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探索游戏的新内容和玩家留存理论

2020-10-17 16:38 179 中国乐谱网

我之所以选择谈论这一话题,是因为当我们在阐述如何创造游戏的细节时,玩家们对此都很好奇,所以我决定在此与大家分享。

我所思考的问题是,你是如何比较留住新文件与为旧玩家创造内容的利益?同时我想声明的是,本篇文章会偏向理论化,所以不会反应我们(或其它游戏公司)的实际操作。

答案出人意料的复杂。该问题的基础在于,对于玩家来说一款游戏的乐趣可以维持多久。我仔细思考了这一问题,并想出了一个简单的等式去计算平均每个玩家需要花多少天时间才能玩遍所有游戏内容,即到最后他们已经找不到其它事情可以做了:

((H + C + X) * E) / P = L

H表示每周创造内容的小时,C表示已经存在游戏中的内容,X则是每周让玩家沉浸于其中的内容。乘以游戏诞生的周数(E),再除以玩家每天的平均游戏时间(P),你便可以得出平均玩家消耗掉游戏内容需要多少平均天数。找到这些变量你便能够发现复杂之处。

为了明确每周出现内容的时间,我们需要着眼于一些其它变量:带宽(D),即每周团队贡献于游戏中的时间;漏洞修复(B),每周团队致力于漏洞修复的时间;项目时间(J),每周团队致力于项目的时间(包括性能,其它平台,参数,商店等);以及创造1小时游戏内容需要花费多长带宽时间(K)。如此,H的公式将变成:

(D – (B + J)) / K = H

为了明确每周平均玩家所参与的玩家间活动,公式变得较为简单。将玩家每周参与的PtP活动总数乘以他们每周花费在PtP上的平均时间,再除以那一周登录游戏的玩家数量,最终便会得到有关X的公式:

(A * B) / D = X

为了测试这一公式,我们需要分配一些变量。一开始我擅自将随机数字带进这一公式中,不过这并不能代表我们的真实工作和所花费的时间。所以让我们假设这是关于一款假想游戏《太空牛仔》(我在前天晚上所创造的)的公式。

在分解后,我们最后的公式如下:

((((D – (B + J)) / K) / E) + (((A * B) / D) * E) + C) / P = L

让我们记住,这一假想游戏已在180天前发行了,它的名字是《太空牛仔》。我们一直在追踪这款游戏的玩家数量,并且可以将其整合到公式中。基于这些任意数字,我们最终获得的结果是:

((((180 – (120 + 40)) / 8) * 10) + (((200000 * 5) / 300000) * 10) + 100) / 2 = 91

是的,我知道自己的计算和公式非常混乱,一点都不完美。

所以最终的结果便是,在我们的任意游戏发行10周后,我们的任意玩家将会在玩了91天的游戏后耗尽所有内容。假设玩家每天平均游戏时间为2小时,每周发行新内容的时间为5个小时,每周2/3的玩家平均花5个小时于PtP活动中,每周共有30万名玩家在玩游戏。这也假设了我们会在10周之后停止创造内容,而玩家也会在10周之后停止进行PtP活动。

但是等等,我们似乎漏掉了什么!我们忘记了一些非常重要的事:并不是所有玩家在玩遍了所有内容前都是无限期地玩游戏。相反地,许多玩家会在游戏中的某个点上感到疲乏并选择离开游戏。世界上,对于大多数游戏而言,大部分玩家都是在注册后便选择退出,并再也不会回到游戏中。所以对于我们的假想游戏,让我们为100万名玩家在第0天(也就是我们的发行日)注册后设置一些虚构的流失率:

第0天——留存率:100%—-玩家:100万

第1天——留存率:75%—-玩家:75万

第15天——留存率:50%—-玩家:50万

第30天——留存率:40%—-玩家:40万

第90天——留存率:25%—-玩家:25万

所以我们的第一个公式所确定的是玩家耗尽所有内容的平均时间。我们还必须明确多少假想玩家会在遇到这种情况时继续游戏。使用上述数值,我们可以发现在第90天时会有25万名玩家仍在玩游戏。那时候,平均玩家将耗尽所有内容,即意味着12万5千名玩家将无事可做。而另外12万5千名玩家将拥有一些全新的内容,但是关于具体有多少内容则是个变量。

总的来说,“忙碌中的玩家”(游戏邦注:即并未离开并仍有内容可做的玩家)的数值情况如下:

探索游戏的新内容和玩家留存理论

player trends(from gamasutra)

我们可以估算,直到第180天,《太空牛仔》将剩下10万名玩家,因为他们停止玩PtP,并且耗尽了所有可行的内容,所以现在将没有人愿意再玩我们的游戏了。着眼于图表,我们早在第90天的时候就开始注意到这种情况了,那时候许多玩家开始选择退出,而其他玩家也已经完成了所有内容。如果我们能够创造更多内容的话便有可能改变这种情况,即能够提高玩家的留存率并吸引更多新玩家。