Torrent Gear

Segmentação de participantes de torneios com AI

1) Por que segmentar jogadores de torneio

A segmentação AI ajuda:

Honestamente semear e jogar (MMR/ligas, cestas de qualificação).
Personalizar tarefas e agendamentos (slots time, comprimento de iventa).
Gerenciar a economia de prêmios (cobertura e emissão de prêmios).
Reduzir o risco e a carga (RG guardas, anti-abuse).
Aumentar a retenção através de objetivos relevantes e complexidade de meta-progressão.

2) Dados e sinais

Comportamento em jogos/torneios

Ritmo: spin/min, média e dispersão.

Tipo de participação: frequência de iventes, comprimento das seleções, proporção de final.

Variedade de conteúdo: provedores/gêneros, novidades.

Skill & Competição

Histórico de posições (top X%, mesas finais), estabilidade do resultado.

MMR/Elo, K-factor, resposta à promoção da liga.

Economia

Proxy valores: rotação/taxa de depósito (agregada), sensibilidade para recompensas (conversão para participação no anúncio).

Sinais sociais

Actividade em bate-papo/clipes/comunidades, repostos e postagens.

Contexto e RG

Hora do dia, dispositivo, sessões consecutivas, limites e bandeiras RG (para baixar a carga).

💡 Todos os sinais são agregados, sem PII além do mínimo regulatório.

3) Fichering (exemplos)

Estabilidade do resultado: taxa de variação de posição, P75→P25 delta.

Gradiente Skill: aumento/queda da MMR após a transição entre as divisões.

Participação no tempo: hits por hora/dia da semana, correção automática.

Variedade de conteúdo: entropia provedores/gêneros.

Sensibilidade econômica: uplift participação em promoções/bustos.

Carga RG: média duração e velocidade das sessões, streaming de alertas.

4) Pilha de segmentação modelo

1. Clusterização (unsupervised): K-Means/HDBSCAN para segmentos comportamentais.

2. Embeddings:

User2Vec sobre sequências de provedores/iventes (Skip-gram), Game2Vec para intimidade de conteúdo → melhor agrupamento de «interesses».
3. Segmentação gráfica: Comunidades de coparticipação (Comunity Detation) - útil para capturar jogos de pati/pati.
4. Modelo propensity (supervised): probabilidade de participação/meta/reversão após perder.
5. Tipologia mista: segmentos finais = combinação comportamento x skill x economia x risco.

5) Exemplo de tipologia (esqueleto)

S1 «Sprinter Qualificator»: entradas intensas curtas, picos altos, estabilidade baixa.

S2 «Staer Torneio»: seleções longas, alta estabilidade de 25%, velocidade média.

S3 Colecionador de Conteúdo: Alta entropia de provedores, adora missões de diversidade.

S4 «Mestre-Finais»: MMR alto, pool estreito de provedores, alta% das mesas finais.

S5 «Caçador sazonal»: ativo por ondas em períodos de bustos/iventes.

S6 «RG de risco»: sinais de fadiga/longas sessões de strik - requer cenários poupados.

6) Ligação com ligas e semeamento

Os segmentos não substituem o MMR, mas o enriquecem: o segmento afeta o comprimento das seleções, o tipo de tarefas, a programação, mas não as hipóteses matemáticas/regras.

Jogos de placar + rápido up/down em um jogo de mi claro entre o segmento e a liga atual.

Justiça: O status VIP não afeta o MMR e não oferece vantagem no jogo.

7) Uso de segmentos na prática

Formatos de torneio: sprint/maratona/mistura sob S1/S2.

Micro-tarefas: variedade de provedores para S3, controle de ritmo para S1.

Programação: recomendações pessoais de slots sobre a atividade habitual.

Prémios: foco em cosméticos/sets; raridades - comuns a todos, sem pay-to-win.

Comunicações: texto/tonalidade, dicas de estratégia (ética-neutra).

RG Guardas: para S6 - pausas suaves, limitação do comprimento das missões, complexidade reduzida.

8) Anti-Abus e Complacência

Colusões/smurfing: sinais gráficos e biometria comportamental; KYC casual em ligas mestre.

Rate limiting: cap para tentativas/re-entry; refrigeração em ciclos repetitivos.

Justiça: O teto do valor dos prémios é o mesmo; a segmentação muda o caminho/UX, não o ganho EV.

Transparência: «Como funciona a segmentação»: princípios gerais, sem divulgação de balanças internas.

9) Métricas de sucesso

Uplift D7/D30 por segmento vs controle.

Participation Rate/Complition Rate missões e seleções.

A distribuição de SP (Gini) é a igualdade do progresso sazonal.

P95 tempo antes da recompensa - controle da dispersão.

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

Métricas RG: proporção de pausas suaves, redução de sessões ultrarrápidas.

Prize ROY/Emision to GGR - a sustentabilidade da economia promocional.

10) A/B-pattern

1. Segmentação K-Means vs HDBSCAN (resistência ao barulho, estabilidade dos clusters).

2. Com embeddings vs adicionados sem eles (qualidade de recomendação de formatos).

3. Micro-tarefas: uma vs duas paralelas.

4. Slots do tempo: pessoal vs fixo.

5. Limiar RG-guard: macio vs rigoroso.

6. Comprimento das seleções: curtas vs longas para S1/S2.

11) Modelos JSON

Cartão do segmento de jogador (agregados + tags):

json
{
"user_id": "u_87421",  "segments": ["S1_sprinter", "S3_collector"],  "mmr": 1420,  "features": {
"pace_spm_med": 52,   "pace_spm_cv": 0. 31,   "finish_top10_rate": 0. 18,   "provider_entropy": 1. 92,   "evening_participation_rate": 0. 64
},  "rg_flags": {"long_sessions": true, "cooldown_suggested": true},  "updated_at": "2025-10-24T10:00:00Z"
}

Resolver o formato do torneio/tarefas:

json
{
"decision_id": "d_s3_2025_10_24_1000",  "user_id": "u_87421",  "recommendation": {
"qualifier_format": "sprint_20min",   "time_slot": "evening",   "micro_tasks": [
{"type":"pace_control","max_spm":48,"duration_min":20},    {"type":"provider_diversity","providers":3}
],   "reentry_cap": 1
},  "fairness": {"vip_neutral": true, "reward_cap_equivalent": true},  "rg": {"enforced_break_min": 10}
}

12) Pipeline e produção

Arquitetura:

Eventos → Kafka/Redpanda → batch/strim (1h/24h/7d janelas).
Função Store (online/offline) com entrega SLA.
Treinamento de clusterização/embedding a cada 1 a 7 dias; Atribuição online de segmentos ao logon.
Organização de soluções: Serviço de Segmentação API → Matchmaking/Tasks/Comms.

Pseudo de atribuição:

python ctx = build_context(user_id)
x = feature_store. fetch(user_id)
z = user2vec. embed(x. sequence)
cluster = hdbscan. predict(z)
segment = postprocess(cluster, mmr=ctx. mmr, rg=ctx. rg_flags)
emit_segment(user_id, segment)

13) UX e comunicações

O lobby do «debaixo de ti», formato, duração, slots de tempo, em um bloco.

Tom sem manipulação: «Recomendamos uma qualificação curta à noite, é assim que você costuma jogar».

Opções de controle: mudar o formato/slot, desativar recomendações pessoais.

VFX silencioso: marcadores de progresso cuidadosos, sem spam.

14) Checlist honestidade e RG

A segmentação não afeta RTP/chances nos jogos.
O teto de valor dos prêmios é igual para todos.
Página de princípios de trabalho transparente.
Anti-abuse (colusões, smurfing, rate limits) estão incluídos.
Os guardas RG estão ativos: pausas, limites de duração, redução da complexidade.
Logs de soluções e auditoria de explicabilidade (reason codes).

15) Plano de implementação

1. MVP (3-5 semanas): K-Means + fichering básico; recomendação de formato/slot; tela de transparência.

2. v0. 9: embeddings User2Vec/Game2Vec; HDBSCAN; Sinais anti-abutres.

3. v1. 0: atualizações online de segmentos, conexão com bandidos para tarefas; relatórios de honestidade e análise RG.

4. A seguir: configuração RL de cadeias de tarefas por segmento; cross-promo, modelos de época.

A segmentação AI é uma camada de significados acima do MMR, que não altera as hipóteses, mas seleciona o formato, a duração, as tarefas e as comunicações do jogador. A combinação de clusterização, embeddings e propensite oferece uma tipologia resistente; anti-abuse e os guardas RG mantêm o sistema honesto; as métricas (Gini, P95, RI emissões) confirmam que o ecossistema do torneio se tornou mais justo e eficiente.