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开发者观察672款游戏研究如何获得Steam推荐 热度和好评率是关键

【游侠导读】日前一位独立游戏开发者研究如何使游戏在Steam获得推荐,这其中涉及游戏热度、评价、发布时间、标签等,可见这位开发者也是很拼了。

  随着《太吾绘卷》、《中国式家长》、《波西亚时光》以及《死神来了》等游戏的成功,国产游戏越来越多地出现在Steam平台。对于独立小团队而言,考虑到资金有限,如何获得V社的推荐就成为了不少人关注的话题。 最近,一位名叫Erik Johnson的海外独立游戏开发者根据过去三个月的数据统计对Discovery Queue(探索队列)进行了分析,并且对Steam的推荐机制的因素进行了探索,那么,究竟哪些因素提高被推荐的概率呢?

请看Gamelook整理的博文内容:

  2018年10月5日,V社调整了Steam的曝光率算法,对于大多数人来说,算法的改变就像是黑盒子,你不知道背后到底改了什么,但从目前为止的效果来看,此次调整似乎对小团队独立游戏流量增长的影响并不明显。对于独立开发者而言,这是很不幸的,因为在资金和人手不充裕的情况下,曝光率对于他们的成功尤为重要。算法本身可以在促销期间带来曝光率,可以把你的产品展示给寻找新游戏的用户,并且能够放大开发者的营销效果。

  V社在去年10月份也没有向开发者社区解释到底改了什么规则,但我想要对探索队列的运作原理有更好的理解,并且探索它所展示的游戏到底有什么特点。在去年12月2日至今年2月28日期间,我观察了672款游戏,并且保存了每款游戏的商店页面,随后投入更多的时间获取数据,所以,这是一篇对追踪数据结果的归纳和分析,希望对开发者们带来帮助:

调研数据的局限性:

  在开始之前,有关这部分数据的一些相关信息还是要提前说出来的,比如这只是我的Steam帐号追踪的数据,虽然其他人的数据可能也和我看到的一样,但我没有办法一一核对。

  而且,我的数据只追溯到了12月2日,所以无法和之前的日期对比,而且我甚至怀疑V社在3月初对曝光率再次进行了调整,所以我才把样本数调整到了2月底。当然,由于不能获得后端数据,所以我也不清楚在此期间是否有过算法调整,因为谁也不知道V社是否在一直不断地改变曝光率算法。

  在我的个人偏好设置里,除了成人向的内容之外,所有成熟化的内容都可以显示,而且没有设置排除功能的Tag。在我的探索队列偏好里,Early Access产品、软件、视频和未发布产品都是可以出现的。

推荐系统

  做推荐系统需要考虑的东西很多,最重要且直接的工具就是热度,但这种方式也有缺陷,因为很多流行的游戏,可能人们早已经知道了,而且还意味着不出名的游戏可能会被埋没。不过,当很多人都喜欢某个游戏,那么它必定有一些独特之处。

  另外一个获得推荐的因素就是游戏质量,但这个标准实在太难解决,因为游戏质量的标准是非常主观的。评分和用户评价、评测分数都可以显示一款游戏的质量,但这些实际上是可以用算法简单解决的,虽然热度和质量相关,但有些流行的并不总是好游戏,反之,不热门也未必就是渣作。

  最后一个提高推荐机会的方法就是个人关联性,虽然找准用户的特定口味很有挑战性,但也是很有帮助的。

  此外,V社也在探索队列页面解释了该系统的使用方式,如果不够熟悉,我建议你阅读一遍。它解释称,该系统“希望在个人偏好的流行游戏和你可能感兴趣的新游戏之间做出平衡”面描述还强调了新产品的重要性,并且把近期表现纳入了推荐考量因素之内。

热度和好评率是关键:畅销榜影响最低

  根据该开发者的统计,绝大多数的游戏获得推荐是因为游戏的流行(占比41.8%)和用户好评率较高(占比37.9%),可能感兴趣的推荐位占比6.8%、新游戏推荐位占比5.4%、Metacritic评分高的占比3.9%,促销的占比3.1%,位于畅销榜拿到推荐的占比只有1%。

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