德深鼠标输入法下载_Steam发布2019年度回顾:成绩斐然 游戏时间百亿小时,

  今日Steam发布了2019年度回顾。在这篇博客中官方带领玩家重温了过去一年在Steam上推出的重大更新和全新功能,同时还对2020年进行了展望。根据官方,2019年Steam上的游戏时间超过了200亿小时。Steam信用系统今年晚些时候将面向所有合作伙伴推出。

  全文如下:

  商店

  与 2018 年相比,2019 年的更多新品在 Steam 上成绩斐然,而所有新品的收入中位数也有所提高。 这些声明实属重大,值得详细展开陈述更多细节。正因如此,我们计划在接下来的几周发布“Steam 数据深度探索”系列博客文章,分享更多信息。 在此之前,我们可以与各位分享的是,Steam 上的月活跃用户数量增长至近 9500 万,我们合作伙伴的游戏所创造的收入也是年年攀升。2019 年更是强势收尾,迎来了我们最成功的一次特卖。

  Steam 实验室和易搜索性

  商店是 Steam 不断演化的一个部分,有数千款游戏可以满足不同消费者及其特殊的品味。 在设计新的商店功能时,我们的目标是确保能够为顾客呈现最为相关的内容。

  虽然我们颇为频繁地在商店中试验新功能,但我们通常只有在这些功能已臻完善时,才会向所有人推出。 有时候,这意味着一些有趣的想法无法与各位见面,因为很难在有机会获得用户反馈之前评估其价值。 Steam 实验室应运而生,它将这些萌芽初生的想法带到顾客面前,并收集反馈,以了解进一步推进这些想法是否值得。 我们与来自 Dejobaan Games 的 Ichiro Lambe 合作,于 7 月推出了微型宣传片和自动展示,同时还有我们自己的由机器学习驱动的功能,我们将其称之为交互式推荐模型。 9 月 5 日和 19 日 的更多实验还带来了优化过后的搜索、社区推荐,以及深度探索——这是与来自 Level Up Labs 的 Lars Doucet 通力合作实现的一项内容发现功能。 Steam 实验室在推出后的短暂时间内,就实现了 27 亿次曝光、5700 万次浏览,并促使 2.9 万款游戏被添加至 610 万个愿望单中。

  更多易搜索性优化:DLC、最热新品及更多

  去年的 1 月更新是当年的首次更新,让用户可以更为轻松地通过标签、热销商品、新品以及由开发者创作的清单浏览最爱游戏的 DLC。 自发布以来,这一全新浏览体验使得各 DLC 页面的访问量超过了 1.21 亿次。 9 月的 商店探索更新围绕着优化商店的“更多类似产品”和“为您推荐”栏目进行。 在听取来自顾客和开发者的反馈后,我们推出了些许实验性的变更,以便解除关于该更新的一些顾虑。 我们仍在评估来自这些实验的数据和反馈,并计划进一步优化这些领域的游戏探索。

  另一项于 2019 实行的新举措重点突出每个月的 Steam 最热新品(首份榜单发布于 4 月,接着在 5 月、6 月、7 月、8 月、9 月、10 月、11 月以及 12 月持续推出)。 以前我们只会在年终创建这样的榜单,例如“2019 年度最佳回顾”博客文章中所列,但是这样的分类榜单能囊括的游戏实在有限。 虽然商店有几个不同版本的“新品”栏目,但是这些列表总体上只梳理了过去 24 小时的数据。 这些列表对于定期访问商店的用户而言很有用,但对于不那么频繁来到商店的顾客则稍显不足。 有了这些每月发布的文章和特卖页面,我们就能够让人们对这些已经吸引了 Steam 社区的更多新游戏在更长时间内保持关注。 这些榜单中一些知名度较低的作品在上榜后的几天内,相关的愿望单活动就有了 50% 的增长。

  我们同时也努力寻找向用户展示游戏推荐的新方法。 比如,在冬季特卖期间,我们尝试发送个性化邮件,向收件人推荐由我们的机器学习推荐引擎专为其挑选的 5 款游戏。 我们发现用户对于此功能的退订率较低,且收到推荐的用户更可能发现有趣的产品。 我们希望未来在这一领域继续展开实验。

  用户评测

  我们于 3 月推出了全新功能,以帮助缓解“跑题评测恶意轰炸”的影响。“跑题评测恶意轰炸”是一种联合起来对游戏评测分数造成负面影响的行为,其原因却与未来的玩家是否会享受游戏无关。 用户评测一直是商店最为常用的功能之一,其促成的页面点击量堪比搜索功能,因此评测的准确性和可靠性是非常重要的。 我们的团队综合使用多种工具并结合开发者反馈以识别异常的评测活动,这是我们新流程的一环。 我们在识别可能的评测恶意轰炸之后,会一起探究事情的来龙去脉,并讨论是否应该将该评测活动标记为“跑题”(目前我们已经进行了 44 次)。 一旦做出决定,默认情况下,这些“跑题”期间发表的评测会被排除在评测分数之外(这一设置顾客可以选择更改)。

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