騰訊分享的這套用戶網絡模型,可能會顛覆行業的運營思路

遊戲葡萄 發佈 2022-08-15T06:51:20.670135+00:00

判斷遊戲社交做得好不好,可能是長久以來困擾廠商的難題。在8月14日由騰訊遊戲學堂舉辦的第六屆騰訊遊戲開發者大會上,騰訊互娛光子S工作室總經理、《和平精英》項目負責人高麗娜,介紹了《和平精英》在社交網絡研究方面的一些探索,例如利用建模和算法形成玩家網絡和動態社群;

判斷遊戲社交做得好不好,可能是長久以來困擾廠商的難題。

對他們來說,反映玩家活躍度的有日活、月活這些數據;反映遊戲商業化能力的,也有流水、付費率這些明確的指標。但相對應的,遊戲社交卻沒有這樣的描述方式和評估標準。

退一步說,對玩家社交行為分析本身就是一個運營難題。畢竟遊戲玩家群體數量龐大、社交行為多種多樣,要想全面系統地形成數據體系基本不現實。但在這方面,《和平精英》卻給出了不一樣的解題思路。

在8月14日由騰訊遊戲學堂舉辦的第六屆騰訊遊戲開發者大會( Tencent Game Developers Conference ,即 TGDC )上,騰訊互娛光子S工作室總經理、《和平精英》項目負責人高麗娜,介紹了《和平精英》在社交網絡研究方面的一些探索,例如利用建模和算法形成玩家網絡和動態社群;通過觀測網絡集聚係數,量化社交與遊戲活躍度的關係等等。

以下是這次分享的具體內容,其中一些思路或許能復用到更多產品上,幫助大家更好地了解用戶,維護遊戲社交生態:

大家好,今天我們的主題是:遊戲世界中的玩家網絡。因為人類是一種社會動物,很難脫離群體而存在。因此在信息社會,社交性也成為網路遊戲的重要玩法構成。

以一組遊戲中玩家群體的脫敏社交類信息為例,我們可以看到:超過80%的玩家通過組隊進行遊戲;超過50%的玩家會邀請好友組隊;超過50%的流失玩家回流歸因於好友邀請;「單人進行遊戲」的玩家流失率最高。

雖然這些數據相對明確,但想藉此指導遊戲運營和疊代卻非常困難。因為像遊戲的活躍、商業化這些都有成熟數據指標體系來描述衡量,而玩家社交一直缺乏有效的描述方式和評估方法——這就是我們今天想要探討的話題。

01 基於無標度性質的玩家網絡化建模

阻礙玩家社交評估體系的第一個難點,可能是玩家人際關係網絡的數量。

舉個例子,一個30人社群,他們其中兩兩結為朋友的情況有435種,把這些情況組成一個朋友關係網時,這個數量會達到2的435次方,遠遠超過宇宙的可觀測恆星數量。

那對於如此複雜的人際關係信息,我們應該如何去描述、並且建立起相應的評估體系呢?我們選擇了網絡化建模——當前技術時代,計算機可以幫助我們存儲和分析處理如此巨量的數據。

什麼是網絡化建模?簡單舉例,我們把遊戲裡的每個玩家描繪成一個「點」,把玩家之間的社交關係連接成一條「邊」,最終我們就能得到如下圖右側這樣的網絡化連接圖。

這裡我用一個更具體的案例展示。

上圖中有兩幅採用不同的布局算法呈現967人關係網絡的數據圖。其中圖上的色彩,代表人員來自的國家地區;圓圈的大小表示每個人連接數量的多少。

第一種布局以呈現國家地區為單位的社群分布為主,可以方便地看到社群里以及社群間人們的連接情況,包括同地區人們之間的連接聚集情況,以及哪些人承擔了跨地區連接的橋樑作用。

第二種布局重點呈現了那些連接數最高的人,擁有最多連接數的人員也被認為是最有影響力、最核心的成員,他們位於這幅圖的中心位置。

如果我們把遊戲裡的玩家網絡繪製出來,那也將是上面這兩幅圖的呈現方式。只不過遊戲的玩家數以億計,計算機繪製出相關玩家網絡後,我們沒辦法憑藉肉眼了解和處理信息,只能通過計算機算法從不同維度幫助我們透視信息。

完成數量龐大的玩家網絡化建模後,另一個難點是能否從其中找出一些規律或特點。

幸運的是,很早之前就有學者研究過複雜網絡的課題。1999年,美國聖母大學物理系的 Barabási 教授及其博士生 Albert 發現了複雜網絡的無標度性質。

此後包括網際網路、電話網在內的大量真實網絡被證實存在無標度網絡性質,包括 Twitter 和 Facebook 也進行了相應研究,發現它們的用戶關係網也符合該性質。

所以,現在我們把這種研究複雜網絡的方法引入到遊戲裡,為我們的遊戲玩家社交網絡提供理論和方法支持。

那麼,什麼是無標度網絡?這裡以 Barabási 著作中的公路網和航空網這兩張示意圖為例。

首先對於公路網來說,它的顯著特點是各個城市擁有的公路數量差別不大,大概都在3~5條。我們稱其為隨機網絡,每個節點擁有的連接數大體是差不多的,沒有擁有特別多連接數的節點,遵循泊松分布。

而航空網不一樣,比如下圖,像芝加哥這樣的大樞紐城市航線非常多,而小城市的航線相對較少。

像這種大多數節點只有少數連接,而少數節點卻擁有大量連接的網絡,就叫做無標度網絡,它的主要特點如下:

  1. 符合冪律分布、擁有樞紐節點。對於遊戲玩家網絡來說,我們經過分析,發現遊戲裡大部分的玩家通常交互的朋友數也只是3~4人,但是有少部分玩家交互的朋友數卻非常的多,可能達到幾十人,甚至幾百人。

  2. 無標度網絡不是靜態的,且在生長的過程中具有優先連接特徵。這個在遊戲裡也很容易理解——擁有更多朋友、更活躍的玩家確實更容易交到新朋友。

  3. 社群聚集的特徵。我們常說人以群分,具有共性的人們傾向於結成圈子,在遊戲裡也一樣,所以基於不同屬性的玩家標籤,可以挖掘出不同的社群。

  4. 面對攻擊的脆弱性。對於這樣的網絡,當你攻擊它的主要樞紐節點,效果一定是最大化的。因為失去樞紐節點會讓它所連接的大量其他節點斷聯。這在遊戲裡表現為當樞紐用戶(可以理解為KOL)流失時,也會影響他周邊大量好友的活躍和留存,進而影響到遊戲局部社交生態。

02 網絡化建模在遊戲中的應用

我們先來具體展示一下玩家網絡在遊戲中建模的過程。首先為了構建這個網絡,我們需要對它的「邊」進行定義,因為遊戲中玩家的關係和交互行為非常多樣。

如果你想要建立一個描述玩家強互動行為的網絡,那麼就可以選取比如組隊、聊天和預約對局這樣的強交互行為,假設把它們按照1:1:1的權重進行網絡「邊」的計算,就能得到一張描述強交互行為連接情況的玩家網絡。

而如果你想構建一張輕交互連接的玩家網絡,那就可以選取比如觀戰,點讚這樣的輕互動來定義它。因此這個定義可以根據實際研究的需要進行修改——我們目前主要是聚焦於研究強交互玩家網絡,認為這種交互更加核心。

有了「邊」的定義之後,我們就能用遊戲中所有的玩家數據,構建出一張帶有「邊」權重信息的玩家網絡。當然,這張網很大,前面也提到,數據量決定了只有計算機才能閱讀它,我們只能通過各種算法、從各種維度查看和管理它。

在全局網絡生成之後,我們就可以進行社群的挖掘。首先我們認為社群是一些緊密連接的節點的集合,集合內部連接緊密,而與外部的連接是稀疏的。我們根據這個定義,運用相應的算法來篩選玩家網絡,最後得到了幾百萬個社群——這樣,我們遊戲中的玩家網絡和相應的社群信息就都建模好了。

下面我們來看如何動態地運營這張網絡。

首先我們在遊戲中研究的都是玩家群體,因此我們就需要藉助一些標籤來定義群體。同時,我們需要在原有用戶標籤基礎上補充添加一些社交相關的標籤信息,以便於我們針對社交屬性進行研究。

一方面,我們在原有的標籤里增加了一些社交標籤,用來標識玩家社交相關的特徵。比如是否偏好組隊、是否喜歡主動添加好友等等。我們會儘量去還原用戶的社交偏好,以便更好地為他們服務。

另一方面,我們也給挖掘出來的社群定義了社群標籤,用於標識他們的特徵。偏好類例如有的社群喜歡玩團競模式,而有的只玩海島等;屬性類,比如有的社群平均段位可能就很高。

有了這些標籤後,我們就能從用戶群體出發做一些體驗優化。首先我們關注的是玩家網絡的生長和維護。

其中生長就是網絡中的新的連接關係的建立。主要有陌生人之間的交友聯建,以及將玩家推薦建聯到合適他的群體組織這兩部分。

陌生人之間的交友聯建,根據不同情況和適用性有很多種公開算法。

這裡的優化重點是,以前我們做推薦更多都只考慮玩家的活躍、行為偏好來進行,但現在我們提取並新增定義了社交類的標籤,社交標籤能幫助更好地了解用戶在社交方面的特徵偏好,讓推薦結果更精準化。畢竟只有精準、有效地推薦對玩家來說才是有用的,因為他們不是不喜歡交朋友,而是希望交到自己覺得合適的朋友。

將玩家推薦到適合的組織也是類似原理。假如你是一個軍團長,你會同意什麼樣的玩家加入自己的軍團是有一定標準的,那麼我們就需要儘量讓算法理解軍團吸納成員的偏好,把適合的玩家推薦過來,才更有可能讓他們加入到群體中來。

總體上,這些算法的思路都是通過將用戶社交屬性進行定義,並且融入到算法里提升推薦的精準性,從而促進玩家網絡的生長。

除了生長以外,我們還需要不斷地維護這張網絡,也就是要不斷的激活網絡中的聯通關係,促進玩家間實實在在的交互,畢竟我們都知道很多玩家加好友之後確實有不再互動的情況。

從我們過去對流失玩家的分析經驗來看。用戶流失通常的路徑,先是活躍度降低,當降低成低活躍用戶時,因為粘性不足就很可能會流失。而活躍度降低原因里,關鍵好友流失、社交行為減少這樣的社交原因占比是比較重的。

下圖中由紅色點組成的網絡圖,這是使用 PageRank 算法標識的一個局部社群。在這個算法裡,我們把用戶的每次互動都看作是一次能量的交換傳遞,假如對社群以月為周期進行標識,就可以得到一個這樣的月度社群能量值網絡圖。

從這張圖中我們能明顯看到,這個社群里存在社交能量遠遠高於其他用戶的大KOL,以及一些能量次之的小KOL,他們就是我們之前講到的樞紐用戶,都擁有非常多的朋友連接數。可以說社群的形成離不開這些KOL,正是這些有非常高社交意願的KOL,他們所輻射的高社交能量才使得這個社區被緊密的維護在一起。

而社群還具有另一個特點:信息在社群內部傳播得很快,但如果想把信息出圈傳到其他社群就比較困難,因為社群之間的連接是比較稀疏的。

所以當我們想要把重要的信息儘可能觸達到所有用戶時,我們往往需要藉助社群和KOL的力量,由傳播意願最高的大KOL傳播給傳播意願次之的小KOL,那麼最終,這個信息就最有可能傳遍到整個社群、觸達到儘可能多的人。

最後我們仍然是對一些常用的熟人推薦算法在使用上進行了優化,在算法中融入社交特徵去激活已經建立的連接,幫助玩家間可以更好的互動起來,加深連接。

03 玩家網絡的評估探索

介紹完玩家網絡的搭建和基本運營方式後,我們回到這次分享的主題,談一談目前我們在社交評估方法上的一些探索。注意,因為各種遊戲中的具體情況不同,所以接下來圖表中舉例的數據也僅是示意值,但不影響結論的呈現。

1. 社群的平均在線時長與社群規模呈正相關,但存在邊際效應。

首先看上邊這張圖,我們可以在此前講到的社群挖掘方法上,根據自己的需求設定一些社群規模的標杆值,例如10人以下社群、10~50人社群、50~100、500人以上等等。這樣我們就能統計比如遊戲中各種規模的社群數量有多少,也可以很方便的看到遊戲中各類社群所會覆蓋的玩家數量。

需要注意的是,這種數據展示基於玩家間一定周期內的真實互動而生成,它區別於統計遊戲中的靜態社交組織,比如單純統計遊戲中公會、幫派這樣的社交組織中有多少玩家,因為很多玩家加入這些組織後可能流失很久了,靜態社交數據統計沒辦法真實反映出玩家的聚集情況,我們也沒法知道玩家們都身處在怎樣繁榮度的朋友網絡里。

當我們把社群分成不同的規模後,我們就可以針對不同規模的社群挖掘它的其他規律。

比如上面這張圖,這是一個對不同規模的社群進行當周平均在線時長統計發現的結果,我們可以很明顯看出:當社群規模小於10,隨著社群規模的增大,平均在線時長增長得很明顯;當社群規模大於10人以後,增長開始變緩,而當社群規模大於50人以後基本上這個值趨於穩定。

所以這裡我們通過社群的分解和挖掘,得到的一個結論是:社群的平均在線時長與社群規模呈正相關,但存在邊際效應。以這個數據為例,我們可以有一個直觀的策略:如果能夠把遊戲裡規模少於10人的社群提升到10人以上,勢必會增加不少用戶粘性,玩家的社交體驗會更好。

2. 社群CC值跟社群的活躍度、留存情況正相關。

為了進一步研究清楚社群規模和用戶活躍度的關係,我們又進行了進一步的探索。這裡我們要引入一個圖論中的集聚係數的概念(Cluster Coefficient,簡稱CC值),下圖是有關這個概念的簡單解釋。

簡單來說,CC值描述一個網絡圖里鄰接點之間相互連接的密集程度,來表徵圖中的點之間集聚的程度,最小為0,最大為1。對於現實中的朋友網絡來說,CC值越大網絡里人們的關係十分緊密,大多數人互相都認識;越小說明關係比較疏散,很多人互相間不認識。

以下三幅圖展示了不同的連接情況以其對應的CC值。

第一幅CC=0的這個圖裡,左上的四個點裡,我們可以看到其中一個點和其它三個點都有連接關係,假設這就是你,也就是說你有三個認識的朋友,但他們互相之間都不認識,這時候如果你流失了,那麼這個網絡就斷開了,他們就會變成三個無社群的散點。但如果你一直留存,就有可能某一次你會邀請他們三個和你一起四人組隊,這樣他們之間可能就會互相認識,建立起新的連接,這時CC值就會變大了。

有了CC值的概念後,我們繼續以10人群為例,橫坐標是CC值,縱坐標是一周的平均對局次數,明顯會看到隨著CC值的增大,平均對局次數也在不斷增大,是一個正相關的關係。

下面一張圖是10人群里,CC值和留存率的關係很明顯也是正相關,可以看到隨著CC值靠近1,這個留存率會達到非常高的程度。

這兩張圖都說明在一個社群里,當CC值很高時,每個人都身處在熟悉的環境裡,朋友圈內部關係很親密,良好的社交支撐將帶來高度的活躍。所以我們在運營中觀察各種規模的社群按不同CC值的數量分布情況,可以讓我們比較直觀地了解到用戶網絡的緊密與活躍情況。

當然,我們努力的目標也是儘量去通過各種方法,把社群的CC值向上引導,讓玩家的社交網絡更加活躍健康,改善遊戲體驗。

3. 遊戲裡無社群和小社群占比與活躍度負相關。

從之前的講述里,我們可以知道因為樞紐用戶的流失,遊戲中的大社群會拆分變成多個更小的社群。如果我們去統計各種不同規模社群的占比變化,可以發現這個情況存在著一些數據上的關聯,例如50人以上社群每減少1%,那麼下一個周期的2~5人社群就會增加0.3%;10~50人社群每減少1%,那麼2~5人的社群下一周期就會增加0.5%。

當我們把這個情況跟時間關聯(如上圖),我們就能發現這種占比變化是存在明顯的周期性的,比如在每年春節因為各種玩家的回流,大社群就會多起來,遊戲活躍度也會增加;而假期結束很多人重新忙碌起來,大社群就會拆分,小社群多起來。

因此遊戲裡的無社群和小社群占比的增加,與活躍度呈負相關。所以我們運營目標依然是要維穩社群,這對遊戲的活躍非常重要。

04 結語

最後,我們總結一下玩家網絡生態整體的動態運行方式。

首先是玩家網絡的生長和修復,分為以下三點:

  1. 通過對陌生關係的破冰促進網絡的生長;

  2. 運用融入了社交標籤的陌生關係推薦以及社群推薦算法,幫助玩家結識新朋友;

  3. 注重做好回流玩家的承接,運用融入社交標籤的熟人推薦算法,幫助玩家激活修復原有的關係網絡。

其次是對社交關係的帶動加深。我們會關注和運用社群化傳播的方式,來最大化帶動和觸達網絡中的每位用戶;同時重視提升玩家社群的CC值,以加深玩家間的連接緊密性,從而提升玩家活躍度。

當然,在玩家網絡運行的整個過程中,我們也會不斷從對全局指標和局部指標的觀察出發,來分析波動產生的原因,同時也開展一些主動預測,及時干預和加固社群,維穩活躍。

8月14日-17日期間,TGDC2022將在官網、騰訊遊戲學堂視頻號開啟線上直播,感興趣的觀眾可以點擊下方連結觀看。

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