至顶网CIO与应用频道 10月31日 北京消息:在H5游戏行业产业逐步完善,引擎技术升级刷新,用户体验不断提高中,单一的商业变现成为制约生态发展的新痛点,拓展H5盈利途径愈发成为迫切需要解决的需求。探索多元引流变现之道,聚合资源优势,Google&白鹭广告平台应势而生,为开发者实现可持续营收提供了全新的解决方案,加速着H5生态繁荣进程。
变现途径单一,中小开发者陷入迷茫
2017年的H5游戏市场继续保持了快速增长的节奏,收入屡创新高,市场中已出现了月流水亿元级别的爆款作品,在一大波精品H5游戏产品的带动下,市场规模将有望突破50亿大关。但对于H5开发者尤其是中小团队,现实的困惑并没有减少,变现途径太少、缺乏有效的推广渠道、用户定位不准确等,都是当下H5游戏仍然面临的问题。
目前,H5游戏付费率与移动游戏付费率最为接近的游戏类型是模拟经营类和角色扮演类,道具付费是变现的主要方式。但市场数据表明,游戏+广告的新引流变现趋势愈发凸显。根据eMarketer调研数据显示,2015年全球移动广告收入为700亿美元,这一数字预计到2019年将增长至2000亿美元。在谷歌广告平台数据分析中,全球有43%的开发者收入来自广告变现,越来越多的开发者将广告作为一种可靠的收入来源,而国内开发者来自广告变现的却收入不足15%。另据App Annie近期内一份调研数据表明,49%的受访开发者在自己的应用中选择愿意展示广告,该比例比去年增长了42%。
探索盈利之道,游戏+广告展现新机遇
“忽如一夜春风,千数万树梨花开”,用它来形容目前移动游戏的发展应该最为贴切不过。面对庞大的移动游戏人群基数,游戏+广告为CP们提供了全新变现机遇。广告在游戏中不仅为游戏开发者带来一个持续稳定赢收增长途径,同时也因有广告与广告活动的活力而带来了游戏在线人数的增长,使得知名度、美誉度提升,可谓一举多得。
在多数开发者还停留在仅靠道具付费收入的阶段,而事实上,除了道具付费以外,游戏+广告、跨屏精准营销正为H5游戏开辟了新的变现方式。植入式广告与网络游戏互动营销成为众多运营商差异化营销的重要组成部分,H5游戏多元盈利模式仍然具有着深入挖掘的巨大空间。
多元化盈利,Google&白鹭广告平台解锁新模式
今年7月底,白鹭开发者沙龙上海站活动中,Google&白鹭联合发布了H5游戏广告变现平台。Google向白鹭引擎开发者开放DoubleClick Ad Exchange(广告平台)接口,通过白鹭引擎内置模块中申请开通广告业务,接入广告库的H5游戏,即可享有玩家点击广告平台在游戏里展示广告带来的收益。
Google&白鹭广告平台整合了谷歌全球广告大数据和白鹭H5引擎技术,为广告主和开发者提供了覆盖广泛、定向精准、人群数据画像分析、高效转化的营销服务和变现途径。广告平台支持文字、图片、视频、原生、信息流等多素材多创意的广告样式,以大数据计算能力和用户人群画像分析,实现多样化广告形式、海量广告资源、场景化触达H5游戏用户,精准锁定目标群体投放。
DoubleClick Ad Exchange为广告主和开发者双方提供了一个开放、透明的平台,使得每一次广告展示都充分发挥其价值。广告平台高流量带来的高效转化率为开发者带来高额的广告营收回报,实现了在道具付费以外的H5游戏的多元盈利。
生态将迎繁荣发展,H5商业化进程提速
H5游戏以免下载、病毒传播、黏性社交属性、跨平台多元天然优势,结合Google&白鹭共同探索出的游戏+广告变现新模式,加速着其商业化进程,强化了盈利能力。在技术、研发、渠道、资金的不断介入,同时用户层面的培养和体验的大幅提高,付费意愿和变现方式多元化,H5游戏的盈利将表现更为乐观。
作为一个巨大的新蓝海市场,H5游戏在国内拥有微信、手Q空间、微博等几百个联运平台助力,在海外亦有Facebook、VK、Line、Talk等社交平台的介入,在固有的道具购买变现模式已非常成熟环境下,利用技术和广告挖掘更多变现将释放出巨大潜力。伴随消费升级的引领,以游戏+广告的变现模式实现了开发者营收规模的持续增加和产业链上下游的加速反哺,H5行业将会迎来全新的生态繁荣发展机遇。
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。