封面图片由 AI 生成

混合休闲的爆发，拉动了大量开发者的参与热情。土耳其、越南、以及国内厂商陆续入局，竞争日益激烈。游戏媒体《Gamigion》的信息显示，2026 年 Q1 全球上线 263 款休闲游戏新品，除了少数的合成与模拟游戏大部分都是混休，但 IAP+IAA 总收入超过 100 万美元的只有 11 款，“成材率”只有 4.2%。

武汉多比特则是国内游戏厂商中成功突围的典型范例。公司旗下解谜产品「Wool Crush」，通过将“拆毛线”、“挪车”与“消除”创新融合，做到了月下载量超百万、月流水超千万人民币（数据来源：AppMagic）。IAA 产品方面，多比特也有 5 款产品月下载量达到 150 万级别；在 IAP 产品上更是有重度塔防游戏「不服来通关」，月流水超过 400 万美元。目前多比特已经建立了一个 IAA、IAP 以及混合变现多路开花的休闲游戏矩阵。

「Wool Crush」商店截图 | 图片来源：AppMagic

面对严峻的获客与生存压力，开发者如何定题材、抓用户？ChinaJoy 2026 期间，我们在 Unity 活动现场见到了武汉多比特用户获取部门总监 Prince Zhang。此次对话，我们希望能了解其团队如何通过科学的立项与营销体系，在混休赛道突围。

高人气创意，要经过快速上手、解压等 KPI 的重重考核

白鲸出海：多比特在测试选题的时候设定了哪些 KPI，来帮自己确定最适合的题材？在立项阶段，多比特是否会验证素材的买量效果？如何通过买量表现反哺玩法修改？

Prince Zhang：我们测试时的 KPI 分为 3 类：市场、产品和商业化。进一步可以细化为素材点击率、CPI、安装转化率、前期留存、核心玩法完成率、广告触发率和道具使用意愿等。

在立项阶段，我们会提前制作广告素材和游戏原型，看它的 KPI 表现，主要验证玩法能否在短时间内被用户理解。

如果某类原型吸量强但留存弱，我们会反推玩法或前期关卡是否造成用户认知落差；如果吸量和留存数据都好，我们会强化对应玩法机制。所以立项不是拍脑袋，而是通过测试和玩家反馈共同校准方向。

白鲸出海：「Wool Crush」选定的“毛线”题材虽然已经有爆款，但产品竞争激烈；多比特看到了哪些测试反馈，相信自己能够做出特色开辟市场空间？

Prince Zhang：毛线题材虽然有成功产品，但并未饱和，用户需求依然很大。我们发现用户尤其对“毛线、整理、解开、治愈”这类视觉和情绪反馈接受度很高。

在立项测试里，我们发现“毛线球”形象的识别度和“动态消除”机制反馈表现最好，这两者结合在一起可以帮用户快速理解游戏目标。除了识别度强，毛线的形象不像传统色块那么抽象，所以更容易建立“解压”和“整理”等概念。

因此我们判断，毛线赛道仍有在玩法节奏、美术反馈和情感包装做出差异化的空间。

「Wool Crush」采用了毛线+猫咪造型 | 图片来源：Aptoide

白鲸出海 :「Wool Crush」对动态消除的选择最后定了“长龙”，让玩家很容易联想到经典解谜游戏《祖玛》，猫咪作为一个卡通形象也是这两年的吸量点。“毛线、祖玛、猫咪”，团队在立项的过程中，是怎么将这几个元素结合在一起的？是初始思路，还是测试-反馈-迭代的结果？

Prince Zhang：这个组合并不是一开始就完全确定的，而是在多轮测试中逐渐迭代。

我们首先发现“长龙式移动+匹配消除”的玩法理解门槛低，用户很容易联想到《祖玛》等经典消除玩法；毛线让玩法有了更柔和、治愈和解压的视觉特色；猫咪则强化了情感连接和素材吸引力。最终形成了用经典机制降低理解成本、用毛线和猫咪建立差异化包装的方向。

「Wool Crush」玩法演示 | 视频来源：Wool Crush

白鲸出海：综合以上玩法和形象，「Wool Crush」确定了怎样的目标用户画像？

Prince Zhang：「Wool Crush」的目标用户是喜欢轻度解谜、消除、整理和治愈体验的泛休闲玩家。我们面向的不是硬核解谜用户，而是对解谜感兴趣、同时追求轻松陪伴感的休闲用户。他们既能接受一定的关卡挑战，也更看重上手简单、反馈爽感和视觉轻松。

充分发挥题材/玩法爆点做营销，围绕安装、留存、用户周期等 KPI 持续优化回收模型

白鲸出海：测试期确立的用户画像，与开始投放后的用户画像统一吗？是否有过“校正”阶段？你们在用什么营销平台，有哪些功能可协助用户的精准获取？

Prince Zhang：测试期确立的用户画像和投放后的实际用户画像，整体方向是一致的，但肯定会有动态校正的过程。测试期更多是基于玩法和素材反馈来假设目标用户，而真正进入大规模投放后，我们会结合留存、广告行为、付费行为和 ROAS 等回收数据，不断验证这些用户是不是我们真正想要的，以及还有哪些我们之前没预料到的用户群体其实表现也很好。这个校正阶段是持续进行的。

平台方面，近一年我们在 Unity Ads 增长很快。对我们这种 IAP+IAA 混合回收的产品来说，平台能不能精准识别出“既有广告价值又有付费潜力”的用户，会直接影响回收模型能不能跑正。Unity Ads 背后有一个叫 Vector 的 AI 模型，专门在做这件事。我们感受下来，它最大的价值是能把“游戏本身的特点”和“玩家行为”结合起来做判断，而不只是依赖设备类型或简单的行为标签。带来的结果就是投放稳定性明显更好，留存和变现表现也更一致。

从数据上看，近半年我们的投放消耗增长了 100%以上，回收也在预期之内。对我们来讲，这意味着每一笔预算买到的都是更接近“可能留存 30 天、能持续贡献回收”的用户，而不是单纯的一次性安装。

白鲸出海：好的素材创意是做好营销的第一步。我们观察到多比特直接展示游戏玩法的一些素材展示量都很高，有点无招胜有招的意味，在立项的时候是不是已经考虑到了增长方法？在直接展示玩法之外，还有哪些创意效果很好？Unity 是否有相关功能能够提供帮助？

Prince Zhang：我们在立项时就会考虑增长，因为混休产品必须能被短视频快速讲清楚。直接展示玩法的素材表现好，是因为用户几秒内就能理解“怎么操作、爽点在哪、为什么想继续玩”。除此之外，失败反转、强解压清屏、猫咪情绪和关卡挑战类素材也有不错表现。Unity Ads 可以帮助我们从 CTR、安装、留存和 ROAS 等维度评估素材质量，避免只追求表层点击。

「Wool Crush」演示玩法的视频素材展示量超过 3100 万次 | 数据来源：广大大

白鲸出海：多比特会基于哪些考虑确立投放的回收模型，以及在这个过程中不断去实现回收目标？

Prince Zhang：我们会根据产品收入结构、用户生命周期、不同地区买量成本以及 IAA 的收入节奏来确定回收模型。

投放早期我们更关注 D1、D3 留存和前期 ROAS，调优阶段则会进一步看 D7、D14 甚至 D28 的长期回收。在完善数据回传设置后，Unity Vector 能够结合安装、留存、广告收入、内购收入和 ROAS 等更完整的信号，帮助模型更准确地识别高价值用户。在开启 D28 ROAS campaign 后，我们也观察到中长期的投放稳定性、用户质量和回收表现都有明显提升，近半年投放消耗较上个周期增长超 100%。

同时，Unity Ads 也可以帮助我们分析不同素材、地区、用户群和投放策略的 ROAS 差异。因此回收模型不是固定的，而是随着产品版本、素材和商业化配置持续调整。

只要立项扎实，混休可以以“年”为周期运营

白鲸出海：我们观察到混休的生命周期越来越长。在您看来一个像「Wool Crush」这样比较成功的产品，多久的生命周期是一个比较理想的状态，我们在做增长的时候，会对应更长的生命周期去选择更长的回收目标吗，例如 D14、D28 ROAS？

Prince Zhang：对于「Wool Crush」这类产品，我们希望以“年”为周期来运营，而不是只追求短期爆发。在增长阶段，我们会根据留存和收入调整节奏，逐步关注 D14、D28 ROAS。

如果产品具备稳定关卡迭代、活动更新和商业化调优能力，混休解谜完全可以进入长线运营。所以混休想做长期运营的基础还是做好前期立项，这样游戏才有吸引用户的基础，长期回收指导模型才有意义。

「Wool Crush」有许多头部素材投放时间已经接近 1 年 | 数据来源：广大大

白鲸出海 :混休解谜产品很多时候还被认为是一个创意驱动的品类，但有些团队可以持续推出成绩不错的游戏，您认为混休赛道有没有爆款方法论？除了方法论，是否还有更多关于研发/发行如何构建护城河的思考？

Prince Zhang：混休解谜当然需要创意，但现在已经不是只靠一个点子就能成功的阶段。我们认为所谓的“爆款方法论”更像是一套系统能力，由早期立项验证、素材测试、关卡迭代、买量优化和商业化调优等能力组成。决定成功与否的因素来自快速验证能力、玩法与素材协同能力、数据驱动迭代能力和长线内容供给能力。「Wool Crush」的经验说明混休赛道仍有机会，但必须从简单的创意驱动，升级为研发、发行和商业化一体化驱动，形成真正的体系和系统。

写在最后

面对竞争激烈的解谜赛道，选题、设计机制、买量不再相互割裂，而是互相关联，从而决定产品生命周期和价值的整体。多比特分享的经验显示，爆款绝非“妙手偶得”，国内的成熟团队已经逐渐摸索出了一个相对稳定的混合休闲产品研发模式。这些团队通过广告平台最新的 AI 模型，借助 AI 工具的数据洞察和自主学习能力，不仅能准确定位最有潜力的题材和玩法组合，还能实现精准的用户获取，搭建高品质的回收模型。在 AI 技术的进一步推广下，开拓休闲产品市场也将变得更加简单、高效且充满可能。

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