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冷门游戏福音已到? Steam今日上线交互式推荐模型

3月19日Steam正式上线了交互式推荐模型功能,该功能通过对用户游戏行为的分析,可以在10年你发布游戏区间,以热门和小众为区别点为用户推荐游戏产品。

 

Steam其实一直不缺少推荐机制,进入到商店主界面可以看到有“精选和推荐”、“特别优惠”、“社区推荐”、“鉴赏家推荐”等等。但是诸如此类推荐页面,都需要游戏本身是值得期待的新作、大厂游戏、玩家热评或是KOL热评产品。而今天上线的交互式推荐模型,以玩家数据为核心,可以推荐很多小众且冷门的游戏。

 

推荐机制不受标签和评测影响  完全来自于玩家游戏模型

 

Steam官方对于交互式推荐模型的解释为,交互式推荐模型使用的机器学习模型是通过数百万 Steam 用户的游戏时间历史训练而成。 它通过直接观察用户在 Steam 上实际所玩来了解游戏,而不直接受标签或评测影响。 其基本理念是,如果有与用户类似游戏习惯的玩家玩了其还没试过的游戏,那么这款游戏用户也可能喜欢。

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目前,在Steam商店主页面可以看到一览“像您一样的玩家也爱玩”推荐窗口,会出现一系列游戏的推广。在界面的右上角有“探索与自定义”选项,选择之后就会跳转到交互式推荐模型界面。

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交互式推荐模型界面左边栏显示用户近期游玩游戏所耗费的时间,和热玩游戏。右边栏是根据玩家游戏模型进行的产品推荐,可以通过热门程度和发行时间作为标准进行调整。从上图可以看到,《刺客信条:起源》作为一款发行2年半的产品,在非打折时期是不容易被Steam进行首页推荐的,但是由于玩家游玩刺客信条系列产品时长够久,且有近期游玩记录,所以会被作为首个推荐。

 

适合玩家才是最好的   老产品和评测不多的冷门产品迎来曝光机会

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由于交互式推荐模型具有两个维度的衡量标准,当把发行时间扩大到10年以内的话。以上图为例,由于用户游玩过将近300小时的《绝地求生》,所以2012年上线的《CS:GO》也成为了同类型热门产品推荐。

 

但总体来看,当用户倾向于热门游戏时,哪怕将发行时间轴扩大到10年,出现的产品大量也是近三年上线的,因为很少有能够保持10年热度的Steam游戏。

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当用户想寻觅适合自己的小众游戏时,可以将左边的滑杆移向小众标签。如上图所示,用户在偏向小众产品时,会根据用户自身游玩小众产品的偏好,由于该用户曾经购买游玩过一些AVG、冒险类、模拟经营类游戏,Steam也会推荐类似产品,甚至因为用户所在区域为中国,会偏向的介绍推荐一些国产游戏。

 

而这些游戏往往上线多月,但一直没有获得头部KOL推荐,本身游戏拥有的评论数量和正向推荐评论也较低,被Steam官方推荐的概率也随之降低。但通过交互式推荐模型,这些游戏可以抵达渴望小众产品的用户定制推荐页面,增添了很多曝光机会。

 

交互式推荐模型来源于Steam实验室的实验,Steam官方研究了量化数据,衡量点击率和愿望单转化率,以及来自首页宣传图和完整交互式推荐模型页面的游戏购买。交互式推荐模型的数据与其他 Steam 功能相比更胜一筹,在测试阶段的数周中,访问交互式推荐模型页面而达成的不同游戏购买多达10000余款,正式上线后或可期待更好的发挥。


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