データドライブチャンピオンバランスを推進する方法 - 暴動チャンピオンバランスチームとの社内講演に触発されました

データドライブチャンピオンバランスを推進する方法 - 暴動チャンピオンバランスチームとの社内講演に触発されました

データドライブチャンピオンバランスを推進する方法 - 暴動チャンピオンバランスチームとの社内講演に触発されました

暴動笑チャンピオンバランスチームのために働いた友人にインタビューした後、さまざまなデータを読み、分析してゲームのバランスをとるために一貫して戦略的な変更を加えることができます。データ間の相関関係を理解するためのいくつかのキーそしてチャンピオンバランス、毎日のリーグプレーヤーとプロのゲームデザイナーの共視点。

まず第一に、ゲームバランス、勝利金利、選び率、禁止率を定義し、次にこれらの概念の間でニュアンスに掘り下げます。バランスチームの最も重要な目標の1つは、召喚士がどんなチャンピオンで成功するためのものです。あなたがあなたのチャンピオンを選ぶとき、理想的にはあなたがゲームが始まる前にどれだけ良いかを完全に予測することになっていません。さまざまな状況下では、チームの構成、適用された戦略、および敵チャンピオンの選びのために、いくつかのチャンピオンが残りの一部よりも強くなるでしょう。これらすべてはリーグゲームの最も重要なコンポーネントです。理想的な一番のラインは、プレイヤーがそれがどれほど広く強いかのために特定のチャンピオンを選ぶように強く感じることは決してないだろうということです。

チャンピオンが強いが最終的には、それが勝利を吹くこと、つまり勝利を得ること、それがどれだけ速くて簡単かに留まります。 。異なるチャンピオンは、特定のゲームのさまざまな段階で最高の力にあるかもしれません。チームの戦いの間にもっと便利なチャンピオンがいくつかあるかもしれません。いくつかのチャンピオンは、特定のスキルや母のコンボからもっと容易にペンタを殺すかもしれません。そしてもちろん、プレイヤーが地図上でさまざまなリソースを獲得するとき、チャンピオンも異なる権限を発揮します。強いチャンピオンの定義はずっと同一のままではありません。特定のランクのゲームでは、チャンピオンの定義とプレーヤーのスキルによって異なります。たとえば、Kog'MAWは常に強くなっていませんが、それをむきる特定のチーム構成では、Kog'MAWは数秒以内に敵チームを溶かすことができます。 K / DAとチャンピオンの殺害と脱出能力を定義する方法と同様に、私たちはまた、最後に塔やネクサスを降ろすのに役立つ速いチャンピオンがどれほど速くて簡単なかを検討します。

あなたは、勝利金利を意味するのか、そしてそれが勝利率が50%に厳密にないときに不均衡なのか不平衡であるかどうかを疑問に思いました。チャンピオンがどのくらい強いかを使用して測定の絶対的な正確さを定義した場合、相対的な精度はチャンピオンの勝利率によって表すことができます。勝利率は、現在のチャンピオンと召喚状の生態系内でランク付けされたゲームを獲得する可能性です。勝利金利データは主に2つの要因によって制御されます:チャンピオンの力とプレーヤーのスキル。どちらも純粋に勝利率と直線的な関係にありません。非線形要因と因果関係の組み合わせは、50%の勝利を持たずにチャンピオンが依然としてバランスをとることができることを明らかにしています。たとえば、毎週の無料回転のチャンピオンの勝利率は、ゲーム体験を欠いているプレーヤーの影響を受けた可能性があります。公式暴動データによると、Azirプレーヤーの非常に少し部分だけが実際にこのチャンピオンを習得しています。したがって、50%未満の平均勝利率が予想されています。それどころか、多くのHeimerDingerプレーヤーが本当にそれをうまく演奏しているので、データが示されたほど勝利率は50%を超えています。

勝利率がどのように影響を受けるかを知った後、バランスチームはすべてのランクからのプレイヤーに対するゲームの変更の影響を勉強しシミュレートすることに専念しているべきです。しかし、それは必ずしも彼らがさまざまなランク間ですべての問題を解決するための普遍的な変更や解決策を思いつくことができるという意味ではありません。より高いランクからのプレイヤーは、より多くのゲーム情報を考慮してより正確な基準でそれを実行する可能性が高いです。それが、バランスチームが高ランクのプレーヤーからのデータを密接に観察し分析して、ゲームの残高とパターンを十分に理解している理由です。彼らは最高のゲーム体験への鍵が高レベルからのデータに隠れていると信じていますが、必ずしも100%完璧なプレイではありません。これはまたプレーヤーが彼らのチャンピオンの習得を改善することをやる気にさせる。一例としてねじれた運命を撮ることは、一目見ているように遊ぶのは簡単ではありません。私はプレーヤーが習得を上回るまでの偉大な満足感を得ることができると彼らが同時に勝利金利データもより正確になるまで、熟練した満足感を得ることができると思います。

今すぐ勝利金利の理解を深めることを願っています。ピックレートに進みましょう。ピックレートは、ゲームでチャンピオンが選択される可能性です。プレイヤーだけが勝利を気にするだけでは、ピックレートは勝利の考え方で勝利率で簡単に解釈できます。実際には、多くのプレーヤーは彼らが勝利と同じくらいゲーム自体を楽しむことを望んでいるので、それらを引き付けるチャンピオンを選ぶ可能性が高いです。たとえば、AHRIは、多くのプレーヤーの観点からプレイするのがより魅力的で興味深いように見えるように、urgotよりも高いピックレートを持っています。バランスチームはまたチャンピオンダイバーシティに十分な注意を払うべきであり、それはJinxのようなほとんどすべてのゲームでチャンピオンが選択される状況を効果的に減らすべきです。基本的な規則は、多様性のためのバランスを決して犠牲にしないことです。

データとバランスの関係について多くのことを話しました。寒いデータとは別に、プレーヤーからのフィードバックも私の意見で非常に重要です。誰もがアカリが再加工の後にどのようになったかについて不平を訴えているとき、バランスチームはAKALIに注意を向け始め、特定の調整が必要な場合は評価する必要があります。暴動チームは、プレーヤーが最初の場所で不平を言っているかどうかを知っていますか?どうやらデータチームは禁止率からいくつかの有用な情報をつかむことができます。これはチャンピオンがゲームで禁止される可能性です。同時に、私たちが紹介したすべてのレートが互いに相互に影響を及ぼしていることを知ることは重要です。たとえば、ランブルは、プレイヤーがMordeKeiserまたはDariusで彼を迎えにくいほど、比較的低い禁止金利を持つ強いチャンピオンです。以前の経験に基づいて、最高のバンピックプランAka勝利に向けた最高の計画は、Allyチームがそれらをプレイしていない場合、高いピックレートとハイ勝利の両方でチャンピオンを禁止することです。この時点まで、禁止率がピックレートと勝利の率の結果ではないことはすでに認識していると仮定したいと思いますが、それはプレーヤーのチャンピオンがどれほど強力であるかの判断の影響を受けています。それを習得するのは簡単です、それと一緒に遊ぶ危険性、そして彼らがそれを失うかどうかの悪いプレイヤーがどのように感じるかもしれません。ルブランは横止めリストの上にかけられたが、彼女はマスター/チャレンジャーよりも低いランクの最適な禁止ではありません。別の例としてjannaは純粋なデータに基づく最も価値のあるバンニングであるべきですが、彼女は1%未満の実際の禁止率を持っています。輪の範囲でどのようにさまざまな料金を作動させ、ゲームデータ自体に丸いものとしても影響を与えると、バランスチームはいくつかの変更の禁止率に依存しているべきですが、単に数字を自らにしないでください。

データがどれほど重要であっても、それらはまだ式の要因だけです。私は、データが一貫して使用されていれば、すべてのプレーヤーのゲーム体験を改善するのを助け、RIOTがこの大きな目標を達成することを目指していると思います。しかし、それは決して終わりのない旅です、そして私の意見では、ゲーム経験を高めるもう1つの重要な要素は、プレーヤーの独自の精神性と勝敗の認識を改善することです。

この包括的なブログの投稿とインタビューを創造するために、 Bristol Seo Agency 。データとデータ駆動型分析に関する質問については、 Bristol Digital Marketing チームを無料でご連絡ください。

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