Разработка детских игр — непростая задача хотя бы потому, что создатели продукта не являются его целевой аудиторией. Именно поэтому не все проекты для детей успешно развиваются, а многие — остаются на грани окупаемости. Но это можно исправить, используя ИИ для GameDev-аналитики. Как именно, мы расскажем сегодня.
Все дети любят играть в игры, им практически не важно, на каком устройстве играть. И обязательно делают это, если есть такая возможность, и если им разрешают родители. Однако сам по себе детский рынок онлайн-игр отличается большим количеством нюансов. Как отмечают сами разработчики игр, уже прошедшие этот путь, можно выделить три основных препятствия:
- Отсутствие монетизации на первых уровнях — разработчики редко получают какую-то оплату в начале детской игры, потому что родители хотят присмотреться, будет ли ребенок дальше заходить в приложение, нравится ли ему.
- Пристальное внимание к игровому процессу — детские игры волнуют не только детей, но также их родителей, различные сообщества и, конечно, правительственные структуры. Например, требования соответствовать GDPR создают массу сложностей для разработчиков.
- Неоднородность аудитории — Если взрослых можно разделить на группы 20-25, 25-30 лет и так далее, то дети в разном возрасте ведут себя по-разному. Ребенок в 3 и в 5 лет будет ожидать от игры совершенно разного опыта. А какого именно, разработчик понятия не имеет.
Роль искусственного интеллекта в аналитике детских игр оказывается еще выше, чем в универсальных проектах или в играх для взрослых. Секрет в том, что у ИИ нет личного опыта, он не смотрит на игру как человек со своим мнением. Нейросеть использует специально разработанные алгоритмы, чтобы найти соответствия, выявить закономерности и помочь бизнесу разработчика…
Понять, чего действительно хочет ребенок
Создавая любую игру, мы используем гипотезы. Мы предполагаем, что ребенку будет интересно собирать грибы, открывать сундуки, ловить юрких мышей и так далее. Однако далеко не все гипотезы оказываются верными, и чем раньше мы это узнаем, тем лучше для бизнеса. ИИ позволяет отследить реакцию детей на появление новых уровней или возможностей, и определить, насколько это интересно вашей аудитории.
Более того, персонализированный подход позволяет определить сферы интересов для пользователей из разных групп — по странам, полу, возрасту и другим признакам. Таким образом, по мере работы с нейросетью у создателя игр накапливается целая база знаний для подготовки персонализированного игрового опыта под каждого маленького игрока.
Собрать фидбек, о котором не говорят
Впрочем, никто не застрахован от ошибок, и нередко в игре попадаются спорные моменты. Например, игрокам не достаются кристаллы, вопреки ожиданиям, в каком-то эпизоде приходится слишком долго ждать, или босс 3 уровня слишком силен. Взрослый игрок может написать в поддержку, оставить отзыв на маркете или сделать что-то еще. Дети редко отличаются такой смелостью, им сложно выразить четко свои мысли. Чтобы собрать обратную связь от них нужно использовать предиктивную и прескриптивную аналитику и настроить нейросеть на постоянный мониторинг поведения игрока.
Понимая, что испытывает каждый игрок в каждый момент времени (а мы в Smartcoders умеем это делать), вы можете оценить привлекательность любого игрового момента и исправить узкие места, если они случайно возникли.
Обобщить успех
Восприятие детей отличается от восприятия взрослых, и часто разработчики даже не представляют, почему одна игра “зашла” детям из Новой Зеландии, но совершенно провалилась в Германии. Другая игра, популярная среди детсадовцев из Германии совершенно не пользуется спросом в Великобритании. Наверняка дело в каких-то мелких деталях, но в каких? Может быть стоит сделать персонажа зеленым? Может быть нужны круглые, а не квадратные кнопки и другой цвет фона? Проверить эти гипотезы можно с помощью ИИ с минимальными затратами, а при автоматизации процесса можно даже провести A/B-тестирование и собрать реальные данные о реакции аудитории.
Найти пути для монетизации
Монетизация в детских играх — сложная задача. Во-первых, у ребенка обычно нет своих денег, то есть он должен уговорить об оплате родителей. Во-вторых, он может не захотеть делать этого и просто закрыть игру. В-третьих, родителям тоже нужны веские аргументы для того, чтобы купить что-то в игре. Реклама — тоже не вариант, потому что она пугает детей, и многие часто закрывают игры, в которых сразу вылезают сторонние предложения и ролики.
Найти тонкую грань, когда игрокам можно предложить покупку, определить, какой контент следует сделать платным, а какой — бесплатным для каждого конкретного ребенка, тоже определяет ИИ. Например, мы в Smartcoders настраиваем систему анализа таким образом, чтобы определить потенциальную реакцию на предложение что-то купить для каждого профиля игрока. При тесной интеграции нейросети с игровым движком можно также автоматизировать выбор предметов, уровней или другого контента для продажи или подарков игроку.
Удержать аудиторию
Поскольку быстро монетизировать игру не получается, основной упор в детских играх приходится на удержание аудитории. По статистике длина сессии у детских игр составляет от 3 до 15 минут, очень редко — полчаса, потому что дети быстрее устают. Нам очень важно сделать так, чтобы ребенок вернулся и продолжил игру. Для этого применяются push-уведомления, специальные предложения и другие методы, основанные на персональных рекомендациях. И чем глубже ИИ интегрирован в игровой процесс, тем лучше оказываются параметры удержания.
Обеспечить соблюдение GDPR
Не во всех странах родители охотно платят даже за качественный контент для детей, и поэтому многие разработчики стремятся к продвижению своих игр в Европе. Однако в этом случае нужно обеспечить соответствие требованиям относительно нового закона Евросоюза по защите персональных данных — GDPR. Согласно положениям GDPR требования к обработке данных детей оказываются еще жестче, чем для взрослых, и в эту категорию попадают пользователи вплоть до 16 лет.
Возникает вопрос, можно ли использовать ИИ для работы с игроками-детьми на территории Евросоюза? Конечно можно! И здесь существует два пути. Во-первых, можно запросить разрешение родителей, но это далеко не всегда оказывается удобно. А во-вторых, мы в Smartcoders умеем работать исключительно с обезличенной информацией, и каждый профиль игрока может содержать только ID без каких-либо персональных данных. Такой подход позволяет избежать нарушения закона (и больших штрафов), одновременно обеспечивая игрокам персонализированный опыт.
Интеграция игрового движка с нейросетью
Все эти подходы дают максимальный эффект в случае, если игровая аналитика и сам процесс игрового дизайна непосредственно интегрированы с нейросетью. При этом помогает оценить эффективность каждого конкретного действия, позволяет оценить реакцию аудитории на обновления и предлагает методы монетизации для каждого игрока. Мы в Smartcoders стремимся к развитию отношений с разработчиками игр и участвуем в проектах не только как поставщики решения в сфере нейросетей, но и как партнеры. Так что вы можете попробовать ИИ-аналитику прямо сейчас, причем без прямых затрат. Получите наше демо на нашем сайте smartcoders.ai