AI oyunların ilgi alanlarına göre otomatik seçimi

Giriş: Eşleştirme, baskı değil uygunlukla ilgilidir

AI-otomatik ilgi alanlarına göre oyun seçimi, oyuncunun "onun'daha hızlı bulmasına yardımcı olur: tema, tempo, mekanik, görsel stil. Oyunların matematiğini değiştirmez ve şansları manipüle etmez - sadece görüntü sırasını ve istemlerin biçimlerini belirler. Önemli olan uygunluk, şeffaflık ve esenliğe saygıdır (RG).

1) Sinyaller: Temel çıkarların anlaşılması nedir

Oturum bağlamı: cihaz, ağ, dil/yerel ayar, yönlendirme, tek elli mod.

Ürün davranışı: İlk anlamlı eylem zamanı (TTFP), yol derinliği, arama - başlangıç - dönüş yörüngeleri.

İçerik geçmişi: favori konular (mitoloji/meyveler/cyberpunk), sağlayıcılar, mekanikler (Megaways/cluster), volatiliteye tolerans (agregalar ile).

Sevilmeyen desenler: Yükleme sonrası hızlı arızalar, düşük oturum derinliği, arayüz veya konu hakkında şikayetler.

Deneyim kalitesi: indirme hızı/kararlılığı, FPS/çökme, mobilde'ağır "varlıklar.

RG/etik sinyalleri (agregalar): gece maratonları, kurşun iptalleri, dürtüsel overbets - satış için değil, bakım için kullanılır.

İlkeler: PII minimizasyonu, kişiselleştirmeye açık onay, mümkünse yerel/federe işleme.

2) Fici: "tadı" ölçülebilir yapmak

Oyun gömme: temalar, mekanik, tempo, stüdyo, ses/görsel etiketler - oyun vektörü.

Oyuncunun gömme: ortalama/son başlangıçlar üzerinde ağırlıklandırma, üstel solma ile "tat vektörleri".

Co-play/co-view: Benzer oyuncuların oturumlarında sıklıkla birbirini takip eden oyunlar.

Kalite faktörü: Kullanıcının cihazında hızlı, hatasız bir indirme olasılığı.

Senaryo etiketleri: "acemi", "geri dönüş", "araştırmacı", "sprinter" (hızlı aksiyon).

Adalet özellikleri: "üstlerin" aşırı maruz kalmasıyla ilgili kısıtlamalar, stüdyoların/temaların kotaları.

3) Otomatik seçimin model yığını

Aday Oluşturma (geri çağırma): ANN/embedding + segmentte popülerlik - 100-300 ilgili aday.

Learning-to-Rank: Çoklu Vücut Fonksiyonu (CTR @ k, "hızlı ilk deneyim", döner) ve düşük indirme kalitesi/aşırı ısınma için cezalar ile güçlendirir/Sinirsel Runners.

Dizi modelleri: Transformer/RNN, yörüngeyi dikkate alarak bir sonraki uygun adımı öngörür.

Bağlamsal haydutlar: Koruma metrikleri içindeki raf sırasının hızlı bir çevrimiçi araması.

Yükseltme modelleri: kişisel rafın gerçekten kime yardımcı olduğu ve "sessiz" modun/yardımın kime daha iyi olduğu.

Olasılık Kalibrasyonu: Yeni pazarlarda/cihazlarda gerçeklikle güveni eşleştirmek için Platt/İzotonik.

4) Pencere orkestratörü: "zel ./sarı ./Kırmızı".

Yeşil: yüksek güven, düşük risk - kişisel raflar ("X gibi görünüyor", "Hızlı başlangıç", "Dün devam et").

Sarı: şüphe/zayıf ağ> basitleştirilmiş düzen, kolay oyunlar, daha az medya.

Kırmızı (RG/uyumluluk): aşırı ısınma belirtileri/" çıkış "niyeti - promosyon gizlenir," sessiz "mod açılır, ödemelerin durumu ve sınırlara göre kılavuzlar gösterilir.

Kart hızı = 'alaka düzeyi × kalite × çeşitlilik × RG-maskesi'.

5) UI ve önerilerin açıklanabilirliği

"Neden'in açıklaması:" Son temalarınıza benziyor "," Cihazınızda hızlı yükler "," En sevdiğiniz mekanikte yeni sağlayıcı ".

Çeşitlendirme: Tanıdık ve yeni konuların bir karışımı (şans eseri), "uzun kuyruk" için kotalar.

Dürüst teklif kartları: Bir promosyon varsa - bir ekranda tüm koşullar (bahis/terim/bahis/kapak), "küçük baskı" olmadan.

Kullanıcı kontrolü: "Daha azını göster", "Sağlayıcıyı gizle", geçiş anahtarı "kişiselleştirmeyi azalt".

6) Sistemin temelde yapmadığı

RTP/oranlarını değiştirmez veya oyun turlarının sonucunu tahmin etmez.

Basınç için RG sinyalleri kullanmaz - sadece bakım modu için.

Yasal olarak ilgili metin ve kuralları kişiselleştirmez.

"Karanlık kalıpları" uygulamaz (aldatma zamanlayıcıları, gizli koşullar).

7) Gizlilik, adalet ve uyumluluk

Katman onayları: vitrin ≠ pazarlama postaları.

Veri minimizasyonu: tokenization, short TTL, storage localization.

Adalet denetimleri: cihaz/dil/bölgeye göre bozulma yok; Stüdyo/tema pozlama kontrolü.

Kod Olarak Politika: yetki sınırlamaları, yaş sınırları, izin verilen formülasyonların sözlükleri - orkestratörün kodunda.

8) Gerçekten önemli olan metrikler

UX-rate: TTFP, one-action-one-solution fraksiyonu.

İlgi alanına göre seçim: CTR @ k ", başlıklara döner", Oturum başına Derinlik,'ilk deneyler "tamamlandı.

Uplift: hold/returns vs control artışı, "faydalı" istemlerin oranı.

Kalite/kararlılık: p95 oyun indirmeleri, hata oranı sağlayıcıları, otomatik geri alma payları.

RG/etik: gönüllü sınırlar/duraklamalar, azaltılmış gece aşırı ısınma, sıfır doğrulanmış şikayetler.

Adalet/ekosistem: vitrin çeşitliliği (Gini/Entropi), üst kartlarda "uzun kuyruk" paylaşın.

9) Referans mimarisi

Etkinlik Veri Yolu - Özellik Mağazası (çevrimiçi/çevrimdışı) - Aday Gen (ANN/embeddings) - Ranker (LTR/seq/uplift + calibration) - Policy Engine (zel/sarı/kırmızı, adalet, uyumluluk) - UI Çalışma Zamanı (raflar/kartlar/açıklamalar) - XAI ve Denetim - Deney (A/B/bandits/geo) -lift) - Analitik (KPI/RG/Adalet/Perf)

Buna paralel olarak: İçerik kataloğu (oyun meta verileri), Kaliteli Hizmet (indirme/hatalar), Gizlilik Merkezi (rıza/TTL), Tasarım Sistemi (A11y belirteçleri).

10) Operasyonel senaryolar

Yeni kullanıcı: hafif konularda hatırlama + "hızlı başlangıç"; "ağınız için açıklama".

Duraklamadan sonra geri dönün: "Devam" + 1-2 yeni konu; Haydut düzeni belirler.

Zayıf ağ/düşük pil: orkestratör hafif medya modunu içerir; Kalite faktörü kartları yukarı taşır.

Niyet "sonuç": vitrin promosyonu gizler, "anında/kontrol/manuel doğrulama" durumlarını gösterir ve "nasıl hızlandırılacağını" yönlendirir.

Sağlayıcı hatası: kalite-skor düşüşü - otomatik başlık değiştirme ve XAI neden işaretleme.

11) Deneyler ve "dikkatli" haydutlar

Koruma metrikleri: hatalar/şikayetler/RG - bozulmada otomatik geri alma.

A/A ve gölge çıkışları: açılmadan önce kararlılığı kontrol edin.

Yükseltme testleri: sadece TO'yu değil, artışı ölçüyoruz.

Adaptasyon kapping: Oturum başına en fazla N sipariş değişikliği; "default'a geri dönüş".

12) MLOps ve çalışma

Tarihlerin/özelliklerin/modellerin/eşiklerin sürümlenmesi; tam soy.

Lezzet/kanal/cihaz sürüklenme izleme; eşiklerin otomatik kalibrasyonu.

Özellik bayrakları ve hızlı geri dönüş; Regülatör ve iç denetimler için sanal alanlar.

Test paketleri: performans (LCP/INP), A11y (kontrast/odak), uyumluluk (yasaklanmış formülasyonlar).

13) Uygulama Yol Haritası (8-12 hafta> MVP; 4-6 ay - vade)

Hafta 1-2: olay sözlüğü, oyun kataloğu, Gizlilik Merkezi/onay, temel hatırlama.

3-4. Haftalar: Kalite faktörleri, hızlı başlangıç modu, XAI açıklamaları ile LTR v1.

5-6. Haftalar: Yolların seq-modelleri, haydutlar, adalet kotaları, kod olarak politika.

7-8. Haftalar: yükseltme modelleri, RG korkulukları, perf optimizasyonu, gölge haddeleme.

3-6. Aylar: federe işleme, otomatik kalibrasyon, pazar ölçeklendirme, düzenleyici sanal alanlar.

14) Sık yapılan hatalar ve bunlardan nasıl kaçınılacağı

Yalnızca TO'yu optimize edin. Hızlı deneyim ekleyin, tutun ve hedefleri yükseltin.

Aşırı pozlama isabetleri. Çeşitlilik/adalet kotaları ve serendipity dahil.

İndirme kalitesini göz ardı edin. Sıralamada kalite puanı gereklidir.

Açıklanabilirliği yoktur. "Neden önerildiğini" gösterin ve kontrolü verin ('daha az ").

RG ve promoyu karıştırın. Aşırı ısınma sinyalleri ile - sessizlik promo, yardım ve sınırları.

Kırılgan sürümler. Özellik bayrakları, A/A, hızlı geri alma - aksi takdirde huniyi "düşürme" riski taşırsınız.

AI otomatik uyum oyunları bir uygunluk sistemidir: temiz sinyaller, kalibre edilmiş modeller, bakım kuralları ve açıklanabilir bir arayüz. Böyle bir taslak "sizin" içeriğinizi aramayı hızlandırır, sağlıklı bir ekosistemi korur ve güven oluşturur. Formül basittir: data - recall/rank/seq/uplift - policy-engine - transparan UI. Sonra vitrin "sizin" hissediyor ve ürün dürüst, hızlı ve rahat hissediyor.