我是黄韵瑜 — 海外运营总监,AI 产品候选人。在游戏发行、ACG 与跨境众筹的一线,验证了 AI 工具如何驱动 ROI 提升 30%、CPA 降低 25%、众筹成功率突破 90%。 I'm Huang Yunyu — Director of Global Ops, AI PM candidate. 3+ years across game publishing, ACG, and cross-border crowdfunding — proving AI tools can lift ROI by 30%, cut CPA by 25%, and push crowdfunding success rates past 90%. コウ・インユです — 海外運営ディレクター、AIプロダクト志望。ゲーム配信、ACG、越境クラウドファンディングの最前線で、AIツールがROIを30%向上、CPAを25%削減、クラウドファンディング成功率を90%超に押し上げることを実証してきました。
从东京到香港,再到广州。每一段经历都在回答同一个问题——怎样让全球化的运营更靠数据、更靠工具、更靠产品。 Tokyo → Hong Kong → Guangzhou. Each chapter has been answering the same question: how do we make global operations rely more on data, tools, and product? 東京から香港、そして広州へ。それぞれの章で、同じ問いに向き合ってきました——どうすればグローバル運営をもっとデータ・ツール・プロダクトに支えられるものにできるか。
本科在上智大学读地域与国别研究,习惯用跨文化的视角看市场。研究生在香港大学读中国发展研究,从政策、城乡规划、GIS 空间分析到大数据分析,第一次系统地学会"用数据回答问题"。这两段教育给我留下的,是中英日三语的工作能力,和对不同市场结构的本能敏感。 I studied Area & International Studies at Sophia (Tokyo), where I learned to look at markets through a cross-cultural lens. Then a Master's in China Development Studies at HKU — policy, urban-rural planning, GIS, and big data. That's when I first learned, systematically, to answer questions with data. What stayed with me: working fluency in Chinese / English / Japanese, and an instinct for how different markets are structured underneath. 学部は上智大学で地域・国際研究を専攻し、異文化の視点で市場を見る癖がつきました。修士は香港大学の中国発展研究で、政策・都市農村計画・GIS・ビッグデータを学び、初めて体系的に「データで問いに答える」ことを身につけました。残ったのは、中・英・日3言語の業務遂行能力と、各市場の構造に対する直感的な感度です。
毕业后我一头扎进游戏发行和 ACG 行业,做的是最一线的海外运营。从《阴阳师:百闻牌》的头部 IP 增长,到从 0 到 1 搭建产品的全球 GTM 体系,再到主导 20+ 场海外众筹(成功率 90%+,远超行业 30-40% 平均)。这三年多我学到的最重要的事是:每一个看起来"靠经验和直觉"的运营决策,背后都可以被拆解成可被产品和 AI 工具承载的逻辑。 After graduating I went straight into game publishing and ACG — frontline overseas operations. I drove growth for top-tier IPs like Onmyoji: 100 Tales, built global GTM systems from zero, and led 20+ overseas crowdfunding campaigns (90%+ success rate, against an industry average of 30–40%). The biggest thing 3+ years have taught me: every "experience-driven" or "intuition-based" ops decision can be broken down into logic that product and AI tools can carry. 卒業後はゲーム配信とACGの業界に飛び込み、最前線の海外運営を担当してきました。『陰陽師百聞牌』のような大型IPの成長、0→1のグローバルGTM体制構築、20件超の海外クラウドファンディング(成功率90%超、業界平均30〜40%)を主導。この3年余りで得た一番大切な学びは——「経験」や「勘」に見える運営判断のすべては、プロダクトとAIツールに載せられるロジックに分解できる、ということです。
这就是我现在的方向:把这三年多的经验,转化成 AI 产品的判断力。 That's where I'm headed now — turning 3+ years of operations experience into AI product instinct. それが今の私の方向です——3年余りの運営経験を、AIプロダクトの判断力へと変えていくこと。
来自多品牌、多平台海外宣发项目的聚合数据。具体账号及品牌信息受保密协议约束,面试时可提供完整数据包。 Aggregated metrics from multi-brand, cross-platform overseas campaigns. Account and brand details are under NDA — full data pack available on request. 複数ブランド・複数プラットフォームの海外プロモーション案件から集計したデータです。アカウントおよびブランド名はNDAにより非公開、面接時にフルデータを提供可能です。
受 NDA 约束 · 账号与品牌信息隐去 Under NDA · brand & account details withheld NDA対象 · アカウント・ブランド情報非公開累计曝光 Total impressions 累計露出
—
across all platforms across all platforms 全プラットフォーム合計
众筹成功率 Campaign success クラファン成功率
—
行业均值 30–40% Industry avg 30–40% 業界平均 30〜40%
KOL 矩阵 KOL network KOLネットワーク
—
分层 · 4 个市场 tiered · 4 markets 階層型 · 4市場
KOL 投放 ROI KOL campaign ROI KOLマトリックスROI
—
每 ¥1 投入 per ¥1 spent 1元あたり
分平台表现 · 已脱敏 Platform breakdown · anonymized プラットフォーム別 · 匿名化済み
TikTok
短视频矩阵 · 2023–25 Short-form matrix · 2023–25 ショート動画 · 2023–25
YouTube
长视频发行 · 2023–25 Long-form releases · 2023–25 ロング動画 · 2023–25
X (Twitter)
社区运营 · 2021–25 Community ops · 2021–25 コミュニティ運営 · 2021–25
Discord
社群搭建 · 2023–25 Community building · 2023–25 コミュニティ構築 · 2023–25
数据来自主导的多品牌海外宣发项目,完整截图可签 NDA 后提供。 Data from overseas campaigns I led across multiple brands. Full screenshots available under NDA. 主導した複数ブランドの海外プロモーション案件から。スクリーンショット一式はNDA締結後に提供可。
把"经验和直觉"沉淀成可复用的产品逻辑——这是我三年多间在不同公司、不同 IP、不同市场反复在做的同一件事。 Distilling "experience and intuition" into reusable product logic — that's the one thing I've been doing across different companies, IPs, and markets for 3+ years. 「経験」と「勘」を再利用可能なプロダクトロジックに沈殿させる——会社・IP・市場が変わっても、3年余りずっと同じことをやってきました。
这是我自发整理的一份产品案例,把"三年多运营观察到的痛点"和"AI 工具能力"做了一次完整的产品拆解练习。 A self-initiated case study where I take 3+ years of operational pain points and decompose them through the lens of what AI tools can actually do. 3年余りの運営現場で見てきた痛点を、AIツールの実装可能性で分解した、自発的なケーススタディです。