Как AI персонализирует миссии и турнирные задачи

1) Зачем персонализировать

AI-персонализация миссий и турнирных задач:

повышает релевантность (миссии «в тонусе», без скучного гринда);
снижает фрустрацию (сложность и длительность под профиль игрока);
улучшает ретеншн и вовлечённость (видимый прогресс, понятные цели);
защищает экономику (контролируемая эмиссия наград и честность условий).

Ключ: баланс персонализации и справедливости — индивидуальные цели не должны давать математического преимущества в играх.

2) Сигналы данных (входы модели)

Поведенческие: жанры слотов/провайдеры, средняя ставка, темп спинов, длина сессий, время суток, частота входов.

Прогресс: уровни/XP, выполнение прошлых миссий, успехи/неуспехи в турнирах, streak’и.

Финансовые: депозиты/выводы (агрегировано, без чувствительных деталей), чувствительность к бонусам.

Социальные: участие в чатах/ивентах, клипы/реплеи, реакции комьюнити (если есть).

Контекст: устройство, канал входа, гео-ограничения по контенту/провайдерам.

RG-сигналы: лимиты времени/депозитов, склонность к длинным сессиям — для понижения сложности и мягких пауз.

💡 Важно: все модели работают с агрегированными, анонимизированными фичами, без использования PII сверх того, что требуется комплаенсом.

3) Модельный стек

1. Кластеризация (unsupervised)

K-Means/DBSCAN/HDBSCAN → поведенческие сегменты: «спринтер», «коллекционер», «турнирный стаер», «бренд-лоял к провайдерам».

Использование: выбрать базовую «рамку» миссий под сегмент.

2. Пропенсити-скоринг (supervised)

Цель: вероятность завершить миссию X за окно T, вероятность участия/финиша в турнире.

Модели: Gradient Boosting (GBDT), логистическая регрессия, табличные Transformers.

3. Контекстные бандиты (contextual bandits)

Цель: онлайн-выбор типа миссии и сложности под контекст с контролем exploration/exploitation.

Методы: LinUCB/Thompson Sampling.

4. RL/Policy Learning (опционально)

Цель: оптимизация последовательностей миссий/задач (цепочки), чтобы удерживать игрока без перегрева.

Ограничения: строгие safety-констрейнты (см. §7).

4) Пайплайн данных и решение в проде

Сбор событий: event bus (Kafka/Redpanda), схемы: spin, session_start/end, mission_progress, tournament_result.

Фичеринг: фреймы 1h/24h/7d; агрегаты (медиана ставки, дисперсия темпа, разнообразие провайдеров).

Фитинг/обновление моделей: офлайн раз в 1–7 дней; онлайн-скоринг на каждой сессии + частичное дообучение бандита.

Ограничения выдачи: политика честности (rate-limits, капы наград, RG-ограничения).

Логирование решений: кто/когда/какой полиси-вариант показан, шанс, ожидаемая сложность, фактический исход.

5) Генератор миссий (логика принятия решения)

1. Сегмент: кластер → базовая корзина миссий (жанры, длительность).

2. Фильтры комплаенса: провайдеры, гео, RG-ограничения (включая дневные лимиты времени).

3. Пропенсити-скоринг: ранжирование кандидатов по вероятности завершения и ожидаемой ценности (EV ретеншна).

4. Контекстный бандит: выбор 1–2 лучших кандидатов с ε-exploration.

5. Тюнинг сложности: адаптация целей (кол-во спинов/ставка/время) к периферийному окну (например, вечер буднего/выходной).

6. Кэп эмиссии: проверка бюджета сезонных токенов/косметики.

7. Осмысленная альтернатива: предложить 1 запасную миссию (кнопка «сменить» раз в X часов).

6) Персонализация турнирных задач

Выбор лиги/дивизиона по MMR и истории — не зависящий от VIP (см. предыдущую статью).

Индивидуальные микро-цели внутри турнира: «сыграй 3 провайдера», «держи темп ≤N спинов/мин», «бейдж за топ-X%» — подкручиваются по пропенсити.

Гибкие окна участия: слоты времени, когда игрок чаще онлайн; AI рекомендует отборочную сессию.

Наградные дорожки по профилю: косметика и токены с учётом редкостей, но без увеличения RTP/матпреимущества.

7) Правила честности, ответственность и ограничения AI

Safety-констрейнты: максимум N персональных миссий в сутки; запрет на рост сложности при RG-сигналах усталости.

Прозрачность: экран «Как подбираются миссии»: сегменты, контекст, защита от неудач (pity timers), капы наград.

Fairness: одинаковый потолок наград для всех; персонализация меняет путь, а не итоговую ценность.

Responsible Gaming: мягкие паузы, рекомендации «отдохнуть», дневные лимиты — встроены в полиси.

Конфиденциальность: только агрегаты; никакого PII в фичах модели сверх регуляторного минимума.

8) Анти-абьюз и анти-гейминг

Детект однообразных циклов: повторы с высокой периодичностью → миссии требуют вариативности (провайдер/ставка/время).

Кап темпа: не более X миссий/день, cooldown между «быстрыми» задачами.

Сложность-гварды: нижний/верхний пределы; резкие скачки запрещены.

Коллюзии в турнирах: сетевые/поведенческие сигнатуры, случайные KYC-чеки в мастер-лигах.

Лог-аудит: объяснимость решений (reason codes: сегмент, пропенсити, бандит-arm).

9) Метрики успеха

Uplift D7/D30 у персонализированных против базовых.

Completion Rate миссий и Median Time-to-Complete (TTC).

Stickiness (DAU/MAU), Avg Session Length (с RG-стражами).

Gini распределения наград (равномерность при схожих усилиях).

Complaint Rate по «несправедливости» и Mute/Opt-out Rate персонализации.

Prize ROI / Emission to GGR — устойчивость промо-экономики.

Exploration Cost бандита и Regret — для настройки ε/Thompson Sampling.

10) A/B-паттерны для запуска

1. Типы миссий: провайдер-специфичные vs жанровые.

2. Длина миссий: short (≤15 мин) vs medium (30–40 мин).

3. Pity timers: hard vs soft при одинаковом p₀.

4. Бандит-алгоритм: LinUCB vs Thompson; разные ε.

5. Смена миссии: доступ 1/сутки vs 2/сутки.

6. Турнирные микро-цели: одна vs две параллельные.

11) Шаблоны (JSON) миссий и турнирных задач

Миссия (персонализированная):

json
{
"mission_id": "m.s3.var.playtime.diverse.001",  "title": "Открой три мира",  "segment_hint": "collector",  "difficulty": "medium",  "requirements": [
{"type":"provider_diversity","providers":3,"window_min":30},   {"type":"bet_range","min":0.2,"max":1.0}
],  "pity": {"soft_delta":0.02,"cap":0.4,"hard_after_attempts":30},  "rewards": {"tokens": 12, "cosmetic_drop": {"rarity":"Rare","p":0.12}},  "caps": {"daily_user_missions": 3, "economy_token_cap": 150}
}

Турнирная микро-цель:

json
{
"task_id": "t.s3.qualifier.pacing.tempo",  "context": {"league":"Gold","time_slot":"evening"},  "goal": {"type":"pace_control","max_spins_per_min":45,"duration_min":20},  "vip_neutral": true,  "rewards": {"season_points": 120},  "fairness": {"max_value_equivalence": true}
}

12) Продакшен-псевдокод (контекстный бандит)

python контекст: сегмент, время, устройство, недавний TTC, RG-флаги context = build_context(user_id)

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

scored = [(m, propensity_score(m, context)) for m in candidates]
topK = top_by_score(scored, k=5)

бандит выбирает "руку" (arm)
chosen = contextual_bandit.choose_arm(topK, context)

тюним сложность + проверяем бюджет эмиссии personalized = adjust_difficulty(chosen, context)
if not economy_budget_ok(personalized):
personalized = degrade_reward(personalized)

log_decision(user_id, context, personalized)
deliver(personalized)

13) UX-паттерны

Прозрачность: «Подобрано под ваш стиль: 30–40 мин, 3 провайдера, победа — редкий косметический дроп».

Контроль: кнопка «Сменить миссию» (cooldown), тумблер «отключить персонализацию».

Плавность: индикаторы сложности, оценка времени, прогресс-бар с прогнозом TTC.

Тихие VFX: короткие анимации успеха; фидбек на неудачу — +осколки/прогресс pity.

14) План релиза

1. MVP (3–5 недель): кластеризация + пропенсити для миссий; статические турнирные задачи; капы эмиссии; экран прозрачности.

2. v0.9: контекстный бандит; смена миссии; микро-цели в турнирах; полноценные RG-стражи.

3. v1.0: RL-цепочки миссий; социальные цели; визуальные коллекции; отчёты «честности» и аудит логов.

4. Дальше: сезонная ротация шаблонов, ретро-камбэки косметики, кросс-промо с провайдерами.

15) Чеклист перед запуском

Персонализация не влияет на RTP/математическое преимущество.
Капы эмиссии и дневные лимиты миссий.
Pity timers и детерминированные вехи настроены.
Экран «Как это работает» + reason codes.
RG-политики: паузы, лимиты, опция «отключить персонализацию».
Анти-абьюз: вариативность требований, кап темпа, лог-аудит решений.
План A/B и список целевых KPI с порогами успеха.

AI-персонализация — это не «сложнее», а умнее: миссии и турнирные задачи подстраиваются под стиль игрока, но остаются честными и безопасными, эмиссия — в бюджете, а правила — прозрачными. Кластеризация + пропенсити дают основу, контекстные бандиты оптимизируют показ, RL улучшает цепочки — и всё это работает только при чётких констрейнтах, RG-стражах и внятной коммуникации «как именно мы подбираем цели».