Привет, Хабр! Сегодня в мире геймдева уже нельзя представить успешную игру без грамотного использования аналитики. Знание о том, как игроки ведут себя в игровом мире, помогает разработчикам не просто собирать данные, а находить подходы для улучшения геймплея, балансировки механик и создания более увлекательного, персонализированного игрового опыта. В этой статье мы поговорим о том, как именно аналитика делает игры лучше: от адаптации уровня сложности и персональных рекомендаций до влияния на развитие сюжета. Мы рассмотрим, как данные применяются на практике, приведя примеры из таких хитов, как "Resident Evil 4", "Destiny 2", "Detroit: Become Human" и других.
Так зачем же разработчикам нужна аналитика?
Почему данные играют такую важную роль в игровой индустрии? Достаточно взглянуть на то, как активно аналитика применяется в разработке игр. Всё дело в том, что сбор, анализ и фильтрация данных помогают извлекать важные данные, проанализировав которые, можно сделать свою игру более увлекательной и привлекательной.
Для этого разработчики используют разные инструменты и программы. Платформы вроде Unity Analytics, GameAnalytics и deltaDNA предоставляют мощные решения для анализа данных. Они дают возможность отслеживать поведение игроков, визуализировать данные, создавать группы пользователей и разбирать, как игроки проходят уровни. За обработку данных отвечают такие фреймворки и языки, как Hadoop, SQL и Python.
Но не стоит думать, что аналитика — это просто сухие цифры. Это полезный инструмент, который помогает лучше понять игроков и сделать геймплей сбалансированным. Например, она позволяет разработчикам контролировать, как игроки взаимодействуют с игрой на разных этапах. Это помогает заметить, какие зоны или боссы вызывают затруднения, и при необходимости сделать игру более справедливой. Так, разработчики "Dark Souls" отслеживали, где игроки чаще всего умирают, и это помогло им улучшить сложность в нужных местах.
Аналитика также помогает выявить, где игроки теряют интерес, например, если они массово уходят после прохождения определенного уровня. В "World of Warcraft" команда Blizzard следила за такими моментами и вносила корректировки, чтобы удерживать интерес. В результате механики и квесты стали интереснее и поддерживали игроков на протяжении долгих лет.
Ещё один важный момент — понимание трендов. Аналитика показывает, какие элементы игры нравятся людям, а какие остаются в стороне. В "Fortnite" разработчики используют данные, чтобы добавлять популярные режимы и устраивать события, которые наверняка понравятся игрокам. Это позволяет им быть всегда в тренде.
Обратная связь тоже имеет огромное значение. Когда разработчики внедряют новые функции, они следят, как на них реагируют игроки. В "Apex Legends" аналитика сыграла ключевую роль во время тестирования, помогая понять, что работает, а что нужно доработать.
Наконец, аналитика помогает обнаруживать баги и проблемы заранее. Если игроки постоянно сталкиваются с ошибками на одном и том же уровне, это сигнал для команды быстро исправить ситуацию. Например, разработчики "League of Legends" используют аналитику, чтобы минимизировать проблемы с производительностью и повысить стабильность игры.
В общем, данные помогают делать игры лучше и интереснее. Они дают разработчикам возможность предугадывать, что игрокам понравится, и вовремя исправлять ошибки, чтобы обеспечить лучший игровой опыт.
Как с помощью аналитики можно персонализировать игровой опыт?
Современные игры часто используют аналитику для создания персонализированного опыта, который делает игру более привлекательной для каждого пользователя.
Адаптивная сложность: На основе данных об игровом стиле игрока можно изменять сложность игры, предоставляя ему оптимальные вызовы. Это помогает избежать фрустрации или скуки, поддерживая интерес на протяжении всей игры.
Пример того как может работать Адаптивная сложность Пример: В игре "Resident Evil 4" (ремейк 2023) используется система адаптивной сложности, называемая Adaptive Difficulty, которая регулирует уровень противников в зависимости от того, как хорошо игрок справляется с задачами. Если игрок слишком часто умирает или испытывает трудности на уровне, игра автоматически снижает сложность, уменьшая количество врагов или упрощая их поведение. Если игрок продвигается без особых проблем, сложность может быть увеличена. Это помогает поддерживать баланс между вызовом и удовольствием, избегая разочарования из-за слишком сложных моментов.
Персонализированные рекомендации: Используя поведение игроков, разработчики могут предлагать индивидуальные рекомендации по уровням, миссиям или контенту. Например, если игрок предпочитает определённый тип оружия или стратегию, система может предложить ему соответствующие элементы или миссии.
Пример: В "Destiny 2" разработчики используют данные об активности игроков для рекомендаций по контенту. Если игрок активно участвует в PvP-сражениях, игра будет предложить соответствующие PvP-режимы или специальные события. Также система подскажет, какие миссии или бои могут быть интересны, основываясь на предпочтениях игрока и его стиле игры.Динамичные сюжетные элементы: В играх с нелинейными сюжетами использование данных помогает адаптировать развитие истории в зависимости от выборов игрока. Это позволяет сделать опыт более личным и вовлекающим.
Пример: В "Detroit: Become Human" каждый выбор игрока имеет вес, и его решения влияют на развитие событий, персонажей и финал игры. Разработчики активно используют аналитику, чтобы отслеживать, какие решения чаще всего принимают игроки, и адаптируют сюжетные линии, создавая вариативность в развитии истории. Это позволяет игрокам ощущать, что их действия действительно изменяют ход событий, и укрепляет вовлеченность в процесс.
Пример 2: В "The Witcher 3: Wild Hunt" система решений также играет ключевую роль в изменении сюжета. Игроки могут выбирать, как взаимодействовать с персонажами, что влияет на отношения с ними и на развитие основных и побочных квестов. Используя аналитику, разработчики следят за предпочтениями игроков, чтобы усилить элементы игры, которые оказывают наибольшее влияние на сюжет и выборы.
Игровая индустрия продолжает развиваться, и роль аналитики будет становиться все более важной, что открывает новые возможности для создания уникальных и захватывающих игровых миров.
На каких этапах полезна аналитика?
Если коротко, то на всех.
Данные, собранные с помощью аналитики, играют ключевую роль на различных этапах разработки игры, начиная с раннего альфа-тестирования и заканчивая поддержкой игры в течение всего её последующего жизненного цикла. Ниже рассмотрим, как аналитика может быть использована на каждом:
1. Альфа-тестирование
На этапе альфа-тестирования цель аналитики — понять, как игроки взаимодействуют с основными механиками игры, выявить проблемы и баги, а также определить, насколько игра интересна и сбалансирована.
Обнаружение ошибок и багов: В альфа-версии игры ещё могут присутствовать множество багов. Аналитика помогает выявить критические ошибки, которые могут не быть очевидны в ходе тестирования вручную. Например, если данные показывают массовое прекращение игры в определённой локации или при выполнении определённого действия, это может свидетельствовать о серьёзных проблемах с механикой или багом.
Изучение поведения игроков: На основе собранных данных можно увидеть, какие части игры вызывают у игроков затруднения. Например, если многие пользователи сталкиваются с определённой частью уровня или не могут пройти какого-то босса, это может свидетельствовать о несбалансированности или плохой проработке этой механики.
Тестирование пользовательского интерфейса (UI): Аналитика помогает определить, какие элементы интерфейса используются реже, а какие — чаще. Это позволяет улучшить навигацию и интерфейс, сделать его более интуитивно понятным.
2. Бета-тестирование
На этапе бета-тестирования аналитика помогает разработчикам настроить баланс и улучшить взаимодействие с игроками, основываясь на более широких данных, полученных от множества тестеров.
Балансировка сложности: Если на альфа-этапе игры выявлены проблемы с трудностью, то на бета-этапе с помощью аналитики можно настроить динамическую сложность. Например, если статистика показывает, что определённая миссия слишком сложна для большинства игроков, сложность может быть уменьшена для этой миссии или уровня.
Определение приоритетов для улучшений: Данные показывают, какие элементы игры требуют доработки в первую очередь. Например, если большая часть игроков не интересуется определённым типом контента, это может сигнализировать, что стоит внести изменения в его дизайн или переработать механику.
А/B-тестирование: Бета-версии часто включают A/B-тестирование, чтобы проверить, как различные изменения в механиках или контенте воспринимаются игроками. Например, можно протестировать несколько вариантов интерфейса или системы прокачки, чтобы выбрать наиболее удачный вариант.
3. Релиз
На момент релиза игры аналитика уже должна использоваться для поддержания оптимального баланса и устранения оставшихся проблем.
Мониторинг и исправление багов: Даже после релиза игры аналитика продолжает быть полезной для выявления багов и проблем с производительностью. Игровые серверы могут собирать данные о том, какие ошибки чаще всего встречаются у игроков, и команда разработчиков может оперативно устранять их.
Прогнозирование долгосрочных тенденций: На основе данных аналитики можно прогнозировать поведение игроков на более длительный срок, анализируя, какие части игры пользуются наибольшей популярностью, а какие — уходят в тень.
Персонализированные рекомендации: Разработчики могут использовать собранные данные для улучшения персонализированного опыта игроков. Например, в играх с мультиплеером можно рекомендовать игрокам наиболее подходящих партнёров для совместных миссий или игр на основе их игрового стиля.
4. Долгосрочные обновления
После релиза аналитика продолжает играть ключевую роль в процессе обновлений и поддержания игры.
Обновление контента: Используя данные о том, какие механики или элементы игры наиболее популярны, разработчики могут добавлять новые уровни, задания или предметы, которые будут соответствовать интересам игроков. Например, если определённые типы оружия или навыков оказались особенно привлекательными для игроков, можно создать дополнительные миссии, которые используют эти механики.
Обновления на основе обратной связи: Когда игроки выражают недовольство по поводу определённых аспектов игры (например, орудийного баланса или сложности квестов), аналитика помогает подтвердить, насколько широким является этот протест и какие изменения нужно внести.
Ретеншен и вовлечённость: Долгосрочные обновления фокусируются на повышении удержания игроков и вовлечённости. Аналитика помогает отслеживать, какие изменения в контенте или механиках способствуют росту активности игроков или наоборот приводят к их уходу. Это помогает разработчикам лучше прогнозировать, какие фичи могут увеличить интерес и удержание игроков на долгое время.
5. Пост-релизная поддержка и мониторинг
Аналитика активно используется и после релиза для постоянного улучшения игры:
Исправление багов и технических проблем: Даже после релиза игра может сталкиваться с новыми багами или производственными проблемами. Игровые данные помогают быстро выявлять такие случаи и оперативно устранять их.
Динамическая настройка баланса: После релиза игра может получить новые обновления или изменения на основе собранных данных. Например, если оружие или персонаж в многопользовательской игре слишком сильны, данные помогут выявить это и скорректировать баланс в следующем патче.
Оценка успеха обновлений: После выпуска нового контента или обновлений аналитика помогает понять, как эти изменения повлияли на вовлечённость и удержание игроков. Например, если новое дополнение не привлекло ожидаемого числа игроков, разработчики могут проанализировать причины этого и адаптировать контент в будущем.
Технические аспекты аналитики в геймдеве
Рассмотрим какими же инструментами пользуются разработчики.
Для того чтобы эффективно собирать и анализировать данные о поведении игроков, разработчики используют различные инструменты и технологии. Рассмотрим, как эти инструменты интегрируются в процесс разработки игр.
Unity Analytics
Unity Analytics — один из самых популярных инструментов для сбора данных в реальном времени. Он интегрируется прямо в игровой движок Unity, что позволяет разработчикам собирать данные о действиях игроков в процессе игры без необходимости внедрения сторонних решений. Разработчики могут отслеживать, как игроки взаимодействуют с уровнем, какие механики им нравятся, а где они сталкиваются с трудностями.
Например, если игроки часто сталкиваются с неудачами на конкретном уровне или в определенной части игры, Unity Analytics предоставляет информацию о том, какие действия привели к этим проблемам. Эта информация используется для корректировки уровня сложности, механик или уровня обучения, чтобы улучшить пользовательский опыт.
Машинное обучение и адаптивные алгоритмы
Машинное обучение активно используется для анализа поведения игроков и предсказания оптимальных изменений в механиках. Например, в играх, таких как "Destiny 2", данные о действиях игроков обрабатываются с помощью алгоритмов кластеризации. Это позволяет разделить игроков по стилям игры (например, более агрессивные игроки против более стратегических) и предлагать им персонализированные задания или события.
В процессе разработки такие алгоритмы могут быть интегрированы в игру через специальные SDK или API, которые анализируют поведение игроков в реальном времени и адаптируют сложность или контент. Это может быть реализовано через Python-сценарии, выполняющиеся на серверной стороне игры, или через использование специализированных платформ для обработки больших данных, таких как Google BigQuery или Apache Kafka, которые собирают и обрабатывают информацию, поступающую от миллионов игроков.
Tableau и Power BI для визуализации данных
Для визуализации больших объемов данных и отслеживания эффективности изменений в геймплее, разработчики часто используют инструменты для визуализации, такие как Tableau и Power BI. Эти решения интегрируются с внутренними базами данных и позволяют команде разработчиков видеть, как изменения в механиках или контенте влияют на вовлеченность игроков. Например, если добавление нового оружия или уровня не улучшает вовлеченность игроков, это сразу становится видно через визуализированные метрики, такие как тепловые карты (heatmaps).
Эти инструменты обычно подключаются через API и могут интегрироваться с базами данных, на которых хранятся игровые данные (например, данные с серверов или облачных хранилищ). Визуализация помогает быстро выявить тренды, а также определить места, где игроки теряют интерес или сталкиваются с трудностями.
Использование Heatmaps для анализа поведения игроков
Heatmaps (тепловые карты) — это еще один инструмент, который используется для анализа поведения игроков, и его можно интегрировать в игровой процесс через SDK или API. Тепловые карты показывают, где игроки проводят больше всего времени, какие части уровня они чаще посещают или на каких элементах интерфейса они застревают. Это позволяет разработчикам быстро определять, какие части игры требуют доработки. Например, если игроки часто остаются на одном и том же участке уровня, возможно, стоит добавить дополнительный контент или подсказки для улучшения прохождения.
Интеграция A/B-тестирования через игровые платформы
В играх, таких как "Overwatch", A/B-тестирование используется для проверки различных механик и контента. Разработчики могут интегрировать такие тесты через игровые серверы, а затем использовать аналитические инструменты для сбора данных о том, как игроки воспринимают эти изменения. A/B-тестирование позволяет на лету проверять, какие изменения, например, в механике героев или балансировке карт, лучше воспринимаются игроками. Этот процесс также часто автоматизируется через системы мониторинга и сервисы тестирования.
Заключение
Аналитика стала незаменимым инструментом в арсенале современных разработчиков игр. Это уже не просто тренд, а жизненно важный инструмент, который позволяет глубже понять аудиторию и её поведение. Ведь что может быть важнее в игровом мире, чем доставить удовольствие игроку? Аналитика помогает создавать именно такой опыт: вовлекающий, захватывающий и максимально продуманный.
В этом стремительно развивающемся мире технологий, где каждый игрок уникален, возможности для улучшений просто безграничны. Адаптивная сложность, персонализированные рекомендации, динамические изменения сюжета — всё это становится возможным благодаря данным. И то, что раньше казалось далёким будущим, уже сегодня воплощается в реальность, делая игры более живыми и отзывчивыми.
Но главное — это то, что аналитика не заменяет творческий процесс разработки, а наоборот, помогает ему расцвести. Разработчики продолжают придумывать оригинальные идеи, а данные становятся их союзниками, показывая, что работает лучше, а где требуется ещё больше фантазии. В конечном итоге, каждая успешная игра — это гармония между креативом и наукой. И будущее геймдева выглядит ещё более увлекательным благодаря этому союзу.
Статья поддерживается командой Serverspace.
Serverspace — провайдер облачных сервисов, предоставляющий в аренду виртуальные серверы с ОС Linux и Windows в 8 дата-центрах: Россия, Беларусь, Казахстан, Нидерланды, Турция, США, Канада и Бразилия. Для построения ИТ-инфраструктуры провайдер также предлагает: создание сетей, шлюзов, бэкапы, сервисы CDN, DNS, объектное хранилище S3.
IT-инфраструктура | Удвоение первого платежа по коду HABR
