从度量和参数角度来权衡游戏的乐趣

术和创意行业存有广泛方式，特别是对于考古学、造型艺术维护、社会心理学或医药学来讲，他们既借助一定判断力，并且也存有某类“标准答案”或“最好方法”。

其发展历程如下所示：1. 践行者将他的行业当作“软科学”;她们并不了解最好标准或实践活动。

她们最终都会掌握这件事情的运作模式，但是这大多数是由不断实验。

2. 有些人造就某类技术性，其从计算方法上处理很多有关问题。

践行者甚为开心。

最后，这变为硬科学。

大家不需要再开展猜想。

很多传统式践行者革除“传统式方法”，将“技术性”看作处理行 业难题的形式。

而保守派却认为这会对传统式制作方式造成威胁，持怀疑态度对待。

3. 通过广泛运用后，科技的局限越来越不言而喻。

践行者发现他们而进行的工作中仍然包括神密与情感原素，尽管总有一天技术性会处理该问题，但这一天十分漫长。

众多专业人士之地 以一瞬间觉悟是由于大家不会再相信自己判断力，由于从理论角度观察，技术性在这里主要表现更加突出，但是人们往往没有信任现阶段技术性是因为它实现效果尚没有那么显著。

现阶段，游戏设计方案刚踏入第二步。

大家慢慢听见越来越多的人讨论参数和数据统计分析之所以能拯救他们的企业的原因之一。

我们开始发觉可以在玩家充足把握运用专业知识前根据看准玩家 方式处理游戏均衡问题MMO具体内容。

大家听闻Zynga可以将字体样式由红色调成粉红色，吸引玩家感受其游戏。

现如今领域还出现了专业协助开发人员获得与分析参数信息的服务公司。

领域 逐渐痴迷于参数，可我猜想将来起码有一家彻底借助参数的公司会无功而返，到那时候局势也会发生转变，她们过于执着于数据信息，彻底忘掉有一些客户体验个人行为不能通过参数反映。

或是也许不会出现这样的情况。

Acquisition

不管怎样，现如今有关参数的应用，业界存有3种派系：* 传统式Zynga模式：设计方案彻底根据参数。

不管你不喜欢，还是喜欢，Zynga庞大MAUU(monthly active unique user)就足够确认这类这个模式效果。

* Zynga模式反对党：参数很容易被曲解，被控制，因而极度危险，大于利。

假设你衡量客户行为，发现一些玩家点一下网页登陆，并非开展别的游戏实际操作，这并不等于你就应该在游 戏中融进大量网页登陆(注：觉得说玩家开展此实际操作则意味着此具体内容富有趣味性)。

若你设计方案选用参数，你会把自己限于光凭参数定制的具体内容，错过了诸多有意思电子游 戏种类。

* 中间派：参数有之使用价值，他们替你调整游戏，发觉特殊趣味性“高潮点”。

通过这个信息，你能把原本颇显著的著作变得更加优秀，他们替你发掘邻近空间设计。

但感觉也具有一 定的功效;有时候你必须大步走跨至并未拓展的行业，探寻整体“高潮点”，仅凭参数没法使你抵达这里，由于有时候特殊趣味的完成便以放弃别的趣味性为前提，参数没法帮助我们分辨 出这一点。

假设你将于游戏中设定一些度量指标，便于你可以更好的开展数据统计分析并维持游戏平衡。

或许你真正想要衡量内容究竟是什么?一般大家会从2个角度考虑。

一些人会记录下来 一切想得到的具体内容，实施的要先记录下来再思考的方法。

这群人觉得相比仅搜集一些关键信息，发现不足之后再改版检测，她们宁可先搜集大量信息。

还有一些人觉得“记录下来一切具体内容”从理论上来说并没有错，但实际上，面对这样的沉积着的内部信息，如果你真要找到一些有益的信息，那还真如海底捞针般困难了;而且更 尴尬的是，每一个这种搜集信息中会压根就不存有和你所要请内容有关的信息。

根据这种思维，你将先思考自己在下一次游戏检测的时候需要什么内容，适当衡量，这般便不会 在之后的实施过程中感到迷茫了。

因此你应当清楚自己究竟适宜什么样的方法。

我觉得作出不一样挑选完全取决于你所拥有的网络资源。

假如你是和几个好朋友一起在Flash上制做一款小型商业服务游戏，你应该没有太多的时间开展广泛大数据挖掘，因此你尽量要尽早找 到那些对自身有益的信息，但是如果之后出现了一些难题要你应用未收集的信息开展处理，那样你就还可以在游戏中加入大量参数度量指标。

而如果你是在一家具有很多精算师统计分析 学者的大企业，这种统计学家每天的日常就是探寻一切统计数据，那么就能够省掉数据采集此项繁琐的工作，并把更多的精力与时间资金投入于其他任务时。

你必须衡量什么特殊具体内容?不论是“只搜集我们应该的”或是“尽量搜集全部信息”，这几种方法都不属真正意义上的游戏设计方案。

有时候你必须真真正正清楚自己必须衡量的究竟是什么。

如同游戏设计方案自身，度量指标也是一个二阶难题。

你要从游戏中发掘出的大部分难题实际上根本无法先通过精确测量故得，而是要尽可能的找到这些极为重要的具体内容，并为此开展衡量。

事例：快乐无法衡量使我们以1人Flash游戏为例子。

你总想要知道一款游戏是不是有意思，但我们却难以立即衡量游戏的快乐。

而和快乐有关而且你能检测的具体内容?即玩家是不是不断长期游戏， 是不是坚持到游戏最终并得到了很多造就，是不是数次返回游戏中继续游戏(尤其是虽然他们“不成功”了还依然再次重新游戏)这些，这都是你能衡量内容。

但你也要记牢 ，这种并不是肯定相关知识;由于玩家再次回到游戏中会根据多种多样缘故，假如你设置权限农作物凋谢体制以处罚未重回游戏的玩家等。

但至少大家敢肯定，玩家想要再次游戏毫无疑问 也是有原因的，而对我们来说这些因素就是必须发掘的主要信息。

更为关键的是，假如许多玩家另外在游戏在某一时刻终止并没有重新回到游戏中，那你就要思索是不是这一部分游戏 具体内容不足有意思或是为什么玩家会在这里停止游戏(注：假如玩家“停止”游戏位置要在游戏结尾，有可能就是因为她们体会到了游戏的快乐，进而获得胜利，可是游戏却没有其他 诱惑力可以让她们再次考验。

每一个这些都要视情况而定。

)玩家的应用方式使也非常重要，由于无论它们是不是挑选游戏，玩游戏的次数怎及其游戏时间周期等都是和他们对于游戏的满意度相关。

“活跃性”是一个非常重要的界定，因 为这般你可以防止将那些已经不玩游戏的丧尸客户账号也估算以内。

“单独”这一词也非常重要，只要我们根本无法把每日登陆10次《FarmVille》自主的客户算是10个客户。

当然如果你 能清晰区别MAU与DAU，你就可以明显看到游戏中有多少个新玩家及其是多少回过头玩家。

举例说明而言，你所拥有的一款客户忠诚度很强的游戏，但只有相对较低的客户基本，其实就是仅有100来位的玩家，可是每一个玩家每天要都是会登陆游戏一次。

此刻你游戏MAU便是100 ，而均匀的DAU都是100，因此游戏的MAU/DAU便是1。

再假定假如你游戏玩家玩了一次游戏后便不会再返回游戏中，但你拥有丰富的市场营销战略，因此天天都能吸引100名新 玩家，可是她们也是玩了一次游戏后不容易再回头的那一种种类。

这个时候你平均DAU也仍是100，可是MAU却变成了3000，因此MAU/DAU比值是30。

留意：很多度量指标(如Facebook所提供)，就是采用不一样方法去测算多种数据信息，因此一般情况看起来，每一套数据库的衡量规范实际上是不一样的。

举例说明而言，曾经的我看了一个网 站列举出100款有着“最糟”MAU/DAU比率的应用，但是说实话这些信息但不应当发生在一起，因为它有可能是来自不同新闻媒体根据不一样规范而得出来的衡量结论。

这也是 根据DAU/MAU(而非MAU/DAU)比率乘于100而得到的百分数。

因为当你在所有的分析网站上看到这个标值，都会先确立她们计算方法，便于你肯定不会盲目的将不一样方面的信息进行比 较。

我们为什么必须了解这个标值?最先，假如一款游戏有着相对较高的玩家吸睛率，那么说明它是一款好游戏。

次之，也代表着你能从游戏中获取收益，由于你天天都可以让同样的 人们在游戏中停留——就好像是运营门店时，假如消费者一次流连于橱窗展示外并没有选购其他东西，那就算了吧，但是如果同一位消费者每天会来说同一样产品，因此最后他就有很有可能掏钱买下 这一件产品。

难度系数衡量类似挑战性，游戏难度系数也是一个实质上不能直接衡量的东西了，但你可以衡量过程和不成功进度。

过程衡量依据游戏的差异有所不同。

针对向Retro街机游戏游戏等展现根据技能挑战的游戏来讲，你能衡量玩家根据每一个副本所花的时间，每一个副本中的人物身亡频次。

更重要的是，要知道她们身亡地点和缘故 。

搜集这种信息让你能够很方便地寻找游戏中最艰难的区域在哪儿及其存不存在弄乱难度系数曲线的具体内容。