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wzatv:【腾讯GAD】鬼蟹:我如何让菜鸡和大触同台开撸(5)

时间:2017-06-17 13:59来源:香港现场开奖 作者:118开奖 点击:
需要提醒的一点是,专业玩家队的建议通常针对的是高段位——这部分玩家极少,所以要明白这些建议的改动只代表了他们,而不是其他绝大部分玩家。

需要提醒的一点是,专业玩家队的建议通常针对的是高段位——这部分玩家极少,所以要明白这些建议的改动只代表了他们,而不是其他绝大部分玩家。

4.6 专注于一个赛季

前面提到了两个专注:

1、专注于某个段位(Target Elo)

2、一支专门负责此事的队伍。

要说的第三个专注是:专注于一个赛季。

拳头的版本计划跟着赛季走,一个赛季是一个周期。



我们知道一些常规更新会在一定程度上干扰游戏平衡和折腾玩家 ,

例如最近我们更新了卡密尔,她的胜率并未达到预期。

而在上个赛季,我们对刺客做了大量改动。

不仅是改单个英雄,还包括道具、天赋甚至符文(因为符文和刺客联系紧密)。

因为知道这些改动有价值,所以我们很慎重地做了这些改动。

当然这会对游戏平衡造成冲击,

在这个阶段玩家会吐槽:

“开发组特么在干嘛?”

但你造我们有多努力在做平衡吗?

因此我们尝试只在赛季前和赛季中做最扰人的改动。

(We tryto constrain the most distracted change to pre-season and mid-season.)

此时和玩家的沟通就很关键,

告诉他们正在发生什么,已经将要发生什么。

例如我们现在要上一个新的排位系统,一开始可能会有些鸡飞狗跳,但相信我们,我们会快速迭代使它到达一个稳定版本。

(潜台词:在特定时机会牺牲稳定性做调整,并积极和玩家沟通)

4.7 如何使用数据

在这一步,我们可能会使用数据。

我们在游戏中收集了大量数据,这帮助我们分析和迭代游戏。

我们多次谈到胜率,让每个英雄胜率接近50%的确是重要一步,但不是全部。

例如对于亚索,人们不止关心他的胜率,还在于怎么评论他:



例如韩国玩家喜欢用“Badass”来描述亚索,

而北美玩家则喜欢用“Unique、Beautiful”。

(文本统计还是比较少见,但这可以反映玩家的主观态度)

即便是胜率,也有不同的故事。

例如不同英雄在不同段位会表现出不同的胜率:



例如维嘉(小法)虽然在中高端局胜率有下降,但整体而言保持在50%左右,我们很满意;

而对于崔斯特(卡牌大师),青铜局坑成狗,高端局又吊炸天;

像之前提到的盖伦,中低端局很猛,到了后面就傻逼了;

而像阿托克斯(剑魔)整体而言胜率过低,这是不能被接受的,

为何他胜率会呈现断崖式下降?——这是因为样本数非常少,高端玩家甚至不会选他。

这就是一个数据分析的例子,而不是只是看胜率低就要去做加强。

和ELO相似,这里分析英雄胜率和英雄使用场次之间的关系:



英雄如奥瑞利安·索尔(铸星龙王),

一开始你可能会输,事实上是一直输,输得很惨,

直到你真的玩懂这个英雄并达到一个高胜率——这对玩家是很好的回报。

而另一个类型的英雄则是沃利贝尔(狗熊),你能看到无论你用过多少场胜率都很稳。

这通常意味着不是一个好设计,可能在某个时间点我们会重做。

龙王也有自己的问题要做调整,它的成长曲线太陡峭了,我们希望它在低端局胜率不要太低。

(不只看单个数据,还要看交叉引用后的数据。

交叉引用后,可以直接量化一个英雄的技能机制是否真的是“易于上手,难于精通”并做调整。你是否嗅到了玄学终结的味道?→_→)

4.7 数据解释

怎么诠释数据很重要。

例如你对面是一个玩了上千把的老盲僧,而你不到一百把。

对方把你家野区当猪场养猪,此时就不是这个英雄OP了,而是他真的需要这么多练习才能掌握精髓,OP的只是玩家的水平。

此时你应该去查看这个英雄基于ELO和场次的胜率变化,才能得出更多信息。

职业玩家对英雄的选择会直接影响到大众的选择。

当我们看到一个职业选手选了英雄,我们就知道全世界很快会掀起这股英雄浪潮。

有趣的一点是,玩家宁愿被喷技术差,也不愿被笑跟不上潮流。但大部分玩家是无法像职业选手那样掌握英雄精髓的。

(所以当你看到青铜玩家跟风,建议你去哭一哭,因为他们不是Faker)



Froggen的冰鸟很厉害,这也是一个经典的案例:

你需要根据你的经验去分析数据并得出结论。

我们不用机器学习来平衡游戏,我们雇人。

雇有经验的策划和QA做平衡决定。

例如看到冰鸟有55%的胜率,

如果我们去削,玩家会问:

为何要削?它的胜率不是问题啊?

当我们认真分析,会同意玩家的说法:

一可以在Ban/Pick阶段就针对;

二可以在实际对战时躲她技能。

在这个例子中,数据说她不平衡,而上帝则说她是平衡的。

我们不公开分享数据

魔兽世界、帝国时代时我们也不公开。

原因是:我们害怕给玩家提供选择上的暗示。

例如当玩家看到一个英雄胜率很低,可能就不会玩他了。

我们希望玩家为了好玩而玩LOL,而不是成为一个野心勃勃的统计学家。

另一个原因则是我们不希望用数据去驳倒玩家,而更希望和他们展开讨论。



4.8 问题定位

下一个问题:

当你发现了一个平衡问题,你如何决定要改哪里?

对于LOL,可能是英雄有问题,也可能是天赋,道具有问题。

除了玩家当前使用的策略,还可能是因为队伍里某个英雄和他配合而op。

以我们游戏中的波比为例。

波比最近重做,客观来说这次重做还不错,但它的胜率爆炸。

在英雄重做的同时,我们重做了一个天赋:巨像的勇气



波比有很多控制技,而且本身坦度已经足够,而现在更是硬上加硬。

那么问题来了,到底该在哪里动刀呢?

到底是天赋过强还是英雄过强?



我们为此撕逼良久,

巨像勇气当然要削,问题是波比到底用不用削?

我们调整完巨像勇气后发现,胜率仍然那么高……所以我们连波比也一起削了。

(666666,所以撕这么多不如学Facebook在不同地区分发不同版本好做a/b测试?→_→)

4.9 玩自己的游戏,但不要太多



这有两个极端,一个是玩得太少。

如果你玩得太少,光看胜率等数据,你很难明白玩家的实际体验;

但另一方面,如果你玩得太深入,又很容易认为自己的体验具有通用性,能代表所有玩家。

我们团队部分出现了这样的问题,随着团队成熟对游戏过于熟悉,我们逐渐忘记了有许多玩家仍待我们游戏如初见,玩得很开心很投入。

而当年在帝国时代,我们是玩别的游戏,再回来做平衡,来回往返。

所以:不要只基于一个游戏做平衡性修改;而是往返于多个游戏,保持自己的游戏嗅觉。

我仍尝试每天打LOL,这让我能跟得上玩家,听得懂他们在谈什么。

4.10 发掘玩家意见



(sadstory)

1、从各种渠道收集玩家意见;论坛,微博,开奖,视频评论等等;

2、但不要他们要什么你就给什么。否则你会非常失望;

(责任编辑:本港台直播)
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