出海，中国游戏企业实现增长的“必选项”
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对中国的游戏公司来讲，赶在这两年出海就等于从一个红海出来，到了另外一个红海。

闫曼

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在本土互联网市场红利见顶，增长放缓的大背景下，出海已经成为国内企业的一道“必选项”。这一点，游戏行业的从业者可能体会更深。游戏版号的收紧和市场的内卷，迫使越来越多的游戏厂商开始将目光投向海外。

但是对其中很多中小型企业来讲，出海并没有那么简单。在当地市场营销和投放就是他们面临的第一道坎。本来全球各国各地区文化和市场习惯不同，再加上在地缘政治和科技竞争的背景下，国与国之间数据跨境流动监管日趋严格，这给中国企业的出海，甚至营销和投放带来诸多障碍。

而根据全球游戏市场研究公司Newzoo发布的《2023年全球游戏市场报告》，全球游戏市场在2023年总收入达到1840亿美元（约合1.31万亿人民币），同比上一年仅增长0.6%，而且不仅是移动端，整个游戏市场的增长势头这几年都有些低迷。对中国的游戏公司来讲，这两年出海就等于从一个红海出来，到了另外一个红海。

在这一背景下，就中国企业尤其是游戏公司出海前景如何，如何买量？以及数据跨境流动的限制对海外数字营销会产生什么样的影响等这些问题，我与Moloco亚太区总经理兼战略负责人Jay Trinidad进行了一次访谈。以下是经过整理的访谈实录：

记者：Moloco 的定位是一家机器学习公司，那么你们在数字广告推广中使用了哪些机器学习技术？这些技术是如何提高广告效果的？

Jay Trinidad：我们的创始人团队和很多工程师都有在YouTube和Google的工作背景，包括我们的机器学习首席研究员Tal Shaked也来自Google。Moloco汇聚了曾在行业巨头工作的世界级工程师，正是他们将丰富的专业知识带入Moloco。具体来说，我们采用深度神经网络来进行预测，并使用类似于当前生成式AI技术中的Transformer模型架构。得益于我们雄厚的工程师资源，Moloco有超过20个正在使用的模型。

关于广告效果，这其实取决于广告主目前使用的是什么技术。有的公司使用人工竞价，还有一些公司通过相关技术来帮助营销人员进行竞价。我们与一些已经完全实现自动化和程序化购买的公司交谈过，大多数公司都缺乏机器学习工程师。对比来看，我们的技术更强大，所以带来了更为强劲的效果。综上，我认为广告效果的差异取决于公司当前的技术水平。

记者：据我了解，游戏出海是你们业务板块中的重要部分，中国有很多游戏公司都是你们的客户。过去几年，中国游戏公司明显有了向海外扩展的趋势。这一趋势是从什么时候开始的？

Jay Trinidad：这一趋势大约始于十年前。起初中国游戏公司会比较关注国内市场，凭借丰富的游戏人才储备，开发了很多受欢迎的游戏，这逐渐导致国内市场趋于饱和。我注意到这与韩国的发展情况相似，虽然韩国市场整体较小，但发展路径是一样的：一旦本国市场趋于饱和，游戏公司就会寻求新的增长点和市场。所以中国公司开始向海外拓展。尤其是在过去五年中，这种趋势变得格外明显，特别是在国际市场层面。而新冠疫情也推动了这一进程，居家时间增多使得全球各个市场的用户在家玩游戏的时间都有所增加，例如在美国，用户游戏总时长几乎增加了三倍，全球游戏市场也迎来了更多发展机遇。

记者：中国游戏公司们出海一般更喜欢从哪些地区开始，比如说更倾向于去东南亚，还是欧美？

Jay Trinidad：大约40%的公司将美国作为首要开拓的市场。20%的公司瞄准韩国、日本、东南亚以及欧洲的一些地区。实际上我们鼓励客户将目光投向热门市场以外的地方，因为还有很多其他国家也有类似的市场潜力，比如拉丁美洲的部分地区。根据不同游戏类型，我们注意到在有些市场竞争较少，广告主可以用较低的成本找到高价值用户。我们一直在与客户合作，寻找他们能够用较低成本获取高价值用户的市场。我们鼓励人们寻找这些利基市场，现在Moloco可以用更准确地方式地找到这些目标用户并进行精准投放。

记者：国内几个游戏巨头，比如腾讯和网易最近两年也在游戏出海，在这个背景下，中小型游戏公司会不会面临很大的压力？

Jay Trinidad：中小游戏公司与游戏巨头之间，类比来说其实就是Moloco与行业巨头之间的关系。同为广告技术公司，Google和Facebook占据了大部分市场。大公司拥有大量的资本、更多的资源和更丰富的人才库。只要能有效利用，这些都能成为大公司的优势。然而中小公司的优势就在于规模较小，因此决策流程更加迅速，能够更快地进行调整和改革。市场变幻莫测，所以快速反应是小公司的一大优势。另外他们可以承担更多风险，因为他们不需要担心品牌保护和政府监管的问题。小公司犯错面临的风险也很小。所以我认为有较强的风险承担能力对小公司来说也是一个优势。此外更有趣的是，小公司能够尝试一些潜在回报巨大的新技术，而这些技术可能是大型公司因更注重稳定性而无法轻易尝试的。在游戏领域，当一家大型游戏公司有一个非常成功的产品时，一般不会再想创建另一个不利于已有游戏的新游戏，这样其实也限制了大型游戏公司的创新能力。

记者：所以您觉得小公司在海外市场上也有机会击败大公司吗？

Jay Trinidad：规模大小并不会限制公司拥有的发展机遇，小公司也不乏成功机会。我曾管理过不同规模的公司，曾在美国最大的三家公司任职，也曾在三家不错的初创公司工作过。经历过各种规模和阶段的公司发展，我认为是即使是行业巨头，也不能轻视后起之秀。例如，尽管 OpenAI 相较于Google来说还不能够算大型公司，但Google不会放松对OpenAI的关注。总的来说，小公司对大公司保持警惕，大公司对小公司则同样谨慎，不同规模的公司会观察彼此，成为一种循环的商业模式，我觉得这种情况还是很有意思的。

记者：在不同的海外游戏市场，数字广告推广的效果有何不同？是什么导致了这些差异？如何根据不同地区的市场需求调整广告策略？

Jay Trinidad：数字广告的效果与优质数据息息相关，因为训练机器学习模型需要足够的数据。根据市场法规，我们可以从不同国家获得一定量的数据，这在一定程度上影响了我们投放广告的能力。显然，欧洲在个人信息保护方面最严格，因此针对这些地区，我们必须设计出即使在缺少某些数据的情况下也能运行的新模型。对我们来说，投放广告最好的情况是数据共享充分、带宽宽裕、消费者众多，这样我们才可以提供最佳投放效果。但即使在数据有限的市场中，机器学习能够基于已有的数据进行预测，因此我们可以预测缺失的某部分数据。随着行业越来越注重隐私保护，机器学习会变得更加重要。

记者：根据我最近看到Newzoo的一份关于2023年全球游戏市场报告，2023年全球游戏市场增长放缓。在这种背景下，中国游戏公司走出海外依然面临高度竞争，这种情况下，国内游戏公司应该做些什么？

Jay Trinidad：我认为面对挑战，出海公司可以考虑以下三点：首先是吸引人才。人才是取得优势的关键。在我看来需要关注竞争对手有哪些优秀人才，并了解他们是否有兴趣加入自己。这个方法在中国也是可行的。其次是投资。一些公司不仅引进人才，还投资人才，例如他们会投资那些在美国、欧洲或其他地区的优秀游戏公司，支持其发展，所以国内公司可以由此找到新的增长点。例如腾讯就是很好的案例，他们大量投资于那些全球顶级游戏公司，由此获得新增长。第三是直接参与竞争。Moloco可以更好地助力中国游戏开发者出海进入国际市场。作为全球机器学习和增长营销解决方案公司，我们是很多公司在决定出海时的首选之一。面对出海的重重挑战，我认为中国游戏开发者们应该充满信心，他们会做得很好。

记者：如何看待中国游戏公司在全球市场中的发展前景

Jay Trinidad：保持当前对人才的关注和重视，再加上继续投资，我相信中国游戏公司会继续保持增长。因为我看到的是消费者玩游戏的时间没有减少反而会增加。尚在成长中的年轻一代比当前Z世代玩得更多，用户花费时间也会随年龄增长而增加。所以整个市场是在不断扩展中。随着人们从传统媒体向现代媒体过渡，游戏将是受益的细分市场之一。用户的决定是不断变化的，我认为这些决定会增加用户花费在互联网上的时间，用户时间更多了也就意味着游戏获得了更多发展机会。因此我认为未来竞争会更加激烈，但这不是坏事，同样会让行业充满活力。这也会让开发者重视内容质量，驱使整个行业转向研发更高质量的游戏，因为竞争时间会拉长，制作一个简单并且能够赚到钱的游戏会变得更加困难。随着现在这一代人的成长，他们的品味会更高雅，这样会促使良性发展。所以我对未来全球市场还是保持乐观态度，这也是我们在行业中的生存之道。

记者：我的下一个问题是关于数据隐私的。各国数据监管的收紧对数字营销行业造成了很大压力，比如苹果在2021年默认关闭了IDFA权限，第三方数据的获取与分析受到很大限制，你们要如何应对这一点？

Jay Trinidad：首先我想谈谈一直以来Moloco在做的事，同时也分享行业观察。对我们而言，当前的趋势是有利的。作为一家在先进机器学习领域拥有强大实力的公司，实现精准预测需要更优质的模型。数据量足够大时，预测相对简单，而当数据越来越少时，就需要先进的机器学习技术来推测关联。当前广告主如果想获得良好的广告效果，他们可以选择的渠道越来越少，这反而能够更好地发挥Moloco的优势。我认为只要我们保持领先的技术优势，这一趋势终会对我们有利。作为广告主，行业中数据越少，对机器学习的需求就越高。Moloco能够满足广告主日渐增长的需求，我们的底气就来源于强大的产品。此外我还注意到，随着隐私要求的增加，像亚马逊这样的平台开始直接销售广告，广告主可以在亚马逊上投放广告，因此用户在购物时就会看到赞助广告。好处在于亚马逊不向任何人提供数据，同时他们拥有用户所有的购物数据。例如，如果用户购买了婴儿食品，他们可能会推测其还需要尿布等其他东西，用户看到的广告会根据购物习惯发生变化。他们不向任何人提供数据，但如果广告主想在亚马逊上投放广告，他们会开放这些数据。我认为未来将会有越来越多的一手数据拥有者成为广告主，我们称之为零售商，而越来越多的零售商也正成为媒体卖家。一些公司开始向我们寻求帮助：能否利用他们的数据来做广告？我们能否帮助他们建立广告系统？举个例子：在韩国排名第一的流媒体平台希望在视频中投放广告，但不想投资建立机器学习团队等。所以他们找到Moloco，因为我们可以根据他们已有的所有数据帮助他们运行广告系统。该平台90%的用户在观看视频时会登录账户，这些用户可能因已支付订阅费用或其他原因留下登录账户的数据，我们可以利用这些数据，帮助他们进行精准的广告投放。

注：本文仅代表作者个人观点

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