如何获得Steam推荐？国外开发者研究672款游戏得出结果

   随着《太吾绘卷》、《中国式家长》、《波西亚时光》以及《死神来了》等游戏的成功，国产游戏越来越多地出现在Steam平台。对于独立小团队而言，考虑到资金有限，如何获得V社的推荐就成为了不少人关注的话题。针对这一话题国外一开发者，专门研究了672款游戏得出了结果，一起来了解下。

   最近，一位名叫Erik Johnson的海外独立游戏开发者根据过去三个月的数据统计对Discovery Queue（探索队列）进行了分析，并且对Steam的推荐机制的因素进行了探索，那么，究竟哪些因素提高被推荐的概率呢？

   2018年10月5日，V社调整了Steam的曝光率算法，对于大多数人来说，算法的改变就像是黑盒子，你不知道背后到底改了什么，但从目前为止的效果来看，此次调整似乎对小团队独立游戏流量增长的影响并不明显。对于独立开发者而言，这是很不幸的，因为在资金和人手不充裕的情况下，曝光率对于他们的成功尤为重要。算法本身可以在促销期间带来曝光率，可以把你的产品展示给寻找新游戏的用户，并且能够放大开发者的营销效果。

   V社在去年10月份也没有向开发者社区解释到底改了什么规则，但我想要对探索队列的运作原理有更好的理解，并且探索它所展示的游戏到底有什么特点。在去年12月2日至今年2月28日期间，我观察了672款游戏，并且保存了每款游戏的商店页面，随后投入更多的时间获取数据，所以，这是一篇对追踪数据结果的归纳和分析，希望对开发者们带来帮助：

   调研数据的局限性：

   在开始之前，有关这部分数据的一些相关信息还是要提前说出来的，比如这只是我的Steam帐号追踪的数据，虽然其他人的数据可能也和我看到的一样，但我没有办法一一核对。

   而且，我的数据只追溯到了12月2日，所以无法和之前的日期对比，而且我甚至怀疑V社在3月初对曝光率再次进行了调整，所以我才把样本数调整到了2月底。当然，由于不能获得后端数据，所以我也不清楚在此期间是否有过算法调整，因为谁也不知道V社是否在一直不断地改变曝光率算法。

   在我的个人偏好设置里，除了成人向的内容之外，所有成熟化的内容都可以显示，而且没有设置排除功能的Tag。在我的探索队列偏好里，Early Access产品、软件、视频和未发布产品都是可以出现的。

   推荐系统

   做推荐系统需要考虑的东西很多，最重要且直接的工具就是热度，但这种方式也有缺陷，因为很多流行的游戏，可能人们早已经知道了，而且还意味着不出名的游戏可能会被埋没。不过，当很多人都喜欢某个游戏，那么它必定有一些独特之处。

   另外一个获得推荐的因素就是游戏质量，但这个标准实在太难解决，因为游戏质量的标准是非常主观的。评分和用户评价、评测分数都可以显示一款游戏的质量，但这些实际上是可以用算法简单解决的，虽然热度和质量相关，但有些流行的并不总是好游戏，反之，不热门也未必就是渣作。

   最后一个提高推荐机会的方法就是个人关联性，虽然找准用户的特定口味很有挑战性，但也是很有帮助的。

   此外，V社也在探索队列页面解释了该系统的使用方式，如果不够熟悉，我建议你阅读一遍。它解释称，该系统“希望在个人偏好的流行游戏和你可能感兴趣的新游戏之间做出平衡”面描述还强调了新产品的重要性，并且把近期表现纳入了推荐考量因素之内。

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