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《小游戏开发实战》卷三《上线、变现与长线运营》· 全书目录与章节索引(50 篇)

《小游戏开发实战》卷三《上线、变现与长线运营》全 50 篇。第一部分(第 1–4 章)讲广告变现的 eCPM 与频次模型、内购与混合变现、收入拆解与 LTV 回本、定价与促销;第二部分(第 5–8 章)讲买量渠道与素材迭代、自然增长与裂变、留存漏斗与流失召回、A/B 实验与显著性;第三部分(第 9–13 章)讲提审发布与灰度回滚、合规与防沉迷、数据分析体系、活动赛季运营、长线运营与退场;第四部分(第 14–16 章)讲从 0 到 1 完整案例、失败模式避坑、三卷装配成一份可交付的上线方案。每节都配可跑的 Python 仿真、TypeScript 内核或单文件 HTML 原型,围绕虚构小游戏《合成小岛》与工具链 pebble 展开。

《小游戏开发实战》卷三《上线、变现与长线运营》全 50 篇。第一部分回答「怎么把游戏变成钱」,第二部分回答「怎么让更多人进来、留下来」,第三部分回答「怎么安全上线、合规运营、长线活下去」,第四部分回答「把三卷拼成一份能交付的上线方案」。

这一卷是三部曲的收官:卷一给了市场与设计,卷二把它工程化地实现出来,这一卷把它推上线、跑起来、算清账。贯穿全书的是虚构小游戏 《合成小岛》 与工具链 pebble——config/ 是唯一真源,sim/ 用 Python 跑仿真,core/ 用 TypeScript 写逻辑内核,web/ 把它打成浏览器直接打开就能玩的单文件 HTML,改一个数字,三处结果都变。本页是《上线、变现与长线运营》的全书目录:按章节顺序列出全部 50 篇,点击标题直达正文,也可以从各节末尾的「阅读导航」按顺序通读,或先看目录篇 里的分工说明与可运行性口径。

全书概览

项目内容
书稿《小游戏开发实战》卷三《上线、变现与长线运营》
篇数50 篇(正文 16 章 48 节 + 目录篇 + 附录 D)
领域广告变现、内购与混合变现、收入建模、定价促销、买量增长、留存漏斗、实验设计、上线合规、数据体系、活动运营、长线退场
贯穿游戏《合成小岛》——合成 + 放置 + 关卡 + 装扮的轻度小游戏
贯穿工具链pebble——config/ + sim/(Python)+ core/(TypeScript)+ web/(单文件 HTML)
核心主张一份 config,三种消费;一份逻辑,两种宿主
可运行性S 仿真层 + P 内核层 + W 网页层 + D 静态层 + X 不可复现 + B 基准
实测环境Python 3.14.6(numpy 2.5.1 / pandas 3.0.3 / PIL 12.3.0)、Node 26.5.0、Playwright 1.59.1、macOS Darwin 25.3.0
依赖零外部依赖——不用 matplotlib、不用 tsc、不用 npm
承接卷一《市场、品类与产品设计》15 章 45 节;卷二《引擎、实现与体验打磨》16 章 48 节

全书目录

前置

篇目核心内容
目录本卷定位、分工说明、可运行性口径与全书结构
附录 D:全书公式、参数与数据集索引本卷全部公式、参数与数据集索引、环境与六层复现命令

第一部分:变现(第 1–4 章)

节文章核心内容
1.1广告形态与场景设计激励视频、插屏、Banner 的形态与场景布局(D)
1.2eCPM、填充率与收益模型eCPM、填充率与广告收益的可跑模型(S)
1.3广告频次与体验平衡广告频次对留存与收益的权衡(S/B)
2.1内购点设计与定价档位内购点设计与定价档位(D)
2.2混合变现的比例与协同IAA 与 IAP 混合变现的比例与协同(S)
2.3礼包、通行证与订阅礼包、通行证与订阅的结构与收益(S)
3.1收入拆解与 ARPDAU 模型收入拆解与 ARPDAU 建模(S)
3.2LTV 建模与回本周期LTV 建模与回本周期测算(S/B)
3.3敏感性分析与收入预测敏感性分析与收入情景预测(S/B)
4.1定价锚点与档位设计定价锚点与档位设计(D)
4.2折扣、限时与稀缺折扣、限时与稀缺感的收益效应(S)
4.3价格弹性与副作用价格弹性与促销副作用(S)

第二部分:增长与买量(第 5–8 章)

节文章核心内容
5.1买量渠道与投放机制买量渠道与投放机制(X)
5.2素材设计与创意迭代素材设计与创意迭代(D)
5.3素材-玩法一致性与转化素材与玩法一致性对转化的影响(S)
6.1自然增长与裂变机制自然增长与裂变系数 K(S)
6.2平台推荐与流量获取平台推荐机制与流量获取(X)
6.3增长预算分配增长预算的分配与边际收益(S/B)
7.1新手漏斗与 D1/D7/D30 留存新手漏斗与 D1/D7/D30 留存(S)
7.2流失预警与召回流失预警与召回策略(S)
7.3留存与付费的联合分析留存与付费的联合分析(S)
8.1实验设计与分流A/B 实验设计与分流(S)
8.2显著性、样本量与常见陷阱显著性、样本量与常见陷阱(S)
8.3从实验到决策从实验结论到上线决策(D)

第三部分:上线、合规与运营(第 9–13 章)

节文章核心内容
9.1提审与发布流程提审与发布流程(D)
9.2灰度、放量与回滚灰度、放量与回滚策略(D/S)
9.3上线检查清单上线前检查清单(D)
10.1资质、备案与平台规则资质、备案与平台规则(X)
10.2内容安全与审核红线内容安全与审核红线(D)
10.3未成年人保护与防沉迷未成年人保护与防沉迷(D)
11.1指标树与北极星指标指标树与北极星指标(D)
11.2埋点规范与口径统一埋点规范与口径统一(D)
11.3看板与告警数据看板与告警(D)
12.1活动模板与奖励预算活动模板与奖励预算(S)
12.2赛季结构与节奏赛季结构与节奏(S)
12.3节点运营与内容日历节点运营与内容日历(D)
13.1版本列车与内容节奏版本列车与内容节奏(D)
13.2内容产能与排期内容产能与排期(S)
13.3生命周期与退场策略生命周期与退场策略(S/D)

第四部分:案例与收官(第 14–16 章)

节文章核心内容
14.1立项到上线的时间线从立项到上线的时间线(D)
14.2关键决策复盘关键决策复盘(D)
14.3数据表现与迭代数据表现与迭代(S)
15.1玩法、数值与变现的典型失败玩法、数值与变现的典型失败(X/S)
15.2买量与留存的典型失败买量与留存的典型失败(X/S)
15.3运营与合规的典型失败运营与合规的典型失败(X/S)
16.1把三卷装配成完整方案把三卷装配成完整方案(D)
16.2全链路仿真验收全链路仿真验收(S/P/B)
16.3原型回放与方案交付原型回放与方案交付(P/W)

附录

篇目核心内容
附录 D:全书公式、参数与数据集索引本卷公式与参数索引、l<章号>_ 命名约定、六层复现命令

怎么用这份索引

三条阅读路径

路径顺序回答的问题
A 变现课第 1–4 章怎么把游戏变成钱、怎么算回本
B 增长课第 5–8 章怎么让更多人进来、留下来
C 运营收官课第 9–16 章怎么安全上线、长线运营、拼成交付方案

可运行性口径

层含义怎么验证
S 仿真层Python 数值仿真/opt/homebrew/bin/python3 sim/<name>.py --config config/ --out out/,产出 JSON + CSV + SVG
P 内核层TypeScript 配置驱动逻辑内核 + 平台 API 抽象层 + mock 宿主node --test 'core/test/l<章号>_*.test.ts'(Node 26 原生跑 TS,零依赖)
W 网页层单文件 HTML 可玩原型node web/build_l<章号>.mjs 产出 HTML,再用 Playwright 无头打开、采样状态、截图
D 静态层检查清单、指标树、埋点规范与 schemaschema / lint 校验,且必须能被 sim/ 与 core/ 同时读入
X 不可复现真实平台后台数据、真实买量投放、真实审核结果正文显式标注,命令行不可复现
B 基准收益模型偏差、频次容差、回本对照、预算分配稳定性产出 JSON,软告警不硬失败

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附录 D 全书公式、参数与数据集索引

《小游戏开发实战》卷三《上线、变现与长线运营》的复现与索引附录:按 16 章列出 pebble/ 下全部 config / sim / core / web 文件,写清本卷工具链的 l<章号>_ 前缀约定(与卷一 ch、卷二 e 前缀区分)、两个 python3 与 Node 26 的环境速查、六层可运行性口径(S/P/W/D/X/B)的逐层复现命令,并给出全书公式与参数索引。

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9.3 上线检查清单

上线前的最后一道关,是一张覆盖包体、性能、功能、变现、合规、数据、运营七类的检查清单。这一节把清单做成一份带 schema 的配置——必填字段、状态取值、分类取值、门禁项必须通过、waived 必须带说明——再给一个可跑的校验脚本:逐条校验、判定整份清单的门禁是否通过,最后用一次「注入故障」的自检证明校验器真能抓住问题。

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9.2 灰度、放量与回滚

《合成小岛》新版本上线不靠「全量一次推」,而是按 1%/5%/20%/50%/100% 五档灰度放量:每档观察一段时间,崩溃率越界或留存跌破下限就回滚。这一节给出一张灰度与回滚阈值配置、一段可播种的放量仿真脚本,量化缺陷版本被抓住的档位分布与用户暴露量,与「大爆炸全量发布」对照,并做一次阈值敏感性扫描,把「放量放多大、阈值卡多紧」变成可跑出的数字。

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8.2 显著性、样本量与常见陷阱

分好组之后,怎么判断两组的差异是「真的」还是「碰巧」?这一节自实现两比例 z 检验(不依赖 scipy),按基线率、最小可检测效应、显著性水平与统计功效算出每臂最小样本量,并用布朗运动模拟「每看一次 p 值」如何把假阳性率从名义 50‰ 抬到 70‰ 以上,给出可跑的 Python 仿真与同口径的 TypeScript 内核。

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