AI-автопідбір ігор за інтересами

Вступ: підбір - це доречність, а не тиск

AI-автопідбір ігор за інтересами допомагає гравцеві швидше знайти «своє»: тему, темп, механіку, візуальний стиль. Він не змінює математику ігор і не маніпулює шансами - лише визначає порядок показу і формати підказок. Головне - доречність, прозорість і дбайливе ставлення до благополуччя (RG).

1) Сигнали: на чому будується розуміння інтересів

Контекст сесії: пристрій, мережа, мова/локаль, орієнтація, режим «однієї руки».

Поведінка в продукті: час до першої значущої дії (TTFP), глибина шляху, траєкторії «пошук → запуск → повернення».

Історія контенту: улюблені теми (міфологія/фрукти/кіберпанк), провайдери, механіки (Megaways/cluster), толерантність до волатильності (за агрегатами).

Нелюбимі патерни: швидкі відмови після завантаження, низька глибина сесії, скарги на інтерфейс або тему.

Якість досвіду: швидкість/стабільність завантаження, FPS/краші, «важкі» асети на мобільному.

Сигнали RG/етики (агрегати): нічні марафони, скасування висновків, імпульсивні овербети - використовуються для турботи, а не для продажу.

Принципи: мінімізація PII, явні згоди на персоналізацію, локальна/федеративна обробка там, де можливо.

2) Фічі: робимо «смак» вимірним

Ембеддинги ігор: теми, механіки, темп, студія, аудіо/візуальні теги → вектор гри.

Ембеддинги гравця: усереднення/зважування за останніми запусками, «вектора смаків» з експоненціальним загасанням.

Co-play / co-view: ігри, які часто слідують один за одним в сесіях схожих гравців.

Quality-фактор: ймовірність швидкого безпомилкового завантаження на пристрої користувача.

Сценарні мітки: «новачок», «повернення», «дослідник», «спринтер» (швидка дія).

Fairness-фічі: обмеження на переекспонування «топів», квоти студій/тем.

3) Модельний стек автопідбору

Candidate Generation (recall): ANN/ембеддинги + популярність в сегменті → 100-300 релевантних кандидатів.

Learning-to-Rank: бустинги/нейронні ранкери з мультицільовою функцією (CTR @k, «швидкий перший досвід», повернення) і штрафами за погану якість завантаження/перегрів.

Sequence-моделі: Transformer/RNN пророкує наступний доречний крок з урахуванням траєкторії.

Контекстні бандити: швидкий онлайн-перебір порядку полиць в рамках guard-метрик.

Uplift-моделі: кому персональна полиця реально допомагає, а кому краще «тихий» режим/довідка.

Калібрування ймовірностей: Platt/Isotonic, щоб впевненість збігалася з реальністю на нових ринках/пристроях.

4) Оркестратор вітрини: «зел ./жовт ./красн».

Зелений: висока впевненість, низькі ризики → персональні полиці («Схоже на X», «Швидкий старт», «Продовжити вчора»).

Жовтий: сумнів/слабка мережа → спрощений лейаут, легкі ігри, менше медіа.

Червоний (RG/комплаєнс): ознаки перегріву/намір «виведення» → промо приховано, включений «тихий» режим, показані статуси виплат і гайди по лімітах.

Швидкість картки ='relevance × quality × diversity × RG-mask'.

5) UI і пояснюваність рекомендацій

Пояснення «чому»: «Схоже на ваші недавні теми», «Швидко завантажується на вашому пристрої», «Новий провайдер в улюбленій механіці».

Диверсифікація: мікс знайомих і нових тем (серендипіті), квоти на «довгий хвіст».

Чесні картки офферів: якщо є промо - всі умови на одному екрані (ставка/термін/відіграш/кап), без «дрібного шрифту».

Контроль користувача: «Показати менше таких», «Приховати провайдера», тумблер «зменшити персоналізацію».

6) Що система принципово не робить

Не змінює RTP/шанси і не пророкує результати ігрових раундів.

Не використовує RG-сигнали для тиску - тільки для режиму турботи.

Не персоналізує юридично значущий текст і правила.

Не застосовує «темні патерни» (таймери-обману, приховані умови).

7) Приватність, fairness і комплаєнс

Згоди по шарах: вітрина ≠ маркетингові розсилки.

Мінімізація даних: токенізація, короткий TTL, локалізація зберігання.

Fairness-аудити: відсутність перекосів з пристроїв/мов/регіонів; контроль експозиції студій/тем.

Policy-as-Code: юрисдикційні обмеження, вікові рамки, словники допустимих формулювань - в коді оркестратора.

8) Метрики, які реально важливі

UX-швидкість: TTFP, частка «одна дія - одне рішення».

Підбір за інтересом: CTR @k, «повернення до титулів», Depth-per-Session, завершені «перші досліди».

Uplift: інкремент утримання/повернень vs контроль, частка «корисних» підказок.

Якість/стабільність: p95 завантаження гри, error-rate провайдерів, частка авто-ретраїв.

RG/етика: добровільні ліміти/паузи, зниження нічних перегрівів, нуль обґрунтованих скарг.

Fairness/екосистема: різноманітність вітрини (Gini/Entropy), share «довгого хвоста» в топ-картках.

9) Референс-архітектура

Event Bus → Feature Store (online/offline) → Candidate Gen (ANN/ембеддинги) → Ranker (LTR/seq/uplift + calibration) → Policy Engine (зел ./жовт ./красн., fairness, комплаєнс) → UI Runtime (полиці/картки/пояснення) → XAI & Audit → Experimentation (A/B/бандити/geo-lift) → Analytics (KPI/RI G/Fairness/Perf)

Паралельно: Каталог контенту (метадані ігор), Quality Service (завантаження/помилки), Privacy Hub (згоди/TTL), Design System (A11y-токени).

10) Операційні сценарії

Новий користувач: recall з легких тем + «швидкий старт»; пояснення «під вашу мережу».

Повернення після паузи: «Продовжити» + 1-2 свіжі теми; бандит визначає порядок.

Слабка мережа/низька батарея: оркестратор включає легкий медіа-режим; quality-фактор рухає картки вгору.

Намір «висновок»: вітрина приховує промо, показує статуси «миттєво/перевірка/ручна верифікація» і гайд «як прискорити».

Збій у провайдера: падіння quality-score → автоматична заміна тайтлів і XAI-позначка причини.

11) Експерименти і «дбайливі» бандити

Guard-метрики: помилки/скарги/RG - автоматичний відкат при деградації.

A/A і тіньові викатки: перевіряємо стабільність до включення.

Uplift-тести: міряємо інкремент, а не тільки CTR.

Капінг адаптацій: не більше N змін порядку за сесію; зрозумілий «відкат до дефолту».

12) MLOps та експлуатація

Версіонування датасетів/фіч/моделей/порогів; повний lineage.

Моніторинг дрифту смаків/каналів/пристроїв; автокалібрування порогів.

Фіч-прапори і швидкий rollback; пісочниці для регулятора і внутрішніх аудитів.

Тест-паки: перфоманс (LCP/INP), A11y (контраст/фокус), комплаєнс (заборонені формулювання).

13) Дорожня карта впровадження (8-12 тижнів → MVP; 4-6 місяців → зрілість)

Тижні 1-2: подієвий словник, каталог ігор, Privacy Hub/згоди, базовий recall.

Тижні 3-4: LTR v1 з quality-факторами, режим «швидкий старт», XAI-пояснення.

Тижні 5-6: seq-моделі шляхів, бандити, fairness-квоти, policy-as-code.

Тижні 7-8: uplift-моделі, RG-guardrails, перф-оптимізація, тіньові викатки.

Місяці 3-6: федеративна обробка, автокалібрування, масштабування по ринках, регуляторні пісочниці.

14) Часті помилки і як їх уникнути

Оптимізувати тільки CTR. Додавайте цілі «швидкий досвід», утримання і uplift.

Переекспонувати хіти. Вмикайте diversity/fairness-квоти та серендипіті.

Ігнорувати якість завантаження. Quality-score обов'язковий у ранжуванні.

Немає пояснюваності. Показуйте «чому рекомендовано» і дайте контроль («менше таких»).

Змішувати RG і промо. При сигналах перегріву - тиша промо, допомога і ліміти.

Крихкі релізи. Фіч-прапори, A/A, швидкий відкат - інакше ризикуєте «впустити» воронку.

AI-автопідбір ігор - це система доречності: чисті сигнали, калібровані моделі, правила турботи і зрозумілий інтерфейс. Такий контур прискорює пошук «свого» контенту, підтримує здорову екосистему і зміцнює довіру. Формула проста: дані → recall/rank/seq/uplift → policy-engine → прозорий UI. Тоді вітрина відчувається «вашою», а продукт - чесним, швидким і зручним.