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我们在买量黑盒里苦熬直到Unity放出这个懂游戏DNA的Vector

2026-05-12  

  

我们在买量黑盒里苦熬直到Unity放出这个懂游戏DNA的Vector(图1)

  如果你这两年跟游戏行业的发行、投放或者增长团队聊过,几乎都会听到一种很具体的焦虑。

  不是“预算不够”,也不是“素材不够多”,而是更扎心的一句:钱花出去了,但你并不知道自己买来的到底是谁。

  一款游戏投放出去,广告平台能告诉开发者的,往往只是点击、安装、激活这些表层动作。看起来数据很多,后台面板密密麻麻,但真到了最关键的问题上,很多团队其实还是两眼一抹黑:这个用户为什么第二天就走了?是因为新手引导太长,还是因为第三关难度突然拔高?他为什么没付费?是因为价格设计不合理,还是因为在进入商城之前就已经流失?如果一款游戏主要靠广告变现,那用户到底是“看广告意愿强但留存一般”,还是“留存不错但商业转化弱”?

  这几年,这个问题还在持续加重。一边是苹果 2021 年推出的 ATT(App Tracking Transparency) 隐私政策收紧,且 Android 端也在跟进类似的隐私保护路线,用户级追踪越来越难,广告平台能够拿到的信号更少、归因更难、受众精细度下降;另一边是内容供给持续爆炸,新游戏、新工作室、新题材层出不穷,游戏开发者的焦虑已经从“把游戏做出来”变成了“怎么让它被真正会喜欢它的人看到”。

  于是,行业里出现了一个很别扭的局面:大家都在谈 AI、谈自动化、谈智能投放,但不少团队的真实感受仍然是——买量越来越像一个黑盒。预算被卷高了,安装是买到了,可真正能留下来、能付费、能贡献长期价值的用户,并没有想象中那么多,越来越像买彩票。

  这也是为什么,今天行业越来越在意一个问题:广告平台能否不只是一个会竞价的投手,而是一个真正理解游戏和玩家关系的系统?

  外界提起 Unity,第一反应通常还是游戏引擎。但如果把视角从“开发”挪到“增长”,你会发现,Unity 这家公司真正特别的地方,其实在于它同时站在两条线上:一条是游戏开发引擎,一条是游戏增长与变现,也就是 Unity 内部所说的 “Grow” 业务。

  前者,帮助开发者把游戏做出来,最新的数字是它每月为超过 30 亿玩家的游戏体验提供技术支撑;后者,负责让游戏被看到、被安装、被持续运营并最终完成商业转化——Vector 就是 Unity Ads 这个广告平台背后的核心AI模型,也是 Unity 当前最重要的产品之一。

  从定义上看,Vector 是 Unity 推出的新一代 AI 模型,目标不是单纯提高广告转化率,而是利用 Unity 生态系统中的数据去驱动游戏增长。它融合了自学习机制,能够根据玩家行为、游戏经济系统和设计变化实时调整优化方向,去提升广告精准度、优化 ROAS,并帮助广告活动更快实现规模化。

  这套说法听起来很标准,但真正值得拆开的,是它背后的那句关键词:“充分利用Unity 生态系统中的数据”。

  在巴塞罗那举办的 2025 Unite 大会上,Unity Grow 产品与技术高级副总裁 Felix Thé 做了一场演讲,其中有一段话非常直白:玩家如今可选择的游戏比以往任何时候都多,对开发者而言,让自己的游戏脱颖而出就变得愈发困难。游戏的开发速度越来越快,但我们的目的不仅是完成开发,更要被玩家看到、找到。”而这件事本质上高度个性化:每个玩家偏好不同。

  他紧接着抛出了 Vector 的核心定位——“Vector 的目标,正是把‘对的游戏’带给‘对的玩家’。它能同时理解游戏和玩家,从根本上重塑游戏行业的‘发现’方式,确保游戏真正触达它们的目标受众。”

  听上去像一句口号,但如果把它放回现实投放里,你会发现这句话其实指向了一个很实在的痛点:今天很多广告平台优化的仍然是“买到安装”这件事,而不是“买到真正适合这款游戏的人”。

  前者可以靠低价流量堆出来,甚至能在短时间内把表面数据做得很漂亮;后者则要求系统不仅看见用户进来了,还要尽可能理解他进入游戏后的行为路径、留存倾向、付费概率,甚至他和特定游戏设计之间的匹配度。

  也正因为如此,Vector 想做的其实不是传统意义上的“更聪明的投放算法”,而是一种更接近“游戏原生”的增长系统。

  Unity 的特殊性在于,它首先是一家游戏引擎公司,全球大量的游戏就跑在 Unity 引擎上,这意味着 Unity 天然拥有一组其他广告平台根本接触不到的数据维度——也就是游戏的内部运行数据。覆盖从游戏的开发阶段(关卡设计、经济系统、难度曲线)到运行阶段(玩家行为、会话时长、付费节点),再到增长与变现阶段(广告展示、内购转化、用户生命周期价值)等多个环节。也就是说,它对游戏的理解并不止停留在“哪个广告被点了”,而是有机会接触到一款游戏从内容到运营、从玩法到商业化的更多上下文。用 Felix Thé 的话说:我们既拥有对电子游戏的深度理解,也具备覆盖全球数十亿玩家会话的数据洞察,这两者共同构成了 Unity 的独特优势。

  用更通俗一点的话说,别的平台可能更擅长理解“广告长什么样、谁会点”;而Vector 的目的是进一步理解“这到底是个什么游戏、哪些玩家真的会留下来、会不会付费、愿不愿意长期玩”。

  Vector 不止于基础定向,它会同时分析游戏本身的特征与真实玩家行为,用来提升用户匹配质量。放到实际投放里,这意味着系统更倾向于去找“更可能对这类玩法、节奏、经济系统和变现逻辑真正有反应的人”。

  如果说传统广告平台只是在“广撒网”,那 Vector 更像是在试图做一件更难的事:理解游戏内容和用户价值之间的关系。

  当中的逻辑并不复杂:Unity 生态里每诞生一款新游戏,每发生一次玩家互动,都在为 Vector 提供新的训练数据。模型用这些数据来更新对游戏内容和玩家偏好的理解,预测精度因此提升,广告投放效果变好,吸引更多开发者使用 Unity Ads,带来更多数据。如此循环往复,无疑就会带来“飞轮效应”。

  这个能力,放在游戏行业里,其实很关键。原因很简单:游戏不是一个稳定不变的商品,玩法在变,创意在变,商业模式在变,用户偏好也在变,所以一个只盯着固定标签和历史人群包的系统,绝不是长久之计。换一个说法就是:每一款用 Unity打造的新游戏,都可能让 Vector 变得更聪明,这个模型,是一个活的、在不断进化的系统。

  最后,做过游戏运营的人都知道,变现模式往往决定了投放策略的走向。纯内购(IAP)游戏需要找高付费意愿的用户,纯广告变现(IAA)游戏需要找高活跃、愿意看广告的用户,而越来越流行的混合变现模式(Hybrid)则需要在两者之间找到平衡点。

  目前,很多广告平台只能针对其中一种模式做优化。而 Vector 的一个卖点,是同时理解 IAP 与 IAA 行为之间的关联,在内购、广告和混合变现模式下做针对性优化。这对于当前行业中越来越普遍的混合变现模式来说,是一个非常实际的能力差异。

  这也是为什么 Unity 一直强调,Vector 的目标不是简单拉高安装量,而是在扩大投放规模的同时,尽量把 ARPU、付费率和 ROAS 一起往上带。

  当然,行业今天已经听过太多 AI 故事。真正能让人停下来看的,还是数据。

  根据 Unity 披露的初期结果,从旧模型升级到 Vector 之后,广告活动的安装量增长约 15%—20%,新用户内购金额增幅最高达到 20%。不过这里需要特别说明:这组数据属于 Unity 在特定时期看到的初期效果,其中安装量提升基于 2025 年 3 月 15 日至 28 日的 iOS 全 campaign 类型数据,IAP 提升基于 2025 年 2 月 6 日至 24 日的 iOS IAP ROAS campaign 数据,并不自动代表所有市场和所有产品都会得到同样结果。

  这个口径说明很重要,因为它让这组数字更像有效信号,因为数据每时每刻都在变化。

  即便如此,这仍然是一组值得行业重视的结果,因为它指向了一个更难做到的目标:在扩量的同时提质。这在买量领域并不是一件容易的事,因为通常情况下扩大规模往往意味着用户质量的稀释。

  根据 Unity 财报,自上线以来的前三个季度,Vector 收入增长了 53%。今年 1 月,Vector 创下单月收入历史新高,超过 12 月节日旺季水平,较去年同期增长 72%。按当前季度收入推算,Unity 方面判断,Vector 的年化收入有望在 2026 年超过 10 亿美元。对一个仍被视为“处于起步阶段”的 AI 投放模型来说,这个增长速度已经足够说明,它在市场已经逐渐站稳脚跟。

  宏观数据能说明趋势,但真正让市场建立信任的,还是一个个具体案例中的实际情况。

  Voodoo 是最典型的案例之一。这家法国发行商曾经是超休闲游戏赛道上最耀眼的名字,旗下产品包括《Mob Control》《Block Jam》《Cup Heroes》等,动辄数亿下载。过去几年,超休闲赛道在 iOS 隐私政策变化、流量成本上升、同质化竞争下经历了非常明显的阵痛,这些因素加在一起,让 Voodoo 的发行部门经理 Alex Shea 曾公开喊出超休闲已死的口号。

  Voodoo 的应对方式是转型:从纯广告变现的超休闲,转向内购与广告并重的混合休闲模式。《Mob Control》就是这场转型中的标杆产品——到 2024 年,这款游戏的累计收入已突破 1.5 亿美元,成为 Voodoo 首款迈入亿级俱乐部的混合休闲游戏。

  在驱动《Mob Control》更上一层楼的过程中,Voodoo 选择了 Vector 加持的Unity Ads 作为增长引擎。这个案例里有两个细节很值得看:

  第一,策略上,Voodoo 并不是一开始就全面铺开,而是先在美国市场启动 IAP ROAS 广告活动,跑出效果后,再根据数据建议逐步扩展到二线和三线市场。第二,创意上,Unity 团队建议它更多使用独立试玩广告和创意素材包,结果是试玩素材的转化率出现了显著提升。

  这两个动作放在一起,说明 AI 投放真正起作用的方式,并不是“模型一开,万事大吉”,而是算法能力、投放策略和创意迭代共同构成了闭环。

  Voodoo 用户增长负责人 Oguz Ayar 后续给出的反馈也很能说明问题:随着 Vector机器学习技术不断迭代,我们的 IAP ROAS campaign 和 Hybrid ROAS campaign 获客表现也保持稳定上升,IAP ROAS 效果尤为显著。此外,用户平均收益(ARPU)和付费用户比例也稳中有升,这让我们坚定了加大预算投放的决心。一个广告主愿意加钱,这本身就是对效果最直接的投票。

  另一个被 Vector 反复提到的案例来自法国超休闲/混合休闲赛道的知名发行商

  Homa,代表产品是《All in Hole》。数据很直观:付费玩家占比提升 2 倍,内购金额提升 2 倍。对于一款游戏来说,付费玩家占比翻倍的意义在于,从根本上改善了游戏的用户经济模型,让长期运营变得可持续。

  而 Arcadian Lab 则是另一个极端——一个来自巴基斯坦的新兴工作室,首次尝试自主发行。对于资源有限的小团队来说,每一分广告预算都要花在刀刃上。通过 Vector,Arcadian Lab 的游戏 D7 ROAS 成功转正,整体提升 27%;IAP 在 ROAS 中的占比增长了 5 倍,意味着高价值用户的占比大幅提升;投放规模同步扩大,对应花费增长 5 倍,实现了规模与质量的双重增长。

  一边是手握爆款的头部大厂,一边是第一次自己发行游戏的新团队,都在 Vector 上找到了适合自己的增长路径。这种通用性,本身就说明PG电子文化有限公司了底层模型能力的成熟度。

  如果说前几个案例更多是国际视角,那么上海迪果科技旗下的全球休闲游戏品牌 Big Cake 的例子,对中国出海团队会更有代入感。

  Big Cake 并不是行业里高调的公司。搜索迪果科技,官网信息简洁,媒体报道也不多。但这是一家在海外深耕了近十年的老炮,早年靠 IAA 超休闲游戏揽获全球流量,2019 年转型布局更广泛的休闲游戏品类,代表产品包括《Block Puzzle》《Daily Mahjong Match》等,全球 MAU 增长了 10 倍。它的出海策略很“老炮”:欧美 T1 市场注重高质量玩家,拉美侧重 CPI 与 ROAS 最大化,东南亚关注积分墙和高 MAU 合作形式,中东要考虑斋月等宗教活动节奏,非洲则有预装和运营商流量等打法。

  这种公司,通常不会轻易被“新模型”“新算法”打动,因为它本身就很懂流量。

  也正因如此,Big Cake 对 Vector 的反馈反而更有参考价值。营销总监 Randy Ma 提到,最开始团队对新算法具体怎么运作并不完全清楚,但从数据上最先感受到的是 CTR 大幅提升,大约增长 10 倍。在 Unity 团队的策略指导下,其 Match 消除类游戏拓展了更大的流量池,整体流量增长 20%—30%,D7 ROAS 明显提高,同时 CPI 也有一定幅度上升。

  这听起来更真实。它说明 Vector 带来的不一定是更便宜的流量,而可能是更贵一点、但更值一点的流量。

  Big Cake 今年起量最大的一款产品是《Daily Mahjong Match》。据点点数据,当时《Daily Mahjong Match》在 Google Play 的全球下载量已超 400 万。对一款玩法普适的麻将消除游戏来说,产品本身当然是增长前提,但 AI 投放系统帮助它更快触达到适配人群,也已经成为增长链路里越来越重要的一环。

  从全球头部发行商到中国出海团队,从混合休闲到解谜到策略品类,Vector 在不PG电子文化有限公司同市场、不同体量、不同变现模式的产品上都展现出了相当一致的效果——扩量的同时保持甚至提升用户质量。这件事在买量领域,说实话,真的不容易。

  如果说今天的 Vector 已经试图让广告系统更懂游戏和玩家,那它下一阶段最值得关注的更新,就是 Runtime Data(运行时数据)。

  Unity 给出的信息是:目前公司会在一季度扩大对运行时引擎数据的测试规模,预计这一能力将在第二季度于 Vector 平台正式上线。Unity 对这项功能的描述也相对克制:它不会带来立刻爆发式的突破,但随着时间推移,这类高度行为化数据的加入,会显著提升模型的复合效果。

  你可以把之前的广告平台的 AI 理解成一个站在游戏厅门口的人。它知道谁看了海报,谁进了门,谁买了币,甚至能大概判断哪些人更像会再来的人。但它依然很难真正理解,玩家在里面到底玩得怎么样。

  而接入 Runtime Data 之后,Vector 试图看到的,是更靠近游戏真实体验的那一层信息:玩家在哪个关卡卡了很久,在哪个节点流失,玩了多长时间,和哪些经济系统发生过互动,价值感是从哪一刻开始建立的。

  这类信号的意义在于,它在帮助系统回答一个更重要的问题:谁更可能在这款游戏里形成长期价值,也就是更高的 LTV。

  这正是 Unity 反复强调的那句话——Vector 的独特之处,除了 AI 模型本身,更关键的是数据质量。

  当然,回到现实,任何投放系统都不会是魔法按钮。素材、产品质量、市场匹配、数据配置、团队执行,依然共同决定最后的结果。但可以肯定的是,游戏买量这件事,正在悄悄变成了另外一件事,那就是让玩家找到自己真正会喜欢的游戏,让开发者找到真正会喜欢自己游戏的玩家。返回搜狐,查看更多

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