趣味性无法衡量 社交游戏不应迷信数据

首先，当时我们已经十分厌倦于连续多年为同一个项目效力，而这些项目更像是体现设计师一人独有的理念而已，并没有明确的目标。其次，我们将其视为游戏公司的新运营理念，并且也似乎获得了投资界的认同。毕竟，游戏公司是公认的投资难题，所以任何我们承诺能够让开发过程更好更快的理念，对他们来说都会更为入耳。

在那个时期，你很容易辨别出哪些开发者参悟了“最小可行性产品”（游戏邦注：minimum viable product，简称MVP）以及“免费增值模式”（free-to-play，简称F2P）的门道。小型团队可以借此快速迭代产品。这些理念也意味着游戏最初体验是免费的，可以引进大量用户，其中有些会转化为消费者。这些理念很快就获得了认知和认同。

MVP(from snagglepop.co.uk)

MVP和F2P最终也加入其他一系列词汇的行列，成为游戏行业的常规术语。这一领域几乎每家公司都在谈论DAU、LTV、ARPU、ARPPU、ARPDAU以及ARPPDAU等术语。他们讨论人口特征分析，多数人甚至不屑于再讨论病毒K系数，而是关注玩家的CPA。对于一个曾经只知担忧metacritics网站评分的行业来说，这无疑是一个重大转变。

然而，这些术语也常被滥用。与此相同的是，每家工作室都声称要采用“敏捷”方法，但实际上很少人真正做到这一点，多数人都忽略了这些数据背后的要点。当他们遇到MVP时却总因游戏产品开发到哪一阶段才算具有“可行性”（viable）而百思不得其解。所以他们还是重走自己的旧路，也就是模仿他人做法但却甚少创新。

狂热的数据分析思维

这一切都起源于数据的迷惑性。我之前所谓的“旧金山变革”（游戏邦注：作者在此是指以旧金山湾为中心的游戏行业变革，其中以Facebook、iPhone和Android平台的社交及手机游戏为主）中的一个原理直接来源于精简型思维，也就是如果你无法衡量数据也就无法提升产品。换句话说，如果你增加或扣除了一些东西，但却并没有直接让某个关键参数上升，那么这种变化和调整就是没有意义的。

这个原理很有诱惑性，因为它意味着数据可以揭露游戏中的问题，避免游戏沦为一个无法破解的黑盒子。理论上看，它应该是一个创新，因为我们由此可知关于玩家行为和想法的大量信息，然后使用这些信息优化游戏。衡量参数并找到结果，正是整个精简型方法所关注的问题。

当时Facebook游戏市场还是个好去处，关于这一领域的一些利好消息也不绝于耳。例如游戏中添加的圣诞树一周内就出售了100万棵，而由玩家社区建议添加的物品三天之内就销售一空。这些游戏道具看起来很有趣，但玩家的热情很快就消退了。现在每款游戏都会推出常规的促销活动，它们都有自己的节日主题道具，但没有一者能够超越这个范畴。

实际上，这种已经验证的方法只是赌博领域老套操作惯例的一个翻版。我个人对赌博行业并无偏见，但其意图证明一切的倾向让人觉得它仅关注一部分可行的关键游戏规则。这也正是所有赌场都大同小异的原因所在，而社交游戏开发商做法也同样多有雷同。

但社交游戏领域并没有通过衡量数量而持续创新，而是将自己逼近了一条死胡同。这个行业清楚可行的数据衡量公式（但却不清楚为何它们可行），知道如何创建这些内容，然后持续重复相同的操作。所以，同赌博行业一样，社交游戏领域的本质也演变成了谁拥有最佳商业手段，就会引来众多竞争者相效仿。《FarmVille》其实并不是Zynga复制《Harvest Moon》的天才策略，而是Zynga最先最快让游戏通过Facebook展示于众人的一种创举。

趋利避害的模仿之风

社交游戏的悲剧在于行业中的公司都在不遗余力地寻找史上最佳发布渠道，但却疏于向平台提供出色的游戏。他们目前所提供的最佳产品是扑克游戏，一些简单休闲游戏的社交版本，一些超级简单的模拟游戏，以及成千上万种《龙与地下城》的变体游戏。

这部分要归咎于市场局限性。Facebook平台政策变化多端，难以捉摸，有些开发者不得不将所有精力用于解决游戏曝光度的问题。他们沉迷于发送通告和交叉推广内容是因为用户并不记得自己所玩游戏的名称，也不知道如何找到这些游戏。

技术也是一部分原因。《Mob Wars》等PHP游戏基本上只能让玩家执行一点静态的点击操作，而Flash技术虽然能够制作体面的模拟游戏，但却无法支持动作型游戏。很显然这一领域需要更好的技术，但奇怪的是，社交游戏开发商仍在制作一些相同而具有局限性的游戏。Supercell如今在iOS平台的成功也不过是重现Facebook三年前的辉煌景象罢了。

最主要的还是开发文化的问题。社交游戏的行业思维与电视领域并无不同。电视领域的会计通常也认为这其中必定存在一种数据，这些数据可以让他们找到电视节目获得收视率的方法（游戏邦注：但他们还没有找到这种数据）。他们坚信获取观众是一个过程，取悦他们是一个过程，如果可以找到一个合适的数据衡量方法和公式，那么电视行业定会前途光明。

因为没有这种数据，他们只能通过收视率、用户特殊数据以及观看模式，试图推断相关结果。他们根据这种推理制作产品，推出能够迎合这些数据需求的电视节目。而这一方法行不通时，他们又返回原路通过复制其他成功电视节目的模板来制作产品，就好像赌场的做法。这种文化开始周而复始地循环，最终变成了他们的执行标准。

固守“只有衡量数量才能提升产品”这一理念的荒谬性就在于，让数据衡量手段来拍板创意决策。我曾无数次听到有设计师抱怨自己无法为游戏进行一些深度调整，因为项目经理要求这种调整必须能够用数据证实效果。 双方都知道游戏有些地方不对劲，但这一原理就是要求用数据来反馈问题，否则游戏就不存在问题。这种认知失调现象常让团队受挫，并产生刻板的决策，而游戏也在此过程中趋于平庸。

趣味性无法用数据衡量

社交游戏开发商痴迷于用数据衡量一切，并以数据形式确定一切问题，他们认为数据就是王道，这也正是扼制他们创新的源头。与电视工作从业者一样，他们也积极寻找与趣味性相关的数据。他们认为这其中必定存在一种可虏获趣味因子的数据合体（例如LTV与ARPU或DAU相结合等等），总之这样的数据一定存在。

看看人们参与体育运动或桌面游戏，体验《使命召唤》或《愤怒的小鸟》的过程，你就会开始发现一些端倪。这些游戏中都有一些产生小结果的小决策，而这些小结果又都彼此相关并最终铸成更大的结果。在大型游戏中，这看似一种模式，而我们通常将其称为“机制”。

只要你不去纠结于游戏机制到底是什么，那就很好理解这一概念。机制就是一种会影响玩家的操作或规则。如果不看DAU等亚参数，游戏工作室通常会衡量机制实例。他们会观察多少玩家购买物品，在特定时间段中升级，或者使用某项道具。然后他们就会根据这些向量提升产品，但游戏总体趣味性则有所缺失。

Mario-Power-Tennis(from fanpop.com)

试图通过研究机制而衡量和提升游戏，就好像只是通过衡量几次犯规来提升网球技能一样。这些数据在许多方面都很管用，但对游戏来说未必如此。例如，你想增加赢球次数，也许可以通过降低拦网高度，加强球拍性能或改变使用的网球来实现目标。这些变化可能会给比赛带来立杆见影的效果，但也很可能产生这种结果，即你赢了很多次球，但比赛却毫无趣味可言。

这种趣味存在于网球运动中多种动态机制相互影响的过程，而这种动态又很容易受到一些小变动的影响。趣味动态的本质也正是如此，也这是优秀游戏开发者在创建原型时经常强调“找到趣味所在”的一个原因。

游戏本质上是一个混乱系统。在这个混乱系统中，你可以看到起始条件，模拟结构，并大胆预测奇异吸引体的交互结果，但如果不观察它的运行状态，你根本不可能看到模拟情况如何。这个系统很敏感，我们很难解释其中的模式，它发生的情况也是即时性的。

有趣的游戏有点类似于这种混乱系统，它会产生美丽的碎片。在一些游戏中，所有机制的平衡会产生一些令人兴奋的结果，但如果只看游戏规则却并不能预测会出现什么情况。只有在体验过程中才能看到什么操作可行，什么不可行。

如果你不试玩原型，你根本就不会知道游戏机制是否有趣，或者是否将产生游戏令人爱不释手的美妙结果。衡量机制实体有助于实现这一目标，但你仍然得已承认游戏中的确存在无法破解的未知因素。

与其他主流游戏（游戏邦注：如街机、主机、PC、休闲、MMO等游戏）变革不同，社交游戏开发商一直无法悟出趣味具有动态性这个道理。这也正是为何没有一款社交游戏能够像《魔兽世界》、《愤怒的小鸟》、《植物大战僵尸》、《超级马里奥》这样备受推崇的原因，它们一直在寻找所谓的趣味要素，但这实际上并不存在。

开发商若想让社交游戏顺利进入下一个时代，就必须汲取这个教训。