冷门游戏福音已到？Steam今日上线交互式推荐模型

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原标题：冷门游戏福音已到？Steam今日上线交互式推荐模型

3 月 19 日 Steam 正式上线了交互式推荐模型功能，该功能通过对用户游戏行为的分析，可以选择 10 年的游戏发布区间，以热门和小众为区别点为用户推荐游戏产品。

Steam 其实一直不缺少推荐机制，进入到商店主界面可以看到有“精选和推荐”、“特别优惠”、“社区推荐”、“鉴赏家推荐”等等。但是诸如此类推荐页面，都需要游戏本身是值得期待的新作、大厂游戏、玩家热评或是 KOL 热评产品。而今天上线的交互式推荐模型，以玩家数据为核心，可以推荐很多小众且冷门的游戏。

推荐机制不受长治小程序标签和评测影响 完全来自于玩家游戏模型

Steam 官方对于交互式推荐模型的解释为，交互式推荐模型使用的机器学习模型是通过数百万 Steam 用户的游戏时间历史训练而成。它通过直接观察用户在 Steam 上实际所玩来了解游戏，而不直接受标签或评测影响。其基本理念是，如果有与用户类似游戏习惯的玩家玩了其还没试过的游戏，那么这款游戏用户也可能喜欢。

目前，在 Steam 商店主页面可以看到一览“像您一样的玩家也爱玩”推荐窗口，会出现一系列游戏的推广。在界面的右上角有“探索与自定义”选项，选择之后就会跳转到交互式推荐模型界面。

交互式推荐模型界面左边栏显示用户近期游玩游戏所耗费的时间，和热玩游戏。右边栏是根据玩家游戏模型进行的产品推荐，可以通过热门程度和发行时间作为标准进行调整。从上图可以看到，《刺客信条：起源》作为一款发行 2 年半的产品，在非打折时期是不容易被 Steam 进行首页推荐的，但是由于玩家游玩刺客信条系列产品时长够久，且有近期游玩记录，所以会被作为首个推荐。

适合玩家才是最好的 老产品和评测不多的冷门产品迎来曝光机会

由于交互式推荐模型具有两个维度的衡量标准，当把发行时间扩大到 10 年以内的话。以上图为例，由于用户游玩过将近 300 小时的《绝地求生》，所以 2012 年上线的《CS：GO》也成为了同类型热门产品推荐。

但总体来看，当用户倾向于热门游戏时，哪怕将发行时间轴扩大到 10 年，出现的产品大量也是近三年上线的，因为很少有能够保持 10 年热度的 Steam 游戏。

当用户想寻觅适合自己的小众游戏时，可以将左边的滑杆移向小众标签。如上图所示，用户在偏向小众产品时，会根据用户自身游玩小众产品的偏好，由于该用户曾经购买游玩过一些 AVG、冒险类、模拟经营类游戏，Steam 也会推荐类似产品，甚至因为用户所在区域为中国，会偏向的介绍推荐一些国产游戏。

而这些游戏往往上线多月，但一直没有获得头部 KOL 推荐，本身游戏拥有的评论数量和正向推荐评论也较低，被 Steam 官方推荐的概率也随之降低。但通过交互式推荐模型，这些游戏可以抵达渴望小众产品的用户定危机公关的层次感制推荐页面，增添了很多曝光机会。

交互式推荐模型来源于 Steam 实验室的实验，Steam 官方研究了量化数据，衡量点击率和愿望单转化率，以及来自首页宣传图和完整交互式推荐模型页面的游戏购买。交互式推荐模型的数据与其他 Steam 功能相比更胜一筹，在测试阶段的数周中，访问交互式推荐模型页面而达成的不同游戏购买多达 10000 余款，正式上线后或可期待更好的发挥。