（vicko238／编译，锦衣Reload、Ent／校）频繁更换游戏，是手游玩家的一个特点。

手游玩家的另一个特点是，大部分人不会在游戏里花一分钱。他们说爬墙就爬墙，想卸载就卸载。对商家来说，这些人毫无忠诚度可言。

但有一小部分人可不一样，他们就是“高氪玩家”，也被游戏产业称为“鲸”。这种宝贵存在仅占全部玩家的0.15%，付费玩家的10%。而就是这么一点人，能创造氪金总量的50%。

（设计台词）游戏玩家：我真不是拿这个钱去氪金的。图片来源：Pixabay

为了尽可能地留住“鲸”，日本一家游戏公司硅工作室（Silicon Studio）研发出了一种算法，来预测用户流失状况，以延长高氪玩家游戏生命。该工作室基于这种算法，针对高氪玩家进行了个性化推送提示。这一举动降低了5%的高氪玩家流失率，增加了15%的销售额。

集成模型的算法

硅工作室的研究人员阿非利加•佩里亚涅斯（África Periáñez）把这个算法称为“集成”方法。因为不同于基于单个算法研发出的模型，这个算法模型是建立在多个学习算法之上的。它通过研究更多的相关算法与替代模型，来提高预测的准确性。“每次我们运行这个模型的时候，实际上都是在运行1000个单独的子模型。每个子模型的初始设定和重点关注的变量都不同。”佩里亚涅斯说。

研究团队还将生存分析算法（survival analysis algorithm）放在了每个子模型中。这样的模型可以在医学研究中预测患者在特定情况下的生存曲线，也可以在生物学研究中用来观察体内细胞的表现。

这是首次将存活分析算法与集成模型在游戏产业内结合起来的研究。在应用中，它可以准确预测出玩家在哪天、哪个游戏阶段会爬墙走人，以及原因是什么。

在自己的游戏上做测试

这个模型首先在硅工作室自己旗下的RPG对战手游“伊诗塔亚年代”（Age of Ishtaria）上进行了测试。在选定2014年10月至2016年2月间的数据后，150万玩家的数据被投入模型，分析出了玩家生存曲线与影响用户流失的相关因素。

研究将“流失”定义为连续10天不登录游戏。根据数据的分析，如果高氪玩家10天都没上线，可能就再也不会登录。即使再次登录，这些玩家回归之后的的氪金量也仅占高氪玩家全部付费额的1.4%。

不付费玩家（红）、付费玩家（绿）和高氪玩家（蓝）的生存曲线。图片来源：Periáñez et al.

研究计算出的生存曲线表示，高氪玩家十分值得挽留，他们不仅氪得多，玩的时间也更长。不管付费多少，整体上氪了金的用户比不付费用户的游戏生命更长。80%的不付费玩家在游戏的第一天就会跑路。作为对比的是，只有20%的高氪玩家在游戏100开始天后会流失。

影响用户流失的重要变量也被列出来。模型考虑的变量包括一些操作行为以及通过量化得出的玩家专注度、忠诚度、游戏强度等等。研究使用了两种不同的算法，一种表示排在前三重要的因素为：最后一次氪金额度、最后一次氪金时间、游戏等级；另一种表示，最初15周游戏平均时长、游戏时间、游戏等级最为重要。

用户流失的重要因素。图片来源：Periáñez et al.

此外，模型还可以预测出随着时间变化，个体玩家的“存活”概率。如果这个概率低于50%，就可能有流失风险，意味着游戏方需要采取行动进一步吸引用户。

模型计算出的个体玩家“存活”曲线。图片来源：Periáñez et al.

“在玩家登录游戏的第一天起，我们就知道这个玩家大概会玩多久、玩到哪一级别。当然，我们最主要也是最重要的研究目的是延长玩家的游戏生命，并让他们尽可能多地氪金。另外，了解用户的需要，设计更有趣的、更刺激游戏也很重要。”研究者说。

算法商用？

现在，硅工作室打算把这个模型作为服务商用。这个算法可以自动适应不同的游戏和数据。

手游的出现改变了游戏产业。商家会囤积用户数据，包括用户操作、关联、氪金情况等等。他们开始明白需要去建立一个数据库为基础的模型，让他们可以了解玩家的特点和喜好、预测玩家的反应。

硅工作室表示，一些大公司已经开始这样做了，但是中小型的工作室没有那么多的资源。因此，这个模型也许可以作为预测工具为这些小公司服务。现在，他们已经与日本和欧洲的一些公司开展了合作。（编辑：锦衣Reload）

题图来源：Pixabay