AIがモバイルゲームの収益化とエンゲージを高める6つの方法

By Changsu Lee, SVP, Platforms at Tapjoy

人工知能(AI)について考えるとき、時として、優れた知能や能力のロボットによって、人間の仕事が置き換えられるという暗い未来のイメージを想像させますが、実際のところは、モバイルゲームの開発においては未来においてもAIの利用はとてもそこまでは行かず、恐れることはなさそうです。

今日、多くの大手のゲームスタジオでは、コンピューターはすでにいくつかの機能において人間に代わって領域を拡大し始めていて、このトレンドは始まったばかりです。リアルタイムオペレーションやユーザー獲得における詐欺の検出など、世界中のゲームデベロッパーはAIや機械学習に注目しており、以前は手動(人)で行っていた仕事を自動化し、最適化しています。コンピューターは人間よりも、たくさんの仕事を高速に行うだけでなく、より効率的に行い、AIのアルゴリズムが時間の経過と共により賢くなるにつれ、AIは更に効果的に仕事を行うようになっています。

思っているよりも近い将来に、ゲームのマネタイゼーション(収益化)とエンゲージメントにおいてAIが役割を担うようになるかも知れません。ここでは、ゲームデベロッパーが現在使っている、もしくは近い将来使うことになるAIの重要な6つの方法についてご紹介します。

動的な難易度の調整

ゲーム開発会社が直面しているもっとも最大な課題の1つは、ゲーム初心者のプレーヤーに不満を感じさせないと同時に、より熟練したプレーヤーを退屈させないことにするということです。この課題を解決するとても単純な方法は、プレーヤー自身に難易度を選択させることです。しかしながら、これではまだ両方のプレーヤーを不満にさせる可能性があります。AIを使うことで、開発者はプレーヤーの能力や成功率に基づいて、リアルタイムにゲーム内のパラメーターを動的に変えることが可能です。プレーヤーがどのくらい早く(またはゆっくりと)進むかによって、ゲームはプレーヤーのスキルに合ったカスタムされた内容を提供することができます。開発者はAIを使って、対戦相手の強さやスピード、パワーアップの頻度、プレイスピードなどの変数を動的に調整することで、どのタイプのプレーヤーにとっても完璧な難易度を提供することができるようになります。

アイテムのレコメンド

AmazonがAIを使ってあなた好みの本をレコメンドでき、NetflixがAIを映画に取り入れているのに、ゲーム開発者はAIを使ってアイテムのレコメンドを提供できないのはなぜですか?いいえ、可能なのです。そして多くの開発者がすでに行っています。プレーヤー自らにゲーム内のストア全体の中から適切なパワーアップ、仮想アイテム、その他のゲーム内アイテムを見つけ出してもらうのではなく、AIを使うことで、特定のプレーヤーのこれまでのプレイスタイル、購入履歴、他のプレーヤーとの類似性などに基づいて、開発者はプレーヤーが最も関心を寄せる可能性のあるアイテムを1,2個レコメンドすることが可能になります。これは、アイテムプロモーションにおいて、ターゲティングされたものかつ、効果的な方法です。

購入予測

フリーミアムモデルにおいては、大多数のプレーヤーの広告収益によってマネタイズされている一方、ごく一部のプレーヤーのみがアプリ内課金する可能性が高いです。もし開発者が、どのプレーヤーが課金ユーザーになるかを予測できるとすると、そのプレーヤー毎に異なる方法で扱い、課金されるチャンスを増やすことができます。AIの進歩に伴い、まさに今日、開発者はこれを行うことができるようになりました。開発者はAIを使い、プレーヤーのライフサイクルの初期段階で、課金ユーザーになるか、非課金ユーザーのままなのかを予測することができます。課金ユーザーになると予測されたプレーヤーへは、初期段階で課金することを促すために、アイテムのプロモーションや特別なオファーを出し、一方、非課金ユーザーのままだと予測されたプレーヤーへは、動画広告やその他の広告をコンバージョンさせることを促すことで、広告による収益化に重点を置くことができます。

離脱の阻止

ゲームからの離脱は、無料アプリ開発者にとっての敵です。しかし、AIを使用すると、開発者は、いつプレーヤーが離脱するかを示すシグナルを分析し、そうならないように特定のアクションをとることが可能になります。プレーヤーの起動頻度が落ちているとします。AIコンピューターはそのプレーヤーが離脱するリスクが高いと判断し、これまでの履歴や嗜好に基づいて、ゲームを継続させる為に、新たなパワーアップやゲーム内通貨を贈ったりするような特定のキャンペーンをレコメンドしてくれます。

よりスマートなユーザー獲得

ゲームのマーケターにとっては、費用対効果の高いプレーヤーを見つけることが最大の課題です。残念なことに、今日の競争が激化しているアプリマーケットでは、多くの広告費が、価値の高い課金プレーヤーを探すが為に浪費されてしまっています。しかしながら、AIを使うことで、開発者は、アプリをインストールする前に、そのプレーヤーどれくらいの価値を生み出すのかを予測することができます。これは”Look-A-Like”や”Act-A-Like”のユーザーターゲティングを超越しており、開発者はより正確に、どれくらいの課金を行う可能性があるか、どれくらいのバイラル的に価値をゲームにもたらすか、ユーザーのライフタイムなどを予測できます。AIは開発者に特定のプレーヤーにどれくらいの広告費を費やすべきかについてアドバイスし、より効果的な費用対効果を手助けすることさえ可能です。

フラウドの検出と防止

モバイルゲームにおける昨年のフラウドの費用は、60億ドル以上だったと言われています。ここでの大きな問題は、本物のプレイヤーではなく、ボットを使いCPI広告をコンバージョンさせていることが原因です。しかしながらAIエージェントを使い一連のチェックを行うことで、新規インストールごとに、本物か、人によるインストールかを確実に見破ることが可能です。もし、そのインストールがボットによるものだと判断した場合、支払いを保留し、開発者はかなりの金額を節約することができます。

AIは、ゲームの設計や開発においては、完全に人間に代わることはできないでしょう。しかしながら、今日、エンゲージを高めたり、収益化する分野においては、多くの手動の作業に代わりAIが支援することができるようになりました。開発者は、ビジネスにおいての収益化だけでなく、プレーヤー毎によりカスタマイズされたユーザーエクスピリエンスを提供できるように、AIを採用することが賢明です。

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