGrowing在过去一年里持续深耕的关键方向。

有米云的首席技术官特德先生向我们表示，AI对数据的深度理解，可以大致分为两个层面：一个是对海外市场本地化趋势的精准洞察，另一个则是对广告创意创新规律的深刻领悟。

谈及前者，我们新媒网跨境想到今年与一位主攻东南亚市场的出海厂商的交流。对方感慨地说：“在东南亚，每个国家用户的偏好差异都非常细微。以前我们团队想要彻底吃透所有市场的用户偏好，需要花大量时间，整个团队一起去观看、分析和拆解素材。但现在有了AI，它能在短短几分钟内就给我们提供更全面、更细致的拆解报告，这对我们本地化工作的效率提升是巨大的，简直是事半功倍！”

至于后者，过去两年“休闲副玩法”类型的快速迭代，就是一个很好的例证。从最初的“狗头蜜蜂”到后来的“数字门”，再到形形色色的“左右选择”玩法，副玩法的创意迭代速度越来越快，复杂度也越来越高，这使得单靠人工去跟踪并系统化总结其发展规律变得异常困难。然而，AI却能够通过结构化的拆解分析，清晰地再现这些内容迭代的演进过程，帮助我们看清其中的脉络。

除此之外，特德先生还从用户习惯的角度，提出了一个非常独到的观点：随着ChatGPT等AI大模型的日益普及，人们越来越习惯于通过与AI直接对话，来快速获取所需的信息。这种交互模式，改变了我们的信息获取方式。更重要的是，AI现在不仅可以告诉厂商“哪些素材跑得好”，它还能进一步解释“这些素材为什么跑得好”，这意味着AI在策略指导层面的作用正在变得越来越明显，它不再仅仅是提供结果，而是能给出深层次的原因和建议。

正是基于对用户行为和行业趋势的这些深入观察，AppGrowing平台在全球范围内首次推出了其划时代的功能——“AI策略分析”。我们也专门体验了这项功能，最大的感受就是，它对广告团队工作效率的提升，简直是质的飞跃。试想一下，一款游戏一周内可能投放上千条视频广告，过去如果团队想要进行一次完整的竞品分析，仅仅是逐条看完这些素材就要耗费大量时间，更别提还要做多地区、多产品的深度对比分析了。但是现在，AI能在短短几秒钟内“阅读”并处理完所有内容，并根据营销人员的提问，直接输出结构化的洞察报告和切实可行的策略建议。如此一来，原本需要团队以周为单位进行的人工分析工作量，就这样被高效地压缩到一次简单的AI对话之中，极大地提高了工作效率和决策的精准性。

一家专注于SLG游戏出海的厂商，也向我们新媒网分享了他们使用“AI策略分析”功能的心得体会，他们将其总结为“三步走”战略：首先是“找案例”，接着是“问问题”，最后是“得洞察”。该团队原本计划为其旗下一款SLG产品制作一批新的副玩法素材，但具体应该怎么做，方向还不明确。于是，他们在AppGrowing的国际版上筛选了一批素材标签为“左右选择”的广告素材。通过“AI策略分析”功能进行解析后，AI给出了关于用户意图、内容风格偏好、可效仿的表达方式以及潜在突破点的详细分析。最终，团队根据AI给出的策略指导，制作了相应的广告素材，并很快就取得了显著的投放效果。

在我们看来，“AI策略分析”之所以具有巨大的优势，关键在于它首次让广告主能够拥有与广告平台相似的内容理解能力。而这，正是重建策略主导权、有效对抗广告平台算法的起点。正如特德先生所言：“你可以把融入了AI技术的AppGrowing，理解为是‘营销人员的专属AI’。通用大模型虽然强大，但它依赖的是公开的、泛化的信息；而我们的AI，则是由专业、庞大且实时更新的全球广告数据库所喂养，它能够真正理解营销领域的专属语境，并提供切实可落地的策略建议。我们经常说，AI也许能帮你生成一百个创意，但只有真正理解用户需求的那一个，才有可能在市场中脱颖而出，真正跑出效果。这也是我们与当前市场上大多数探索者的区别，更是AppGrowing未来将持续深耕的方向。”

身处AI时代，最大的风险并非是人类最终会被AI所取代，而是我们在面对如此巨大的颠覆性变革时，仍然习惯性地以人类固有的反应速度和思维定式，去应对一个早已由AI全面驱动的市场。一旦我们深刻理解了这一点，也就自然理解了“用算法反制算法，用AI智慧对抗AI制约”这一全新的买量制胜逻辑。

在算法时代，重新赢回自己的主导权

当广告平台算法几乎成为决定广告分发命运的“幕后推手”时，广告主真正需要的，已不再是仅仅能更快生产内容的工具。他们更渴望的是另一个能够深刻理解行业趋势、洞察内容本质、精准把握市场脉搏，并能给出清晰方向的“AI大脑”。我们观察到，自从“AI策略分析”功能上线以来，越来越多的厂商开始意识到“策略级AI”的重要性，与之相应的需求也在迅速攀升。

当我们再次与特德先生交流时，他明确表示，面对“AI与AI对决”这一长期趋势，AppGrowing的定位已正式升级为“全球广告AI策略分析平台”。为了更好地服务营销人，他们还为这个“营销人的专属AI”推出了一个亲切的形象——“Gigi”，旨在进一步赋能全球移动厂商，帮助他们在日益复杂的算法时代中，重新赢回营销的主导权。

回顾AppGrowing的成长历程，特德先生提到了股神巴菲特那著名的“滚雪球”理论，这恰好为未来的发展写下了最好的注脚：“我们的合作伙伴们不断升级和变化的真实需求，就是我们必须紧紧抓住的‘湿雪’；而全面拥抱AI技术，进行更积极、更深入的探索，就是我们所要寻找的‘长坡’。我们希望通过持续打造更优质的创意策略分析产品，精准助力我们的合作伙伴实现精细化、本地化的营销需求。让我们一同努力，让这个‘雪球’越滚越大，最终让AppGrowing成为他们在全球营销数据分析与策略制定上的首选伙伴。”这番话语，不仅展现了企业对未来的坚定信心，也深刻体现了科技赋能、合作共赢的积极向上精神。

回望买量行业过去十年的发展历程，我们看到它从最初的粗放式投放，逐步走向精细化投放，再到如今内容策略与算法的深度博弈，每一次迭代都伴随着工具和方法论的全面升级。毫无疑问，在一个由算法主导分发逻辑的时代，只有那些能够将AI作为核心策略操作系统来运用的团队，才有可能在下一阶段的市场竞争中，真正赢得持续增长的宝贵权利。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-traffic-kill-end-platform-control.html