下载量过亿，Brain Out如何开拓出海增长之路？｜增长好案例

回溯 Brain Out 的成功，是偶然也是必然。Bing 提到，EYEWIND 团队在 Brain Out 前已经已有成功产品和经验，但没有用通过买量引爆市场体量。

在 Brain Out 立项时，EYEWIND 团队发现数据表现很不错，这意味着产品玩法势必是符合大众玩家口味。因此，Bing 决定将买量创意和产品设计深度绑定起来：让产品同学参与到素材创意部分，通过原创素材吸量；将素材表现好的创意，复用在产品玩法中……在这个过程中，既快速能生产出广受用户欢迎的玩法创意，又能提升买量质量，降低成本。

在买量素材上，Brain Out 采用了“让用户试玩”的策略，视频素材高度还原游戏玩法，用户看视频了解游戏核心玩法，并产生下载游戏的渴望。

创意素材和产品玩法的深度绑定，把买量从产品设计下游的位置，“扶正”成为和产品玩法“平起平坐”的位置。 站在休闲游戏的角度观察，这无疑做出了很多突破性创新：更快速地进行产品迭代，满足玩家对内容的渴望，走在买量市场的前头。

同时对于产品而言，通过素材测试快速上线、小步快跑、试错迭代，游戏内容能快速拓容、提升品质。时至今日，Brain Out 几乎保持1月1次的内容上新节奏，在超休闲游戏品类中已然树立“劳模”人设。玩法内容保持新鲜，也是 Brain Out 火爆三年、热门程度不减当年的核心原因。

除了买量，回收表现更是决定产品能走多远的关键。超休闲游戏回收模型主要以广告变现为主，内购为辅。买量和变现是超休闲产品发展中的增长飞轮，在增长获客的同时获得了更高的收益，实现用户增长与流量变现的高效循环。

Bing 表示，在这个飞轮中，买量和变现的关系密不可分，因此在 EYEWIND 团队中，买量侧和变现侧的配合几乎是一体的。变现团队甚至会直接和买量团队会沟通所需要的量，买量团队会对变现数据进行实时分析与优化投放，精细化地调整买量预算的分配，从而优化用户获取策略。

举个例子，变现团队观察到中东某国的 APRU 值很高，同步给到买量团队，在分析后发现市场潜力后，扩大买量布局。

需要提出的是，尽管买量和变现密不可分，但这两部分仍是两个不同的团队，如何打破中间的阻隔，让数据流动起来，实现 ROI 的快速增长？

在 Bing 眼里，XMP 一站式跨渠道智能投放工具就能很好地解决这一挑战。优化师投放过程中，能在 XMP 上对照 LTV、ROAS 数据，及时便捷地优化广告投放。 尤其是创意内容持续更迭的日常中，精确至创意层级的变现数据，能更为全面、科学地指导投放买量。

事实上，作为一个发行人，Bing 认为更需要拥有对产品和市场的“大局观”：评估衡量好产品、买量、变现三者的动态发展和关系，从而更好地稳步前进增长。

通过 XMP 一站式跨渠道智能投放工具，管理者能在一个面板上看多维数据，更游刃有余地制定团队策略，实现买量回收表现双提升。

无论是产品创意的一体化，还是买量变现的强配合，都能明显感受到出海已经告别野蛮生长时代。换做是若干年前，在出海初阶时期，买量和变现侧大多各自独立发力，许多潜在优化点因为当时处于红利风口下而没被显露。

随着海外市场正由一片蓝海逐渐变为红海，出海游戏纷纷从早期的粗放布局布局走向精细深耕。Bing 在采访中坦言，国内的流量增长运营远比海外走得更前。

国内市场堆计划堆素材已经卷上天，素材量、计划数、广告组的数量和海外完全不是一个量级，因此国内买量也更早开始“向外借力”——用自动化智能化工具提升买量效率和效果。但随着出海买量日益变卷，工具提效迟早成为团队刚需。

以 XMP 一站式跨渠道智能投放工具 为例，优化师不仅能通过批量搭建管理广告 、AI 盯盘自动化托管 等功能，节省重复工作时间，提升投放效率。更重要的是，通过数据多维分析的可视化看板 、素材网盘精细化管理 等部分，精准锚定优质素材、计划和人群，从策略思维层级优化买量效果。

对于 EYEWIND 来说，由于高频的素材更新、覆盖多个国家地区、多维动态优化等要求，工具提供的价值则更加明显。

Bing 提到，越来越多厂商正在开始使用工具提升买量效率，出海买量往国内的精细化运营发展也是大势所趋 。工具的加入将改变团队的协作方式，开启更具规模化和科学性的买量旅程。同时由于渠道的割裂、精细化运营的需求，相信会有越来越多出海厂商向以 XMP 为代表的一站式跨渠道智能投放工具抛出橄榄枝。

毕竟，买量效率效果提升了，配合产品玩法迭代、良好商业化和发行策略调优，才能在海外市场寻求长线发展。

采访的最后，当提到为休闲手游厂商给到出海 Tips 时，作为出海前辈的 Bing 提出了两条“逆向”建议：

（1）深度的本地化意味着市场区域的限制。

建议出海厂商先从受众较泛的市场开始，通过测试持续迭代，当数据表现好时再进行深入本地化。

（2）市场风口切忌盲目追。

对于中小团队来说，基于于团队基因和优势去选择品类成功几率更大。