不賣(mài)廣告！Valve揭秘Steam商店推薦算法

眾所周知，Steam平臺(tái)有著較低的進(jìn)入門(mén)檻和公平的游戲推薦算法，這些因素使得Steam成為不少開(kāi)發(fā)者探路PC市場(chǎng)的首選發(fā)行渠道。

不少預(yù)算吃緊的獨(dú)立游戲團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，Steam的官方推薦位是他們?yōu)閿?shù)不多可以免費(fèi)獲取的曝光流量，不少小眾產(chǎn)品憑借這些有限的曝光實(shí)現(xiàn)了上線初期的冷啟動(dòng)。也正因如此，許多運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)與分析師都在仔細(xì)研究Steam的算法權(quán)重，試圖提升游戲在Steam平臺(tái)的曝光效果。

而近日，來(lái)自Valve營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)的Erik Peterson公開(kāi)了一份演示文檔，從官方視角出發(fā)，為萬(wàn)千開(kāi)發(fā)者對(duì)Steam的推薦算法進(jìn)行了詳盡的拆解。

據(jù)Erik Peterson介紹，Steam的算法主要圍繞玩家的興趣展開(kāi)：玩家對(duì)游戲表現(xiàn)出的興趣越高，就越容易獲得Steam算法的青睞。因此，除了上架Steam頁(yè)面外，開(kāi)發(fā)者應(yīng)當(dāng)注重在平臺(tái)之外的營(yíng)銷(xiāo)力度，以聚攏玩家的關(guān)注度。

GameLook對(duì)該文檔內(nèi)容進(jìn)行了編譯和總結(jié)：

演示文檔鏈接：https://steamcdn-a.akamaihd.net/steamcommunity/public/images/steamworks_docs/schinese/SteamVisibility.pdf

Erik Peterson首先強(qiáng)調(diào)，公正性是Steam平臺(tái)推薦算法的主要特色：“Steam不出售廣告位，也不會(huì)出售商店流量。我們相信Steam不應(yīng)該是Pay-to-Win。同樣地，開(kāi)發(fā)者也不必為了流量想方設(shè)法與Steam的編輯和內(nèi)部人員牽線?！?/p>

在Steam平臺(tái)，絕大多數(shù)流量的去向都由Steam的算法自動(dòng)決定。Erik Peterson表示，Steam的工作人員時(shí)常也會(huì)遇到意料之外的產(chǎn)品爆量，讓他們感到欣喜不已。

總體而言，Steam商店的推薦位可被分為兩種，其中一部分由算法自動(dòng)更新，另一部分則由Steam的內(nèi)部人員依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)手工挑選并呈現(xiàn)。

算法驅(qū)動(dòng)的推薦位會(huì)根據(jù)用戶(hù)的個(gè)人瀏覽歷史進(jìn)行定制化，這類(lèi)推薦位包括：

精選和推薦

您的探索隊(duì)列

基于您玩的游戲推薦

鑒賞家推薦

更多鑒賞家推薦

來(lái)自您了解的開(kāi)發(fā)者和發(fā)行商

熱門(mén)VR游戲

玩家的行為是直接影響推薦算法的核心因素：“我們讓玩家的偏好影響曝光算法，使得推薦內(nèi)容與玩家更切身相關(guān)。隨著玩家與商店互動(dòng)的增加，Steam的推薦也更符合玩家的口味?！?/p>

以Steam首頁(yè)的核心曝光欄位“精選和推薦”為例，Steam做出推薦的判斷依據(jù)包括：

用戶(hù)游玩過(guò)的游戲

用戶(hù)加入愿望單的游戲

好友推薦的游戲

所在地區(qū)的熱銷(xiāo)游戲

新發(fā)售的游戲

用戶(hù)關(guān)注的Steam鑒賞家

根據(jù)曝光點(diǎn)位的不同，Steam采取的推薦算法不盡相同。而共同點(diǎn)在于，游戲的品類(lèi)標(biāo)簽是Steam識(shí)別玩家品類(lèi)喜好的直接依據(jù)。如在“基于您玩的游戲推薦”欄位，Steam會(huì)為玩家推送擁有類(lèi)似品類(lèi)標(biāo)簽的游戲。

Erik Peterson還特別對(duì)Steam算法的誤區(qū)進(jìn)行了澄清：商店頁(yè)面的訪問(wèn)量、游戲評(píng)分、愿望單和搶先體驗(yàn)等因素并不會(huì)影響算法推送，但本地化選項(xiàng)是算法考量的因素之一。

此外，在商店的中部還有一類(lèi)特殊的曝光位置，同樣由算法驅(qū)動(dòng)，但并不針對(duì)玩家進(jìn)行個(gè)性化。這部分共包含四個(gè)選項(xiàng)卡：新品與熱門(mén)商品、熱銷(xiāo)商品、熱門(mén)即將推出、優(yōu)惠。主要依據(jù)游戲的銷(xiāo)售情況進(jìn)行展示。

新品與熱門(mén)商品：新游戲在超過(guò)一定的門(mén)檻后將出現(xiàn)在“新品與熱門(mén)商品”欄位的頂部，在其它滿足條件的游戲出現(xiàn)后，該產(chǎn)品將被下移?！靶缕放c熱門(mén)商品”列表按照地區(qū)進(jìn)行排序，不同國(guó)家的用戶(hù)所看到內(nèi)容不同。

熱銷(xiāo)商品：顯示用戶(hù)所在地區(qū)的游戲營(yíng)收排名，游戲本體、DLC與內(nèi)購(gòu)的銷(xiāo)售收入都會(huì)被計(jì)入。

熱門(mén)即將推出：顯示獲得愿望單數(shù)量最多的游戲，依據(jù)發(fā)售日期進(jìn)行排名。

優(yōu)惠：最熱門(mén)的折扣游戲，依據(jù)銷(xiāo)量進(jìn)行排名。

除了算法驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)曝光欄位外，Steam平臺(tái)還擁有一系列人工推薦位，主要包括：

商店開(kāi)屏頭圖

“特別優(yōu)惠”欄

每日特惠

周中與周末特惠

首頁(yè)活動(dòng)

內(nèi)容庫(kù)活動(dòng)

Erik Peterson強(qiáng)調(diào)，Steam的人工推薦是通過(guò)各項(xiàng)KPI考核后選拔出來(lái)的，且“競(jìng)爭(zhēng)相當(dāng)激烈”。在進(jìn)行人工精選時(shí)，Steam考量的因素包括游戲的銷(xiāo)量以及一系列用戶(hù)的反饋參數(shù)。

對(duì)于那些有意向通過(guò)Steam人工推薦獲得曝光的游戲來(lái)說(shuō)，Erik Peterson推薦從本地化、地區(qū)定價(jià)、商店?duì)I銷(xiāo)資產(chǎn)、手柄適配和社區(qū)內(nèi)容等方面著手進(jìn)行優(yōu)化。

功夫在場(chǎng)外

推薦算法的參數(shù)浩如煙海，如非Valve的內(nèi)部人士，也不可能接觸到算法的代碼。因此，在Erik Peterson看來(lái)，與其去揣摩如何破解Steam的算法秘密，不如沿著算法底層的思路順勢(shì)而為。在Steam的算法設(shè)計(jì)中，“玩家的興趣”就是最核心的助推因素。

具體而言，玩家對(duì)一款游戲表現(xiàn)出的興趣越高，Steam為游戲提供的曝光資源就越豐富。游戲銷(xiāo)售的勢(shì)能也在這個(gè)過(guò)程中像滾雪球一樣不斷積累。

因此，Erik Peterson建議加大Steam商店之外的營(yíng)銷(xiāo)力度。例如，在論壇、Discord等社交媒體上建立游戲的玩家社群；聯(lián)絡(luò)游戲媒體和網(wǎng)紅等KOL進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)；參與線下的游戲活動(dòng)；進(jìn)行廣告的投放等。這些來(lái)自場(chǎng)外的營(yíng)銷(xiāo)手段能夠增加用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的關(guān)注度，進(jìn)而讓Steam的算法自動(dòng)提升游戲的能見(jiàn)度。

另外，開(kāi)發(fā)者還可以嘗試積蓄勢(shì)能，在游戲的上線、版本更新和打折促銷(xiāo)等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行沖量，這也能夠幫助開(kāi)發(fā)者將Steam算法的效果最大化。