Cum AI personalizează misiunile și provocările turneului

1) De ce personaliza

AI-personalizarea misiunilor și a sarcinilor turneelor:

crește relevanța (misiuni „în formă bună”, fără o pisa plictisitoare);
reduce frustrarea (dificultatea și durata profilului jucătorului);
îmbunătățește retenția și angajamentul (progres vizibil, obiective ușor de înțeles);
protejează economia (emiterea controlată a premiilor și onestitatea condițiilor).

Cheia: un echilibru de personalizare și corectitudine - obiectivele individuale nu ar trebui să ofere avantaj matematic în jocuri.

2) Semnale de date (intrări de model)

Comportament: genuri/furnizori de sloturi, rata medie, ritmul de rotire, lungimea sesiunii, timpul zilei, frecvența de intrare.

Progress: niveluri/XP, finalizarea misiunilor trecute, succes/eșec în turnee, streak 'și.

Financiar: depozite/retrageri (agregate, fără detalii sensibile), sensibilitate la bonusuri.

Social: participarea la chat-uri/evenimente, clipuri/reluări, reacții comunitare (dacă este cazul).

Context: dispozitiv, canal de intrare, geo-restricții privind conținutul/furnizorii.

Semnale RG: limitele de timp/depozit, tendința de sesiuni lungi - pentru a reduce complexitatea și pauzele moi.

💡 Important: toate modelele funcționează cu caracteristici agregate, anonimizate, fără a utiliza PII dincolo de ceea ce este cerut de conformitate.

3) Stiva de modele

1. Clustering (nesupravegheat)

K-Means/DBSCAN/HDBSCAN → segmente comportamentale: „sprinter”, „colector”, „starter turneu”, „brand-lay furnizorilor”.

Utilizare: selectați „cadrul” de bază al misiunilor pentru segment.

2. Punctaj de înclinare (supravegheat)

Scopul: Probabilitatea de a finaliza misiunea X în fereastra T, probabilitatea de a participa/termina în turneu.

Modele: Gradient Boosting (GBDT), regresie logistică, transformatoare tabelare.

3. Bandiți contextuali

Scop: selectarea online a tipului de misiune și a complexității în context cu controlul explorării/exploatării.

Metode: Prelevare de probe LinUCB/Thompson.

4. RL/Politica de învățare (opțional)

Scop: Optimizarea secvențelor misiune/sarcină (lanțuri) pentru a ține jucătorul fără supraîncălzire.

Restricții: restricții stricte de siguranță (vezi § 7).

4) Date de conducte și soluție în vânzări

Colectia de evenimente: event bus (Kafka/Redpanda), scheme: spin, session_start/end, mission_progress, tournament_result.

Fichering: 1h/24h/7d cadre; agregate (rata mediană, variația ritmului, varietatea furnizorilor).

Modele de montaj/actualizare: offline o dată la 1-7 zile; notare online la fiecare sesiune + instruire suplimentară parțială a banditului.

Restricții de emisiune: politica de onestitate (rate-limite, plafoane de atribuire, restricții RG).

Înregistrarea deciziilor: cine/când/ce opțiune de politică este afișată, șansa, complexitatea așteptată, rezultatul real.

5) Generator de misiune (logica decizională)

1. Segment: cluster → coș de misiune de bază (genuri, durată).

2. Filtre de conformitate: furnizori, restricții geo, RG (inclusiv termene zilnice).

3. Punctaj înclinație: clasament candidați după probabilitatea de finalizare și valoarea așteptată (EV Retensna).

4. Bandit contextual: selecție de 1-2 cei mai buni candidați cu ε -explorare.

5. Tuning de dificultate: adaptarea obiectivelor (număr de rotiri/pariu/timp) la o fereastră periferică (ex. week-night/week-end).

6. Capac de emisii: Verificarea bugetului de sezon/cosmetice.

7. O alternativă semnificativă: oferiți 1 misiune de rezervă (butonul „schimbare” o dată la fiecare X ore).

6) Personalizarea sarcinilor turneului

Alegerea ligii/divizării de către MMR și istorie este independentă de VIP (a se vedea articolul precedent).

Micro-goluri individuale în cadrul turneului: „jucați 3 furnizori”, „păstrați ritmul ≤N rotiri/min”, „insignă pentru top X%” - răsucire pe propensii.

ferestre de participare flexibile: sloturi de timp atunci când jucătorul este mai des online; AI recomandă o sesiune de screening.

Atribuirea pieselor după profil: produse cosmetice și jetoane ținând cont de rarități, dar fără a crește RTP/proprietate.

7) AI Reguli de integritate, responsabilități și limitări

Constrângeri de siguranță: misiuni personale maxime N pe zi; interzicerea creșterii complexității la semnalele de oboseală RG.

Transparență: ecranul „Cum sunt selectate misiunile”: segmente, context, protecție împotriva eșecurilor (cronometre de milă), capace de premii.

Corectitudine: același plafon de premii pentru toată lumea; personalizarea schimbă calea mai degrabă decât valoarea rezultată.

Joc Responsabil: pauze moi, recomandări de „odihnă”, limite zilnice - încorporate în politici.

Confidențialitate: numai agregate; nu PII în caracteristicile modelului dincolo de minimul de reglementare.

8) Anti-abuz și anti-jocuri

Detectarea ciclurilor uniforme: repetările cu frecvență ridicată ale → misiunii necesită variabilitate (furnizor/pariu/timp).

Cap de ritm: nu mai mult de misiuni X/zi, cooldown între sarcini „rapide”.

Garda de dificultate: limitele inferioare/superioare; salturi ascuțite sunt interzise.

Coluziuni de turnee: semnături de rețea/comportamentale, verificări KYC aleatorii în ligile master.

Log audit: explicabilitatea deciziilor (coduri de motive: segment, propensii, bandit-arm).

9) Măsurători de succes

Uplift D7/D30 în personalizate versus de bază.

Rata de finalizare a misiunii şi timpul median până la finalizare (TTC).

Stickiness (DA/MAU), Lungimea sesiunii Avg (cu gărzi RG).

Distribuția Gini a recompenselor (planeitate cu eforturi similare).

Rata plângerii prin „nedreptate” și personalizare Mute/Opt-out Rate.

Premiul ROI/Emisia la RGG - Sustenabilitatea economiei promoționale.

Exploration Cost bandit și regret - pentru a configura ε/Thompson Sampling.

10) Modele A/B pentru a rula

1. Tipuri de misiuni: specific furnizorului vs gen.

2. Lungimea misiunii: scurt (≤15 min) vs mediu (30-40 min).

3. Cronometre milă: greu vs moale în același p₀.

4. Algoritmul banditesc: LinUCB vs Thompson; diferite ε.

5. Schimbare misiune: acces 1/zi vs 2/zi.

6. Micro-goluri ale turneului: una vs două paralele.

11) Template-uri (JSON) misiuni și sarcini de turneu

Misiune (personalizată):

json
{
„mission_id": „m. s3. Var. timp de joaca. diverse. 001”, „titlu”: „Deschideți trei lumi”, „segment_hint": „colecționar”, „dificultate”: „mediu”, „cerințe”: [
{"type": "provider _ diversity", "providers': 3", window _ min ": 30}, {" type ":" bet _ range "," min ": 0. 2, „max”: 1. 0}
], „milă”: {„soft _ delta”: 0. 02, „cap”: 0. 4, "hard _ after _ încercări": 30}, "recompense": {"tokens": 12 ", cosmetic_drop": {"raritate ": "Rare"," p": 0. 12}}, „caps': {” daily _ user _ missions „: 3”, economy_token_cap": 150}
}

Micro-scopul turneului:

json
{
„task_id": „t. s3. calificativ. pacing. tempo”, „context”: {„league „: „gold', „time _ slot „:” seară”},” scop „: {” tip „: „pace _ control „, „max _ spins _ per _ min „: 45,” durată _ min”: 20},” vip_neutral": adevărat „, „recompense”: {„sezon _ puncte”: 120}, „corectitudine”: {„max _ value _ echivalence”: true}
}

12) Pseudocodul de producție (bandit contextual)

context python: segment, timp, dispozitiv, TTC recent, context steaguri RG = build_context (user_id)

candidați = fetch_candidate_missions (segment = context. segment)
candidați = compliance_filter (candidați, context. geo, context. rg)

scor = [m, propensity_score (m, context)) pentru m la candidați]
topK = top_by_score (scor, k = 5)

banditul alege „mâna” (braț)
ales = contextual_bandit. choose_arm (topK, context)

să reglăm complexitatea + verificați bugetul de emisii personalizat = adjust_difficulty (ales, context)
dacă nu este economy_budget_ok (personalizat):
personalizat = degrade_reward (personalizat)

log_decision (user_id, context, personalizat)
livra (personalizat)

13) Modele UX

Transparență: „Potrivit stilului dvs.: 30-40 min, 3 furnizori, victorie - o picătură cosmetică rară”.

Control: butonul „Schimbare misiune” (cooldown), comutator „dezactivare personalizare”.

Netezime: indicatori de dificultate, scor de timp, bara de progres cu prognoza TTC.

Quiet VFX: Animații scurte de succes; feedback la eșec - + fragmente/progres milă.

14) Planul de eliberare

1. MVP (3-5 săptămâni): clustering + propensities pentru misiuni; probleme statice ale turneelor; plafoane de emisie; ecran de transparență.

2. v0. 9: criminal contextual; schimbarea misiunii; micro-goluri în turnee; Gărzi RG complete.

3. v1. 0: lanțuri de misiuni RL; obiective sociale; colecții vizuale; rapoarte „onestitate” și audituri jurnal.

4. Următoarea: rotație șablon sezonier, reveniri retro cosmetice, cross-promos cu furnizorii.

15) Lista de verificare înainte de începere

Personalizarea nu afectează avantajul RTP/matematică.
Capace de emisii și limitele misiunii zilnice.
Cronometre milă și repere deterministe sunt stabilite.
Cum funcționează ecran + coduri motiv.
Politici RG: pauze, limite, opțiunea „dezactivați personalizarea”.
Anti-abuz: variabilitatea cerințelor, limitarea ritmului, auditul jurnalului deciziilor.
Planul A/B și o listă de KPI-uri țintă cu praguri de succes.

Personalizarea AI nu este „mai dificilă”, ci mai inteligentă: misiunile și sarcinile turneelor se adaptează stilului jucătorului, dar rămân oneste și sigure, emisiile sunt în buget, iar regulile sunt transparente. Clustering + propensities oferă baza, bandiții contextuali optimizează afișajul, RL îmbunătățește lanțurile - și toate acestea funcționează numai cu constrângeri clare, gărzi RG și comunicare inteligibilă „cum selectăm exact țintele”.