作者:加密韋馱,AC Capital
活用模型,GGR是否適合你的項目,你的收益模型是什么?如何控殺?
“Crypto游戲必須要有可玩性”, 現在仍然把這個當唯一信條的crypto游戲團隊將不可避免地死亡,因為他們無法認清Crypto用戶的博弈本質,或者說,不懂“賭” 在你開始一個新的crypto游戲項目,或打算給一個項目打錢之前,請先學習Crypto Game 101 —— 業GGR 模型。
GGR, 全稱Gross Gaming Revenue(毛利),是最為通用的業業績指標。它指一個時間段內玩家賭輸的總金額,也就是賭場的毛利,計算為:總下注數 - 總撥出數(玩家贏的錢)。
還有一種算法叫NGR - 凈利,計算為: 總下注數 - 總撥出數 - 總獎金撥出數(額外搞活動送的籌碼)- 總稅撥出。
聽起來很簡單?
那么我告訴你,GGR還有另一個算法: 總下注數 X 殺率 所謂殺率,就是總下注數里有多少百分比會輸掉。
眾所周知,即使莊家不出老千,也不是公平的游戲。即使按標準玩法理論值,blackjack、百家樂甚至是丟篩子這些相對公平的游戲,一樣存在有0.5%-20%不等的house edge。
阿森納足球俱樂部與加密貨幣平臺Sportsbet.io達成合作:基于加密貨幣的體育平臺Sportsbet.io與阿森納足球俱樂部達成為期三年的官方合作伙伴關系。(Intergameonline)[2020/9/17]
撇開”無限資金bug“,莊家希望玩家:
- 一直賭
- 賭大一點(流水才大) 所以賭場會控制實際的House Edge,尤其是網絡中操作空間更大。
這個結果就是殺率太小了不賺錢,太大了沒人玩了。你不能讓客戶一直輸,也不能讓客戶一直贏,并且你需要給客戶賠率上的確定性,客戶也要對這個確定性有共識。
說到這里,我們可以代入的去看Crypto Game,甚至crypto交易市場,我想先從@Mulan0x這條有意思的引用開始:
我很認同她的說法,但這里的casino應該是指一種廣義的博弈場所,而不是嚴格意義上的。
和crypto的博弈,最大區別在于,是否玩家可以接受可變賠率。
動態 | 游戲和類DApp用戶數量大約為DeFi四倍:金色財經報道,根據區塊鏈分析網站Dapp.com的數據,截至12月31日,在七個不同的智能合約平臺上,游戲和類去中心化應用程序(DApp)的用戶數量大約是DeFi的四倍。DeFi應用程序的增長今年主要集中在以太坊區塊鏈上。根據Dapp.com的數據,超過75%的DeFi應用程序在以太坊上處于活動狀態,而第二受歡迎的DeFi智能合約平臺是EOS,占活動DeFi應用程序的11%。 僅看以太坊,在全年的很多時候,DeFi應用程序在用戶數量方面都超過了游戲和賭博應用程序。除了這三個DApp類別之外,整個DApp生態系統中的用戶數量都在下降。 來自區塊鏈分析網站DappRadar的數據顯示,DApp用戶數量從5月份的11萬名下降到了12月初的41000名,縮水了62%。在10大區塊鏈平臺上,活躍DApp的數量也從529減少到370。[2020/1/4]
游戲不論最終殺率如何,它的賠率是有一個框架的;而Uniswap每一個土狗賠率都不同, 甚至即使@binance的每一個山寨幣不同時間賠率不同。
這解釋了為什么GambleFi產品從@rollbitcom到@Stake產品幾乎沒有區別,都是游戲大廳然后有體育競猜、有百家樂、有捕魚、有輪盤賭 講究的是機制共識,講究的是賠率框架。他的受眾想的是如何在固定規則里獲得edge。而這個人群的畫像和degen或者trader不完全重合。
動態 | 前巴西足球運動員Roberto Carlos擔任公司加密貨幣LUCK推廣大使:前巴西足球運動員Roberto Carlos成為在線公司LUCKY.io加密貨幣LUCK 的大使。(br.cointelegraph)[2019/9/16]
不需要一萬個游戲,而是需要一個機制被一萬個代理或者現金網使用。
網絡大多數是走代理制,游戲供應商與現金網分GGR,游戲多了就是一筆很大的成本,這也就是為什么NGR大多數都在3%左右。 其次,是殺率問題。或者根本上來說,是如何讓殺率可控的問題。這里提三種邏輯:、合約、土狗。
根本區別在流動性:
:賠率固定,無流動性,殺率絕對可控;
合約:賠率相對固定(大幣種),有一定流動性(隨時結盤),流水模型或殺率相對可控(也就是“客損”邏輯);
土狗CEX/DEX: 賠率完全不固定,絕對流動性(除非貔貅),殺率幾乎不可控(除非CEX割項目方) 賠率越不固定,籌碼流動性越大,殺率越不可控。
動態 | 英超聯賽沃特福德足球俱樂部和體育應用合作 將接受加密貨幣支付和展示比特幣標志:據Cointelegraph 9月12日消息,英超聯賽沃特福德足球俱樂部(Watford Football club)和體育應用Sportsbet.io合作,俱樂部球員的制服上將出現比特幣標志,同時球隊還將接受加密貨幣支付商品。[2019/9/12]
這也就是為什么不論是否是游戲,幾乎都不會采用絕對的真隨機的原因。
因為殺率不可控,一旦殺率過高玩家將流失。
而網絡撲克游戲中,往往采用“性感荷官,在線發牌”的方式,因為純算法偽隨機容易被更強的算法破解,從而導致現金網損失 這是一個以“平衡與拉扯”為主題的博弈。
殺率直接影響到了玩家單位生命周期GGR。回到上面三種產品,從到土狗,用戶的粘性是遞減的,這直接影響了用戶增長轉化邏輯。
最賺錢的,是貴賓廳,可以占到賭場總利潤80%以上。而貴賓廳靠賭場中介俗稱“迭碼仔”來做增長轉化賭場如何與迭碼仔分潤,又如何得知誰的客人賭了多少?
這就要說到賭場如何出碼了。
籌碼有兩種,現金碼和泥碼。現金碼可以雙向兌現,而泥碼只用來下注。
下注后贏取的就是現金碼。每次下注,就是洗碼,迭碼仔可以獲得返傭,甚至賭客都能獲得返水。
BlitzPredict推出區塊鏈體育應用預測世界杯比賽結果:在俄羅斯世界杯開賽幾天后,BlitzPredict推出了一個能夠幫助體育迷們獲得“可靠且透明”的投注建議的區塊鏈體育應用程序。[2018/6/20]
似曾相識?合約交易所返傭體系就采用的是類似形式。 合約體驗金就相當于是泥碼,好處是激勵不花真金白銀。
這里的takeaway是:
- 泥碼鎖定了流動性,直接推動了下注(交易);
- 洗碼和返水本質上是形成關鍵增長節點利益一致性,流水越大獲利越大(甚至對賭客來說是沖流水to earn),實際上進一步確保殺率可控,提高單位生命周期GGR 到這里,我們討論了的三個核心:
- 固定賠率框架;
- 可控殺率;
- 增長轉化;
讓我們代入一個案例:最近剛宣布融資的@0xMJM這是個經典真金麻將游戲的鏈改,非常值得研究。
由于功能還沒完全開放體驗時間有限,以下是不完全分析(通融一下) 出碼: MJU - 一種10美分等額穩定幣, 充U獲得。
等同于現金碼,可兌換 游戲的GGR、殺率和增長轉化邏輯都非常有意思,值得仔細琢磨。
首先先看GGR和殺率, 這個游戲目前有三種收費游戲模式:天梯、靈戰、私局 天梯就是PVP模式,游戲只抽最多6%臺費。
靈戰則類似于自動化打牌 用戶上桌需下注,麻將規則所以固定賠率固定。理論上,這兩個模式項目方可以通過安排“運營”和直接調控的方式,直接做House的角色作為用戶的對手盤,控制殺率。
在這個過程中GGR = 6%臺費(無運營介入局) + 天梯/靈戰用戶輸錢(運營介入) - 用戶贏錢(運營介入) 有意思的來了,雀館模式,也就是這個游戲的賭廳邏輯:
- 用戶可以租雀館NFT開私局,雀館等級越高成本越大(租或買);
- 私局預計下注規則自定義;
- 私局抽水根據雀館等級,從臺費中抽30-70%;
與之前討論的洗碼不同的是:
- 獲得雀館的是廳主,廳主有前置沉沒成本;
- 廳主要自己做對手盤;
- 廳主利益與官方一致,即做大流水,做大單位生命周期GGR 廳主需要算的是NGR,即總下注數+總流水分成;
- 總撥出 - 總雀館成本 這里有個明顯bug;
- 廳主在麻將游戲里不是坐莊,沒有明確edge,無法控制殺率;
單純從抽水來說,與傳統澳門洗碼點數相比,廳主的抽水都相當可觀。但是第一有前置沉沒成本(廳主開廳要繳費),第二無法控殺可能虧本金,第三沒有泥碼意味著玩家隨時可以走人。 如果我沒理解錯游戲機制的話,租買雀館NFT性價比要打個問號,當然如果NFT二級市場價格能炒起來那是另外一回事。
我們再看@rollbitcom的經典洗碼模型:
- 普通級:每一個注冊并出碼的賬戶,莊家優勢(莊贏錢)的10%反水給邀請人;
- 進階級:100 個注冊并出碼的賬戶,總出碼金額$100,000以上,返水20% house edge;
- 紅棍級:500 個注冊并出碼的賬戶,總出碼金額$1,00,000以上 返水可談。
此處可知Rollbit其實采用的是經典的橫排直推迭碼模型,推廣人無風險無前置成本無需做對手盤。其競爭對手 http://Stake.com 等也基本采用相同策略 (最高返水莊家優勢45%)。 因此同樣是代理,@0xMJM廳主機制的競爭力值得商榷。
當然這里也有一個額外的unpopular opinion: 所有鏈上或棋牌,本質上其實是用增長數據來做meme,讓賭場快速資本化,而不是像Web2的前輩一樣賺流水。 畢竟AG或者iGaming之類的可能不會有同樣的訴求。
對于Crypto游戲團隊的啟示:
- 首先理解crypto玩家不是傳統游戲那種消費者,不會不求回報消費來給你的“ROI參與者“貼yield的:第一性是”好賭“而不單是好玩;
- 活用模型,GGR是否適合你的項目,你的收益模型是什么,如何控殺?
- 向迭碼仔學習怎么搞CX 澳門已經趟出來的路,不要摸著石頭過河。
AC Capital Research
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