你在Steam上看到的，真的是你想要的遊戲嗎？
截止到今年一月份為止，玩家總共在Steam平台上可以購買到超過30,000款各式各樣的遊戲，這還不包括那些軟體、DLC或是類似"Free to Play"的視頻，這幾者總共加起來，數量達到了驚人的51,000款，這其中（僅指遊戲），有超過53%的遊戲是在2017年和2018年才在Steam上與玩家初次見面。
更殘酷的數據是，根據2014年的統計，將近有37%的遊戲從上架開始就沒有被任何玩家遊玩過，而隨著近兩年遊戲數量的增加，這一比例恐怕將會更高。
但即使這樣，玩家在打開Steam後，仍然面臨著要從一萬多款遊戲之中挑選到心儀之物的困境，這不僅是對眼光的考驗，更像是一場運氣的賭博。
演算法為骨
美國的汽車之父亨利·福特曾經說過："如果我最初問顧客想要什麼，他們可能會說自己想要一匹更快的馬。"
這句話被喬布斯奉為經典，顯然，無論是汽車之父還是蘋果掌門人都明白，如果按照顧客的需求，汽車可能永遠不會被發明。
也就是說，大多數時候，大部分顧客其實並不知道自己對產品的需求究竟是什麼。
深喑此中之道的二者一位創造出了汽車，一位推出了iPhone4，徹底的改變了人們的生活。
而隨著互聯網的發展，產品經理們並不滿足僅僅只是指導人們該去買怎樣的交通工具或是怎樣的手機，他們開始傾向於高速人們要去買一輛車或是來一款時下最新潮的智能手機。
體現在Steam商城之中，就是G胖不止是告訴你哪些是還不錯的第一人稱射擊遊戲，他直截了當的告訴你，你應該試試這款遊戲。
這一點，相信不少原本只是把Steam當做"Dota2啟動器"或是"《絕地求生》啟動器"的玩家深有感觸。
"我明明只要玩一款遊戲的，怎麼遊戲庫列表越變越長了？"
這一切，都要歸功於Steam的推薦機制。
每當你打開電腦，成功登陸Steam之後，都會彈出這樣的推薦窗口（少部分是告訴你Steam平台正在更新）
這一窗口包括但不限於向玩家展示"某某大作即將上線，快來買啊""某某遊戲打折，快來買啊""某某開發商舉行特惠周，快來買啊""某某遊戲更新了，快來買啊""《刀塔霸業》新賽季了，快來玩啊"之類的促銷信息。
親兒子的待遇就是不一樣
進入Steam的商城頁面，首先映入眼帘的，就是"精選和推薦"板塊。除了會出現一些時下熱門且剛剛推出的作品之外，G胖還會為玩家推薦一些遊戲，這些推薦作品並不是簡簡單單的熱賣或是促銷商品，而是G胖貼心的為每一位玩家量身定做的精心之選。
這一切，都來源於互聯網時代十分重要的概念——演算法。
根據百度百科的定義：
演算法（Algorithm）是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規範的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。
簡單的說，V社的程序員們根據一些你提供的數據，設計了一大套複雜的程序，最後將演算法認為的最適合你的遊戲呈現給你。
這其中，玩家提供的數據根據Steam官方的隱私協定，包括玩家的基本賬號信息，例如地區，國家等，以及通過瀏覽器，移動設備或客戶端登陸Steam之後的所有操作，還有付款時所填寫的信息，通過這些信息，Steam會利用演算法分析出"程序認為你會購買的遊戲"，並且向你推薦。
隱私政策協議
事實上，崇尚演算法的互聯網公司大有人在，位元組跳動公司就十分看重演算法的應用，其旗下的多款App，如"今日頭條""抖音"等就十分善於利用演算法向用戶推薦內容，這其中的數據來源可能就是你的每一次點擊，每一次在頁面的停留甚至好友的行為。
可以說，這種行為總是能精確打擊到用戶的軟肋，也難怪會有越來越多的人將時間耗費在此類App之上。
世界人民苦抖音久矣
因此，雖然Steam推薦的遊戲在表面上只是簡單的根據"喜好標籤"進行推薦，但總能讓人忍不住"喜加一"。
更直觀的體現則是在"探索隊列"之中。
G胖會將他認為你會買的遊戲排列在隊列之中，讓你一個個瀏覽商品頁進行挑選，那感覺頗有在商場之中逛一家家店鋪。
此外，同處頁面頂部的"好友中熱門"讓玩家清晰地看到好友都熱衷於哪些遊戲，避免跟不上潮流，"建議鑒賞家"則會根據演算法為玩家提供適合的鑒賞家，頗有"大V推薦遊戲購買"的感覺。
此外"排行榜"這一部分也是玩家挑選遊戲的風向標，無論是"熱銷商品"還是"優惠"都十分有參考價值。
至於其他的板塊也都有各自推薦遊戲的功能。
這一板塊應該叫"打折，撿錢！"
魔高一丈
技術是中立的，從鑽木取火到分子裂變，技術是成為文明的火種還是殺戮的機器皆在人的一念之間，更何況演算法並不是十全十美的，其漏洞會成為謀利的工具，而演算法本身也無法涵蓋所有的遊戲，30,000款遊戲之中，總會有滄海遺珠。
就拿E3上公布發售日期的現象級遊戲《賽博朋克2077》來說吧，遊戲剛在Steam開始預售，就已經被"蹭熱度"了。
這款遊戲名為《Cyperprank 2069》，名字就十分的惡趣味："prank"就是惡作劇的意思，而2069似乎指的是1974年德國拍攝的一部性愛電影。再瞧瞧這騷粉的Logo，和正牌的布局都如出一轍。
遊戲甚至把基努·里維斯E3登台的名句"You"re Breathtaking!"給用上了。在簡介和詳細介紹中，開頭都是"THIS GAME WILL BE BREATHTAKING！"。而根據製作者給出的煞有介事的介紹，遊戲將會是"新一代的RPG遊戲"，發生在人類被智能計算機奴役的未來，主角是個來自過去的警察，目標是成為全村最富有的人。而每次完成任務後，玩家將會得到聲望、美金和經驗，通過積累資本來成為未來大都市中最富有的AI奴僕。
最騷的還屬製作者在遊戲詳情最後的"此地無銀三百兩"："這個遊戲和《賽博朋克2077》沒有任何聯繫。"
顯然這並不是唯一一款碰瓷《賽博朋克2077》的遊戲，當你在Steam上搜索"Cyberpunk 2077"時，還能搜索到另一款名字、甚至顏色都雷同的遊戲——《Cyberprannk Girls 2077》。
至於這款7月4日就要發行的遊戲具體內容是什麼，給大家看一下簡介和標籤，一切就盡在不言中了。
這只是簡單的名稱雷同，還有些遊戲會利用不斷的修改正式上市時間，從而達到一直停留在"熱門即將推出"的榜單上。
近日，Steam就進行了一次開發者後台更新，加上了"為作品修改預定發售時間的機制"。在此次更新後，開發商們將無法再任意更改作品的發售時間，而是必須要提交申請給 Steam，告知原因後由Valve官方人員手動進行調整，才能更改發售時間。
圖源SteamCN論壇
據Steam中國社區消息，此次更新後，若開發者想要延後產品的上架時間，必須聯繫Steam，闡明為什麼作品無法按時完成、以及承諾一定會在下一個預定地發售日發布作品，接著由Valve 官方人員進行手動調整，才能延後上架時間。
此舉或是因為Valve想要杜絕開發者通過頻繁調整發售日期，來讓自己的作品有更高曝光量，由於Steam機制，只要開發者調整自己的發售日期，那麼作品就會重新被放到"即將發行"的榜單中，再次獲得曝光。而這次調整將有望根絕這種行為，也能防止遊戲開發商的惡意跳票。
近來被禁止的"違規手段"不止這一種，內蒸汽動力論壇網友@冷笑黑妖就發現，Steam上多款國產遊戲疑似因為抽獎鼓勵玩家多寫評論從而觸發了Steam的降權機制懲罰。
國產獨立遊戲不易，就不具體說了
除了"抽獎刷好評"，還有"百萬陰兵"，不過這次是一位無辜的開發者出現了問題。
在今年二月，玩家如果搜索Steam排行榜，會在流行榜上發現一款處於搶先體驗的獨立遊戲《變種基因》(Geneshift)，這款名不見經傳的遊戲與《絕地求生》和《GTA5》之類遊戲混在一起顯得很奇怪。出現這一狀況，要得益於一位努力工作的遊戲開發者和海量的交易機器人。
這些交易機器人並非《變種基因》的開發者Ben Johnson所操控，而是來自那些使用獨立遊戲掉落的卡片放到市場上賣錢的人。這種濫用獨立遊戲賣錢的現象早已有之，Valve也清楚，但由於Valve本身也從卡片交易中抽成，因此雖然公司曾對這種機器人交易的行為有所打擊，但並未被真正根除。
中槍遊戲
至於Steam商店的推薦欄位是否會像X寶"直通車"一樣，出現花錢買量的灰色交易，只能說從現狀來看，G胖並未出現是"內鬼"的跡象。
Gabe自有妙招
顯然，V社也意識到了他們的演算法並不是萬無一失的，在去年8月，V社就調整了曝光率的演算法，但並未公布具體演算法（還是怕人鑽空子）。
今年7月，V社又上線了"Steam實驗室"功能，旨在幫助玩家找到自己喜歡的遊戲，在推出實驗室的同時，有三個首推實驗向大家開放。
一、微型宣傳片是精心製作、時長6秒的遊戲宣傳片，全都顯示在同一頁面上，讓玩家一目了然。
二、互動式推薦模型查看玩家最常玩的遊戲，並使用機器學習推薦它認為玩家會喜歡的其他遊戲。 玩家可以查看最近十年發布的最熱門遊戲，也可以尋找過去六個月發行的小眾遊戲中的璞玉。
三、自動展示是一段時長半小時的視頻，介紹Steam近期推出的產品。 玩家可以一邊工作，一邊在另一個顯示器觀看；或者專註地認真欣賞，感受成百上千款遊戲撲面而來。
同時，對於Epic一直批評的"差評轟炸"，Steam也有很好的應對，相信大家在《無主之地》系列的相關新聞都有所耳聞。
但與之相對的是，根據國外一位名叫Erik Johnson的海外獨立遊戲開發者今年年初三個月的數據統計顯示，推薦系統系統任然十分看重好評率和熱度，這雖然無可厚非，但也意味著"贏家通吃"的馬太效應還是十分明顯的，對於那些獨立遊戲的製作人來說，指望Steam的推薦讓玩家購買遊戲還是較為困難的。
結語
在《黑鏡》第四季的《絞死DJ》中，編劇設定了一種堪稱終極的演算法，每個人都成為其中的代碼，由演算法計算出每個人匹配的"終極伴侶"。
可能沒有人會願意讓軟體決定自己的所愛，哪怕它的匹配率達到了99.8%，但不可否認的是，演算法已經深入我們的生活之中，點開外賣軟體，系統會推送你最可能下單的餐館；打開打車App，你要去的地方系統已經揣測出來。
現在，甚至打開Steam，你將為哪一款遊戲"喜加一"G胖都安排上了。
TAG:3DMGAME |