买量成本一路涨、本地化永远慢半拍这是过去几年做出海游戏最常听到的两句抱怨。以前靠投放素材和本地团队硬扛还能勉强维持增长现在明显不行了。我的一个观察是当买量素材从“拼预算”变成“拼数量”当翻译从“能看懂”变成“要有当地人的感觉”AI 其实是打破这两个瓶颈最现实的手段关键是怎么用。这篇文章不聊虚的就围绕一套我参与过的游戏出海方案来拆整套打法里有两个核心一是用 AI 重构买量素材和投放决策链路二是把本地化从“外包翻译”升级成“专属语言引擎”。1. 出海游戏增长瓶颈到底卡在哪1.1 买量流量红利退潮后的三重困局前几年做出海买量很多东西是顺风局平台流量充足同类产品没那么多素材稍微有点创意就能跑出量。现在这个窗口基本关了。我见过不少团队月投放预算翻了 3 倍新增用户却没有同比上涨核心是三件事叠加在一起。第一用户注意力被重度透支。玩家的信息流里全是游戏广告一套素材的生命周期越来越短。以前一套视频素材能跑两周现在三四天就开始掉量。素材团队拼命出新内容还是追不上平台和用户的双重疲劳。第二归因越来越模糊。隐私政策收紧之后广告平台能拿到的用户级数据变少买量团队很难精准判断“这一分钱到底带来了哪个用户、这个用户到底值多少钱”。买量从精确投放变成了概率游戏预算分配越来越凭感觉。第三素材同质化严重。同类游戏越多大家的创意互相抄玩家看到开头就知道是个什么游戏点击率自然难看。没有持续的差异化素材买量效率就是一条持续下滑的曲线。这三个问题指向一个共同点买量已经不是简单的“投钱买流量”而是“流量效率工程”。效率从哪来素材迭代速度和数据利用深度。这恰恰是 AI 最能发力的地方后面我会展开说。1.2 本地化翻译只是及格线本地化才是竞争力本地化的问题更隐蔽也更容易被低估。很多团队理解的本地化就是“把文本翻译成当地语言”结果上线后评论区一片问号商店评分直接被干到 4.0 以下。我举几个真实的翻车类型不是个别现象。一是直译带来的文化错位。某出海 RPG 里有一句 NPC 台词“我不入地狱谁入地狱”直接按字面翻成英文海外玩家完全不明白这个角色为什么突然要下地狱因为目标市场根本没有地狱救赎的语境。这不是技术问题是本地化认知问题。二是角色语气和人设的摇摆。游戏里一个痞气角色在第一章说话很随意到第五章突然变成学术腔因为两章分别找了不同人翻译。玩家对角色的情感连接是依靠语气建立的人设一旦“漂移”玩家就会出戏留存率直接受影响。三是版本节奏拖后腿。很多产品是中文版先上线海外版本一天天往后拖等英文版上了玩家早就在社交平台上把剧情讨论完了。本地化如果还是“翻译公司排期–译稿回来–人工适配–测试修订”这种传统链路永远跟不上买量节奏。说到底本地化不只是把文字翻译成另一种语言它是把游戏体验重新做成当地人能自然接受的东西梗要接得住、角色要立得住、运营活动要跟得上节点。从这个角度看本地化是增长的一部分不只是发行的一部分。1.3 为什么说“AI 人”才是出海团队的合理姿势讲了两个瓶颈其实背后有一条共同的解决思路把重复性高、规模化需求大的环节交给 AI把判断性高、需要文化理解的部分留给人。买量素材需要批量生成、快速测试、数据驱动迭代这是 AI 的强项本地化需要术语统一、角色语气稳定、多语言并行产出这也是 AI 的强项。但 AI 给出的结果不能直接上线尤其是文本里那句话语气的对不对、广告素材里那个元素会不会触犯文化禁忌最后还是需要人拍板。我见过一些团队很极端要么完全不用 AI觉得不可控要么全流程 AI不做人工把关结果视频素材里出现诡异的手指、翻译文本里出现和世界观矛盾的角色称谓。正确的姿势不是二选一而是把 AI 当流水线里最勤奋的工人人做质检和决策。后面我讲的所有实践都是沿着这个“AI 干体力活、人做判断题”的路线展开的。2. 用 AI 重构买量素材体系2.1 AI 素材工厂批量生成、快速淘汰买量素材的底层逻辑很简单用足够多的素材变体去碰概率让数据告诉你哪个方向对。传统做法是美术团队一张张做图、视频团队一条条剪片出一个优质素材可能要一周上线后效果不好又要重做这个周期根本扛不住现在的消耗速度。我们用 AI 之后素材生产模型变成了“批量生成–小预算测试–数据回流–再生成”的循环。具体跑法是这样的。团队先定素材方向举个例子一款航海题材 SLG我们确认要测试“船队升级的爽感”这个方向就用 AI 生成一批画面变体——不同种族长相的船长、不同风格的船舰、不同色调的海域特效再用视频生成工具为每个变体生成 5 到 10 秒的动态素材。一轮下来就是 30 到 50 条小视频放到广告平台用小预算跑能明显看到海外不同地区用户的点击偏好。这套流程里有一个关键点不要用 AI 生成“一条完美的成片”而是用 AI 生成“足够多的粗剪素材”让投放系统去筛选。平台算法本身就是一台巨大的 A/B 测试机器给它足够多样化的素材它才有机会找到匹配人群。素材生产的目的不是减少投放素材的量而是保证投入产出比。实测下来同样的创意方向AI 协助素材团队把产出周期从一周压缩到一到两天同时测试成本下降了三成左右。因为我们把钱散给了几十条素材去碰概率而不是一口气赌在一条精品素材上。2.2 广告文案与关键词的本地化联动买量并不只是视频素材的问题文案同样影响点击率和转化率。这里的文案包括广告标题、商店页面、搜索关键词它们不是孤立的而是和当地用户的搜索习惯、表达方式深度绑定。我以前见过一个海外团队做商店页优化直接把英文关键词按机器翻译成目标语言结果欧洲小语种地区一个多月没有自然量。为什么因为机器翻译的词不是用户会搜的词。用户搜索“中世纪策略游戏”要的是当地玩家社区用语体系里的那句表达而不是直译的官方名称。后来我们用语言模型来处理这件事把游戏商店页的英文版本作为基础让模型结合目标语言的常见搜索词、当地玩家的社区用语生成多个商店页文案版本再由本地人判断哪个版本像“人话”。同时把“搜索词扩展”这个动作也交给模型——先喂给它一批种子关键词让它联想出用户可能搜索的长尾词再返回到买量平台的搜索词定向里。这就是语言引擎和买量联动的第一个点语言引擎不只是翻译游戏内容它产出的词表可以直接反哺给投放买量团队。我们当时从日文版本的关键词扩展里拿到了几十个之前完全没想到的搜索词例如玩家社区俚语、角色名缩写放进去后日文地区的商店转化率有了能感知到的提升。2.3 用 AI agent 做素材效果分析素材投出去之后数据分析是一个很繁琐的环节。以前我们习惯把投放后台数据导出来在表格里拉点击率、转化率、成本这些指标用人工判断“哪条素材值得追加预算”。这个过程通常要半天时间而且不同人看同一份数据的结论还不一样。现在我们尝试把这块交给 AI agent让它定时拉取广告平台 API 数据按产品、地区、素材标签做聚合自动标记出异常波动的素材和人群组合然后生成一份“下步建议”清单这条素材加预算、那条素材换文案、这个人群包建议放弃。整个过程像给团队配了个数据分析助理而且它不会漏看曲线。我并不是说 AI agent 的判断一定比资深优化师更强而是它能把“看数据”和“做决定”这两个环节的连接缩短。投放优化师可以把精力放在真正需要经验的事上比如判断大推节点、调整素材方向而不是把半天时间花在表格透视上。这套体系跑通之后买量的整体节奏会发生变化素材生产快了数据反馈快了决策也快了。接下来一个问题也是我觉得整个出海链路里最有技术含量的一块——语言引擎怎么搭建。3. 专属语言引擎不只是一个翻译工具3.1 通用大模型翻译游戏内容的三个硬伤很多团队在 AI 翻译兴起后第一反应是“拿大模型 API 直接把游戏文本翻译了”。单独几条文本效果确实吓人语法通顺、意思准确但真正把整款游戏的几十万字文本扔进去之后问题一个接一个冒出来。第一术语不稳定。游戏里“法力”这个词功能界面里翻译成“Mana”技能说明里翻成“Energy”角色对话里又变成“Power”。同一个词在游戏不同模块出现了三种说法玩家会认为这是个半成品。通用大模型并没有你的项目词汇表它每次面对孤立文本时都凭上下文猜测术语不一就必然出现。第二角色人设漂移。这比术语不稳定更隐蔽。一个傲娇公主和一个硬汉将军说话方式应该完全不同。把两个人的台词随机扔给大模型翻译它没有“这段对白属于哪个角色、这个角色的性格关键词是什么”的概念结果就是两个角色说话一个味。第三长度和格式问题。游戏文本对字数是有要求的UI 里一个按钮只能容纳几个字符韩语和德语的膨胀程度又不一样。大模型翻译出来的文本可能很通顺但不适配 UI 空间冒了。更别提带标签、带变量、带换行符的文本处理起来全是坑。这三个硬伤背后其实是同一个原因通用大模型做的是“泛翻译”不是“项目定制翻译”。要解决它就得把模型泡进你的项目语境里——这就是专属语言引擎存在的意义。3.2 专属语言引擎的核心组成专属语言引擎是我对这个方案的称呼它的本质不是一个“更大的翻译模型”而是一套围绕游戏内容定制的翻译工作流。这套工作流里包含四块东西缺一块都会出问题。第一块是术语库。这是整条流水线的基础。我们把所有游戏名词、技能名、地名、道具名收集成一张双语词表规定“这个术语只能这么翻”引擎在翻译任何一句文本前都会先查这张表。术语库不是一次性建完就完事每次新版本新增内容都要同步维护。第二块是风格库说白了就是“角色卡”。每个主要角色的姓名、身份、性格标签、说话习惯、禁用词全部整理成结构化的描述。比如某角色说话必须带点玩世不恭的语气某角色禁用粗口但可以带一点高傲的腔调。翻译时这些角色卡会被注入提示词保证角色语气稳定。第三块是上下文管理。游戏翻译最麻烦的是很多文本脱离了场景就不知道是什么意思。比如一句“别碰那个”到底是玩家还是 NPC 说的、对谁说的引擎需要把上下文的关联信息一起喂给模型才能做准确翻译。在系统里我们通常会给每一条文本打上标签所属任务、所属角色、场景类型让翻译过程有了“场景感”。第四块是一致性检查器。文本翻译完成后它会自动扫描一遍全文检查术语有没有漏用、角色语气有没有越界、时间数字格式有没有统一。我们甚至做过一个“回译”功能把翻译后的文本反着翻回中文对比语义有没有出现严重偏差。这一招不是万能的但能筛掉不少低级错误。综合来看专属语言引擎提供的不是“翻译结果”而是“可追踪、可维护、可校验的翻译体系”。翻译本身只是这个体系流水线上的一环。3.3 技术选型本地化部署还是走 API搭建语言引擎时首先要回答一个技术决策题模型接口用云端 API还是在本地化部署一套开源模型。两者各有各的道理。云端 API 的优势是效果强、接入快不需要自己管服务器和算力劣势是数据要出网、每次调用成本累加起来不低、而且请求量大了以后有速率限制。对游戏团队来说最大的痛点是文本数据可能包含未上线内容、活动策划人事前不想让第三方知道走外部 API 心里总有点不踏实。所以我更推荐的游戏出海团队做法是核心翻译流水线走本地化部署用开源权重的大模型方案配合 open claw、fastgpt 这类开源框架来搭建工作流做自己的 AI 应用开发。现在开源模型的翻译能力早已过了“不可用”的门槛比如 DeepSeek 系列模型做本地化部署之后效果在绝大多数游戏场景里够用尤其好处是数据完全在自己的服务器上变量可控、内容可审计。关于算力不用一上来就追求“最好的配置”。我记得有一个项目初期只用了两台配有消费级显卡的机器单机支持 8 到 16 并发调用已经能满足一个 50 人团队每天几千条文本的翻译需求。最夸张的一轮是一个月处理了 120 万字的文本约十种语言除了高峰期基本没让机器长时间吃满。选本地化部署还有一层原因做语言引擎不是一次性项目而是要持续迭代。你需要在模型之上叠加术语库、风格库、检查器这些逻辑如果跑在别人的 API 上相当于把核心能力建在了租赁的土地上。自己部署之后整条 pipeline 都是自己的想改哪里就改哪里这比省一点成本重要得多。3.4 翻译流水线实操一个实际可用的游戏翻译流水线大概走七个步骤我把它完整记在下面。第一步是提取文本。从游戏工程里把所有需要翻译的文本导出来按模块和类型做好标注带上下文的要带上下文带变量的要用占位符保护起来。这个步骤看起来基础但直接影响后面所有环节因为信息越完整翻译越准。第二步是术语预绑定。把提取后的文本和术语库做匹配只要文本里出现了术语库的词条就提前绑定好标准译法模型翻译时只能沿用不能另造。第三步是角色与风格注入。根据文本标签自动匹配对应的角色卡和风格提示词。如果没有匹配到角色就使用默认的“旁白/系统提示”风格。第四步是模型翻译。我们把整理好的上下文、术语、风格约束全部拼进提示词调用本地化部署的模型进行翻译。为了提高速度和降低成本这里一般做批量调用比如每次请求处理 50 到 100 条短文本。第五步是自动校验。翻译结果出来后跑一致性检查脚本检查术语是否一致、标签是否丢失、变量名是否完整、长度是否超标。不合格的文本打回重翻。第六步是人工抽审。语言质量一定不能全部依赖机器尤其是角色对话、剧情文本、活动公告这类敏感内容需要目标语言母语者做抽审或全审。人工审校的核心不是逐句改而是看角色语气和文化适配度。第七步是回写入库。审核通过的译文更新到游戏语言包里同时回填到术语库和翻译记忆库下一次遇到相近的文本引擎可以直接复用或参考让翻译效率越跑越快。这套流水线跑通之后我最大的体感是多语言版本不再是一个模块一个模块地排队等翻译而是所有语言可以并行推进。以前六种语言版本要等六轮现在一轮流水线同时产出六份结果人工分别把关即可。4. 从零落地一个出海项目从启动到量产的复盘4.1 项目背景与目标有一个项目很典型是某中型出海 SLG 团队产品同时做中、英、日三个市场后续计划扩展到韩语和东南亚小语种。当时团队的实际状况是投放团队天天催素材和商店页本地化只有两个外包翻译公司伺候版本更新一次一周内能完成英文版就算不错日文版常常要拖到半个月之后更别说什么文化适配和梗的二次创作。这个项目的目标定得很明确第一把多语言版本的产出周期从两周压缩到三到五天第二让买量素材的本地化程度显著提升——不是简单加字幕而是素材里的角色、场景、文案都有当地市场的味道第三给后续小语种版本铺一条可复制的路。整个落地过程我们分了三个阶段前后大概花了两个月。4.2 阶段规划与执行节奏第一阶段是准备期大概一周。我们做了一件看起来最不起眼但最重要的事建术语库和角色风格库。采购团队把游戏美术设定、角色背景、技能文案全部翻出来逐个整理成结构化文档。这一步大家都觉得枯燥但后来所有翻译质量问题的解决都离不开这个底子。第二阶段是部署期第二周完成。基于开源模型做本地化部署配置了两台服务器搭建翻译工作流把术语库、风格库、检查器全部接入。我们的工程同学在之前已经用 open claw 这类框架做过 AI 应用开发所以搭起来不算费劲。需要说明的是拿代码生成这种场景做对比类似 AI 编程里的 prompt 设计一开始大家都以为很难实际跑起来发现最大工作量不在模型配置而在文本预处理和结果校验。第三阶段是接入期从第三周开始正式跑真实项目文本。前两周集中做小批量验证每天都有人工审校的反馈拿反馈回来调术语库和风格提示词。跑了大概两周之后流程稳定下来才开始大规模推全量文本。这个节奏很重要千万不要一上来就拿几十万字试跑否则问题全堆在最后根本无从下手。4.3 买量与本地化的协同实战当流水线稳定之后我们开始做买量和本地化的联动这步是整个项目里最有意思的部分。以前买量素材是“中文创意成熟后再做本地化版本”节奏慢且素材和本地市场脱节。现在我们把流程倒过来了在素材创意阶段就让语言引擎参与比如想做日本市场的素材先让引擎给出当地玩家感兴趣的热门元素、常用语气、节日节点然后素材团队基于这些信息产出创意再用 AI 生成多语言变体。实测中有一个细节让人印象很深。我们给一款盗墓主题游戏做日本市场素材时人工创意方向用的是“宝藏和机关”素材数据一直不温不火。语言引擎在分析日本玩家社区用语时发现“秘境探索”这个词在目标人群中的热度比“宝藏”高很多。我们围绕“秘境探索”重新生成文案和素材视角二代素材的效果比一代提升相当明显。这就是我一直在说的协同语言引擎不只是翻译内容它还能产出当地人真正使用的语言信号这些信号反哺给买量素材团队让素材从一开始就长在当地玩家的认知里。5. 实战中踩过的坑与排查清单5.1 常见问题排查速查表做这套方案的过程中我们踩过不少坑也总结了一批可以复用的经验。我把最常见的几类问题整理成表格方便对照排查。问题现象可能原因排查与解决方案术语翻译前后不一术语库覆盖不全模型在未绑定词条时自行发挥补充术语库对已翻译文本做全量扫描强制替换角色语气像旁白角色卡信息太少或提示词没有实际生效给每个角色补充性格关键词和禁用词在测试集上验证提示词是否被遵守文本长度超出 UI 限制目标语言天然膨胀或模型未做长度约束在提示词中加入最大字符数超长文本走二次压缩翻译流程变量名、换行符丢失提取文本时未做占位符保护严格使用占位符方案在后处理中做完整性校验AI 味太重读起来不像人话翻译结果过于“正确”缺少本地语言习惯引入本地母语者做审校把修改结果回写作为翻译记忆引导模型学习多语言版本上线后仍有文化争议内容母语审校漏检或流程里缺少文化风险专项检查增加文化敏感词清单在自动校验阶段提前拦截5.2 这些细节决定成败除了上面的问题我想再写几个容易被忽略、但实际影响很大的细节。第一个细节是提示词不要写得“太聪明”。我们一开始在提示词里堆了大量精妙的规则结果模型反而无所适从翻出来的文本各种不自然。后来我们把提示词删繁就简只留下三个核心信息你是这个项目的本地化译员你在翻译某个角色的对话请遵守这些术语和风格约束。结果质量反而提升。模型的推理不是规则越多越好把约束提炼得越清晰它越容易执行。第二个细节是人工校验环节必须保留“本地人视角”。我见过不少团队让英语过了六级的产品经理审校对白结果只看出语法问题看不出文化问题。后来我们改为每条主要角色对白至少找一位目标语言的母语玩家或者专业本地化译员过目成本虽然高了但换来的是玩家评论里“这个版本很懂我们”的反馈。第三个细节是每一次人工修改都是模型训练的数据资产。项目里我们建了一个反馈回路人工审校时改掉的每一处译文都会记录下来定期回填到术语库和翻译记忆库里。跑两个月后再对比模型翻出来的初稿质量明显上了一个台阶人工要改的地方越来越少。这是最不起眼、但长期价值最大的一个动作。第四个细节是要小心“样本污染”。当多语言内容版本并行时AI agent 在做素材数据分析时有可能把不同地区的数据混在一起给结论。我们踩过一次坑模型把日文地区的优秀素材和欧美地区的素材特征混合得出一个“通吃”方向结果两边都不买账。从那以后AI agent 的分析任务强制按地区分组运行结论只能当参考最终决策靠人。6. 最后再分享一点我的心得整套方案跑下来我最直观的感受是AI 没有让出海团队变得不需要人而是让团队的精力分配发生了本质变化。以前买量团队大半时间花在做素材、拉数据、写周报上本地化团队大半时间花在催翻译、改文档、对齐术语上两个团队各忙各的互相之间几乎是两道墙。现在有了 AI 素材工厂和专属语言引擎大量重复工作被机器消化两边的人终于可以坐在一起聊同一件事这个市场用户到底想要什么。筹备这套体系之前可以先从一个小切口测试不要一上来就搭完整架构。比如先选一个市场、一套素材方向、一条文本流水线跑两个星期看看质量、成本、效率三个维度的变化再决定要不要全面铺开。这个行业里没有万能的解决方案不管 AI 再怎么强“先小范围验证、再规模化复制”这个老原则永远有效。