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不卖广告!Valve揭秘Steam商店推荐算法

不卖广告!Valve揭秘Steam商店推荐算法

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众所周知,Steam平台有着较低的进入门槛和公平的游戏推荐算法,这些因素使得Steam成为不少开发者探路PC市场的首选发行渠道。

不少预算吃紧的独立游戏团队来说,Steam的官方推荐位是他们为数不多可以免费获取的曝光流量,不少小众产品凭借这些有限的曝光实现了上线初期的冷启动。也正因如此,许多运营团队与分析师都在仔细研究Steam的算法权重,试图提升游戏在Steam平台的曝光效果。

而近日,来自Valve营销团队的Erik Peterson公开了一份演示文档,从官方视角出发,为万千开发者对Steam的推荐算法进行了详尽的拆解。

据Erik Peterson介绍,Steam的算法主要围绕玩家的兴趣展开:玩家对游戏表现出的兴趣越高,就越容易获得Steam算法的青睐。因此,除了上架Steam页面外,开发者应当注重在平台之外的营销力度,以聚拢玩家的关注度。

GameLook对该文档内容进行了编译和总结:

演示文档链接:https://steamcdn-a.akamaihd.net/steamcommunity/public/images/steamworks_docs/schinese/SteamVisibility.pdf

Erik Peterson首先强调,公正性是Steam平台推荐算法的主要特色:“Steam不出售广告位,也不会出售商店流量。我们相信Steam不应该是Pay-to-Win。同样地,开发者也不必为了流量想方设法与Steam的编辑和内部人员牵线。”

在Steam平台,绝大多数流量的去向都由Steam的算法自动决定。Erik Peterson表示,Steam的工作人员时常也会遇到意料之外的产品爆量,让他们感到欣喜不已。

总体而言,Steam商店的推荐位可被分为两种,其中一部分由算法自动更新,另一部分则由Steam的内部人员依据标准手工挑选并呈现。

算法驱动的推荐位会根据用户的个人浏览历史进行定制化,这类推荐位包括:

  • 精选和推荐

  • 您的探索队列

  • 基于您玩的游戏推荐

  • 鉴赏家推荐

  • 更多鉴赏家推荐

  • 来自您了解的开发者和发行商

  • 热门 VR 游戏

玩家的行为是直接影响推荐算法的核心因素:“我们让玩家的偏好影响曝光算法,使得推荐内容与玩家更切身相关。随着玩家与商店互动的增加,Steam的推荐也更符合玩家的口味。”

以Steam首页的核心曝光栏位“精选和推荐”为例,Steam做出推荐的判断依据包括:

  • 用户游玩过的游戏

  • 用户加入愿望单的游戏

  • 好友推荐的游戏

  • 所在地区的热销游戏

  • 新发售的游戏

  • 用户关注的Steam鉴赏家

根据曝光点位的不同,Steam采取的推荐算法不尽相同。而共同点在于,游戏的品类标签是Steam识别玩家品类喜好的直接依据。如在“基于您玩的游戏推荐”栏位,Steam会为玩家推送拥有类似品类标签的游戏。

Erik Peterson还特别对Steam算法的误区进行了澄清:商店页面的访问量、游戏评分、愿望单和抢先体验等因素并不会影响算法推送,但本地化选项是算法考量的因素之一。

此外,在商店的中部还有一类特殊的曝光位置,同样由算法驱动,但并不针对玩家进行个性化。这部分共包含四个选项卡:新品与热门商品、热销商品、热门即将推出、优惠。主要依据游戏的销售情况进行展示。

  • 新品与热门商品:新游戏在超过一定的门槛后将出现在“新品与热门商品”栏位的顶部,在其它满足条件的游戏出现后,该产品将被下移。“新品与热门商品”列表按照地区进行排序,不同国家的用户所看到内容不同。

  • 热销商品:显示用户所在地区的游戏营收排名,游戏本体、DLC与内购的销售收入都会被计入。

  • 热门即将推出:显示获得愿望单数量最多的游戏,依据发售日期进行排名。

  • 优惠:最热门的折扣游戏,依据销量进行排名。

除了算法驱动的自动曝光栏位外,Steam平台还拥有一系列人工推荐位,主要包括:

  • 商店开屏头图

  • “特别优惠”栏

  • 每日特惠

  • 周中与周末特惠

  • 首页活动

  • 内容库活动

Erik Peterson强调,Steam的人工推荐是通过各项KPI考核后选拔出来的,且“竞争相当激烈”。在进行人工精选时,Steam考量的因素包括游戏的销量以及一系列用户的反馈参数。

对于那些有意向通过Steam人工推荐获得曝光的游戏来说,Erik Peterson推荐从本地化、地区定价、商店营销资产、手柄适配和社区内容等方面着手进行优化。

功夫在场外

推荐算法的参数浩如烟海,如非Valve的内部人士,也不可能接触到算法的代码。因此,在Erik Peterson看来,与其去揣摩如何破解Steam的算法秘密,不如沿着算法底层的思路顺势而为。在Steam的算法设计中,“玩家的兴趣”就是最核心的助推因素。

具体而言,玩家对一款游戏表现出的兴趣越高,Steam为游戏提供的曝光资源就越丰富。游戏销售的势能也在这个过程中像滚雪球一样不断积累。

因此,Erik Peterson建议加大Steam商店之外的营销力度。例如,在论坛、Discord等社交媒体上建立游戏的玩家社群;联络游戏媒体和网红等KOL进行营销;参与线下的游戏活动;进行广告的投放等。这些来自场外的营销手段能够增加用户对产品的关注度,进而让Steam的算法自动提升游戏的能见度。

另外,开发者还可以尝试积蓄势能,在游戏的上线、版本更新和打折促销等关键节点进行冲量,这也能够帮助开发者将Steam算法的效果最大化。

····· End ·····




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