如何能被Steam推荐?老外研究672款游戏得出结果

2019年9月6日

Gamelook报道/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%。

数据显示,Steam好评率超过80%以上更容易拿到推荐位

当然,有时候我们并不能看到为何一款游戏拿到推荐位,但对于独立开发者们而言,这个统计仍旧是值得参考的。

Metacritic分数高于80分拿到推荐位的频率更高

在本文数据统计中,44(7%)款被推荐游戏发布低于一周,74款(12%)游戏发布时间低于一个月,所以第一眼看去,很多人可能会觉得游戏发布时间低于一个月的更容易拿到推荐位。

游戏发布时间越久,拿到推荐位的概率就越低

不过,按照发布状态来看,还有些游戏尚未发布就拿到了推荐位,而543款游戏是已经发布了正式版(占比80.8%)。

作为Steam Direct项目的一部分,V社增加了特别的系统阻止开发者们利用成就和交易卡牌系统作弊。一些未达标的游戏会被自动避开某些推荐位,不过V社表示,该功能仍在调整阶段,并不会影响曝光率。

还有一个特点是,Steam的曝光率系统似乎更倾向于VR游戏,因为我本人并没有VR头盔,也没有玩过任何VR游戏,但仍然看到不少被推荐的VR游戏。

最容易被推荐的五大标签

另外一个比较值得注意的是,464款游戏(占比61%)贴有独立游戏的标签,而总类别当中标有独立开发者标签的占比72%,意味着独立游戏在我的算法系统里,独立游戏的曝光率并不高。

和Steam推荐位相关的另一个信息是“与你有关”标签,但它本身却不是为了提高曝光率而设计,在数据统计期间,是否与你有关的问题框弹出了9次之多,换言之,有时候热度占主导因素,可能是没有太多人选择一款游戏是否与自己相关。

游戏标签数量与推荐频率的关系

根据玩家习惯推荐游戏也是非常重要的影响因素,比如统计期间,有532款游戏(占比79%)都带有我曾经看过的标签。Steam实际上有很多标签,但开发者需要挑选符合自己游戏的几个,从统计结果来看,标签并不是越多越好,5个以内标签获得曝光的概率更大一些。

热门标签:在被统计的游戏当中,独立游戏是使用率最高的,达到了295款,其余四个使用率超过100次的标签是动作(284)、冒险(220)、RPG(138)和单机游戏(129)。

观点:热度不应成为推荐的主要依据

想要客观评价探索队列的效果是很难的,我也没有那么多的数据支撑。在此次统计中,我增加了该系统在愿望列表展示的8款游戏,现在我的愿望列表名单已经增加到了94个,新增的8款游戏里,其中5款是与我之前玩过的品类相似。

当然,Steam还展示了很多我并不感兴趣的二次元游戏,比如59款游戏的标签包括情色内容、视觉小说、动画、裸露或者NSFW等标签。

根据个人看法,我认为如果把热度和近期发布因素降低的话,推荐位可能带来更好的曝光率,因为这样可以有更多高质量游戏和与个人相关的内容被玩家们发现。

还有一个需要重视的是,想要确定如何做一个好的推荐位取决于目标和价值,比如,旨在最大化收入的系统和旨在取悦玩家的系统有很大差异,我们也经历过Facebook和YouTube把参与度高于一切的时候带来的问题。

我个人比较喜欢发现系统的原因是,你可以在大量千奇百怪、多元化的小众游戏里找到令人惊喜的产品,毕竟,如果只有流行游戏而不是根据个人兴趣推荐,那么行业环境会更差。对于独立游戏而言,探索队列的曝光率是很重要的,如果小众游戏的曝光率很低,那么就会越来越少人尝试,这对行业是个损失。

某种程度来说,本文的信息可能已经是过时的,毕竟V社三月份再一次调整了算法,但从目前来看,以上规律至少在Steam平台还是有效的,除了寄希望于V社提高探索队列的曝光率之外,上述因素对于玩家、开发者和整个行业也是有影响的。

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