当 AI 像游戏策划一样懂玩家，游戏增长逻辑要被重写了吗？

2025年，中国自主研发游戏出海收入达到 204.55 亿美元，同比增长 10.23%。数字依旧亮眼，但光鲜背后，是行业挥之不去的阴影——买量成本持续攀升、ROAS 下滑、隐私政策收紧让传统获客模式举步维艰。

过去两年，游戏厂商尝试了各种自救路径。从早先兴起的副玩法买量，到后来的动物、生存等题材包装升级，再到少数厂商对品牌力的塑造，核心都是试图让玩家与产品产生更深度的链接。然而，跟进的探索者们很快遭遇了新的困难。

有的厂商组建专门团队生产内容，试图以品牌力撬动自然流量，虽然收获了更好的口碑，但买量成本并未真正下降——广告平台的算法不认“品牌故事”，只认用户点击；还有一些休闲游戏团队将素材迭代周期缩短到每天，尝试几十种风格，笃信总有一种能跑赢算法，但素材疲劳来得更快，CTR 短暂冲高又迅速回落；也有中度产品想通过混合变现，用 IAA 收入补充 IAP 来拉高 LTV，结果 ARPU 上去了，核心用户的体验却受到了影响；此外，近年来围绕着“AI 机器学习”和“AI 增产提效”等等话题的热议，同样是广大厂商试图突破桎梏找到新路径的体现。

这些熟悉的自救实验都指向一个残酷的现实：如今的买量困局并非游戏公司不努力，而是在市场饱和的大背景下，传统买量逻辑某种意义上正在失效。

懂用户，是天赋还是能力？

尽管传统的买量逻辑正在失效，但这样的背景之下，行业中那些真正“懂玩家”的产品，却总能在喧嚣中脱颖而出。

它们或许深耕小众赛道，对圈层诉求了如指掌；又或许在大众品类中，通过策划对心理的精准拿捏，让玩家留存与付费都变得顺理成章。

但问题在于，这种“懂用户”的能力极难规模化：

一方面，并非所有团队都有深厚的垂类沉淀，面对画像宽泛的大众用户，买量依然是唯一的增长引擎。另一方面，也是最根本的矛盾所在：即便厂商足够了解产品和玩家，广告平台的算法却并不“懂”。

在现实的增长链路中，厂商与用户之间存在着巨大的鸿沟：传统的算法 AI 只能捕捉点击、安装等表层数据，却看不透游戏逻辑与用户诉求；加之隐私政策令画像日益模糊，导致买量变成了一个黑盒——广告平台认不出谁是高价值玩家，厂商也无法将“懂用户”的策略转化为有效的流量。

于是，一个根本性的问题浮出水面：这种“懂玩家”的能力，能不能转化为可以被广泛赋予的算法能力？

对于深耕垂类的团队， 他们需要将这种理解规模化放大，让“对的人”更快找到自己；对于面向大众的团队， 他们则需要算法帮自己穿透黑盒，直达真正的目标受众。

换句话说，游戏创作者需要一种全新的增长范式：让广告平台借助 AI 像游戏策划一样去思考。只有当算法开始理解游戏机制、玩家行为偏好和长线留存，游戏产品与玩家之间的深度链接，才有了全新的建立方式。

像做游戏策划一样做游戏增长，

这可行吗？

这其实也是 Unity Vector 正在试图回答的问题。

Unity Vector 是 Unity 获客平台的核心，旨在利用 Unity 生态系统中的数据来驱动游戏增长。该模型融合自学习机制，可深入洞察用户行为，实时响应玩家行为、游戏经济系统及设计的调整变化，提升广告精准度，优化 ROAS，加速广告活动规模化增长。其优势是“把合适的游戏推荐给真正感兴趣的玩家”。它能够同时理解游戏和玩家，从根本上重塑游戏行业的发现方式，确保游戏真正触达他们的目标受众。Unity 既拥有对电子游戏的深度理解，也覆盖全球数十亿玩家会话的合规数据洞察。这两者共同构成了 Unity 的独特优势。

简而言之，在 Unity Vector 的努力之下，广告投放和用户获取的根基正在从基于“信号”（如过去的 IDFA 等）运行，向着基于“对用户的深入理解”而进行。

要做到这一点，Vector 依托的是 Unity 独一无二的优势：

一方面，Unity 是业界几乎是唯一能够同时为游戏内容创作和游戏用户增长赋能的公司。它不只是一个广告平台，更是全球无数游戏从 0 到 1 的生长土壤。基于 Unity 引擎产品的高市场覆盖率（截至 2025 年 12 月，在全球顶尖的 1000 款移动游戏中，有 71% 是基于 Unity 开发的），Vector 能够融合玩家洞察与游戏本身的深度数据，为玩家偏好与行为赋予了真实的上下文背景。通过分析“游戏 DNA”以及玩家与游戏的交互方式，Vector AI 能够提供更精准、更有意义的匹配。

另一方面，所有基于 Unity 引擎开发的游戏产品，都可能会让 Vector 更聪明，再借助全新的 AI 架构、训练方式与生态数据，Vector 拥有持续进化的自学习能力。在此基础上，对 IAP、IAA 以及混合变现等全变现模式的针对性优化（尤其是 Vector 能够理解 IAP 与广告行为之间的关联性），令 Unity Vector 对比传统广告平台拥有更为强大的赋能作用。

简单说，别的平台只能告诉你“谁点了广告”，而Vector 能帮你理解“谁真正属于你的游戏”。

目前，Vector 已经交出了相当令人满意的答卷，据官方统计数据显示，与旧模型相比，Vector 在安装量和应用内购买价值方面均实现了约 15% - 20% 的增长。而据 Unity 财报显示，自上线以来的前三个季度，Vector 收入已增长 53%，预计在 2026 年，Vector 的年化收入将轻松超过 10 亿美元。

更为值得一提的是，Unity 在用户增长领域的积累并非一日之功，过去数年之中，Unity Ads 都是游戏赛道中的佼佼者。以 AppsFlyer 历次发布的《广告平台综合表现报告》为参考，从 2021 年到 2025 年，Unity Ads 始终在 iOS 和 Android 双端游戏赛道保持强劲表现，且依然对大多数游戏品类有着极高影响力。这种来自第三方视角的认可，在某种意义上，也是 Vector 作为 Unity Ads 底层 AI 模型所发挥惊人作用的最佳背书。

付费提升，流量增长，

已有先行者大获成功

理论的成功与否最终需要体现在数据的反馈上。从目前全球头部厂商的实践来看，Vector 确实帮助实现了业务规模与用户质量的同步增长。

如全球知名超休闲游戏头部发行商 Voodoo，其代表作《Mob Control》等产品便通过 Unity Ads Vector AI 模型成功实现大规模用户增长。Voodoo 用户增长经理 Oguz Ayar 提到：“随着 Vector 机器学习模型的不断完善，我们在 IAP 和混合 ROAS 活动中持续实现稳健增长，整体表现显著提升。在扩大投放规模的同时，我们依然保持了 ARPU、付费率和 ROAS 的稳定，因此大幅提升了广告投入。”

另外一家知名的超休闲游戏发行商，法国公司 HOMA，则通过 Vector 的赋能，实现了付费玩家和内购金额两个指标的双倍提升。其公司增长副总裁 Naveen Mawani 在公开分享中提到，公司代表作《All in Hole》一直采用多渠道投放的策略，Unity Ads 本身并非该产品最大的获客渠道，但 Vector 推出后情况彻底翻转，在上线的第一个月里，HOMA 就明显观察到玩家质量的提升，他们在游戏中停留的时间更长、并以更低的安装成本实现更高的用户参与度。而针对“投放初期迎来高峰随即放缓”的顽疾，Naveen Mawani 称：“在 Vector 上，我们看到的情况恰恰相反，它在上线后的几个月里始终维持着规模和质量的稳定增长。”据悉，目前这种成功趋势还在持续，截至 2025 年 11 月，Vector 已经占到《All in Hole》整体广告投放支出的三分之一。

此外，还有一些知名公司也正在借助 Vector 的赋能走向成功，例如代表作为《Brain Test: Tricky Puzzles》的 UNICO STUDIO，在 Vector 帮助之下实现了全平台 4 倍的扩量。在竞争激烈的解谜赛道，能够实现如此规模的增长而不牺牲用户质量，正是 Vector 精准匹配能力的体现；推出《Block Puzzle》和《Daily Mahjong Match》的中国公司 Big Cake，在接入 Vector 后，其流量实现了 20% 到 30% 的稳健增长。作为中国出海厂商的代表之一，Big Cake 的实践证明了 Vector 对中国开发者的适配性。

以上这些成功案例，实际共同指向了一个结论，即：当 AI 开始真正理解游戏、理解玩家，增长就不再是单纯买来的，而是基于深度理解匹配出来的。

结语

回看游戏买量在近年来的变化，我们似乎可以看到一幅时代画卷的更迭：1.0 时代拼渠道，谁铺得广谁赢；2.0 时代拼算法，谁算得准谁赢；3.0 时代拼理解，谁懂玩家谁赢。那些突围实验还会继续，内容要做、素材要卷、变现要调，这些都是基本功。但真正的突破口，可能在于让算法也参与到理解游戏的过程中来。

值得一提的是，Vector 在这条路上的进化远未停止。据官方透露，未来 Vector 还将集成 Runtime Data，依托关卡难度波动、游戏时长、经济系统交易等数据，更准确地预测玩家价值。这意味着 Unity 能根据玩家真实行为进行定向，注重可持续的长期价值，区别于以低价低质安装量为导向的短期投机模式。

当 AI 开始像游戏策划一样思考，中国游戏出海走向全球化的增长故事新篇，也许才刚刚开始。