النقاط الرئيسية:
• اكتساب المستخدمين القائم على الذكاء الاصطناعي يُمكّن استوديوهات الألعاب من توسيع قواعد لاعبيها بطرق جديدة.
• تنفيذ حملات اكتساب المستخدمين المدفوعة بالذكاء الاصطناعي يتطلب دعماً حاسوبياً موثوقاً وقابلاً للتوسيع باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU).
• تمتلك سحابة Aethir اللامركزية لوحدات GPU الموارد والخبرة اللازمة لدعم حملات اكتساب المستخدمين في الألعاب المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال خدمات حوسبة فعالة من حيث التكلفة.
يشهد سوق الألعاب العالمي تشبعاً كبيراً، حيث تتنافس آلاف المشاريع في نفس الوقت على نفس المستخدمين. ومع ذلك، من أجل التميز فعلاً وجذب اللاعبين، تحتاج استوديوهات الألعاب إلى استثمار موارد كبيرة في حملات اكتساب المستخدمين (UA). يشهد قطاع UA تغييرات جذرية، بفضل الحملات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التي تُحدث ثورة في الصناعة وتمنح الاستوديوهات ميزة تنافسية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
لا يكفي مجرد الاستثمار في إعلانات الألعاب. يجب أن تكون حملات اكتساب المستخدمين استراتيجية وتستهدف المستخدمين الأكثر قيمة. الذكاء الاصطناعي يُغير مشهد UA من خلال تعزيز نمو قاعدة المستخدمين بشكل كبير.
لماذا تحتاج حملات اكتساب المستخدمين في الألعاب المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية سحابية لامركزية تعتمد على وحدات معالجة الرسومات (GPU)
لم تعد فرق تسويق الألعاب الحديثة تطلق حملات إعلانية فقط. بل تُدير أساطيل من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تُجري تجميعات جماهيرية، وتُولّد إصدارات إبداعية حسب الطلب، وتحاكي النتائج عبر مناطق جغرافية ومنصات مختلفة. هذه القدرات المتطورة لاكتساب المستخدمين في الألعاب، والمدعومة بالذكاء الاصطناعي، تأتي بتكلفة عالية. فهي تتطلب كميات هائلة من موارد الحوسبة القائمة على وحدات معالجة الرسومات (GPU) تكون موثوقة، وآمنة، وقابلة للتوسع ديناميكياً.
السُحُب المركزية لا تستطيع توفير الحوسبة المطلوبة بطريقة فعّالة من حيث التكلفة. لحسن الحظ، تساعد السحابة اللامركزية لوحدات معالجة الرسومات من Aethir الفرق على تسريع وتيرة التجربة، واستخلاص رؤى أغنى، وتحقيق عائد استثمار (ROI) أفضل—وذلك دون مخاطر التقيّد بمزوّد واحد أو التعرض لزمن استجابة عالٍ أو رسوم خدمات مفرطة كما في السُحُب المركزية.
أصبح اكتساب المستخدمين اليوم قائماً على النماذج، مما يعني أن الاستوديوهات تعتمد على التجميع والاكتشاف الشخصي لتجزئة اللاعبين. وتستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج مئات الإبداعات الإعلانية، وتُجري محاكاة جماعية لتوقّع عائد الإنفاق الإعلاني (ROAS) والقيمة الدائمة للمستخدم (LTV) قبل تخصيص الميزانيات. وقد قامت منصات اكتساب المستخدمين الرائدة مثل SuperScale وLiftoff وBidstack بالفعل بدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في حملاتها الخاصة باكتساب المستخدمين للألعاب.
تحتاج خطوط اكتساب المستخدمين الحديثة إلى الوصول حسب الطلب إلى حوسبة GPU فائقة الجودة لضمان مرونة الحملات، مع الاستفادة من الميزات والأدوات المتقدمة للذكاء الاصطناعي. وتقدّم خدمة GPU كخدمة (GPU-as-a-Service) من Aethir الخبرات والموارد اللازمة لدعم تطوّر الحملات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لاكتساب المستخدمين.
تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تدعم اكتساب المستخدمين الحديث (UA)
يُعزّز اكتساب المستخدمين في الألعاب المدعوم بالذكاء الاصطناعي حملات UA من جميع الجوانب، وأصبح يشكّل عنصراً حاسماً في عمليات الإعلانات. أطلقت Google ميزة إنشاء الأصول التوليدية ضمن حملات Performance Max في إعلانات Google، مما سرّع عملية إنتاج الإعلانات واختبارها. تُعد هذه الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ممتازة من حيث السرعة وتكرار الإبداعات الإعلانية، لكنها ترفع أيضاً من مستوى الموارد الحاسوبية المطلوبة من قبل فرق التسويق.
تعتمد تقنيات الإعلانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي المستخدمة في حملات اكتساب المستخدمين الحديثة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على وظائف النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) والأتمتة، التي تستفيد من بنية تحتية قوية للحوسبة السحابية باستخدام وحدات GPU مخصّصة للألعاب. ويمكن لسحابة Aethir اللامركزية لوحدات GPU أن تدعم هذه الحملات على نطاق واسع.
دعونا نستكشف عبء العمل في اكتساب المستخدمين في الألعاب المدعوم بالذكاء الاصطناعي والذي يعتمد على الحوسبة اللامركزية باستخدام وحدات GPU.
التجميع غير الخاضع للإشراف
يعتمد التجميع غير الخاضع للإشراف الحديث على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مجموعات المستخدمين المحتملين بناءً على السلوك، وتواتر الإنفاق، والقياسات داخل اللعبة، وشخصيات متعددة السمات وغنية بالخرائط، مما يؤدي إلى استهداف جغرافي مرن من حيث الخصوصية. وتكون النتيجة إنشاء مواد إعلانية أكثر فعالية لكل شريحة، مع تسلسل قُمعي (funnel) أكثر ابتكاراً، مما يؤدي في النهاية إلى عائد استثمار أعلى وجذب المزيد من المستخدمين.
الإبداعات التوليدية على نطاق واسع
من خلال استخدام حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن لفرق التسويق إنشاء حملات اكتساب مستخدمين تستند إلى عشرات المتغيرات المحلية والمخصصة للشخصيات المستهدفة، مع تبديل النبرة واللغة والإيقاع الحركي والقيم المُقدَّمة بحسب الجمهور المستهدف. الإبداعات التوليدية على نطاق واسع يمكنها تسريع خطوط حملات اكتساب المستخدمين بشكل كبير. فالسرعة التي يمكن بها إنتاج الإعلانات باستخدام نماذج تحويل النص إلى صورة وفيديو تُقصّر دورات تحديث المواد الإبداعية من أسابيع إلى ساعات.
المحاكاة الدُفعية لتقليل مخاطر الإنفاق الإعلاني
يجب على فرق اكتساب المستخدمين (UA) ذات الخبرة تشغيل نماذج سيناريوهات دُفعية تتنبأ بـ العائد على الإنفاق الإعلاني (ROAS) والقيمة الدائمة للمستخدم (LTV) عبر الشرائح، والعناوين، والأسواق، ومواضع الإعلانات قبل تخصيص ميزانيات حملات UA.
على سبيل المثال، يناقش SuperScale، الشريك الرئيسي لشركة Aethir في مجال اكتساب المستخدمين للألعاب، بشكل علني منحنيات ROAS التنبؤية لأغراض تخطيط الحملات.
جميع أعباء العمل الموضّحة تعتمد بشكل كبير على قدرة حوسبة GPU عالية الأداء، خصوصًا عند تنفيذ المهام بالتوازي عبر البلدان، والمنصات، والمفاهيم الإبداعية. هذه الحملات تعتمد على تكاملات الذكاء الاصطناعي لتسهيل آلاف العمليات الحسابية في ثوانٍ—وهو أمر لا يمكن دعمه إلا من خلال مجموعات GPU متقدمة ومهيأة للذكاء الاصطناعي.
غالبًا ما تتقاطع مراحل إنشاء المحتوى والمحاكاة في نفس الفترات الزمنية (قبل الإطلاق، أيام التحديثات، أو التحديثات الرئيسية)، مما يخلق ارتفاعات ضخمة ومفاجئة في الطلب—وهو ما لا يمكن للسُحب المركزية دعمه بشكل فعال من حيث التكلفة.
تتمتع بنية Aethir السحابية اللامركزية للألعاب بالموارد والخبرة المثبتة ميدانيًا لدعم حملات UA المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
التحديات المتعلقة باكتساب المستخدمين في الألعاب باستخدام الذكاء الاصطناعي عبر السحب المركزية
التحديات الرئيسية مع سُحب GPU المركزية
• اختناقات في سلاسل التوريد وأنظمة طوابير غير فعالة
• مشكلات الكمون عند خدمة المستخدمين البعيدين عن مراكز البيانات الإقليمية
• مخاطر الارتباط الإجباري بمزود واحد
تتطلب حملات اكتساب المستخدمين في الألعاب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بنية تحتية قوية من موارد GPU الحاسوبية، وهي متطلبات تعجز السُحب المركزية عن تلبيتها بشكل فعّال. يقوم مزودو السحابة التقليديون، مثل AWS، بتركيز وحداتهم من GPU في مراكز بيانات ضخمة مرتفعة التكلفة، ما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف الحوسبة على العملاء. كما تفتقر هذه البُنى إلى التنوع والمرونة اللازمين لدعم أعباء العمل الديناميكية والمعتمدة على الذكاء الاصطناعي، والتي تتسم بتغيرات كبيرة في الطلب وإمكانية التوسع السريع.
ارتفاع متطلبات الحوسبة وحدود السحب المركزية
غالبًا ما تواجه مراكز البيانات المركزية اختناقات في سلسلة التوريد وأنظمة طوابير غير عملية لـ GPU، مما يؤدي إلى أوقات انتظار طويلة، أو عمليات إحلال، أو تقديم نماذج منخفضة الأداء. وهذه مشكلة كبيرة لتكرار العمليات في الوقت الحقيقي، والذي يُعد ضروريًا في خطوط اكتساب المستخدمين المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، خصوصًا عند حدوث طفرات مفاجئة في الطلب خلال الحملات الكبرى.
علاوة على ذلك، تفرض مراكز البيانات الكبرى رسومًا مرتفعة مقابل خدمات لا تستطيع تلبية احتياجات أعباء العمل المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المتنوع. غالبًا ما تدّعي السحب التقليدية جاهزيتها لعصر الذكاء الاصطناعي، لكن قيود الحصص، وتوافر GPU، وعدم استقرار التكاليف تحدّ بشكل كبير من قدرتها على التوسع.
مشكلات الكمون
تعتمد حملات اكتساب المستخدمين في الألعاب باستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد على حلقات تعلم محلية جغرافية تشمل اختبارات إبداعية سريعة، واستدلالًا على الجهاز، وتحليلات بيانات إقليمية. هذا يعني أن أعباء العمل المتقدمة تحتاج إلى دعم حوسبي فوري ومنخفض الكمون باستخدام وحدات GPU للوصول الفعّال إلى الجماهير المستهدفة.
تركّز السحب المركزية موارد GPU في مراكز بيانات ضخمة، مما يجعل من الصعب تقديم خدمات منخفضة الكمون للمستخدمين البعيدين عن تلك المراكز.
يتطلب قطاع اكتساب المستخدمين الوصول إلى بنية تحتية سحابية لا مركزية للألعاب تقدم نفس القدرات الحاسوبية منخفضة الكمون لكافة المستخدمين على مستوى الشبكة، وليس فقط لأولئك القريبين من مراكز البيانات المركزية. خدمة GPU كخدمة من Aethir تُعالج هذه المشكلة عبر تقريب الحوسبة من المستخدمين النهائيين.
الارتباط الإجباري بمزود واحد مقابل المرونة
تحتاج فرق اكتساب المستخدمين إلى خدمات GPU مرنة تتيح لها توزيع أعباء العمل وتوسيعها في المواقع التي تحقق الأداء الأمثل، دون الحاجة إلى تغييرات تقنية كبيرة، أو حواجز تنظيمية، أو تأخيرات طويلة.
في السحب المركزية، يُعد الارتباط الإجباري بمزود واحد مشكلة شائعة، حيث تصبح كامل بنية اكتساب المستخدمين، بما في ذلك البيانات والنماذج والتنظيم والفوترة، مرتبطة بالخدمات الإقليمية والأسعار الخاصة بمزود معين.
خدمة GPU كخدمة من Aethir تُعالج هذا التحدي من خلال ربط أعباء العمل في UA بأقرب حاويات GPU مناسبة من الناحية المادية والأكثر كفاءة.
خدمة GPU كخدمة من Aethir: المزايا الرئيسية
تعتمد سحابة GPU اللامركزية من Aethir على نهج مختلف تمامًا مقارنة بخدمات السحابة المركزية. فبدلاً من تركيز الحوسبة في عدد قليل من مراكز البيانات الضخمة، يتم توزيع بنية الحوسبة السحابية للألعاب الخاصة بنا عبر ٩٣ دولة ويقوم بتوفيرها مضيفو السحابة المستقلون، بإجمالي يزيد عن ٤٣٥,٠٠٠ حاوية GPU. وتتميز حزمة DePIN لدينا بمجموعة متنوعة من وحدات GPU عالية الأداء، بما في ذلك أحدث شرائح الذكاء الاصطناعي مثل NVIDIA H200s وGB200s المصممة لأعباء العمل الخاصة باستدلال الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
نظرًا لأن موارد الحوسبة في سحابة GPU اللامركزية من Aethir مملوكة من قبل المجتمع، فإن عملاءنا لا يدفعون أي رسوم صيانة كما هو الحال مع مزودي مراكز البيانات المركزية. العملاء يدفعون فقط مقابل الحوسبة التي يستخدمونها فعليًا، مما يمكننا من تقديم أسعار لا تُنافس لوحدات GPU المتقدمة المخصصة للذكاء الاصطناعي. وهذا يمنح خدمة GPU كخدمة من Aethir لأغراض اكتساب المستخدمين (UA) ميزة تنافسية في قطاع الحوسبة السحابية، ويتيح حتى للفرق الصغيرة الاستفادة من وحدات GPU الفائقة ضمن ميزانيات UA المحدودة.
من خلال اختيار السحابة اللامركزية لـ Aethir، يمكن لاستوديوهات الألعاب تعزيز أداء حملات UA المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، الوصول إلى عدد أكبر من المستخدمين، وتعظيم الأرباح دون تكبد زيادات هائلة في إنفاق الإعلانات.
المزايا الرئيسية لسحابة GPU اللامركزية من Aethir
• قدرة على تنفيذ أعباء UA المتوازية
• الحوسبة الطرفية لتقليل زمن الكمون
• بنية تحتية سحابية اقتصادية للألعاب بأسعار لا مثيل لها
• ميزة “Instant Play” المبتكرة لدعم حملات UA المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
أعباء UA المتوازية
مع دعم سحابة GPU اللامركزية من Aethir، يمكن لفرق UA تشغيل محاكاة مجمعة متزامنة عبر عناوين مختلفة، وفئات جماهيرية متعددة، ومناطق جغرافية متنوعة. وفي الوقت نفسه، تُنفّذ عمليات توليد المحتوى الإبداعي على مسار إنتاج منفصل دون عنق زجاجة. تتيح خدمة GPU كخدمة من Aethir توجيه موارد GPU إضافية للعملاء في الوقت الفعلي مباشرة إلى حيث تكون هناك حاجة.
النشر الطرفي لتقليل الكمون
تُمكّن بنية GPU اللامركزية فرق UA من وضع استدلال وتدريب الذكاء الاصطناعي بالقرب من حركة البيانات، وتوزيع أعباء العمل عبر الشبكة بأكملها، حيث تكون هناك حاجة فعلية. يُسرّع المعالجة المحلية للبيانات من خطوط اكتساب المستخدمين المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للفرق بإنجاز المزيد في وقت أقل، دون الاعتماد على قوائم انتظار GPU والتأخيرات خلال فترات ازدحام الشبكة. توفر خدمات الحوسبة منخفضة الكمون من Aethir ميزة تنافسية لاستوديوهات الألعاب خلال الحملات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
حوسبة GPU اقتصادية
نظرًا لأن مضيفي Aethir يقدمون وحدات GPU بشكل مستقل ويقومون بصيانتها بأنفسهم، فإن العملاء يدفعون رسومًا أقل بكثير مقارنة بالسُحب المركزية. لا توجد مراكز بيانات طرف ثالث تستقطع جزءًا من الرسوم، مما يؤدي إلى أسعار خدمة أقل بكثير لعملائنا.
Instant Play لخفض تكلفة الاكتساب ورفع معدلات التحويل
توفر خدمة GPU كخدمة من Aethir قدرة عالية على المعالجة لدعم حملات UA المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. ويمكن للبنية السحابية اللامركزية لدينا دعم خطوط UA منخفضة الكمون وتجارب Instant-Play بفعالية كبيرة.
أجرت SuperScale دراستي حالة حول تنفيذ ميزة Instant Play من Aethir في حملات UA المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وحققت نجاحًا هائلًا في أمثلة ألعاب حقيقية، بما في ذلك
مستقبل اكتساب المستخدمين المدفوع بالذكاء الاصطناعي مع Aethir
يُعد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مستقبل حملات اكتساب المستخدمين (UA). فهو يمنح فرق UA القدرة على اختبارات A/B الإبداعية في الوقت الفعلي، وإعادة تخصيص الميزانيات أثناء التشغيل بدعم من تحديثات النماذج المباشرة، بالإضافة إلى رؤى أعمق حول الجماهير عبر ألعاب متعددة.
ومع ذلك، فإن اكتساب المستخدمين المدفوع بالذكاء الاصطناعي في مجال الألعاب يتطلب حوسبة سحابية لامركزية بواسطة وحدات GPU من أجل التوسع بكفاءة، دون تكبد زيادات هائلة في إنفاق الإعلانات والمشكلات المرتبطة بالحوسبة السحابية المركزية.
توفّر Aethir حوسبة سحابية لامركزية على مستوى المؤسسات باستخدام GPU للذكاء الاصطناعي، والألعاب، وشركات Web3 حول العالم، مما يتيح لمنصات UA تنفيذ محاكاة مجمعة متوازية، وتوليد الإبداعات بسرعة، وتحديد موقع الحوسبة بالقرب من حركة البيانات دون اختناقات مركزية.
هل أنتم مستعدون لإطلاق العنان لنماذج UA الخاصة بكم باستخدام شبكتنا العالمية من وحدات GPU اللامركزية عالية الأداء؟
استكشفوا عرض Aethir السحابي اللامركزي المخصص لـ الشركات، وتعرّفوا أكثر على الميزات المحددة للبنية التحتية السحابية للألعاب اللامركزية لدينا في قسم المدونة الرسمية.
تم بناء السحابة اللامركزية من Aethir خصيصًا لاكتساب المستخدمين المدفوع بالذكاء الاصطناعي في الألعاب، لمساعدة الاستوديوهات على خفض التكاليف، تقليل زمن الاستجابة، وتوسيع حملات UA المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي.
الأسئلة الشائعة (FAQs)
ما هي السحابة اللامركزية لمعالجة الرسومات (GPU)؟ وكيف تُفيد اكتساب المستخدمين في الألعاب (UA)؟
السحابة اللامركزية لمعالجة الرسومات، مثل Aethir، تعتمد على موارد GPU مملوكة من قبل المجتمع وموزعة جغرافيًا، مما يتيح توجيه الحوسبة مباشرة إلى العملاء بسهولة، ويقضي على اختناقات سلاسل التوريد وتكاليف الصيانة المرتفعة.
كيف تُقلّل تقنية Instant Play تكلفة الاكتساب لكل تثبيت (CPI) في حملات الألعاب على الأجهزة المحمولة؟
تُقلّل Instant Play تكلفة CPI من خلال تمكين اللاعبين من تجربة اللعبة قبل تنزيلها أو شرائها. إنها طريقة فعّالة لتحسين نتائج CPI في حملات اكتساب المستخدمين المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، عبر منح المستخدمين لمحة عن اللعبة قبل اتخاذ قرار الالتزام.
لماذا تحتاج أدوات UA المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى خدمة GPU كخدمة (GPU-as-a-Service)؟
تحتاج أدوات اكتساب المستخدمين المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى GPU موثوق به كخدمة لأن خصائص الذكاء الاصطناعي تتطلب طاقة حسابية عالية، ولا يمكن دعم هذه الأحمال بكفاءة إلا من خلال وحدات GPU عالية الأداء.
كيف تساهم النشر على الأطراف (Edge Deployment) في تقليل زمن الاستجابة أثناء اختبارات الإبداع الإعلاني؟
تقوم سحابة Aethir اللامركزية بجلب خدمة GPU-as-a-Service لحملات UA بالقرب من العملاء، عبر تغطية الشبكة بالكامل بموارد GPU، بدلاً من تجميع الموارد في مراكز بيانات ضخمة إقليمية. بذلك، يتم خدمة جميع العملاء من خلال وحدات GPU الأقرب لهم في شبكة Aethir، مما يقلل بشكل كبير من زمن الاستجابة.
ما هي المخاطر التي تفرضها السُحُب المركزية على حملات UA المدفوعة بالذكاء الاصطناعي؟
تشمل أبرز المخاطر: الاعتماد القسري على مزوّد واحد (Vendor Lock-In)، واختناقات سلاسل التوريد، وانخفاض الكفاءة من حيث التكلفة، وذلك نتيجة لتكاليف صيانة GPU الهائلة في مراكز البيانات الضخمة التقليدية.
