9 月 16 日，由 XMP、扬帆出海、TopOn 联合主办的“游戏出海峰会——成都站”圆满举行。会上，XMP 产品运营总监屈俊星聚焦 AI 时代游戏出海团队面临的增长瓶颈，深度剖析了跨媒体买量、素材协同、数据打通及人机协作的实战策略。
屈俊星指出，AI 虽大幅提升了素材生产效率，但对海外获客团队而言，真正的挑战始于素材产出之后。核心痛点已从“素材匮乏”转变为“高效分发”与“全链路打通”，即如何将素材精准投放至不同媒体与市场，并实现投放、归因、素材与决策闭环。
素材激增后的分发与执行重负
当 30 个基础素材需分发至 6 个媒体、8 个细分市场时，交叉组合可衍生出超千套广告方案。对于 UA 团队管理者，复杂度呈指数级放大：不仅需统筹十几个媒体平台，还需应对数十上百款产品（尤其是 IAA 产品）、海量账户及多国别投放。维度的增加直接构成了团队规模化的新瓶颈。
媒体扩张推高重复成本
跨媒体买量的沉重感源于能力的重复建设。对优化师而言，每新增一个平台（如从 Meta/TikTok 拓展至 Snapchat/Apple Ads），都意味着重新学习投放逻辑与后台操作；对中台技术团队而言，则需持续补齐各媒体 API 对接能力，以整合素材与投放数据进行统一分析。
此外，MMP（移动测量伙伴）是打通数据的关键一环。媒体数据仅反映单一视角，唯有结合 MMP 数据，才能洞察用户行为路径与流失原因。通过将 UA、MMP 与素材分析数据融合，团队方能精准判断 ROI 下滑是源于留存问题还是渠道用户匹配度不足。
UA 团队规模化后的四大核心任务
随着业务规模扩大，UA 团队每日需聚焦以下四项关键工作：
- 全域分发：将海量素材高效分发至全球不同媒体与市场。
- 数据链路打通：接通媒体、归因及素材数据，实现统一视图分析与监控。
- 素材自动化流转：整合内部设计、外包及 AI 生成的素材库，实现自动发布与数据回传。
- 智能决策与风控：基于数据分析制定执行策略，并监控执行准确性，确保流程高效稳定运转。
AI 时代的分工策略：重活靠软件，细活靠 AI
屈俊星提出，AI 时代的理想分工应是：重复性、规模化工作交由软件系统，细致耗时的分析工作交给 AI，最终决策权保留在人手中。
所谓“重活”，指高频数据同步、批量建广、跨媒体分发等自动化执行，适合由稳定的 SaaS 系统承担；所谓“细活”，指问题排查、线索整理及辅助分析，这正是 AI 的价值所在。而预算调整、市场放量及素材方向等战略决策，仍需人工把控。
构建一体化广告运营链路
XMP 的核心思路是将分散的运营能力整合至同一链路，由系统承接基础重活，再向团队开放复用能力。
1. 批量创建与管理：XMP 系统日均创建广告约 40 万条（每秒近 5 条），通过标准化模板让优化师复用成熟经验。
2. 多源数据整合：打通一方、二方及三方数据，为设计、运营及管理層提供统一口径的报表与关键指标。
3. 素材协同自动化：日均处理 8 万套新素材，解决“素材遗忘”或“有量无耗”痛点。例如，自动将优质素材复制至新市场，或让低耗素材进入下一轮测试。
在此基础上，XMP 通过OpenAPI开放报表与操作能力，帮助企业自有平台深度集成；同时推出Skill工具，结合 GPT 让 Agent 基于现有数据进行智能分析与辅助执行。例如，面对“消耗增但 ROI 降”的难题，打通的数据链路可快速定位问题根源（国家、Campaign 或素材），大幅提升排查效率。
目前，XMP 智能投放工具已服务约 1000 个行业客户，其中游戏行业占比达 30%。用户反馈显示，素材管理与协同效率显著提升，告别了原始的文件传递模式，管理者亦能实时掌握投放进度与关键问题。
过去一年，XMP 管理的广告花费规模已达 80 亿美元。作为 Meta 在 Adtech 领域的首个中国合作伙伴，XMP 目前管理的 Meta 活跃广告账户超 2 万个。这些数据印证了成熟的跨媒体买量模式正被广泛采纳。
