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推進未來部門發展重點 - Coggle Diagram

- - - - 但產品未到位
      - 成效操作為主
    - - 年度累積投放數據：年底11月底
      - 資料沒到位，只有log
        
        誰發起，沒有技術觀念就不知道誰發起
  - - - AND定
      - iOS的還待觀察
- - - - 下載量下滑，總收入卻成長
        
        高價值用戶越發重要
      - 新遊戲一波流化
        
        配合下載量下滑議題，
        持續營運+召回老玩家才是重點
        
        LTV+re-targeting
    - - 前十沒有輕度遊戲
        
        輕度外觀的中重度遊戲OK
        (噠噠特攻、英雄戰紀)
        
        對輕度仍有需求，
        但遊戲性、付費體系需更好
        
        混和變現窘境:
        成本無法下降，用戶價值無法增加
      - 下載榜
        
        與21年差異不大，國內市場穩定
      - 收入榜
        
        RPG佔一半，玩家首選
      - 端看畫面是否頂級，容易追求更華麗遊戲
        
        玩法、獨特性嘗試其他機會
      - 超休閒
        
        混合變現
        
        輕度外皮、重度數值體系
        
        iOS分享之意見相同
        
        困境: 取得成本無法降低，用戶價值無法增加
        
        找到大眾喜愛的輕度玩法
    - - 玩家對IP漸漸無感
        
        套IP的免洗遊戲大量出現
        
        對本質逐漸更重視
        
        好的產品自成IP
    - - 收入榜 7/10有pc版本
        
        喜愛原因:方便操作、畫面大
        
        全球用戶數增長
      - 不等於模擬器
        
        外掛、繞過付費
        
        官方自帶模擬器概念
      - 手機裝置的性能達主機一半
        
        手遊3A化
        
        apple、google皆開始跨端
    - - 預算配比10%
      - 收視年齡層分層
      - 之前的表可用的
        
        因為不知道占比，拿收入或排行榜來對比有點武斷
  - - - 10/31 架構11/04初稿
        
        11/14完稿
  - - - 下載量貢獻15% >收入貢獻 3%
      - 90%安卓
      - 印尼為主要下載量來源(38%)，泰國為主要收入來源(23%)
        
        IAA看印尼、IAP看泰國
        
        安卓裝置90%以上
        
        有廠商只推出安卓搶市場
    - - 策略、moba為主
      - 中國遊戲占據Top20半數以上
        
        好像各地都一樣
      - 下載榜
        
        三消 doggo go
      - 電競助力
      - 廣告素材本地化，地道文字與語音
      - 超休閒下載量持續攀升
    - - 量
        
        對比2022年呈回暖趨勢
      - 收入分布
        
        RPG>策略
      - 經典三消表現仍佳
        
        candy crush
      - 海彼的混合休閒手遊突圍
        
        S u r v i v o r ! . io、A rc h e ro、
        SSSnaker、PunBall
      - 印度、拉美、東南亞超休閒素材持續攀升
        
        廣告素材展示遊戲創意玩法
        或概念也是常用手法
      - 混合變現
        
        混合變現方式4種以上佔95%
        
        2023擁有6-7種變現模式比例為40%
        
        策略分布-輕度玩法+中度數據層次
        
        成為手遊營利新趨勢
        
        抽卡在日本流行、美國更常用廣告變現 (人口紅利)
        
        不同遊戲在使用混合變現的程度上有差
- - - - step1. 23年12月環境佈署
        
        報告: 用那些環境及怎麼佈署，資源盤點
      - step2. 24年1月初步算圖測試
        
        目標：知道怎麼訓練、學習
        
        Lora模型(自有模型確認)
        
        了解各參數調整經驗及差異
        
        各參數調整下的產出
        
        setp3. Q1結束實作
        
        成功產出可用圖形
      - 詢問付款方式
        
        先撥經費測試AWS、 GCP
    - - (視小丸子狀況)