深度揭秘：LTV 提升 50%，Airflux 如何用 AI 破解游戏团队「变现焦虑」

这也是归因与营销分析平台 Airbridge 推出 AI 变现收益优化工具 Airflux 的初心——通过 AI 与强化学习技术，优化游戏内广告策略，助力更高效、更智能地提升变现收益：

我是 Airbridge 的联合创始人兼 CEO，在十年前创立了移动归因平台 Airbridge。

目前，Airbridge 已经帮助韩国、美国、中国、越南、土耳其等近 10 个国家的 500 多家企业实现高效归因和精准衡量。

2025 年 4 月，我们推出了 Airflux，很高兴今天能在这里和大家分享 Airflux 诞生背后的故事。

Noel Son
Airbridge 数据科学家

我是 Noel，是 Airbridge 数据科学团队的负责人，目前带领团队将近 3 年，也是目前 Airflux 项目的产品负责人。

我们在去年产生了孵化 Airflux 的想法后，就开始努力打磨产品和算法模型，很高兴能见证 Airflux 的成功落地和推向市场。

Noel Son
Airbridge 数据科学家

而 Airflux 的诞生，就能很好地帮助解决这一痛点。

我们打造这款产品的初衷，主要是观察到现有移动游戏变现模式下，开发者难以充分开发变现潜力的痛点。

与主要依靠应用内购买（IAP）创收的中重度游戏不同，中轻度游戏由于内购转化低、玩家付费动机弱，很难单靠内购拉升变现收入，而以插屏及激励视频广告为主的应用内广告（IAA），就成为了直定生死的关键。

然而，以插屏广告为例，开发者总会陷入「收益、留存难两全」的困境——插屏广告数量越多、收益潜力更高，但「强制弹出」的机制，也可能会加速用户流失。

尚未找到最优解的开发者们，大多选择「千人一面」的插屏广告策略。这种「一刀切」的做法看似简单易行，却无视了用户之间的行为差异，以及背后庞大的收益增长空间。

Airflux 的核心理念，是帮助开发者无痛实现「千人千面」的变现策略：

我们的数据科学团队通过大量的实验和研究证明，把握好广告推送的频次和时机，开发者就能解锁更高的 LTV——尤其是对超休闲和混合休闲游戏来说，哪怕只提升一点 LTV，都有可能重写整个游戏的盈利走向。

而在竞争白热化的当下，Airflux 能用自动化 A/B 测试替代人工试错，让收益优化「有数可依」。

Noel Son
Airbridge 数据科学家

我们发现，游戏开发者是最迫切需要 Airflux 来解决变现效率痛点的。

与数据团队更成熟、自动化工具普及率高、以 LTV 为运营核心的电商企业相比，许多游戏团队，尤其是休闲游戏工作室仍处于「高人效、低工具化」的阶段。

一些一年能赚 2000 - 3000 万美金的工作室，团队人数却不到 50 人。很多团队只有一个（甚至没有）数据分析师维护 BI 报表。变现智能工具的配备进度显然滞后——不少工作室的技术栈甚至还停留在 Excel 水平。

而自动化、智能化的 Airflux，能帮助这些游戏开发团队在「0 人力投入」的情况下，高效提升变现收益，享受 AI 带来的收益红利。

Statista 数据显示，2025 年游戏内广告市场规模将达 1240 亿美元。

但正如 Noel 所说，由于人手不足，大多数游戏工作室都没办法深入分析数据，即使眼前伫立一个巨大的变现「金矿」，也无法充分挖掘背后的变现潜力。

Airflux 的目标，就是让游戏开发者能够乘上 AI 和机器学习的快车，在现有的流量池中，持续提升广告收入。

Noel Son
Airbridge 数据科学家

一些游戏开发者甚至在新游发布前，就已经找我们预定了试用机会。目前试用需求也在持续涌入，这对于团队而言实在是很大的鼓舞。

目前市面上这样的工具并不多见，我们也在不断优化，希望能打造一款能够真正帮助中小团队提升收入和盈利能力的工具。

我们目前已经和十多家游戏开发者完成了对接和测试，也见证了相当不错的提升效果：

目前来说，超休闲游戏对 Airflux 需求最为迫切——微薄利润率下，每 eCPM 提升都关乎生死。此外，一些混合休闲游戏也开始尝试用 Airflux 来实时调整激励视频广告的奖励值。

热烈的市场反馈，其实源于开发者对于变现收益的「增长焦虑」。

随着增加广告位、提升出价、增加广告时长等增收手段逐渐失效，像 Airflux  这样的智能化工具，就成为了开发者的必然选择。

每个变现触点都非常关键，所以我们下一步会推出针对内购策略的优化功能，用 Airbridge 独有的强化学习技术和自动化引擎，帮助开发者实现 LTV 提升的正循环，让开发者能将更多的利润转化为买量预算，驱动增长飞轮的持续运转。

像 Firebase 等传统工具，开发者需要手动设定测试假设、变量控制。在面对上百万来自全球百余国家、行为各异的用户时，这种方式效率极低，很难跟上市场节奏。

而 Airflux 实现了「开箱即用」——一切优化都能全自动实现，开发者无需额外投入开发资源，就能自动化开启策略测试。

Firebase 更适合测试大改动，比如玩法调整、付费礼包设计，但要大规模优化变现策略，还是 Airflux 更加省力。

Noel Son
Airbridge 数据科学家

而 Airflux 却能通过机器学习，自动化完成假设生成、实验设计、结果分析和策略部署，每天运行成千上万次实验，持续优化变现策略。

这也意味着，即使不像头部大厂拥有专业的数据团队，中小工作室也能解锁更多潜在收入。

传统 A/B 测试存在三大局限：

电商行业早期的核心策略，是获取新用户和推动直接转化，但随着行业的发展，大家已经逐渐将重点转向了 LTV 的提升。

现在，移动游戏行业也正在经历类似的转变。低成本买量的时代已经过去，每个玩家的 LTV 成为了新的生命线。

因此，在我看来，加速拥抱机器学习技术，用更智能、聪明的方式，将存量价值挖掘到极致，将成为制胜关键。

Noel Son
Airbridge 数据科学家

我非常认同 Roi 的观点。移动游戏开发门槛的降低，带来的不是蓝海，而是更惨烈的红海竞争。

所以，在不影响玩家体验的前提下，提升 LTV 必须成为每一位开发者关注的重点。

说到底，这件事其实并不复杂：既然大家已经花了大价钱把用户吸引进来，就应该把他们视为宝贵的长期资产————既要把玩家当 VIP 呵护体验，同时也不要错过任何一次长期变现的机会。

而这也正是 Airflux 的价值所在。