网易、莉莉丝都在用，这套打法能让你重新认识营销

不知道近年来你有没有一种感觉：不管是从其他行业引进还是自创，游戏行业里高大上的运营概念是越来越多了。但问题在于，其中不少都很虚浮。

比如非常万金油的「精细化运营」，想必大家耳朵都听起茧了。但具体到实际操作上，到底怎么做才算精细?这往往没有很好的标准和定论，也就让这种词像饱受调侃的互联网黑话一样，常常被用作形式大于内容的口号。

当然，在这样的情况下，还是会有一些更注重实操的理论。比如巨量引擎今年提出的核心理念：「全域经营」。简单来说，全域无非就是公域私域两手抓，两手都要硬。但如果只是这么形容，你可能会觉得“这不还是口号么……?”

别急，为了理解它对于实战的意义，我们要从全域经营框架之下重要的一环来切入——「O-5A用户经营模型」(下称O5A)。这是一套已经形成有效方法论，并且被头部厂商的项目验证过的打法。在用户增长成为普遍痛点的今天，这样的模型相当实用。

01 什么是O5A?

简单来说，O5A就是一种用漏斗式结构将用户分层的模型。它来源于营销大师菲利普·科特勒在《营销4.0》中提出的概念：在数字经济中，客户进程应该被重新定义为5A——Aware(了解)、Appeal(吸引)、Ask(问询)、Act(行动)、Advocate(拥护)。

而排在A1之前的O，则是巨量引擎针对如今一些消费行业提出的改进——Opportunity，即公域的机会人群。这样捋下来，从O到A1、A2……A5的过程，就是一个将公域用户转化为私域粉丝的过程。

虽然乍一听，这个模型好像也不是很接地气，但换个角度你就会发现它太好懂了。比如拿最生活化的例子来理解：通常两个人谈恋爱的过程，就是从陌生到接触，再到互相熟悉、产生好感、做出行动……最终确定关系。而O5A的过程也差相仿佛，只不过是把两个人换成了品牌与用户。

当然，这个模型还需要针对行业进一步细化。比如在快消行业，通过持续的蓄水、种草影响用户决策更重要，那么对模型中前半部分的分析就相对更重要一些。

而游戏玩家的决策链路会更短，并且其付费一般都基于持续的良好体验，并不是“一锤子买卖”，所以通常每个环节都要照顾到。因此巨量引擎针对游戏玩家这样定义5A：A1-被动曝光、先让用户知晓;A2-用户开始感兴趣、产生主动行为;A3-用户下载、激活;A4-用户进行付费、转化等更深层的行为;A5-用户多次付费、成为游戏的粉丝。

说到这儿，有没有觉得还差点意思?没错，5A模型在营销行业并不新鲜——它真正的难点，还是在于如何数据化、科学化地分层。而这恰恰是O5A所擅长的事情：以天为统计的颗粒度，通过玩家在平台上的行为，较为精确地把他们归类成了不同层次的人群。

这件事主要分为两步：第一步是确定数据范围。巨量引擎的范围包括抖音、今日头条、西瓜视频等产品的大部分触点资源，包括各种品牌广告、效果广告、匹配关键词的自然内容、达人直播、巨量星图……的相关数据;

第二步是将这些数据与用户行为对应起来。比如某个用户，如果在最近七天内有过搜索品牌一次以上，或者观看直播一次以上，或者观看自然内容七次以上等行为，就会被归为A2这个感兴趣的阶段;如果付过费，则属于A4的行动阶段;如果关注了官方账号，则属于A5阶段。

在划分出用户层次之后，他们就能较为清晰地了解这款产品的情况，并在不同阶段为产品出谋划策了。这就到了O5A流程中的重头戏：数据分析。

02 O5A能做什么?

掌握用户分层，到底有什么用?具体来讲，O5A目前有三种不同阶段的应用方式：

第一种是投前诊断。比如在投放之前，运营者想了解游戏目前的用户状况是否健康，就可以通过对比的方式观察——头部、腰部或以下产品，与标杆或Top 5产品的均值对比，超头部产品则与自身的往期数据对比。在找到各个层次的差别之后，就能准确地倒推出问题，比如到底是几个前置层次的量不够，还是量够了，但是转化到之后阶段的比例不够;

第二种是策略制定。在运营中，对症下药地研究不同层次用户并作出优化。即使你对目标用户感知模糊、无法定义准确的标签，他们也可以通过正负样本的联合建模，找到更多高精准人群实现人群破圈。

像是A1人群不够，那就通过O人群来寻找一些标签更为贴合的用户，然后使用开屏、Topview等高转化率的曝光点位来破圈拉新;A2人群不够，那就加强优质内容、高点击率硬广以及互动引导来促进转化;A5人群不够，那就加强游戏粉丝运营来快速涨粉;

第三种是投后复盘。这个阶段依然需要对比，但对比的范围限于投前、投后数据，更加紧缩。这样针对性地复盘人群量级、占比，以及ROI、CPA等数据之后，就能更好地度量价值、指导下一次优化，甚至总结出独特的方法论。

这些方法也并非纸上谈兵，而是已经有过头部厂商、产品的验证。比如网易的《梦幻西游网页版》，本身的IP力还是很强大的，但在推广时买量成本仍然不低，并且缺少竞价买量以外的内容触点，迫切需要新用户增量以及老IP用户召回。

在第一阶段通过O5A模型诊断后，巨量引擎发现这款游戏整体的5A量级基础不错，但相比行业Top产品，它的A2量级明显不足，这也导致其后续转化动力不足，所以他们将核心目标锁定为蓄水A2人群、扩大基本盘;

在第二阶段，通过分析各触点的流转效率，他们选择了星图+竞价+直播的方式进行组合投放——一方面通过常规投放信息流竞价广告和星图达人推广促进流转规模，另一方面通过直播加强流转效率。这让游戏在投后的A2人群迅速攀升，相比投前增加了67%;

在第三阶段，他们再次定向追投A2人群包，最终让整体5A结构变得更加健康，计划效果相比同期全计划平均值激活成本下降了13%，付费成本也下降了10%，而转化率上升了39%，实现了通过蓄水转化的方式实现降本增效的目标。

另一个案例则是莉莉丝的《万国觉醒》，作为一款已经步入成熟期的产品，在拥挤的SLG赛道，它同样面临着受众圈层固化、素材同质化带来的量不够、效不足等问题。因此，如何破圈拉新、提高转化，就是《万国觉醒》的核心目标。

针对这两点，巨量云图在第一阶段主攻量——他们深度分析了对SLG和《万国觉醒》内容感兴趣的人群，提取出关键词，并对所有相关内容做了排查、校准，创建人群包用于投放。这一阶段中，A2人群的量级增长了58%，高于对比品牌115%，但整体付费动力仍然不足;

于是第二阶段则主攻效——他们通过挖掘已付费人群的特征修正了机会人群，圈出了高付费人群包、原有SLG赛道人群，和内容偏好人群三个集合的交集，同时排除重合人群和已付费人群，针对这群用户优化了流转效率，最后让日增激活量和ROI双双得到了提升。

03 结语

因为篇幅所限，这一篇文章还没法非常详尽地介绍全域经营。但通过O5A，相信你已经明白什么样的方法才是如今用户经营所需要的。

说到底，这其实和巨量引擎做这件事的原因是一回事——因为这是一套能灵活运用于各种品类、各种不同体量产品中的打法，并且能切实有效地解决找不到增量的痛点。在长期运营中，有这样一套注重实操的框架显然能节省许多不必要的资源。

另一方面，这套框架也最大程度地利用了巨量引擎的几项核心优势：

其一是海量的数据沉淀——巨量云图聚合了超过19亿MAU的数据，集合了各主端和各垂类APP，这个体量想必足够游戏行业挖掘良久;

其二是对内容的理解能力——通过文本识别技术、视频图像识别、视频语音识别等能力，他们能对内容进行精准抓取、识别、解析;

其三是庞大的标签体系——他们可以按照用户属性、行业场景、社交图谱、行为兴趣、消费标签定位用户，灵活支持个性化人群策略，促进营销策略的持续优化;

其四则是其他行业的经验复用——他们已经在消费品行业积累了不少运营经验及方法论，这些都有可能复用于游戏行业的优化。

总的来说，看懂了这套解法，你或许就能真正理解围绕用户展开的全域经营——在这一核心理念的指引下，巨量引擎今年还推出了首个「DouGame」生态厂牌。它将“游戏内容新生态”作为价值主张，以抖音为经营根据地，旨在从游戏全生命周期出发，不断拓宽用户沟通场景，帮助厂商们更好地理解与实现全域经营，从而在日后的“存量博弈”中取得更大优势。

前不久，网易就曾与DouGame展开合作：在5月20日网易游戏热爱日当天，抖音曾上架多款网易游戏旗下游戏IP的定制贴纸与头像挂件，借助抖音内容生态与PUGC创造力，从品牌传播、内容触达、官方加持等多角度切入，带动了不少玩家的创作热情，活动最终的全网曝光量高达12亿。

如此看来，行业一直强调的精细化，或许不止是脱离粗犷式买量、投得更细致，而是从最本质的层面入手，把关注点放在用户群体的各种角度上。而这种理念，可能也在反映着行业未来营销打法的一些趋势——除了在理解上先人一步之外，开发出一套适应实战的强专业性、框架性工具，可能会成为制胜的关键。

照这个势头发展下去，游戏营销会卷到什么程度?这确实很难想象，但如果现在就需要做到如此精细，那未来的用户经营可能要形成一门学科了……总之，这或许是我们重新认识营销的时候了。

the end

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