📝 Важность туториала

Начнем с самого очевидного: туториал никто не любит. Ни разработчики, ни игроки. Но, к сожалению, без правильного туториала ваша игра обречена на провал. Особенно если она — уникальный коктейль из механик. Так как же сделать туториал хорошим? Об этом нам расскажет игра «Threes!».

Создатель игры использует систему кругов, которые сужают область принятия дизайнерского решения. Он предлагает использовать следующие круги-цели, которых мы хотим достичь:
1. Обучение
2. Комфорт
3. Возбуждение
4. Уважение к игроку

Тепер, когда у нас есть понятные 4 цели, мы должны создать дизайнерское решение, которое будет удовлетворять всем им одновременно. К примеру, мы решим просто показать игроку текстом, что ему нужно делать. Этот способ удовлетворяет первой и второй цели, но идет в противоречие с третьей и четвертой. Мы прерываем игровой процесс, убиваем всю ритмичность и погружение.

В противовес этому дать игроку пространство для исследования и эксперимента означает, что мы выполняем только третью и четвертую цель, а первая и вторая остаются без внимания.

Рассмотрим самый популярный пример. Стрелки, ободки и выделение объектов, которое сопровождается надписью «кликни» или анимацией кликающей руки. С одной стороны нам кажется, что если это присутствует во многих играх — это действительно работающий способ. Но нет. При внедрении такого туториала игрок ничему не обучается. Он лишь кликает туда, куда ему показали. Если вы попросите после такого туториала повторить последовательность действий, то большинство игроков не смогут её повторить. Если сопроводить это затемнением экрана и блокировкой остального пространства, то это еще сильнее усугубит ситуацию.

Эшер Волмер предлагает нам альтернативный способ — превратить изучение какой-то игровой системы в головоломки. Это может подойти не для всех игр, но иметь в виду все таки стоит. Все сводится к фразе «Скажи мне что делать в контексте твоей игры». Вот как это выглядит в «Threes!»:

Вместо указания свайпнуть влево нам говорят «Переставь числа, стукая их об стенки». И вот уже система перемещения цифр свайпами укладывается в маленькую головоломку, решив которую игрок 100% запомнит, как взаимодействовать с этой системой. Главное чтобы головоломка не была сложной, а финальная цель была однозначной и конкретной, а не туманной и расплывчатой.

Попробуйте при разработке своего следующего туториала использовать эту систему. Она может показаться непонятной, но после нескольких попыток я уверен, что у вас получится. Ваши игроки будут довольны. Вы будете довольны. И издатель вашей игры тоже будет доволен.

Вакансии

Сегодня наши вакансии посвящены незаменимым QA.
⁃ Gear Games — QA (mobile RTS)
⁃ Lesta Games — QA Engineer
⁃ FX Games — QA Engineer
⁃ Azur Games — Middle QA
⁃ Krista Games — QA Lead

Сегодня пятница, так что встречайте наш традиционный дайджест полезных статей!

🇷🇺 Unreal Engine vs Unity vs GoDot. Что нужно знать, если ты не программист

🇷🇺 Как 20 лет назад Valve навсегда изменила то, как мы играем в игры

🇷🇺 Один в поле разработчик: примеры российских видеоигр, которые создавал один человек

🇬🇧 Кейс от Homa: как Attack Hole стала хитом с 80 миллионами загрузок

🇬🇧 Итоги года от Game Developer: 10 лучших разборов, которые необходимо прочесть

📝 Почему как маркетологу вам может быть интересен туториал

Я всегда воспринимал туториал как часть воронки привлечения пользователя, поскольку всегда имеется корреляция ретеншена первого дня с источником трафика, типом оптимизации компании, видеокреативами, ASO и туториалом.

Всё это в каком-то смысле “шаги воронки”, и R1 зависим от предыдущих шагов воронки. Если креативы и ASO не имеют отношения к игре, то R1 может сильно проседать из-за того, что аудитория имела другие ожидания заходя в игру. Следом за этим проседает и ревенью.

Золотая когорта может быстро исчерпать себя, и тут на помощь придёт туториал, который должен меняться и оптимизироваться вместе с этапами развития проекта для того, чтобы эффективно адаптировать и онбордить разные сегменты аудитории, привлекаемые в игру.

Также вы можете экспериментировать с закупкой на завершение пользователем туториала: делаете отдельный ивент, прокидываете его в рекламные сетки и закупаете аудиторию более релевантную проекту, ведь если они не отвалились и продолжили играть, то вероятно это ваши пользователи. Этот способ, конечно, больше подходит мидкорным, хардкорным проектам с долгосрочным удержанием, либо специфичной аудиторией, и подобное не сработает на гиперказуалках.

На мой взгляд, маркетолог должен смотреть на все этапы воронки привлечения пользователя, чтобы максимально эффективно выбирать направление продвижения проекта.

📝 Рейтинг Эло

Привет. Сегодня мы снова возвращаемся к математике, и нашей темой будут математические рейтинги. Начнем с рейтинга Эло.

Что это и зачем это знать дизайнеру? Все просто. Вам придется ранжировать игроков в различных списках, будь то рейтинг или лидерборды, а для этого нужно высчитать их навыки на основе сыгранных игр. Конечно можно брать числа просто из головы, но мы же здесь все любим математику, верно? Ну, давайте ближе к делу.

Рейтинг Эло — это знаменитый способ расчета относительного навыка игрока в играх для двух игроков. Тут все довольно просто. Для формирования рейтинга сперва нужно высчитать шанс победы игрока А у игрока Б. Для этого используется следующая формула

Шанс победы игрока А = 1 разделить на (1 плюс 10 в степени ((Рейтинг игрока Б минус рейтинг игрока А) / ELODiff)

ELODiff — это условное число, которое означает, какая разница в Elo должна быть для 10-кратного шанса победы / поражения. Настраиваемый параметр, но по умолчанию берем 400.

После высчитывания шанса победы, вычисляем новый рейтинг игрока А = Старый рейтинг игрока плюс K-фактор умноженное на (Результат матча минус ранее рассчитанный шанс победы игрока А)

К-фактор — это регулирующий коэффициент, который может менять гейм-дизайнер для балансировки скорости изменения рейтинга игроков. На первых порах можно взять 100 для более ощутимого прогресса, потом он может снижаться вплоть до 10-15 для замедления скорости изменения рейтинга. Это число не должно быть постоянным на протяжении всей игры.

Результат матча принимает 3 числа:
⁃ 1 - если игрок А проиграл
⁃ 0.5 - если матч закончился в ничью
⁃ 1 - если игрок А победил

В случае игры команда на команду вычисляется командный рейтинг, а полученное изменение уже применяем ко всем игрокам внутри этой команды. Командный рейтинг лучше считать не от среднего арифметического рейтинга команды, а от максимального рейтинга в команде, для того чтобы избежать абьюза системы.

А вот и ссылка на гугл-таблицу с реализацией этой системы для двух игроков, чтобы вы могли скопировать её себе и попробовать на практике.

🤖 AI + GameDev

Уже невозможно игнорировать AI в разработке игр. Если ты еще не запрыгнул в этот хайп-трейн, то нужно поспешить.

Хотим порекомендовать авторский телеграм-канал Тимура Таепова, где он регулярно делится полезными выкладками применения AI как для программирования, так и для создания графики. Канал будет особенно полезен инди-разработчикам.

Тимур Таепов – основатель сообщества GDTalents и студии разработки игр Justforward.

А еще Тимур недавно написал подробный гайд: "Как некодеру использовать ChatGPT для создания игр в Unity и Cocos Creator". Читать по ссылке.

Вакансии

Последний в этом году пак вакансий и конечно они для Game Designer.
⁃ Lesta Games - Game Designer
⁃ Dankolab - Game Designer
⁃ Crazy Panda - Senior Game Designer
⁃ Puzzle Point - Lead Games Designer
⁃ TLT Games - Lead Game Designer LiveOps

📝 TrueSkill - рейтинг игроков по-майкрософтски.

Мы с вами уже познакомились с одной системой матч-мейкинга на основе Рейтинга Эло, но как вы могли догадаться, существуют и другие системы. Одна из таких называется True Skill и разработана компанией Microsoft.

Основные принципы системы следующие:
1. Навык игрока представляет собой нормальное распределение N.
2. Нормальное распределение характеризуется средним значением Mu и дисперсией Sigma.
3. N(x) — это функция вероятности того, что «истинный» навык игрока = x.
4. Ранг игрока отображается через формулу R = Mu - 3 * Sigma.
5. После выигрыша Sigma увеличивается, а при поражении уменьшается.

Если какие-то выражения вам не понятны, рекомендуем прочитать наши старые статьи о математической статистике. Начинайте с этой.

На практике, в Xbox Live игроки начинают с Mu = 25 и Sigma = 25 / 3 (записывается как неправильная дробь). Т.е. подставляя это в формулу рейтинга получаем R = 25 - 3 * 25 / 3 = 0. Так и должно быть. Мы ведь только начали играть.

В этой системе если фаворит проигрывает, то изменения в рейтинговой таблице будут значительными. Если же фаворит выигрывает, то изменения будут, но не масштабные и предсказуемые.

К тому же, большим плюсом является то, что игроки могут повышать свои ранги даже в случае поражения. Особенно новички, т.к. их Sigma будет уменьшаться при каждом поражении.

Вообще данный способ запатентован компанией Microsoft, а само название системы — это торговая марка. Использовать его в других проектах нельзя (если только вы не получили на это разрешение), но для общего развития знать все-таки полезно.

Вакансии

Сегодня у нас подборка для мастеров цифровой кисти — 2D Artist.
⁃ Puzzle Point — 2D Artist (meta)
⁃ Nova Games — Junior 2D Vehicle Artist
⁃ PlayTeam — 2D Artist
⁃ Zebomba Games — 2D Artist
⁃ Crazy Panda — Senior 2D Artist

Заканчиваем рабочую неделю пятничной подборкой полезных статей ⛄️

🇷🇺 300 книг для разработчиков игр: обновление Gamedev библиотеки

🇷🇺 Дизайн уровней в The Last Guardian: пример геймплейного повествования

🇷🇺 Инсайдерский взгляд: Разработка, Статистика и Вишлисты — интервью с разработчиками Run Pizza Run

🇷🇺 FlowCanvas и визуальное программирование в Unity

🇬🇧 Маркетинг советы для продвижения вашей игры в TikTok

🫵Подписаться на Gamedev Dungeon

📝 Упрощенная система лиг

В отличии от ранее рассмотренных систем матчмейкинга, в этой поиск матча занимает гораздо меньше времени. Она подходит для игр, в которые игроки играют быстро. Зашел, быстро нашел матч, быстро его сыграл и пошел искать новый.

Такая система используется в StarCraft, League of Legends и многих других играх.
В такой системе игроков распределяют между несколькими лигами, согласно их навыку. При этом в рамках лиги игроков делят на дивизионы.

Упрощенный матчмейкинг для лиг выглядит так:
1. Игрок имеет количество очков рейтинга, которое меняется только за счет побед и поражений.
2. Игрок, начиная рейтинговую игру, помещается в очередь. Если игрок находится в лигах со 2 по 4, то он помещается в две очереди.
⁃ 1 лига: играет только с 1-2 лигой.
⁃ 2 лига: играет с 1-2 лигой и с 2-3 лигой.
⁃ 3 лига: играет с 2-3 лигой и 3-4 лигой.
⁃ 4 лига: играет с 3-4 лигой и 4-5 лигой.
⁃ 5 лига играет только с 4-5-6 лигой
⁃ 6 лига играет только с 4–5-6 лигой.
3. Приоритет очереди для каждой лиги жестко задается разработчиками. Чаще всего в сторону игры с более высокими лигами.
4. Если в команде несколько игроков, то игра ищется по самому высокому рейтингу в команде.

Плюсы:
⁃ Быстрый подбор игроков.
⁃ Прозрачность и понятность системы для игроков.
⁃ Простой в реализации алгоритм матчмейкинга.
Минусы:
⁃ Высокий разброс игроков по навыку.
⁃ Скорость матчмейкинга для крайних лиг заметно ниже, чем для остальных.

Использовать эту систему или нет, решать вам, но она используется в большинстве игр с рейтинговым режимом. Из всех систем я бы рекомендовал именно эту.