2026 年的游戏买量市场，已经是 AI 与 AI 的较量

提到“游戏买量”，你最先会想到什么？

这个由“广州帮”带起并迅速发展为行业标配的获客手段，如今正遭遇前所未有的压力。流量触顶、存量时代等词汇已是老生常谈，但是这些都只是表象。

近期独联体与多家厂商和平台交流后发现，在 “流量红海”的表象之下，实际有着更深一层的、行业很少公开讨论的现实：广告平台自动化出价系统愈发强势，算法牢牢掌握流量拍卖权与分发权，正在将厂商的广告投放策略优化空间压榨得所剩无几。

如何打破？很多游戏厂商选择用生成式 AI 堆量素材，试图“撞”出一条爆款。但当广告平台的 AI 进化到能解读画面、理解情绪的时候，仅靠“AI 多生一点”已经毫无优势可言。

想要彻底解决流量焦虑，游戏厂商必须拿起新的武器。而真正能够与平台算法对抗的，从来不是 “AI 劳动力”，而是“AI 大脑”。

换句话说，游戏买量正在从“人 VS 平台”转向 “AI VS AI”。

在跟游戏出海厂商交流时，我们观察到不少广告营销人员都说过相似的一句话：“现在的买量，就是在给广告平台打工。”

素材做得再多，平台仍旧把最贵的人群卖给你；创意换得再快，平台算法依旧锁死 ROI ；甚至，你的每一分预算都在为平台的机器学习贡献样本……与其说“从流量红利时代进入存量时代”，不如说从游戏买量“抢流量”的时代进入“算不过平台”的时代。

听着出海厂商对于广告平台算法的无奈之言，独联体想到五年前网络上关于外卖员与外卖平台系统算法的讨论。现在的游戏厂商一如当年的外卖员，困在平台算法的牢笼里，不断尝试找到下一个跑量的方向。

一个典型例子是当下仍在延续的“副玩法买量” 潮流。两年前，当 SLG、RPG 等重度品类开始大规模采用“休闲副玩法包装”进行买量时，它曾显著拉低过获客成本。比如冰川网络的《超能世界》，就通过“拯救狗狗”这一魔性小游戏玩法成功推动游戏月流水突破亿元，并成为公司游戏出海业务的关键转折点。

有米云 CTO Ted 在交流中提到，行业习惯将副玩法理解为创意创新，实际上其本质更接近一次对平台算法的“认知干扰”。“SLG、RPG 这些重度品类用休闲游戏的表达方式来包装自己，实际上就是向平台‘暗示’这些素材更适合推给休闲用户，通过这种方式来切入竞争压力更低的流量池。”

这是一次典型的“内容骗算法”。然而，当全行业都用同一个套路时，这个套路就不再是套路。当副玩法买量变成常规打法，这也意味着它不再是突破口，而是回归到平台的规则体系内。所以我们也看到，虽然现在副玩法类型越来越多，但能够像“拯救狗狗”这样取得突破性成果的玩法少之又少。

为了能够撞出像“副玩法买量”这样的突破口，很多厂商选择堆量，AI 生成内容工具就自然成为了快速批量广告素材的最佳助力。然而，一个新的悖论也随之出现：产能上升，但跑量概率却没有提高，甚至试错成本反而变高了。

原因在于，生成式 AI 解决的是“制作效率”，而不是分发效率。过去两年里，行业广泛讨论 AI 如何提高创意产能、降低制作成本，但很少有人真正讨论：AI 是否能帮助广告主重新获得策略主导权？

在这之前，我们或许需要先了解广告平台算法的逻辑，对此 AppGrowing 向独联体分享了一张 “广告素材创新策略四象限”图。

简单来说，广告平台算法能识别内容中的画面、风格、调性、玩法等要素，综合评定后把素材分发给“可能喜欢这种内容的人”。

从这个角度出发，不难理解如今买量竞争不再是 “产品卖点对不对”，而是“内容风格对不对”。正如“拯救狗狗”副玩法的成功，是内容策略上的成功。游戏厂商想要抗衡广告平台算法，关键还是在于找准广告内容策略的方向——或者说，是找到“算法更愿意分发的内容”。

所以大家真正需要的，是 AI 对数据的理解，是让 AI 帮助广告主找到广告市场增量来源。让 AI 从 “做内容”转向“理解内容”与“制定策略”，这是越来越多厂商正在寻找的答案，也是 AppGrowing 过去一年深耕的方向。

Ted 向独联体表示，AI 对数据的理解可以分为两个部分：一个是对海外市场本地化的理解，另一个则是对广告创意创新的理解。

关于前者，独联体想到今年与某位主做东南亚市场的出海厂商的交流。对方表示：“在东南亚，每个国家的用户偏好差异都很细微。以前想要吃透所有市场的用户偏好，需要整个团队一起看素材拆素材，但是现在有了 AI，几分钟时间就可以给我们更完整的拆解，这对我们本地化工作有着非常大的提升。”

关于后者，这两年“休闲副玩法”类型的快速迭代就是一个证明。从狗头蜜蜂到数字门、左右选择，副玩法创意越来越多也越来越复杂，人工难以跟踪并系统化总结，但 AI 可以通过结构化拆解再现清晰的内容迭代过程。

除此之外，Ted 还提出一个从用户习惯角度出发的观点：随着 ChatGPT 等 AI 大模型的普及，人们越来越倾向于通过与 AI 直接对话来快速获取所需信息。而且，AI 不仅可以告诉厂商“哪些素材跑得好”，还可以进一步回答“为什么跑得好”，这意味着 AI 在策略指导层面的作用越发明显。

基于以上对用户和行业的观察，AppGrowing 推出全球首发功能“AI 策略分析”。

来源：AppGrowing 国际版

独联体也体验了这个功能，最大的感受就是这个功能对广告团队工作效率的巨大提升。一款游戏一周可能就会投放上千条视频广告，过去如果团队想要做一次完整的竞品分析，光是逐条看完就要花费不少时间，更别说做多地区、或者多款产品比对的深度分析了。但是现在 AI 能在几秒内读完全部内容，并根据营销人员的提问，直接输出结构化洞察和策略建议。如此一来，以周为单位计算的团队人工分析工作，就这样被压缩到一次 AI 对话中。

一家做 SLG 的出海厂商向独联体分享了他们使用 “AI 策略分析”的感受，简单来说就是“三步走”：找案例、问问题、得洞察。

该团队打算为旗下某款 SLG 产品制作一批副玩法素材，但具体要怎么做还没有头绪。于是他们在 AppGrowing 国际版上筛选了一批素材标签为 “左右选择”的广告素材，“AI 策略分析”解析后给出了用户意图、内容风格偏好、可效仿的表达方式以及可能的突破点。最后，团队根据 AI 给出的策略制作相应的广告素材，很快就跑出了效果。

来源：AppGrowing 国际版

在独联体看来，“AI 策略分析”最大的优势在于，它让广告主第一次可以拥有与平台相似的内容理解能力，而这正是建立策略主导权、对抗广告平台算法的起点。

正如 Ted 所言：“你可以把加入 AI 后的 AppGrowing 理解为‘营销人员的专属 AI’。通用大模型依赖公开的、泛化的信息，而我们的 AI，则由专业、庞大且实时更新的全球广告数据库喂养，它能理解营销的专属语境，提供真正可落地的策略建议。我们经常说，AI 可以帮你做出一百个创意，但只有真正理解用户的那一条，才有可能真正跑出来，这是我们和当前市场上大多数探索者的区别，也是 AppGrowing 未来持续深耕的方向。”

AI 时代最大的风险，并非是人类被 AI 取代，而是我们在如此巨大的颠覆性变化面前，还在以人的反应速度和思维定式，去应对已经全面由 AI 驱动的市场。理解了这一点，也就理解了“用算法反制算法，用 AI 对抗 AI ”的买量制胜新逻辑。

当平台算法几乎决定广告分发命运时，广告主真正需要的不是更快的制作工具，而是另一个能够理解趋势、理解内容、理解市场并能给出方向的 AI。独联体观察到，在“AI 策略分析”上线后，已经有越来越多厂商意识到“策略级 AI”的重要性，相应的需求也在快速上升。

独联体与 Ted 交流时，他表示，面对“AI VS AI”的长期趋势，AppGrowing 的定位正式升级为 “全球广告 AI 策略分析平台”，并为营销人的专属 AI 推出形象“Gigi”，进一步帮助全球移动厂商在算法时代重新赢回主导权。

回顾 AppGrowing 的成长之路，Ted 提到巴菲特著名的“滚雪球”理论，这恰好为未来写下了最好的注脚：“合作伙伴们不断升级和变化的真实诉求，就是我们要找到的‘湿雪’；全面拥抱 AI 进行更积极的探索，就是我们要找到的‘长坡’。我们希望通过打造更好的创意策略分析产品，助力合作伙伴实现精细化、本地化的营销需求，一同让这个雪球越滚越大，让我们成为他们在全球营销数据分析与策略制定上的首选伙伴。”

买量行业过去十年，从粗放式投放走向精细化投放，再走向内容策略与算法博弈，每一次迭代都伴随着工具和方法论的升级。如今，在一个由算法定义分发逻辑的时代，只有把 AI 作为策略操作系统的团队，才有可能赢得下一阶段的增长权。