データは、ゲーム世界内の多くの秘密を洞察するための窓のようなものです。これらの秘密は、部屋の奥に隠された宝物のようなものであり、それを真に理解して活用することによってのみ、より魅力的なゲームを生み出し、より成功するビジネスモデルを形成することができます。
重要な質問は、どのようなウィンドウがあるのか、そしてそれらをどのように開くことができるのかということです。
最初のウィンドウは「ユーザーの行動」と呼ばれ、このウィンドウからユーザーに関する行動パターンの秘密がわかります。
デイリー アクティブ ユーザー (DAU)、ユーザーあたりの平均収益 (ARPU)、維持率、通常の意味での投資収益率 (ROI) などの一般的な指標、または初心者ファネルやアクティビティ ファネルなどの分析は、すべてデータのこの部分を通じて取得されます。データ収集のこの部分の中核は、アプリケーションに合理的に埋め込まれたポイントであり、イベントと属性の設計が最優先事項です。
ゲーム内の埋め込みポイントの収集は通常 2 つの部分に分かれており、1 つの部分はクライアント側から取得され、もう 1 つの部分はサーバー側から取得されます。サーバー側埋め込みポイント収集に関しては、データが失われにくく正確であるため、より正確な統計が必要な「支払い」などの行動は、サーバー側埋め込みポイントを通じて収集されます。クライアントの埋蔵ポイント回収はゲーム業界の最優先事項です。
他の業界の場合、クライアント側の埋め込みポイント データは通常、サーバー側の埋め込みポイント データを補完するものであるため、たとえば、電子商取引アプリでは、インターフェイス上でのユーザーの操作行動パスを分析しますが、ユーザーの最終的な取引行動を分析することほど意味がない可能性があります。ゲーム業界では、プレイヤーの操作のあらゆる段階にゲームの体験がすべてあり、ある細部でプレイヤーの経験が貧弱であればそれは失われてしまいますが、ある細部で大きな快感を得られれば、より大きな価値を生み出すことが可能です。
「ハースストーン」を例に挙げると、カードをプレイした後、インターフェースをクリックするとアニメーションが高速化されるため、クリックしてアニメーションを高速化したりスキップしたりするこのような操作は、サーバー側にポイントを埋めるのには適していません。他の業界では、アプリのインターフェースアニメーション効果を高速化するかどうかは最適化の中心ではありませんが、ゲーム業界ではプロセスを楽しむ仏教徒と、結果を楽しむ攻撃的なユーザーを区別することさえでき、細分化されたグループの機能設計や運用方法が異なります。
ユーザーの行動データは非常に大きく、柔軟性が高く、さまざまな方法で分析できますが、うまく使えばゲーム全体を最も客観的かつ微妙に具現化するため、Sensory などの比較的強力なツールのサポートが必要です。しかし、ユーザーの行動データは万能ではなく、まずアプリ内で起きた行動を統計的に分析したものである必要があり、アプリ内で何も起きていないことはどうしようもありません。
次に、ユーザー行動データを分析する観点から見ると、システム自体の変化を直感的に把握することが難しい、つまり、ユーザー行動データを通じてユーザーの行動を直感的に把握することはできますが、ゲームは複雑なシステムであり、ユーザーの行動自体がシステム内で連鎖反応を引き起こし、その連鎖反応の中に組み込まれた行動が存在しないため、純粋なユーザー行動データだけで変化を追跡することは困難です。
しかし、待ってください。他にもウィンドウが 4 つあります。
2 番目のウィンドウは「ゲーム スナップショット」と呼ばれ、主に特定の瞬間におけるゲームの実行中のスナップショットを指します。これを通じて、特定のタイム スライスの下でゲームの各システムのバランスとデザインを見ることができます。データのこの部分は、自己進化する複雑なシステムにとって非常に重要です。
ゲーム「Civilization」を例に挙げると、ある視点から見ると、「Civilization」はエンジンを構築しており、一度エンジンが構築されると継続的にリソースを生成し、プレイヤーの行動はエンジンを変換するだけです。エンジンの実行は時間によって決まります。現時点では、ゲーム システム自体の進化分析には、サーバーに基づいた定期的な実行スナップショットの方が重要です。たとえば、ゲーム内のリソースが時間の経過とともにどのように変化するかを確認したいと考えています。リソース A がリソース B の変更に関連しているかどうかなど。
例えば、木材の数量変動と金貨の数量変動は常に三角関数の関係にあり、足し合わせると埋まるだけです。そして、ゲーム デザインにおいて 2 つのリソースは交換可能である可能性があることを示しています。これは、リソースの総量がゲームのバランスを測る基準として使用される可能性があることも意味します。ただし、市場にあるこの部分のデータの収集方法は通常異なり、サーバー データベースのスナップショットを定期的に直接保存する方法が一般的です。
3 番目のウィンドウは「パフォーマンス データ」と呼ばれ、スナップショットに似ていますが、ゲームのエクスペリエンスが非常に重要であり、エクスペリエンスに影響を与える最も直観的なものはパフォーマンスであるため、より技術的です。実際、要求されるパフォーマンスを達成するために、多くのゲームは多くの技術革新を行ってきました。例えば、『オーバーウォッチ』などのゲームのクライアント予測技術や、テクスチャ圧縮、LOD、ディファードレンダリング、ライティング事前計算、オクルージョンカリングなどの一連のレンダリング技術は、莫大なコストがかかりますが、すべてプレイヤーが操作時に「滑らかな滑らかさを楽しむ」ためのものです。
通常、データのこの部分は、FPS、ロード時間、メモリ使用量、PING、クラッシュ率などのユーザー行動追跡ポイントには記録されません。これらのパフォーマンス データを収集するために、開発者は通常、主に次のカテゴリのさまざまなツールを使用します。
1. ゲーム エンジンに付属する分析ツール: Unity のプロファイラー ツール、Unreal Engine のパフォーマンス プロファイラーなど。
2. デバイスの製造元が提供するツール: Apple の Instruments、Android の Profiler など。
3. サードパーティのパフォーマンス分析ツール: GameBench、RenderDoc、Pix など。
4. カスタマイズされた DEBUG ログ: 特定のパフォーマンス データを収集および分析するために、コードにカスタム ログを追加します。
4 番目のウィンドウは「コミュニティ フィードバック」と呼ばれます。このウィンドウでは、ゲーム外でのプレイヤーの非行動のデータが表示されます。データのこの部分は、プレイヤーの実際の全体的な感情を反映できるため、特に貴重で効果的です。たとえば、Steam のレビューでは、ゲームに悪い評価が付けられているのをよく見かけますが、そのコメントは確かに「中国語が必要です!」であり、これらはプレイヤーからの最も本物のフィードバックです。
海外のゲーム開発プロセスではこの部分が特に重要で、例えば「Slaying the Spire」の開発プロセスでは、開発チームは最初はslackを使って小規模なフィードバックを収集していましたが、EAを経てdiscordで大量のフィードバックを収集しました。
この部分のデータを収集するには、まず、slack、discord、steam、taptap などの同様のコミュニティ ツールやプラットフォームが必要です。また、Appstore のレビューやカスタマー サービス システムからの直接のフィードバックも重要な情報源です。
2 つ目は、データを分析するためのツールとテクニックを用意することです。手動での表示、キーワード収集のための機械学習テクノロジー、センチメント分析、要約のための LLM など、目的はデータのこの部分の価値を活用することです。
実はこの部分のデータは序盤のほうが入手しやすく、貴重なデータでもありますが、ゲームの人気が高まり、後半になるにつれてデータ量が増えてくると、それに応じて分析の技術的な敷居が高くなっていきます。これは幸せな迷惑になる可能性があり、ゲーム開発者はこの種の幸せな迷惑を必要としているようです。
5 番目のウィンドウは「市場データ」と呼ばれ、この部分のデータも 2 つの部分に分かれています。
1つは、プロモーションのための広告の使用など、ゲーム自体に関連する市場データであり、広告のコストと効果が非常に重要です。広告データに関しては正確な効果追跡が必須の宿題ですが、センサーによる広告フルリンク分析は広告とユーザーのフルリンクをサポートし、市場データとユーザー行動データを連携させてより精度の高い効果評価を実現します。2 番目の部分は、市場全体、競合他社の状況、現在の広告資料などであり、結局のところ、自分と敵を知ることですべての戦いに勝つことができます。
ユーザーの行動データからマーケットデータまで、これら5つのデータはそれぞれ異なる視点でゲームデータを分析しており、新たな技術が次々と登場すると、ゲームの開発・運営のプロセスは反復・変化し、新たな窓口や手法も生まれ続けます。センシングは今後もゲーム メーカーと協力して、ゲームの秘密を洞察し、データという窓を通して本当の宝物を入手していきます。
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