第(1/3)页

    2013年8月30号，上午十点四十分。

    北京，海淀区，清华东门外两条街。

    冯骥盯着茶楼门口那块写着“清漪阁”的木匾，觉得这三个字起得挺文雅，但配上楼底下那家沙县小吃的招牌，文雅感就打了六折。

    他回头看了看身后三个人。

    老陈背着个黑色双肩包，里面装着他的MaCBOOk PrO和两块移动硬盘。

    阿杜把手插在牛仔裤口袋里，一副谁欠了他三百万的表情。

    小凯拖着个小行李箱，眼圈还是青的，但眼睛亮得吓人。

    四个人今早四点多就起了床，赶五点半从深圳宝安起飞的早班机，八点半落地首都机场。

    出了航站楼打了辆车，司机听说去清华附近，多看了他们两眼，大概觉得这几个胡子拉碴的中年男人不太像学生家长。

    上了二楼包间，四个人围着一张老式红木茶桌坐下。

    服务员上了一壶龙井。

    冯骥把茶杯推到一边，打开手机，把屏幕朝向另外三个人。

    “我这几天又查了一遍。”

    屏幕上是他花了整整一个通宵整理的笔记。

    文本编辑器里密密麻麻的文字，分成了五个板块，每个板块用加粗标题标出来，像一份标准的竞品分析报告。

    【星云平台·深度拆解】

    老陈凑过来，眯着眼看了两秒，本能地伸手把手机拿过去，开始从头往下翻。

    “第一，分成比例。七三开，这个咱们昨天聊过了，确实比企鹅良心太多。但光靠分成比例吸引开发者，那叫价格战，不叫生态。真正让我觉得有搞头的，是第二条。”

    冯骥伸出两根手指。

    “算法推荐。”

    阿杜皱眉：

    “游戏平台搞算法推荐？Steam都没这么干过。”

    “所以我说它不是在做中国版Steam。”

    冯骥的语速变快了，这是他每次进入策划讨论状态的习惯，

    “它在做一个比Steam更激进的东西。你想想，Steam的核心推荐逻辑是什么？社区评测加愿望单加打折促销。本质上是'人找游戏'。但星云那套推荐系统，是'游戏找人'。”

    他从老陈手里拿回手机，翻到自己的测试截图。

    “我用了三个马甲号做AB测试。第一个号只玩射击类，第二个号只玩解谜类，第三个号随机点。三天之后，三个号的首页推荐完全不一样。射击号给我推了一款叫《收获日》的合作射击，解谜号给我推了《机械迷城》，随机号推的是热门榜单。”

    “我查了，他们为了喂养这个推荐算法，前期花钱买断了几百款国内外单机小游戏和FlaSh重制版的授权塞进库里，虽然多半是凑数的。”

    冯骥停顿了一下，

    “但这套底层画像系统跑得极其精准。我怀疑这套算法和《今日热点》是同一个底层引擎。”

    老陈放下茶杯，表情变得严肃起来。

    在座四个人都是游戏行业的从业者，不是象牙塔里的学生。

    他们太清楚“算法推荐”这四个字意味着什么。

    它意味着流量分配权。

    在企鹅的体系里，一款游戏能不能火，七成取决于能不能拿到首页推荐位。

    而推荐位的分配权，掌握在运营部门手里，本质上是一种人治。

    谁跟运营总监关系好，谁的KPI数据漂亮，谁就能拿到流量。

    但如果推荐逻辑变成了算法驱动呢？

    那就意味着，一款没有任何背景的独立游戏，只要内容质量够硬，玩家留存数据够好，就能被算法自动识别并推到对应用户面前。

    “这对独立游戏开发者来说，相当于打开了一扇天窗。”

    小凯立刻接话，

    “以前做独立游戏最大的痛点不就是没渠道吗？酒香也怕巷子深。但如果星云的算法真的能做到精准匹配——”

    “就不需要跪着求渠道了。”

    阿杜接了下去。

    四个人对视了一眼。

    冯骥又翻出第三条。

    “新星计划。首年分成全额返还，最高五百万开发资金，不涉及股权，不干预创作。”
    第(1/3)页