Одно, что всегда удивляет меня в играх web3, это как они привлекают много людей, но большинство из них уходит через короткое время. Проблема в том, что эти миры всегда вознаграждали видимые действия, не осознавая, какие из них тихо создают чувство сообщества.
Решения когда-то были простыми.
Проекты выдавали токены за легкий вход, короткие задачи или установленные события, которые все должны были выполнять одинаково. Это привело к быстрому росту, но также вызвало много фермерства, и как только поток замедлился, не осталось много причин возвращаться.
Поздние изменения, такие как лестницы очков или таймеры событий, всё ещё казались механическими и лёгкими для эксплуатации, поэтому реальная привязанность происходила не очень часто, а пустые места становились более распространёнными.
Pixels использует другой подход в своей расслабляющей фермерской игре Ronin. В мягком пиксельном стиле, который поощряет спокойное исследование, игроки выращивают урожай, заботятся о животных, владеют землёй в виде NFT и общаются с другими игроками.
Основной слой ниже - Stacked, инструмент ИИ, который команда разрабатывала и тестировала в своей игре в течение нескольких лет, прежде чем передать его другим разработчикам. На самом базовом уровне Stacked отслеживает ежедневные потоки игры, такие как сколько времени тратится на дела, мелкие изменения, которые замечают другие люди, и шаги, которые делают общее пространство более приветливым.
Машинное обучение сортирует эти сигналы, чтобы направлять награды к паттернам, которые предполагают более последовательное участие, отказываясь от дропов, которые одинаковы каждый раз.
У этого метода есть свои явные плюсы и минусы. Он учится на том, как люди обычно играют, поэтому может не ценить новые или тихие способы игры, которые не соответствуют тому, что он уже знает.
Когда вы переходите от наблюдения к мягкому направлению, это может показаться деликатным. Всё ещё есть вопросы о том, насколько близко следуют личным ритмам, даже когда данные обрабатываются осторожно. Эти инсайты могут оказаться более глубокими, чем ожидалось, по мере того как больше студий присоединяются.
Игроки, у которых спокойные рутины, такие как постоянное внимание, мягкое деление и наличие, когда это необходимо, как правило, получают больше ответов от ИИ. Люди, которые посещают игру только несколько раз или тестируют свои собственные пути, могут не получать столько персонализированных подсказок, но они всё равно могут наслаждаться игрой.
Когда игра начинает точно сопоставлять поведение с формированием постоянных наград, создаёт ли она миры, которые кажутся более тёплыми и личными, или же постепенно тянет всех к движениям, которые система уже знает лучше всего?
Что заставляет вас остановиться, когда игры начинают тщательно читать стиль игры каждого игрока?
