前不久，Valve刚刚公布了Steam平台2019年度榜单，虽然按照收入把很多游戏划为铂金、黄金、白银和青铜四个区间，但由于数据不透明，我们往往很难判断一款Steam游戏的收入范围。最近，两名独立游戏开发者分别用自己的方式对数千款Steam游戏数据进行了深挖，并且给出了自己的判断：
收入数据背后：开发者到手只有38%
随着游戏市场的竞争加剧，如何衡量投入回报率成为所有同行都关心的问题。对于一个独立游戏开发者来说，如果可以对游戏收入概况有一定的了解，则可以将风险评估做到更为精准。只不过，我们看到的Steam销量背后独立开发者到底有多少收入？
独立开发者Danny Weinbaum给出了一个实际收入计算方式：
开发者收入=拥有者数量*美元价*0.93（增值税）*0.92（退款率）*0.8（平均区域定价）*0.8（平均折扣）*0.7（平台抽成）。
除了美元价格与平台抽成之外，所有数据都是近似值，把以上所有因素综合起来，得到的乘数是0.38，换言之，如果游戏售价1美元，每卖出一份，开发者可以拿到0.38美元。
对于一款已经发行的游戏来说，首周收入占五年总收入的13%，此外，三个月收入占比33%、一年收入贡献比例58%，两年收入占比75%、三年87%、四年收入占比95%。
所以，如果一款游戏发布时间7个月，那么，用这种方式计算，七个月的收入几乎就是五年总收入的40%。随着游戏数量的增多，而Steam用户量和用户消费额的增长缓慢，游戏成功率逐年降低。
不过，另一名开发者Sergio Garces则表示，Danny的数据缺失限制年龄游戏，而且Early Access结束统计数据不准确。此外，由于数据统计有问题，一些价格是错误的。为此，他用Steam API借口捕捉了2019年最后一周的数据，统计数据覆盖的游戏至少有10条评论和1000名拥有者，统计游戏总数量7000款，得出以下结论：
65是最佳“猜测”数字（即评论数乘以65为预测收入）；很多游戏拥有者并不写评论，在对收入进行预测的时候，我们选择忽略这些情况，因为乘数越大，收入结果越高；30-100是比较好的范围，因为它覆盖了大部分游戏，而65则为平均值，这个范围覆盖了大多数的低销量游戏，当然，失误的出现同样会低估收入。
统计了拥有者数量之后，我们就需要把它转化为收入，很明显，这并不是直接乘以美元价格那么简单，Sergio认为Danny之前的收入计算方式很不错，也是预测长期收入非常有用的方法，因为它可以基于目前游戏的销量预测未来收入结果。本文里的预测方法主要是看不同时间的评论量，为此调用了游戏前五年超过1000条评论，视觉化之后就是如下图表：
这张图覆盖了超过400款游戏的数据，红线是每天的平均数，蓝色是中位数，绿线是Danny在他的文章中用到的，从趋势来看，大多数的收入都集中在第一年，比你想象中还要多，因此这种方式相对保守。
Sergio Garces在分析中使用了历史评价数据创造更简单的进步模型预测未来评测数字，他表示这并不复杂，“因为有些游戏的收入曲线呈线性，还有些则呈对数式。两种方式都有采用，并且用它们生成了一个范围，基于“最佳猜测”数字得出尽可能真实的结果”。
需要补充的是，我们很难预测五年之后会发生什么，因为我们还没有足够多的数据，而且游戏市场到时候也会发生很大的变化，所以目前的规则并不适用于未来的形势。
不断增长的Steam平台：高收入游戏越来越多
众所周知，Steam平台上的游戏数量近些年一直在爆发式增长。然而，新游戏发行数量已经走过了巅峰，我们甚至在2019年看到独立游戏新品数量下滑趋势。
有人说，独立游戏越来越难做了，这其实是有数据支撑的，近几年发布的游戏里，中位数不断降低，我们可以从以下数据看出端倪：
但Sergio想要从另一个角度来看问题，我们不去看百分比的游戏成功率，而是从绝对数字来比较。毕竟越来越多的人在发布游戏，所以成功者的数量也变多了：
实际上也确实如此，即便越来越多的游戏失败，但同样真实的是，越来越多的人获得了成功，这是令人鼓舞的。
评分很重要
Danny曾用下图展示了评分与收入之间的对比，不过Sergio重做了一份：
这里使用的是中位数而不是平均数，所以不用计算收入预测。有趣的是，Sergio的数据并没有像Danny展示的那样下滑70%，所以“独立游戏末日”一说，更多的是混淆视听的噪音。
很明显，如果考虑到玩家购买行为，高评分带来高收入是很正常的事情。很多玩家在购买游戏之前都会阅读评论，评分越低，他们的购买意愿就越低。相反，如果游戏质量较高而且得到玩家喜欢，他们会更愿意推荐给自己的朋友，口碑传播对于Steam游戏成功的重要性极大。
标签
从整体看市场能够了解一些趋势，但为了得到更多的信息，我们需要对其进行拆分，最佳的方式就是用Steam标签。
Chris Zukowski曾写过一篇不错的文章，提到他在做一款游戏之前使用标签数据做市场营销的事情。了解一个领域并用数据来分析它是正确的做法，而不是只看数据就提取一些标签来分析游戏成功的原因。
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