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首页  »  Analysys易观  »  暑期经济:防沉迷对「王者荣耀」究竟影响有多大?

摘要: “防沉迷系统”上线后,王者荣耀怎么样了?

易观“暑期经济”系列--游戏篇



暑假,不仅仅是在校师生们一年中最长的一次假期,超过两亿消费人口释放,也使得暑期成为支撑国民经济最重要的季节之一,旅游、文化娱乐、教育培训、交通等等众多行业都会在暑期迎来持续两个月的需求井喷。


易观将通过2017年7月最新监测数据,对教育、外卖、游戏、视频、影视、票务、电商等领域进行逐一扫描,探讨传统认知外的暑期经济的受影响程度和发展情况,发现非典型暑期经济。



于7月4日正式上线并被称为“史上最严”的防沉迷系统“三板斧”,已经在国民游戏王者荣耀上运行了超过一个月。这是一套足以令业界敬而生畏的系统,诞生在针对王者荣耀的舆论环境最热烈的7月初。这套系统的上线,并没有平息相关的舆论,反而引起了关于游戏与未成年人的更大范围的讨论和探究,而各方也基于各个角度充分发表了不同的观点和看法。


正所谓术业有专攻,相关的问题,是复杂的且已被充分讨论,Analysys易观所关注的,这套系统对王者荣耀这款产品的影响:基于全新升级A3算法的易观千帆,对防沉迷系统上线前后的王者荣耀产品数据表现进行梳理和分析,探讨防沉迷系统对王者荣耀的影响以及其本身的运行效果。


规模:国民游戏仍处于上升通道


在防沉迷系统上线前后,腾讯控股的股价进入了一个短暂的下降通道,甚至在7月4日当天盘中一度下跌接近5%,创下今年以来最大单日跌幅。


腾讯2017年股价走势

数据来源:恒生指数


股价的波动,反映的是业界和投资者对于王者荣耀的后续发展的担忧。毕竟,在腾讯不断增长的移动游戏营收中,王者荣耀是最大的驱动引擎之一。如此令业界敬而畏之的防沉迷系统,是否会直接影响到王者荣耀的用户增长和活跃,从而影响其营收规模增长呢?


然而,从易观千帆监测数据上看,防沉迷系统的影响并没有直接体现在王者荣耀的用户规模方面。



易观千帆监测数据显示,2017年7月,王者荣耀的月活跃用户规模超过2.1亿人,环比增长率为6.23%。可见,虽然在增幅方面相较6月有一定的回落,但王者荣耀仍在整体上保持了较好的用户规模增长。因而,从整体用户规模上看,防沉迷系统并没有直接影响到王者荣耀,王者荣耀在用户规模方面仍处于上升通道。随着用户规模基础的不断扩大,王者荣耀的增长趋势将会逐渐趋缓,但凭借其优秀的产品内容和用户粘性,短期内不会进入衰退期。


然而,从另一个角度看,防沉迷系统虽然被称为“史上最严”,但并非是对中小学生使用行为的完全禁止,而是在游戏时长和监控方面的限制。因此,在大部分中小学生不会主动放弃游戏的假设下,受影响的玩家依然会在有限的时间内打开并进行游戏,而这部分玩家依然会按单位被纳入月活跃用户之中。


也就是说,从数据指标定义上看,防沉迷系统对整体月活跃用户规模的影响是极为有限的。因此,要探讨防沉迷系统对王者荣耀用户规模的影响,可以结合日均活跃用户数据来看:

 


易观千帆监测数据显示,2017年7月,王者荣耀的日均活跃用户规模为8215.59万人,环比增长率为12.15%。相较月活跃用户规模,王者荣耀在7月的日均活跃用户规模方面的增幅更大。也就是说,从两个维度来看,王者荣耀的增长趋势不仅没有受到影响,并且,在日均活跃用户增幅大于月活跃用户规模的基础上,王者荣耀的用户活跃率还得到了一定的提升。


这不得不令人思考曾被一部分业界人士讨论的问题“面向逆反心理较强的中小学生,每日限制时长会不会产生类似于每日一小时双倍经验的运营活动的影响:该部分用户每天都会登陆并用完时长限额,反而提升了活跃率。”虽然这是一个难以考证的假设,不过,可以肯定的是,从用户规模上看,王者荣耀依然处于上升通道,防沉迷系统在用户规模方面的影响有限。


波动:暑期档特征显著,学生仍是主要用户群之一


暑期档,不仅仅是电影的重要档期,也不仅仅是旅游及交通行业的旺季,对于游戏行业来说,暑期档是一个同样重要的季节。


一般而言,暑期主要从7月开始,而在暑期开始之初上线防沉迷系统的王者荣耀,还能否体现出暑期档的影响呢?还能够享受暑期所释放的需求红利吗?

 


易观千帆数据显示,2017年7月王者荣耀的单日活跃用户峰值特征变化显著。在暑期开始之前,即5月及6月,王者荣耀的单日活跃用户规模的周末峰值显著,从每个周五开始提升,并于周六达到当周波峰,周日后开始逐渐回落,依此循环。然而,临近7月,这个周末峰值趋势开始产生变化,并使得单日用户最高峰出现在周四:于6月29日突破1亿人。进入7月后,周末峰值特征迅速弱化,各个周末与周中的活跃用户规模差异不断缩小,整体的单日活跃用户规模曲线趋于平缓。


因此,王者荣耀并没有因为防沉迷系统的上线而与暑期档无缘,在活跃用户层面上仍体现了较为显著的暑期档特征,单日活跃用户规模曲线在进入暑期后迅速趋于平缓,周末的周期影响越来越弱。这说明,虽然王者荣耀是一个用户规模较大且用户群体丰富的游戏产品,但学生用户仍是主要群体之一。


不过,考虑到已成年的大学生同样是规模较大的一部分,且大学生在移动互联网使用习惯、游戏经验等方面更加丰富。所以,仅从学生群体方面去探讨,不足以全面体现防沉迷系统的影响。毕竟,防沉迷系统主要针对的是18周岁以下用户,重点限制的是12周岁以下用户。不过,从另一个角度来看,大学生群体在规模绝对值方面有限,所以,王者荣耀的暑期档特征的出现,未成年中小学生的影响不容忽视。


也就是说,即使王者荣耀在暑期开始之初就上线了防沉迷系统,也没有受到明显的消极影响,并且在用户曲线上有效地体现了暑期档的红利。


占比:中小学生占比持续降低,防沉迷系统效果显著


无论从整体用户规模还是暑期档特征方面看,防沉迷系统对王者荣耀的整体影响有限,既没有导致王者荣耀的用户规模进入下降通道,也没有使王者荣耀错失暑期档红利。换而言之,在经历了一个月的发展之后,关于防沉迷系统会影响王者荣耀整体发展的担忧,值得更加理性和乐观地看待。


那么,既然防沉迷系统没有对王者荣耀的整体产生较大的影响,那对于王者荣耀的中小学生用户的影响有多大呢?



易观千帆监测数据显示,王者荣耀的中小学生用户占比在6月末开始持续下降,发展至7月下旬,其数值已从5月最高的8%以上下降到3.0%以下,预计进入8月后仍有一定的下降空间。


如果从曲线趋势上看,王者荣耀的中小学生用户占比与其单日活跃用户规模是类似的,都是在7月以前存在着明显的周末峰值,进入7月后体现出显著的暑期档特征。主要区别在于,单日活跃用户规模进入7月后整体是呈上升趋势的,而中小学生用户占比早在6月末就已经开启了下降通道。


因此,从数据表现上看,防沉迷系统的推出和运行是成功的,中小学生用户的游戏行为受到了有效的限制和管控,从而在整体用户规模增幅有限的基础上,显著降低了中小学生用户占比,也就是说,从实际效果来看,王者荣耀的中小学生用户规模是在不断减小的。


然而,该数据曲线的走势,除了显著的下降之外,仍有不少值得关注的部分:其一,是中小学生用户占比的下降通道开启是在防沉迷系统上线的7月4日之前,可以推测,下降通道提前开启的原因主要在于舆论环境的变化,使家长在防沉迷系统上线前就开始了主动的对子女游戏行为的管控,从另一个角度来说,这证明了,即使没有防沉迷系统,家长也是有能力管理子女的游戏行为的;其二,7月4日防沉迷系统的上线,不仅没有引起断崖式的数据下跌,连明显的波谷都没有在当日或之后出现,而是在7月3日出现了轻微的下跌,这一方面是由于整体用户占比下降已在6月末开始,另一方面也有可能是防沉迷系统对中小学生用户的影响并没有想象中的明显。


不过,从整体上看,防沉迷系统的成功是值得肯定的,中小学生用户在王者荣耀中的占比已经得到了有效的控制,并正在持续下降。


总结:防沉迷系统是一个成功的产品


通过易观千帆对不同维度的数据梳理和分析,可以看到,作为一个产品,王者荣耀的防沉迷系统是成功,既没有对自身产生显著的消极影响,又很好地实现了功能诉求。


在规模上,王者荣耀的用户规模仍处于上升通道,月活跃用户规模已超过2.1亿人,最高单日活跃用户规模突破了1亿人,而且,在日均活跃用户规模增速高于月活跃用户规模的基础上,王者荣耀的活跃率仍有一定的提升。所以,防沉迷系统的上线和运营,并没有影响王者荣耀用户规模继续增长的步伐。


在暑期档方面,王者荣耀的单日活跃用户规模曲线在进入7月后迅速趋于平缓,依旧体现了明显的暑期档特征,表明王者荣耀在防沉迷系统上线后,依旧很好地享受了暑期所释放的庞大的学生群体用户的需求红利。


在占比方面,王者荣耀的中小学生用户占比在进入7月后迅速降低,并在整体上维持了持续下降的趋势,也就是说,防沉迷系统的上线,有效地控制了中小学生用户的游戏行为和规模占比。


基于目前的数据表现和结论来看,在不考虑其他更深层次的考量的前提下,可以肯定的是,防沉迷系统的影响,是不需要过于担忧的。一方面,无论是整体游戏市场还是王者荣耀产品本身,都是拥有不俗的成长性和成长空间的,防沉迷系统并不会影响整体的发展和增长;另一方面,从游戏经验、付费能力等方面来看,中小学生用户群体在王者荣耀中属于典型的长尾用户,中小学生用户的减少,对王者荣耀的营收、用户结构等方面的影响比较有限。


易观千帆“A3”算法升级说明:易观千帆A3算法是在原有A2算法的基础上引入了机器学习的方法,使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。


采集端:升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API;通过机器学习算法,升级“非用户主观行为”的过滤算法,在更准确识别的 同时,避免“误杀”。


数据处理端:通过机器学习算法,实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等。算法模型:引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源,训练AI算法机器人,部分指标的算法也进行了调整。


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