Теперь, когда у нас есть дополнительная информация о GameTune от Unity, можно провести быстрое сравнение GameTune и askblu.ai, решения AI-SaaS, запущенного в бета-версии 2 месяца назад нашей командой из Happy Blue Fish. Наша информация о GameTune является общедоступной, доступной любому на веб-сайте Unity и в документации по SDK.
Использование для мобильных игровых студий
GameTune настроит в реальном времени различные параметры элемента игрового дизайна: разные скорости персонажей, разные значения IAP, разные цвета кнопок для достижения определенной цели или «награды»: лучшее удержание, лучшая конверсия, больше доходов и т. Д. помочь гейм-дизайнерам сэкономить время, экспериментируя с вариантами игрового дизайна.
askblu.ai полностью разработан для достижения уникальной цели: улучшить удержание игроков. Решение основано на концепции «когнитивного потока»: игроки остаются в игре, пока они находятся в своей «зоне потока» (зоне комфорта), и покидают игру (отток) по двум основным причинам (разочарование - слишком сложно - скука - тоже легкий - ). Вот почему askblu.ai ориентирован на настройку в реальном времени и персонализацию сложности игры.
Настройка и простота использования для студий
Чтобы использовать GameTune, студия должна решить, какие данные игрока отправлять в GameTune (с SDK), затем она должна создать вопрос в SDK, а также на веб-портале и, наконец, настроить вознаграждение на веб-портале. Если вы хотите настроить сложность своих этапов, это становится утомительным: по одному вопросу на этап в SDK и на веб-портале. Поскольку в казуальных и гипер-казуальных играх часто бывает более 100 этапов, это быстро становится огромным.
Чтобы использовать askblu.ai, у студии есть только 3 события, которые нужно настроить в игре (с SDK), и ничего не нужно настраивать на веб-портале. Названия этапов являются параметром, поэтому на веб-портале вы можете увидеть отзывы askblu.ai (сложность в порядке, слишком просто, слишком сложно…) для всех этапов по имени. Как только этап хорошо настроен для общей аудитории игрока, этот этап становится доступным для персонализации игрока, таким образом улучшая удержание игроков по сравнению с тем, что может быть достигнуто только при хорошем игровом балансе.
Возможности (переменные машинного обучения)
При использовании GameTune студия должна выбрать, какие пользовательские данные отправлять, и «GameTunes выполняет автоматическое обнаружение, выбор, преобразование функций и обучение модели с использованием данных, специфичных для игры». (Функции - это важные переменные, полученные из пользовательских данных и используемые алгоритмами машинного обучения).
С askblu.ai наша команда месяцами работала, чтобы найти лучшие функции, исходя из простейших пользовательских данных, сделав решение максимально простым для студии (SDK с 3 событиями - без догадок - и без настройки веб-портала) и максимально эффективным. насколько это возможно для алгоритмов машинного обучения и прогнозирования (оптимизированные функции).
Данные
Еще одна важная тема: GameTune «управляется данными вашей игры, но также использует набор данных Unity с 1,5 млрд устройств».
askblu.ai использует только данные реальных игроков, играющих в игру, для настройки этой игры. askblu.ai никогда не будет использовать данные игроков другой студии для настройки игры. Каждая игра имеет свой набор функций и собственную модель машинного обучения.
Вывод
Мы думаем, что ИИ и машинное обучение будут давать все больше и больше конкурентных преимуществ студиям мобильных игр, особенно для казуальных и гипер-казуальных сегментов.
Если вы ищете решение, чтобы поэкспериментировать с настройкой параметров игрового дизайна и пригласить кого-нибудь с опытом работы с данными, GameTune - это решение.
Если вы ищете удобное, эффективное и работающее в режиме реального времени решение для оптимизации сложности вашей игры и улучшения удержания игроков за счет персонализации, askblu.ai ждет вас.
