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遊戲分析

  想搵用博弈論嚟分析一隻遊戲要點玩嘅做法嘅話，請睇theorycraft。

遊戲分析jau4 hei3 fan1 sik1（英文：game analytics）係行為分析一種，包含可以用嚟監察住一隻電子遊戲入面發生緊嘅事件嘅量化性量度，用意在於幫隻遊戲嘅營運者攞有得用統計方法分析嘅數據，而呢啲數據一般會俾遊戲營運者用嚟做營運相關決策嘅基礎。舉個簡單嘅例子說明：想像有隻網上遊戲，遊戲製作組喺隻遊戲出街之前，將個遊戲程式編寫成曉紀錄遊戲世界入面每一個地點有幾多玩家到訪同埋每個玩家喺嗰度逗留幾耐（量化性量度）；隻遊戲出咗街之後，佢哋發現遊戲世界有某個地點零舍唔受歡迎（好少玩家到訪，玩家平均逗留時間短... 等等），於是就進行更新，更改個地點嘅設計，等嗰個地點有趣啲（有關遊戲營運嘅決策）[1][2][3]。

一個人坐喺度打機；佢打起機上嚟嘅行為係點嘅樣？佢喺每一關花咗幾多時間？知道咗呢啲資訊可以點用？

遊戲分析係廿一世紀初遊戲製作不可或缺嘅一環：廿世紀嘅遊戲製作比較少用到遊戲分析，不過到咗廿一世紀互聯網普及，「將玩家數據傳返去製作組嗰度」呢家嘢變得愈嚟愈容易，再加上數據科學同機械學習等領域嘅技術成熟，令遊戲分析喺 2010 年代開始漸漸變成電子遊戲業界嘅標準，到咗 2020 年，主流遊戲製作商幾乎冚唪唥都會用遊戲分析營運自己嘅遊戲[4][5][6]。

常用變數 編輯

睇埋：數據庫、特徵選擇同市場學

遊戲分析其中一樣最重要嘅工序係選擇要量度乜嘢變數：喺實際應用上，遊戲製作組手上資源係有限嘅－例如如果想要搜集每位玩家喺每一關入面死咗幾多次，而隻遊戲有 10,000 個玩家同 30 關，遊戲伺服器就會多咗 300,000 個數字要記同處理，會明顯噉提升分析數據要用嘅時間以及個遊戲程式運算上要用嘅資源[註 1]；因為噉，有經驗嘅遊戲製作師一般會曉衡量邊啲變數比較重要，邊啲變數可以忽略，並且淨係集中搜集對分析最用有嗰啲變數[7][8]。

遊戲分析上常用嘅變數有以下呢啲[1][9][10][11]：

玩家特性 編輯

玩家數量 編輯

睇埋：玩家
  • 活躍用家（active users）：指每個單位時間內有幾多玩家玩緊隻遊戲，可以分做每日活躍用家（daily active users，DAU）、每週活躍用家（weekly active users，WAU）同每月活躍用家（monthly active users，MAU）等嘅變數；活躍用家呢個數值一般係愈高愈理想[12]。
  • 每日活躍用家對每月活躍用家（daily active users to daily monthly users）嘅比例：指   得出嘅數值；一般認為，呢個數值反映玩家當中有幾多係每日都玩隻遊戲，即係反映隻遊戲有幾能夠令玩家建立股「癮」－如果呢個比例數值低，表示有好多玩家都係一個月玩隻遊戲玩得嗰幾次，而如果呢個比例數值高，就表示每月至少玩一次嘅玩家當中有好多都係日日玩隻遊戲。
  • 高峰時段嘅用家（peak concurrent users，PCU）：指隻遊戲喺最高峰時段有幾多玩家同時喺度玩；呢個數值對網上遊戲嘅管理嚟講相當重要，例如如果一隻網上遊戲嘅 PCU 高過製作組一開始嘅預期，可以搞到隻遊戲嘅伺服器因為唔足以應付用家需求而出問題[13]。
  • 點擊率（click-through rate）：指睇過一個網上廣告（通常會有超連結連去隻遊戲嘅網站嗰度）嘅人當中有幾多百分比嘅真係有點擊個廣告[14]。

玩家使錢 編輯

睇埋：電子遊戲搵錢方法
  • 轉換率（conversion rate）：對於用網絡遊戲免費模式（free-to-play；指隻遊戲唔使俾錢就可以開始玩）嘅遊戲嚟講最重要變數之一，指玩隻遊戲嘅玩家當中有幾多俾咗錢買隻遊戲嘅微交易產品，呢啲產品對用免費模式營運嘅遊戲嚟講係主要搵錢方法。
  • 每用家平均銷售量（average revenue per user，ARPU）：指平均每位玩家花咗幾多錢喺隻遊戲上，都係常見於免費模式遊戲嘅一個指標。
  • 每使錢用家平均銷售量（average revenue per paying user，ARPPU）：指平均每位使咗錢嘅玩家花咗幾多錢喺隻遊戲上，都係常見於免費模式遊戲嘅一個指標。
  • 顧客購置成本（customer acquisition cost，CAC）：指每得到一個客（玩家）要使幾多資源；喺搵客嘅過程當中，一個遊戲製作組需要做遊戲設計、編程同測試等多種繁複嘅工序，呢啲工序要花費好多嘅錢同時間，然後隻遊戲出咗街之後會得到若干個玩家；成個過程使咗嘅錢除以最後得到嘅玩家數量，就係 CAC [15]。
  • 顧客終生價值（customer lifetime value，CLV / CLTV）：指一個玩家由「開始玩隻遊戲」至「收手唔玩，並且以後都唔再玩」（通常「唔再玩」等如「唔再使錢」）之間總共使咗幾多錢喺隻遊戲身上[16]。

技術評估 編輯

  • 每分鐘操作數（APM，Actions Per Minute）：指一個玩家每分鐘可以俾幾多個指令；一個玩家 APM 高通常表示佢手眼協調好、反應快、同技術高強[17]。
  • 反應時間（reaction time / response time，RT）：指一個玩家喺感知到一個刺激同俾反應之間嘅時間差，RT 短表示一個玩家反應快，喺動作遊戲當中通常表現會好[18]。
  • 殺對死比例（kill-death ratio）：喺多人電子遊戲常見嘅一個數值，指一個玩家喺 PvP 對局當中殺敵次數同死亡次數嘅比例；一般嚟講，技術高嘅玩家殺敵數量會多，同時冇咁容易俾對手殺死，所以殺對死比例數值理應會偏高[19]。
  • 造成嘅傷害：個玩家喺每場對局入面成功對敵人造成幾多傷害。
  • 贏輸：每位玩家喺 PvP 或者 PvE 對局當中贏嘅機會率可以用嚟做技術嘅指標。

拉雜特性 編輯

  • 玩家社會網絡：廿一世紀嘅主流遊戲機平台都會容許一個玩家同第啲（佢哋喺網上遊戲嗰度遇到嘅）玩家做朋友；一個玩家嘅朋友數量等嘅社會網絡相關變數可以反映佢對隻遊戲嘅玩家群嘅影響力。可以睇吓社會網絡分析（social network analysis）[20]。
  • 開機次數：指每個單位時間內遊戲程式俾玩家開咗幾多次，呢個數值正路會同活躍用家數量成正相關。
  • 人口統計：玩家嘅國籍、性別同年紀等嘅人口特性可以反映隻遊戲喺邊啲人群當中有市場，而遊戲發行商可以按一隻遊戲嘅玩家群嘅人口特性調整隻遊戲嘅營銷策略。
  • 玩嘅時間：指一位玩家每單位時間（日、禮拜或者月）花幾多時間玩隻遊戲[21]。
  • 玩家留存（player retention）：指過咗若干時間之後，有幾多玩家仲玩緊隻遊戲；例：「一個鐘頭後嘅玩家留存係 50%」意思係喺開始咗玩隻遊戲嘅玩家當中，有 50% 嘅喺玩咗一個鐘頭之後仲玩緊[6]。
  • 事件分佈（event distribution）：指唔同事件係乜嘢時候發生；例：「停玩嘅玩家喺臨停玩之前，傾向喺度做緊乜？」呢個問題嘅答案可能會話到俾製作組知隻遊戲有啲乜嘢部份零舍令玩家唔開心[21]。

遊戲性 編輯

睇埋：遊戲設計

同遊戲性（gameplay）相關嘅變數對於設計方面嘅考量嚟講零舍重要，會解答以下嘅問題：遊戲入面每個元件（武器同角色等）係咪太多人用或者太少人用（睇埋遊戲平衡）？玩家嘅行為係咪好似設計師所預期嘅噉？遊戲入面有冇啲乜嘢阻礙玩家嘅進度[20]？常用嘅遊戲性分析用嘅變數有以下呢啲：

  • 撳掣：Foreach 掣，每個玩家撳咗呢個掣撳咗幾多次？喺每一關入面撳呢個掣撳咗幾多次... 等等。
  • 進度（progression）：每個玩家喺乜嘢時間去到第   關、每個玩家喺乜嘢時間升到去第   等級... 等等。呢啲數值可以反映好多嘢，例如隻遊戲會唔會難得滯（玩家嘅進度比預期中慢表示難得滯）。
  • 武器使用：射擊遊戲當中通常都會有多把槍俾玩家選用，射擊遊戲嘅分析可以考慮每位玩家花咗幾多時間用每一把槍、每場對局開咗幾多次槍以及用每把槍成功殺咗幾多敵人等等，可以用嚟評估隻遊戲有冇遊戲平衡方面嘅問題。
  • 道具使用：動作遊戲同 RPG 通常都會有道具，同武器道理相同。
  • 位置分佈：動作遊戲常見數值，指個玩家喺遊戲地圖嘅每個位置逗留幾耐。可以睇埋熱地圖。
  • 得分：個玩家每場遊戲得到幾多分（如果隻遊戲有得分嘅機制嘅話）。
  • 平均速度：常見於競速遊戲，指每位玩家平均以幾快嘅速度移動。
  • 遊戲內嘅經濟指標：喺 MMORPG 等嘅遊戲類型入面，玩家可以透過殺怪獸等嘅方法賺遊戲裏面嘅虛擬錢，「每位玩家手上有幾多虛擬錢」以及「每位玩家使咗幾多虛擬錢落去乜嗰度」等等嘅變數喺管理隻遊戲嘅經濟上有用，詳情可以睇吓虛擬經濟（virtual economy）。

軟硬件 編輯

  • 幀率（frame rate）：動畫方面用語，指個熒幕每秒顯示幾多格；FPS 高嘅話就表示，個熒幕每秒能夠將顯示緊嘅影像變換好多次，即係更加能夠令熒幕所顯示嘅畫面望落好似真係郁緊噉樣[22]。
  • Ping：網上遊戲有嘅數值，指一個訊號由玩家部機傳去遊戲伺服器，然後遊戲伺服器再傳個訊號返去話「收到訊號喇」總共花嘅時間，可以用嚟作為量度一個網上遊戲伺服器網絡連接有幾好嘅指標[23]。

應用例子 編輯

遊戲分析可以想像成用上述嘅變數診斷問題嘅過程。想像家陣個製作組管理緊一隻遊戲，隻遊戲嘅盈利少過預期；製作組收集數據，思考以下嘅問題：

  • 有幾多人下載隻遊戲？將呢個數字同同類遊戲嘅下載數字比較，如果問題在於太少人下載隻遊戲，噉好有可能係營銷策略上嘅問題，可以做吓 A/B 測試，睇吓唔同嘅廣告對下載率有乜嘢影響等等；
  • 喺下載咗隻遊戲同開始玩嘅玩家當中，佢哋通常第一件事係做啲乜（睇返上面事件分佈）？如果玩家係玩咗陣就冇玩（玩家留存低），佢哋喺臨停玩之前做緊乜（睇返上面事件分佈）？事件分佈會話到俾製作組知，隻遊戲可能某一部份零舍唔好玩，搞到玩家冇癮。
  • 如果玩家有繼續玩（玩家留存數值正常），會唔會係因為玩家唔肯使錢買微交易產品（睇返上面有關玩家使錢嘅變數）？有邊一啲微交易產品特別少玩家買？有冇乜嘢方法可以改良呢啲產品，提升呢啲產品對玩家嘅吸引力？

... 等等[21]。

分析技術 編輯

數據呈現 編輯

註釋 編輯

  1. ↑ 而比較大型啲嘅網上遊戲，玩家數量好多時閒閒地以十萬計。

睇埋 編輯

文獻 編輯

攷 編輯

  1. ↑ 1.0 1.1 El-Nasr, M. S., Drachen, A., & Canossa, A. (2016). Game analytics. Springer London Limited.
  2. ↑ Bauckhage, C., Drachen, A., & Sifa, R. (2014). Clustering game behavior data. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, 7(3), 266-278.
  3. ↑ Medler, B., John, M., & Lane, J. (2011, May). Data cracker: developing a visual game analytic tool for analyzing online gameplay. In Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems (pp. 2365-2374).
  4. ↑ The Platform Evolution of Game Analytics. Towards Data Science.
  5. ↑ Isbister, K., & Schaffer, N. (2008). Game usability: Advancing the player experience. Burlington: Morgan Kaufman Publishers.
  6. ↑ 6.0 6.1 Weber, B. G., John, M., Mateas, M., & Jhala, A. (2011, August). Modeling player retention in madden nfl 11. In Twenty-Third IAAI Conference.
  7. ↑ Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining: Concepts and techniques, 3rd. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers.
  8. ↑ Isbister, K., & Schaffer, N. (2008). Game usability: Advancing the player experience. Burlington: Morgan Kaufman Publishers.
  9. ↑ Game Analytics From A Game Designer’s Perspective. Gamasutra.
  10. ↑ 15 Metrics All Game Developers Should Know by Heart 互聯網檔案館嘅歸檔，歸檔日期2020年8月10號，.. GameAnalytics.
  11. ↑ Inside Digital Foundry: How we measure console frame-rate. Eurogamer.
  12. ↑ Henry, Theresa F., et al. "Socially awkward: social media companies' nonfinancial metrics can send a mixed message." Journal of Accountancy, Sept. 2014, p. 52+. Business Collection.
  13. ↑ Definition of Peak Concurrent Users. Law Insider.
  14. ↑ Sherman, Lee and John Deighton, (2001), "Banner advertising: Measuring effectiveness and optimizing placement," Journal of Interactive Marketing, Spring, Vol. 15, Iss. 2.
  15. ↑ Hamilton, R. W., Rust, R. T., & Dev, C. S. (2017). Which features increase customer retention. MIT Sloan Management Review, 58(2), 79-84.
  16. ↑ Berger, P. D.; Nasr, N. I. (1998). "Customer lifetime value: Marketing models and applications". Journal of Interactive Marketing. 12 (1): 17–30.
  17. ↑ Gifford Cheung; Jeff Huang (2011). "Starcraft from the Stands: Understanding the Game Spectator 互聯網檔案館嘅歸檔，歸檔日期2018年10月28號，." (PDF): 10.
  18. ↑ Orosy-Fildes, C., & Allan, R. W. (1989). Psychology of computer use: XII. Videogame play: Human reaction time to visual stimuli. Perceptual and motor skills, 69(1), 243-247.
  19. ↑ Delalleau, O., Contal, E., Thibodeau-Laufer, E., Ferrari, R. C., Bengio, Y., & Zhang, F. (2012). Beyond skill rating: Advanced matchmaking in ghost recon online. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, 4(3), 167-177.
  20. ↑ 20.0 20.1 20.2 Intro to User Analytics. Gamasutra.
  21. ↑ 21.0 21.1 21.2 Drachen, A., El-Nasr, M. S., & Canossa, A. (Eds.). (2013). Game Analytics: Maximizing the Value of Player Data. Springer. Ch. 4.
  22. ↑ Read, Paul; Meyer, Mark-Paul; Gamma Group (2000). Restoration of motion picture film. Conservation and Museology. Butterworth-Heinemann. pp. 24–26.
  23. ↑ Mike Muuss. "The Story of the PING Program". U.S. Army Research Laboratory. Archived from the original on 25 October 2019. Retrieved 8 September 2010. My original impetus for writing PING for 4.2a BSD UNIX came from an offhand remark in July 1983 by Dr. Dave Mills ... I named it after the sound that a sonar makes, inspired by the whole principle of echo-location ... From my point of view PING is not an acronym standing for Packet InterNet Grouper, it's a sonar analogy. However, I've heard second-hand that Dave Mills offered this expansion of the name, so perhaps we're both right."
  24. ↑ Drachen, A., & Schubert, M. (2013). Spatial game analytics. In Game Analytics (pp. 365-402). Springer, London.
  25. ↑ Drachen, A.; Canossa, A. (2011). Evaluating Motion: Spatial User Behavior in Virtuel Environments. International Journal of Arts and Technology (4,3), 294-314.

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