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AI大数据杀熟？增加玩家消费、帮游戏买量，这家创业公司融资6500万_ZAKE欧美❌❌❌❌❌❌JAPPTR新闻
和“学习强国”“学习强军”平台等
在竞争激烈的游戏行业，创新技术一直是重塑着行业格局的关键，而最近几年，AI 无疑是风口上的香饽饽，全球范围内各种创业团队更是如雨后春笋般涌现然后倒下。而最近面向游戏行业而言，GameLook 也关注到了一家名为 Metica 的初创公司。这家由前 King 和苹果团队成员 2022 年创立的英国公司，凭借其独特的产品和技术解决方案，得到了资本市场的青睐。在 2023 年完成首轮融资后，近期，Metica 又完成了一轮价值 900 万美元的种子轮融资（合人民币 6500 万），由 Play Ventures、13books 和 Firstminute Capital 等顶级风险投资公司领投，Riccardo Zacconi（King 创始人兼前 CEO）、Caro Krenzer（Trailmix CEO）等众多知名天使投资人参与。和最近几年创业团队一样，Metica 的创始团队颇具资历，该公司由连续创业者 Phil Mohr 和 Puli Liyanagama 带领。他们此前的创业项目 Comufy 被 King 收购，DataTiger 被苹果收购，这些经历也让 Metica 一开局就属于明星创业公司。Phil Mohr 和 Puli Liyanagama 图片来源：Metica 官网而最新的 Metica，根据官网介绍则怀揣着帮助游戏更快成长的愿景，专注于将用户获取（UA）、游戏内变现以及 AI 驱动的个性化体验相融合。通过先进的技术手段，深入分析玩家行为、偏好等数据，为玩家提供定制化游戏体验，同时优化游戏内变现策略，提升游戏的盈利能力。对于种子轮融资，官方表示：" 此次融资将助力 Metica 为游戏工作室打造个性化玩家体验、推动可持续参与度，并帮助其获取成功扩张所需的资金，Metica 致力于利用 AI 技术打破 买量、营销和变现之间的壁垒，构建全新的增长模式，推动游戏行业迈向持续优化和个性化的新阶段 "。AI 驱动，打造千人千面的游戏体验具体到 Metica 的业务细节，Metica 业务的底层其实是一种 AI 驱动的、名为 Contextual Bandits 的技术，该技术试图在游戏中达成千人千面的体验，类似于 TikTok 的首页算法推荐，旨在「实时调整，使用情境数据向每个玩家展示最有可能引起他们共鸣的选项」。简单来说，它如同一位洞悉玩家心思的 " 智能助手 "，实时收集玩家的行为数据、偏好信息以及所处的游戏情境等多维度数据，并据此动态调整游戏内的展示内容、奖励机制等。例如，在一款角色扮演游戏中，对于喜欢探索的玩家，Contextual Bandits 会适时推送隐藏任务或新的探索区域；而对于热衷于竞技的玩家，则优先展示 PVP 活动和相关奖励。这种精准的个性化策略，大大提升了玩家的参与度和留存率。而基于 Contextual Bandits，Metica 建立了名为 Growth Loop（增长闭环）的工具包，根据官方宣传，Growth Loop 旨在将游戏的买量获客以及提升 LTV 两大要素视作一个互相驱动的整体。这里 GameLook 尽可能通俗地解释一下，根据官方博客公布的内容，该工具以 Contextual Bandits 驱动的个性化体验为核心动力，通过游戏内的各种变现工具，如自由调整但精心设计的应用内购买项目、千人千面的实时运营活动、优化的游戏玩法以及精准的游戏内广告投放，尽全力提升玩家的终身价值（LTV）。毕竟当玩家在游戏中获得了个性化的优质体验，他们更愿意进行消费，从而增加游戏的收入。同时，Metica 还会将这些游戏内积累的丰富数据与归因逻辑、预测模型深度融合，用于精准评估每一次广告投放的效果，优化广告支出回报率。例如，通过分析玩家的付费行为和广告来源，确定哪些渠道带来的用户具有更高的付费潜力，进而调整用户获取策略，将资源集中在更有价值的渠道上。从而实现良性循环不断推动游戏业务的增长，让游戏在市场竞争中占据优势。最后，也是相当关键的，在如今全球游戏行业投资萎缩，中小团队生存困难的时期，目前 Metica 还正在面向客户，提供「增长基金」，即对于满足特定需求的产品，开发人员可以在网站提交申请，Metica 将预付一笔买量增长资金，用于投流买量，以供产品起步所需。而对于尚未完成的游戏项目，Metica 也提供买量和 LTV 优化服务，以帮助他们达到申请资金的要求。资助符合要求的游戏直到现金流为正其实过去几年，在游戏行业和 AI 的发展历程中，AI 驱动的营销和个性化游戏体验已经有不少公司入局尝试，其中 Playtika 和 AppLovin 是典型代表。Playtika 2023 年就在科隆展上分享了公司利用 AI 技术深入剖析玩家的行为模式和偏好，为每个玩家量身定制游戏体验的经验。Playtika 通过识别不同类型的玩家画像，针对探索型、社交型、成就型等玩家的特点，分别提供相应的游戏内容和挑战，极大地增强了玩家的沉浸感和忠诚度。Playtika 的 AI 引擎，运营个性化手段而 AppLovin 则凭借其强大的广告平台，利用先进的 AI 算法，精准匹配游戏与目标用户，成为游戏公司获取用户的关键渠道，其广告收入的高速增长、股价的一路飙升都反映了市场对其营销模式的认可。数据显示，App Loving 过去一年内公司股价大涨了 737%，属实是奇迹。要知道英伟达过去一年的股价才上涨了 140%。而很显然，与 Playtika 和 AppLovin 相比，Metica 的独特之处在于，它不仅关注玩家体验的个性化，还将这种个性化与游戏的商业变现紧密结合，构建了一个完整的增长闭环，是一种更全面的解决方案。有创新，但玩家更担心被 AI 杀熟不得不说，作为多次成功的创业团队，对于当前游戏市场的观察还是相当毒辣的。Metica 至少从其官方宣传上来看，解决的是很多游戏公司的燃眉之急。毕竟在游戏行业竞争白热化的当下，如何精准把握玩家需求并高效实现商业变现，成为众多游戏厂商的核心诉求。而此前全球游戏行业相对的不景气，除了大环境的外因，显然也有游戏行业内部旧的 " 惯式 " 无法满足需要的问题存在。就比如之前为了让游戏的营销、运营活动能够尽可能抓住玩家和市场的需求，最常用的就是传统的 A/B 测试，虽然该测试目前依旧是主流，但随着近几年游戏行业及玩家需求、市场环境都在飞速变化，其局限性也逐渐凸显，毕竟这不是一种以玩家为中心的测试方案。它往往假定存在一种普适性的 " 最佳 " 游戏体验，忽略了玩家群体的多样性。不同玩家的游戏习惯、消费偏好千差万别，在 A/B 测试中可能被一概而论，导致测试结果无法准确反映不同玩家群体的真实需求。而且，当面对多个测试选项时，A/B 测试不仅效率低下，还可能因样本量不足而难以得出可靠结论。当然也有很多产品会将拥有类似游戏行为和习惯的玩家分组，进而设置不同的个性化策略，但一旦玩家的数量到达一定量级，玩家分组的效率和个性化方面的有效性就会大大降低。至于用户获取和游戏内变现，在传统的游戏项目中，这两个环节因为往往属于不同的部门，有着不同的 KPI 考核标准，因此彼此之间相互独立。这就会造成买量团队致力于吸引大量新用户，却可能因不了解游戏内的变现策略，引入的用户与游戏的付费模式不匹配；游戏内变现团队则专注于提升现有用户的付费率，却未能充分借助买量带来的流量优势。总的来说，理念上，Metica 的解决方案确实展现了一定的创新，通过 AI 技术整合用户行为数据和动态优化能力，为开发者和运营团队提供了一种更高效、更智能的解决方案。而据其官网数据，通过 Growth Loop，部分早期采用者看到了高达 40% 的 LTV 提升，而更高的 LTV 意味着游戏在玩家生命周期内能够获取更多的价值，不仅增加了游戏的收入，还为游戏的长期运营和发展提供了坚实的资金保障。不过诚然 Metica 的商业逻辑有其先进之处。它在试图打破传统游戏行业中买量、营销和变现之间的壁垒，将这些环节整合为一个相互促进的有机整体。理想状态下，在这个新的生态系统中，游戏公司能够实现资源的高效配置和协同发展，提升整体竞争力。但万事万物都有两面性。Metica 的技术在改善玩家体验的同时，也自然引发了 GameLook 的一些担忧。就比如用户数据和隐私保护的问题，对于 Metica 这种几乎要监视用户一言一行的产品，用户的行为数据如何收集、处理、使用都需要严格的监管和控制；从游戏创作的角度来看，过度依赖数据可能导致玩家体验趋向同质化。如果游戏完全根据数据来设计和调整，所有玩家可能会被引导至相似的游戏路径和内容，失去游戏原本的多样性和惊喜感。不过目前 Metica 官网首页大肆宣传的定制化收费项目、活动、礼包等，让 GameLook 最先想起的，其实还是未来是否游戏内氪金也会出现大数据 " 杀熟 " 。要知道目前国内其实是严令禁止大数据杀熟的，海外对于企业这种涉嫌不正当竞争的做法其实也相当敏感。虽然目前国内对于该行为关注的重点主要在电商外卖等领域，海外（比如美国）则主要将该行为与反垄断绑定，目前还没有太多波及游戏行业。但当游戏根据玩家的付费能力和历史消费数据制定不同的收费策略时，可能会让玩家感到不公平，从而损害玩家对游戏的信任。综上所述，作为新鲜力量，Metica 的出现或许有潜力为竞争激烈的游戏行业带来新机遇与变革。其 AI 驱动的个性化体验和增长闭环，有望打破传统运营模式，推动行业向精细化运营发展。但作为一家刚刚收获种子轮融资的初创公司，前路还长，Metica 能否在复杂的市场环境中持续发展，成功实现其重塑游戏行业生态的愿景，还有待时间的检验。····· End ·····koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:高尚德
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