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游戏 用户运营(腾讯分享的这套用户网络模型,可能会颠覆行业的运营思路)
2022-10-03 12:11:46

腾讯分享的这套用户网络模型,可能会颠覆行业的运营思路

游戏 用户运营(腾讯分享的这套用户网络模型,可能会颠覆行业的运营思路)
  判断游戏社交做得好不好,可能是长久以来困扰厂商的难题。

  对他们来说,反映玩家活跃度的有日活、月活这些数据;反映游戏商业化能力的,也有流水、付费率这些明确的指标。但相对应的,游戏社交却没有这样的描述方式和评估标准。

  退一步说,对玩家社交行为分析本身就是一个运营难题。毕竟游戏玩家群体数量庞大、社交行为多种多样,要想全面系统地形成数据体系基本不现实。但在这方面,《和平精英》却给出了不一样的解题思路。

  在8月14日由腾讯游戏学堂举办的第六届腾讯游戏开发者大会( Tencent Game Developers Conference ,即 TGDC )上,腾讯互娱光子S工作室总经理、《和平精英》项目负责人高丽娜,介绍了《和平精英》在社交网络研究方面的一些探索,例如利用建模和算法形成玩家网络和动态社群;通过观测网络集聚系数,量化社交与游戏活跃度的关系等等。

  以下是这次分享的具体内容,其中一些思路或许能复用到更多产品上,帮助大家更好地了解用户,维护游戏社交生态:

  大家好,今天我们的主题是:游戏世界中的玩家网络。因为人类是一种社会动物,很难脱离群体而存在。因此在信息社会,社交性也成为网络游戏的重要玩法构成。

  以一组游戏中玩家群体的脱敏社交类信息为例,我们可以看到:超过80%的玩家通过组队进行游戏;超过50%的玩家会邀请好友组队;超过50%的流失玩家回流归因于好友邀请;「单人进行游戏」的玩家流失率最高。

  虽然这些数据相对明确,但想借此指导游戏运营和迭代却非常困难。因为像游戏的活跃、商业化这些都有成熟数据指标体系来描述衡量,而玩家社交一直缺乏有效的描述方式和评估方法——这就是我们今天想要探讨的话题。

  阻碍玩家社交评估体系的第一个难点,可能是玩家人际关系网络的数量。

  举个例子,一个30人社群,他们其中两两结为朋友的情况有435种,把这些情况组成一个朋友关系网时,这个数量会达到2的435次方,远远超过宇宙的可观测恒星数量。

  那对于如此复杂的人际关系信息,我们应该如何去描述、并且建立起相应的评估体系呢?我们选择了网络化建模——当前技术时代,计算机可以帮助我们存储和分析处理如此巨量的数据。

  什么是网络化建模?简单举例,我们把游戏里的每个玩家描绘成一个「点」,把玩家之间的社交关系连接成一条「边」,最终我们就能得到如下图右侧这样的网络化连接图。

  这里我用一个更具体的案例展示。

  上图中有两幅采用不同的布局算法呈现967人关系网络的数据图。其中图上的色彩,代表人员来自的国家地区;圆圈的大小表示每个人连接数量的多少。

  第一种布局以呈现国家地区为单位的社群分布为主,可以方便地看到社群里以及社群间人们的连接情况,包括同地区人们之间的连接聚集情况,以及哪些人承担了跨地区连接的桥梁作用。

  第二种布局重点呈现了那些连接数最高的人,拥有最多连接数的人员也被认为是最有影响力、最核心的成员,他们位于这幅图的中心位置。

  如果我们把游戏里的玩家网络绘制出来,那也将是上面这两幅图的呈现方式。只不过游戏的玩家数以亿计,计算机绘制出相关玩家网络后,我们没办法凭借肉眼了解和处理信息,只能通过计算机算法从不同维度帮助我们透视信息。

  完成数量庞大的玩家网络化建模后,另一个难点是能否从其中找出一些规律或特点。

  幸运的是,很早之前就有学者研究过复杂网络的课题。1999年,美国圣母大学物理系的 Barabási 教授及其博士生 Albert 发现了复杂网络的无标度性质。

  此后包括互联网、电话网在内的大量真实网络被证实存在无标度网络性质,包括 Twitter 和 Facebook 也进行了相应研究,发现它们的用户关系网也符合该性质。

  所以,现在我们把这种研究复杂网络的方法引入到游戏里,为我们的游戏玩家社交网络提供理论和方法支持。

  那么,什么是无标度网络?这里以 Barabási 著作中的公路网和航空网这两张示意图为例。

  首先对于公路网来说,它的显著特点是各个城市拥有的公路数量差别不大,大概都在3~5条。我们称其为随机网络,每个节点拥有的连接数大体是差不多的,没有拥有特别多连接数的节点,遵循泊松分布。

  而航空网不一样,比如下图,像芝加哥这样的大枢纽城市航线非常多,而小城市的航线相对较少。

  像这种大多数节点只有少数连接,而少数节点却拥有大量连接的网络,就叫做无标度网络,它的主要特点如下:

  符合幂律分布、拥有枢纽节点。对于游戏玩家网络来说,我们经过分析,发现游戏里大部分的玩家通常交互的朋友数也只是3~4人,但是有少部分玩家交互的朋友数却非常的多,可能达到几十人,甚至几百人。

  无标度网络不是静态的,且在生长的过程中具有优先连接特征。这个在游戏里也很容易理解——拥有更多朋友、更活跃的玩家确实更容易交到新朋友。

  社群聚集的特征。我们常说人以群分,具有共性的人们倾向于结成圈子,在游戏里也一样,所以基于不同属性的玩家标签,可以挖掘出不同的社群。

  面对攻击的脆弱性。对于这样的网络,当你攻击它的主要枢纽节点,效果一定是最大化的。因为失去枢纽节点会让它所连接的大量其他节点断联。这在游戏里表现为当枢纽用户(可以理解为KOL)流失时,也会影响他周边大量好友的活跃和留存,进而影响到游戏局部社交生态。

  我们先来具体展示一下玩家网络在游戏中建模的过程。首先为了构建这个网络,我们需要对它的「边」进行定义,因为游戏中玩家的关系和交互行为非常多样。

  如果你想要建立一个描述玩家强互动行为的网络,那么就可以选取比如组队、聊天和预约对局这样的强交互行为,假设把它们按照1:1:1的权重进行网络「边」的计算,就能得到一张描述强交互行为连接情况的玩家网络。

  而如果你想构建一张轻交互连接的玩家网络,那就可以选取比如观战,点赞这样的轻互动来定义它。因此这个定义可以根据实际研究的需要进行修改——我们目前主要是聚焦于研究强交互玩家网络,认为这种交互更加核心。

  有了「边」的定义之后,我们就能用游戏中所有的玩家数据,构建出一张带有「边」权重信息的玩家网络。当然,这张网很大,前面也提到,数据量决定了只有计算机才能阅读它,我们只能通过各种算法、从各种维度查看和管理它。

  在全局网络生成之后,我们就可以进行社群的挖掘。首先我们认为社群是一些紧密连接的节点的集合,集合内部连接紧密,而与外部的连接是稀疏的。我们根据这个定义,运用相应的算法来筛选玩家网络,最后得到了几百万个社群——这样,我们游戏中的玩家网络和相应的社群信息就都建模好了。

  下面我们来看如何动态地运营这张网络。

  首先我们在游戏中研究的都是玩家群体,因此我们就需要借助一些标签来定义群体。同时,我们需要在原有用户标签基础上补充添加一些社交相关的标签信息,以便于我们针对社交属性进行研究。

  一方面,我们在原有的标签里增加了一些社交标签,用来标识玩家社交相关的特征。比如是否偏好组队、是否喜欢主动添加好友等等。我们会尽量去还原用户的社交偏好,以便更好地为他们服务。

  另一方面,我们也给挖掘出来的社群定义了社群标签,用于标识他们的特征。偏好类例如有的社群喜欢玩团竞模式,而有的只玩海岛等;属性类,比如有的社群平均段位可能就很高。

  有了这些标签后,我们就能从用户群体出发做一些体验优化。首先我们关注的是玩家网络的生长和维护。

  其中生长就是网络中的新的连接关系的建立。主要有陌生人之间的交友联建,以及将玩家推荐建联到合适他的群体组织这两部分。

  陌生人之间的交友联建,根据不同情况和适用性有很多种公开算法。

  这里的优化重点是,以前我们做推荐更多都只考虑玩家的活跃、行为偏好来进行,但现在我们提取并新增定义了社交类的标签,社交标签能帮助更好地了解用户在社交方面的特征偏好,让推荐结果更精准化。毕竟只有精准、有效地推荐对玩家来说才是有用的,因为他们不是不喜欢交朋友,而是希望交到自己觉得合适的朋友。

  将玩家推荐到适合的组织也是类似原理。假如你是一个军团长,你会同意什么样的玩家加入自己的军团是有一定标准的,那么我们就需要尽量让算法理解军团吸纳成员的偏好,把适合的玩家推荐过来,才更有可能让他们加入到群体中来。

  总体上,这些算法的思路都是通过将用户社交属性进行定义,并且融入到算法里提升推荐的精准性,从而促进玩家网络的生长。

  除了生长以外,我们还需要不断地维护这张网络,也就是要不断的激活网络中的联通关系,促进玩家间实实在在的交互,毕竟我们都知道很多玩家加好友之后确实有不再互动的情况。

  从我们过去对流失玩家的分析经验来看。用户流失通常的路径,先是活跃度降低,当降低成低活跃用户时,因为粘性不足就很可能会流失。而活跃度降低原因里,关键好友流失、社交行为减少这样的社交原因占比是比较重的。

  下图中由红色点组成的网络图,这是使用 PageRank 算法标识的一个局部社群。在这个算法里,我们把用户的每次互动都看作是一次能量的交换传递,假如对社群以月为周期进行标识,就可以得到一个这样的月度社群能量值网络图。

  从这张图中我们能明显看到,这个社群里存在社交能量远远高于其他用户的大KOL,以及一些能量次之的小KOL,他们就是我们之前讲到的枢纽用户,都拥有非常多的朋友连接数。可以说社群的形成离不开这些KOL,正是这些有非常高社交意愿的KOL,他们所辐射的高社交能量才使得这个社区被紧密的维护在一起。

  而社群还具有另一个特点:信息在社群内部传播得很快,但如果想把信息出圈传到其他社群就比较困难,因为社群之间的连接是比较稀疏的。

  所以当我们想要把重要的信息尽可能触达到所有用户时,我们往往需要借助社群和KOL的力量,由传播意愿最高的大KOL传播给传播意愿次之的小KOL,那么最终,这个信息就最有可能传遍到整个社群、触达到尽可能多的人。

  最后我们仍然是对一些常用的熟人推荐算法在使用上进行了优化,在算法中融入社交特征去激活已经建立的连接,帮助玩家间可以更好的互动起来,加深连接。

  介绍完玩家网络的搭建和基本运营方式后,我们回到这次分享的主题,谈一谈目前我们在社交评估方法上的一些探索。注意,因为各种游戏中的具体情况不同,所以接下来图表中举例的数据也仅是示意值,但不影响结论的呈现。

  1. 社群的平均在线时长与社群规模呈正相关,但存在边际效应。

  首先看上边这张图,我们可以在此前讲到的社群挖掘方法上,根据自己的需求设定一些社群规模的标杆值,例如10人以下社群、10~50人社群、50~100、500人以上等等。这样我们就能统计比如游戏中各种规模的社群数量有多少,也可以很方便的看到游戏中各类社群所会覆盖的玩家数量。

  需要注意的是,这种数据展示基于玩家间一定周期内的真实互动而生成,它区别于统计游戏中的静态社交组织,比如单纯统计游戏中公会、帮派这样的社交组织中有多少玩家,因为很多玩家加入这些组织后可能流失很久了,静态社交数据统计没办法真实反映出玩家的聚集情况,我们也没法知道玩家们都身处在怎样繁荣度的朋友网络里。

  当我们把社群分成不同的规模后,我们就可以针对不同规模的社群挖掘它的其他规律。

  比如上面这张图,这是一个对不同规模的社群进行当周平均在线时长统计发现的结果,我们可以很明显看出:当社群规模小于10,随着社群规模的增大,平均在线时长增长得很明显;当社群规模大于10人以后,增长开始变缓,而当社群规模大于50人以后基本上这个值趋于稳定。

  所以这里我们通过社群的分解和挖掘,得到的一个结论是:社群的平均在线时长与社群规模呈正相关,但存在边际效应。以这个数据为例,我们可以有一个直观的策略:如果能够把游戏里规模少于10人的社群提升到10人以上,势必会增加不少用户粘性,玩家的社交体验会更好。

  2. 社群CC值跟社群的活跃度、留存情况正相关。

  为了进一步研究清楚社群规模和用户活跃度的关系,我们又进行了进一步的探索。这里我们要引入一个图论中的集聚系数的概念(Cluster Coefficient,简称CC值),下图是有关这个概念的简单解释。

  简单来说,CC值描述一个网络图里邻接点之间相互连接的密集程度,来表征图中的点之间集聚的程度,最小为0,最大为1。对于现实中的朋友网络来说,CC值越大网络里人们的关系十分紧密,大多数人互相都认识;越小说明关系比较疏散,很多人互相间不认识。

  以下三幅图展示了不同的连接情况以其对应的CC值。

  第一幅CC=0的这个图里,左上的四个点里,我们可以看到其中一个点和其它三个点都有连接关系,假设这就是你,也就是说你有三个认识的朋友,但他们互相之间都不认识,这时候如果你流失了,那么这个网络就断开了,他们就会变成三个无社群的散点。但如果你一直留存,就有可能某一次你会邀请他们三个和你一起四人组队,这样他们之间可能就会互相认识,建立起新的连接,这时CC值就会变大了。

  有了CC值的概念后,我们继续以10人群为例,横坐标是CC值,纵坐标是一周的平均对局次数,明显会看到随着CC值的增大,平均对局次数也在不断增大,是一个正相关的关系。

  下面一张图是10人群里,CC值和留存率的关系很明显也是正相关,可以看到随着CC值靠近1,这个留存率会达到非常高的程度。

  这两张图都说明在一个社群里,当CC值很高时,每个人都身处在熟悉的环境里,朋友圈内部关系很亲密,良好的社交支撑将带来高度的活跃。所以我们在运营中观察各种规模的社群按不同CC值的数量分布情况,可以让我们比较直观地了解到用户网络的紧密与活跃情况。

  当然,我们努力的目标也是尽量去通过各种方法,把社群的CC值向上引导,让玩家的社交网络更加活跃健康,改善游戏体验。

  3. 游戏里无社群和小社群占比与活跃度负相关。

  从之前的讲述里,我们可以知道因为枢纽用户的流失,游戏中的大社群会拆分变成多个更小的社群。如果我们去统计各种不同规模社群的占比变化,可以发现这个情况存在着一些数据上的关联,例如50人以上社群每减少1%,那么下一个周期的2~5人社群就会增加0.3%;10~50人社群每减少1%,那么2~5人的社群下一周期就会增加0.5%。

  当我们把这个情况跟时间关联(如上图),我们就能发现这种占比变化是存在明显的周期性的,比如在每年春节因为各种玩家的回流,大社群就会多起来,游戏活跃度也会增加;而假期结束很多人重新忙碌起来,大社群就会拆分,小社群多起来。

  因此游戏里的无社群和小社群占比的增加,与活跃度呈负相关。所以我们运营目标依然是要维稳社群,这对游戏的活跃非常重要。

  最后,我们总结一下玩家网络生态整体的动态运行方式。

  首先是玩家网络的生长和修复,分为以下三点:

  通过对陌生关系的破冰促进网络的生长;

  运用融入了社交标签的陌生关系推荐以及社群推荐算法,帮助玩家结识新朋友;

  注重做好回流玩家的承接,运用融入社交标签的熟人推荐算法,帮助玩家激活修复原有的关系网络。

  其次是对社交关系的带动加深。我们会关注和运用社群化传播的方式,来最大化带动和触达网络中的每位用户;同时重视提升玩家社群的CC值,以加深玩家间的连接紧密性,从而提升玩家活跃度。

  当然,在玩家网络运行的整个过程中,我们也会不断从对全局指标和局部指标的观察出发,来分析波动产生的原因,同时也开展一些主动预测,及时干预和加固社群,维稳活跃。

  8月14日-17日期间,TGDC2022将在官网、腾讯游戏学堂视频号开启线上直播,感兴趣的观众可以点击下方链接观看。
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