ゲームプレイの構成、収益化、ボトボストボなどを考えながら、物事を頭に入れて、興味深いコンセプトに至りました。 確かに彼女はすでにどこかで発言されていましたが、とにかく共有します。



要するに、面白いゲームは、プレイヤーの時間をファンに変えるマシンと考えることができるということです。 ファンは優れた一般的な概念であり、何とか明確にすることはしません。 誰かがゲームの世界を探検してファンになり、誰かが隣人を曲げることになります-私たちの推論では、これは重要ではありません。



その結果、ゲームデザインは、ファンへの時間の変換係数の管理を中心に構築されます。 係数が低すぎる場合、プレーヤーは退屈し始め、プレイを終了します。 高すぎると、プレイヤーはうんざりしてゲームを投げます。

収益化

これまでのところ、このモデルには金銭的な要素はありません。 理想的な世界では存在しません。理想的な開発者は、純粋に利他的な観点からゲームを作り、ゲームを作ります。 残念ながら、これはそうではありません。プレイヤーのお金が必要です:-D



時間と同様に、お金は、プレーヤーがファンと交換できるリソースの1つです。 その結果、私たちのスキームは少し複雑です。





ファンのお金のシェアを管理し、それをどうするかによって、さまざまな収益化モデルが得られます。

• 無料-ゲームはプレイヤーの時間を必要なファンの100％にリサイクルします。
• Pay-to-Play-ゲームはプレーヤーの時間を必要なファンの100％に処理しますが、ゲーム自体に時間を移す機会のためにお金を取ります。
• 無料プレイ-ゲームはプレイヤーの時間を不十分な量（100％未満）にリサイクルし、楽しみの欠如は買われます（そして今、このモデルがあまり好きではない理由がわかりました）。

Free-to-Playモデルでは、次のように、お金を出すファンと時間をかけるファンを選択することで、収益化を柔軟にカスタマイズできます。

• ペイ・トゥ・ウィン-お金のためにファンがナゲーターに与えられます。
• コンテンツの支払い-ファンは、コンテンツの条件付き消費者にお金のために与えられます。
• ペイフォースピード-お金のために、ファンへの時間の変換率が上がります。

詐欺

理想的な世界では、記述された回路はうまく機能するはずです。 しかし、ニュアンスがあります。 プレイヤーはファンにリソースを提供することに興味はありません。 彼らにとっての理想的なケースは、お金と時間を無駄にすることなく、今ここにいるファンです。 したがって、より少ないリソースを使用する機会がある場合、彼らはそれを使用します。



この時点で、不正行為のさまざまなスキームが現れます。不正行為からボットの使用、ゲームエンティティの取引、開発者の迂回までです。 彼らはさまざまな方法でそれと格闘していますが、大部分は対症的です。 私の意見では、その発生の自然な進化的原因を考慮して、この現象の結果と闘う意味はなく、その原因を抑制する必要があります。



詐欺の選択肢を検討してください。

• リソースの無駄を完全に排除するのは不正行為です。 プレイヤーはゲームを中断し、自分の条件でファンを獲得します。
• より少ないお金を使うことは、ゲームのエンティティとサービスの闇市場です。 プレーヤーは、ゲームを提供するよりも高いファン変換係数でお金を使う方法を見つけます。 たとえば、他のプレーヤーから安い時間を購入します。
• より少ない時間を費やすことは自動化です。 プレイヤーは、ゲームに費やす時間を短縮し、受け取ったファンの量を変更しない方法を見つけます。 たとえば、「興味深い」ことだけを行うために、ルーチン操作を自動化します。

不正行為と闘うためのメカニズムは長い間知られており、主に開発者の意志と能力に依存しています。



ゲームエンティティの取引を排除することは一般的に不可能であり、停止できないものを主導する必要があります。 私の意見では、さまざまな程度の成功で、多くの人がこれをやろうとしている、私の意見では、これまでのところEVEで最高です。



しかし、オートメーションと戦うための一般的なアプローチはありません。 彼女と一緒に暮らす理由と方法についてさらに議論します。

自動化

自動化の利点は、ゲームの仕組みの観点から見ると、完全に合法であるということです。 ゲームの外部の一部のエンティティは、ゲームの進行と引き換えにその時間を費やします。 ゲームの反対側にいる100％を判断すること：人またはボット-は原則として不可能です。

統計分析

理論的には、この場合、統計分析はうまくいきますが、この分野での重要な成功については聞いていません。 これにはいくつかの理由があります。

1. そのような決定はゲーム間で引き継がれません。
2. 分析には開発者のスキルが必要です。
3. 分析にはより多くの企業リソースが必要です。
4. 開発者と詐欺師の間で進行中のレースが始まり、詐欺師は常に一歩先を行っています。
5. 一部のメカニズムでは、このアプローチは、たとえばZPGではまったく当てはまりません。

さらに、AIの開発には別のブームがあり、ボットの動作を人と区別することが不可能になる可能性はゼロではありません。 ゲームの世界はそれほど難しいものではありません。

ゲームプレイフェンシング

自動化に対処するもう1つの方法は、ゲームデザインの制限であり、ボッティングの有用性が低下します。



ゲームリソースの蓄積速度を制限します。 単位時間あたりの経験、お金、アイテムの制限の導入。 他のプレイヤーとのやり取りの数を制限します。 などなど。 開発者が計画した道を「物理的に」不可能にすること。



素晴らしい例はクラッシュロイヤルです。プレーヤーがどれだけプレイしても、厳密に固定された速度で新しいカードを受け取るため、他のプレーヤーよりも有利になりません（お金を使うことはありません）。



このアプローチの短所は、同じ制限にあります。ゲームデザイナーの操作の範囲を大幅に縮小し、「平均的なプレーヤー」の概念から外れたプレーヤーに乗り越えられない障壁をもたらします。



さらに、ゲームの開始時間に応じてプレーヤーを階層化します。古いプレーヤーの開発（提供されている場合）に追いつくために、時間だけを費やすと、非常に困難になります。 費やされた時間の違いは、お金によって補償されなければなりません。

費やした時間でファンの接続を切断します

ファンを獲得することがゲームに費やした時間に依存しない場合、自動化する特別なものはありません。



例としては、一部のモバ（Dota、HotS）があります。このモバでは、ゲームの結果はプレイヤーのスキルのみに依存し、前のセッションで作成した経験/ギアには依存しません。



このアプローチは優れていますが、すべての仕組みに適用できるわけではなく、収益化を複雑にします（ただし、より倫理的になります）。

自動化されていないゲームプレイ

これまでに人間のスキルを必要とするゲームプレイを作成できます。 問題は、ほとんどのプレイヤーにとって、このようなゲームは複雑すぎることです。



例は、チェス（20年前）またはgo（今）です。



より重要な例は、複雑なrtsとtbsです-StarCraft、HoMM3（3番目以外のバージョンはありません）。 私の知る限り、正直なAIはStarCraft 2に実装されていますが、老人の開発者向けに実装することと、外部の人向けに実装することの1つです。



統計分析と同様に、技術の発展により、この方法は完全に消滅する可能性があります。

最後に

説明した概念が、ゲームの仕組み、収益化、および技術的な意思決定の設計に役立つことを願っています。



アプローチやニュアンスを見逃した可能性があります-コメントに書いてください-喜んで記事に追加します。