百度游戏

大数据提高游戏点击转化率

客户收益

百度游戏借助百度智能云的大数据解决方案,以极少的资金成本,短时间内便实现了个性化推荐的功能,在提升用户体验的同时,提高了游戏的点击转化率,进一步提高了营业收入。在低资金成本、短时间的前提下,实现了个性化推荐功能,提升用户体验、提高游戏的点击转化率,为企业显著提高营业收入。

使用产品

低资金成本、短时间的前提下,实现了个性化推荐功能,提升用户体验、提高游戏的点击转化率,为企业显著提高营业收入。

业务场景

百度游戏是手机游戏娱乐平台,提供“搜索引擎+应用商店+媒体社区”多核驱动的游戏发行服务。百度游戏依托百度搜索及手机百度,通过PC端和移动端入口为游戏分发导量。通过与国内外数千家移动游戏研发商、发行商的合作,承载从单机到网游,从动作、休闲到策略、卡牌等全类型移动游戏的运营与推广,为用户提供精彩的掌中娱乐服务。百度游戏用户覆盖份额在2014年Q4达42.48%,已连续四个季度位居中国安卓渠道第一,成为中国最大的移动游戏平台,为手游分发带来直接的巨大的分发价值。

百度游戏面对数亿用户,每天接受数亿次请求,产生T级别日志文件。如何充分挖掘这些数据的价值,为用户推荐心仪的游戏,从而提升用户体验并优化变现能力,成为百度游戏的燃眉之急。

解决方案

百度游戏的初始方案如下:

  • 购买多台服务器搭建计算集群以处理海量数据。
  • 招聘机器学习人才开发算法和优化模型。
  • 招聘运维人员维护集群。

但这个解决方案存在很大的问题。首先,购买服务器需要一个周期,不但需要花费大量资金,而且无法适应增长迅速的业务。其次,招聘员工维护计算集群,成本是相当高的,要维护24乘7的可用性更是难上加难。最后,招聘人才、新员工熟悉环境到开发算法、优化模型、模型上线需要耗费非常长的时间,不能解决燃眉之急。百度游戏最终选择了百度智能云的大数据解决方案:使用百度MapReduce(BMR)来清理数据,以及百度机器学习(BML)来做推荐。

百度MapReduce提供了以下特性:

  • 全托管的Hadoop以及Spark服务,提供全天候的运维。
  • 按需调整集群规模,适应弹性的计算需求。

百度机器学习带来以下明显的优势:

  • 全托管的计算平台,提供多种分布式并行算法,实现从模型训练、评估到在线预测一站式服务。
  • 依托海量搜索数据和优化的机器学习算法,为客户提供营销大数据,丰富客户原有数据,提升客户的优化效果。
  • 提供专家咨询,由经验丰富的一线研发人员组成专家咨询团队,快速响应客户提出的问题。

使用百度大数据分析解决方案,上述问题全部迎刃而解。