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.

Вакансии

А сегодня мы попытаемся помочь с поиском работы нашим любимым HR.
⁃ EXBO — HR Manager middle
⁃ Gear Games — HR Manager
⁃ Azur Games — HR Manager
⁃ Lesta Games — Senior HR BP
⁃ Last Level — HR Manager