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Zynga总监:除了做智能NPC,如何在游戏运营中用好AI?

【ashkeling专稿,未经授权不得转载!】

ashkeling报道/虽说AI是最近才成为全球范围内的热门话题,但实际上,游戏行业对于这个技术的探索实践并不短。比如很早就有游戏开始尝试用AI做NPC,根据OB欧宝体育电竞官网的互动或不同选择而给出不一样的剧情或者任务。

随着ChatGPT、Stable Diffusion以及Midjourney等生成型AI的流行,我们发现AI实际上可以做的事情更多。

实际上,哪怕是游戏之外,同行们一样可以使用AI技术来提升业务表现。不管你的NPC行为逻辑有多优秀、或者程序化叙事系统多强大,如果不能同时利用AI帮助商业更有效率地运营,那么你就没有充分利用AI可以为你的游戏带来的帮助。

此前的GDC演讲中,Zynga中心和战略分析总监Luke Dicken,就讨论了该公司是如何使用AI来支持他们手游产品线的。按照他的分享,从协调广告销售和用户获取,到预测系统、任务自动化,再到确保社区健康和开心,AI在Zynga的整个业务中发挥着重要作用。

以下是Gamelook听译的完整内容:

Luke Dicken:

上一次参加GDC分享还是2014年,那时候我还是个做研究的学生,我的博士学位是游戏AI,当时说的是如何以不同的方式做游戏。

随后我就像是在美国消失了,(2014年末)加入了Zynga,并且从数据科学家一路升级成为了中心和战略分析总监(Director of Central & Strategic Analytics),这个名字可能听不出来什么东西,但我主要在Zynga公司的AI、机器学习和数据科学的大部分领域提供技术监督,与此同时,带领一个从业人员组成的团队作为整个公司的中心资源。

可能很多人都听说过Zynga,在比较早的时候,我们以《ob电竞》著称,这个在2009年发布的游戏为我们打开了局面。随后我们发布了《ob电竞》,后者如今也运营十多年了,随后我们收购了NaturalMotion这样的工作室,有了《ob电竞》等游戏。

另外,我相信绝大部分说英语的人都玩过《ob电竞》,我们此前还收购了伊斯坦布尔的《ob电竞》开发商Gram Games以及赫尔辛基的《ob电竞》开发商Small Giant Games。

这些都是我们制作和拥有的游戏,但接下来我分享一些数据,截至2018年底,我们在多个平台运营的游戏超过了50款,这包括以手游优先的游戏、仍在Facebook运营的游戏,我们的MAU超过8500万,这让我们在2018年的收入达到9.07亿美元。

AI是什么?

接下来,我们谈谈“中心和战略分析”到底意味着什么。这是一个有少数分析师和科学家形成的小组,没有股东的加入,我们有专门为日常运营提供服务的游戏分析师。之所以是中心化,是因为我们没有固定的覆盖领域,就像我们收购一个工作室那样,我们没必要专门搭建一个团队,因为这是不经常进行的工作。

至于战略,指的是我们聚焦于多部门或者跨公司的事宜,包括Zynga的全球运营。唯一一个具体的领域,也是因为我个人的偏好,那就是对AI和机器学习技术的创新使用。

那么,当我们说AI的时候,我们说的是什么?这是一个将会不断被定义的概念。对于一个大公司而言,我们希望AI做到以下三件事当中的一个或者多个:辅助人类、比人类做的更好、比人类更快。

我们的想法是,可以通过AI来提升运营效率,我们希望人类站在价值链的顶端。对于一个机器人就能做的事情来说,让一个人类从周一坐到周五浪费那么多时间是没有意义的。我们想做的是,让人类驱动算法进步,带来更多的影响力,而不是从事琐碎的工作。

AI技术对手游广告的帮助

不知道读者们有多少人了解移动广告,进入这个岗位之后,我接到了一个手游广告的任务,当时我知道了我们的游戏是靠广告支撑的,也知道怎么在游戏里投放广告。不过,为了更好地理解接下来的内容,我们先普及一下移动广告。

假设你有一款游戏,并且想要在自己的游戏里投放广告,我们会通过聚合平台(Mediator),以寻求为这些广告位卖出更高的价格,我们使用瀑布流(waterfall)或者其他策略,瀑布流的意思是,我们找到聚合平台,问他们,能否与广告网络1交流、试图将这个广告卖到20美元。

广告网络会实时联系广告主,定价会以CPM形式报出去,这个价格听起来很高,但要知道这是千次浏览,如果广告主接受,那么这则广告就卖出去了。但有时候,广告主可能不会接受,那么我们会让聚合平台询问广告网络2,是否能够以20美元卖出去?他们可能接受,也可能不接受。

所以我们再找广告网络3,报价降到15美元,这时候,广告网络1告诉我们,20美元无法成交,能否降到13美元?

每次我们找到广告网络,他们都会有自己的运营,这里给出的价格是低价,就像是在eBay拍卖行,你有个低价,然后出价高者获得,这也是它被称为瀑布流的原因,所以到最后,我们可能在广告网络2降低到5美元。

2017年的时候,我们问过这样一个问题:这些配置是如何生成的?得到的结果是,专门有人坐下来,给出他们认为合理的价格,这个广告应该出现在哪个广告网络等等,这一切都是手动完成的。

当时我们就觉得,我们可以优化这个过程,于是就开始了一个优化它的项目,ZOE(Zynga app Optimazation Engine)。这是个非常有趣的问题,因为我们与40家广告网络合作,实际上甚至接近50家,每个广告网络都可能就一个报价投入很多时间,这很明显不是有趣的事情。

当然,也有人可能觉得这很有趣,你可以按照价格排列,看如何最大化广告收入,问题在于,人们在等待着自己的广告,这一切都是实时发生的,我们花的时间越久,用户体验就会越差,因为广告位会一直空着,用户面对的就是一个空白屏幕,这是非常不好的现象。我们发现,如果人们在想要看广告的时候却只能看到白屏,他们就会生气,甚至不再玩你的游戏, 这显然不是我们追求的目标。

那么,ZOE是如何工作的呢?加入你需要数据摄取,我们得到了过去24小时的表现数据,然后我们需要对数据进行整理,因为有些东西是没用的,然后我们做一系列聚合的事情。随后进入下一个环节,我们做聪明的事情(clever stuff),再然后是后期处理阶段。到了最后,它会被发送给广告网络。

听起来很容易对不对?但结果我们发现,发行商侧的广告技术真的很糟糕,加入这个项目的时候,我以为只需要做一些API代码,但事实并非如此。

如今大部分的广告网络都有网页版,你登录账号然后设置一些东西,既包括聚合平台,也要包括广告网络,考虑到有几十个广告网络平台合作,这个体验并不好,所以这是不理想的。

结果我们发现,还有很多的广告网络更落后,他们甚至还在用电子邮件与人沟通,然后为你在他们的系统里做出改变。这对我们来说反而是更容易的,因为我们能自动生成邮件,搞定如何自动登录这些网站,但我们决定不那么做。

我们为人们带来了一些判断性的工作,实际上我们做了一个文本文件,让他们放到这些网站上。这其实表现很不错,得到了很不错的广告销售结果,然后报告过去24小时的工作,继续这个循环,以上就是ZOE整体的运作方式。

现在,我们来说说“聪明的事情”意味着什么。我之所以喜欢上边的展示图,是因为它将整个环节分成了多个模块,我们实际上可以尝试三四种解决方案。我们对算法、更新节奏以及排序做了多次不同的尝试。我们开始觉得更新频率会有比较大的影响,就像是股票交易那样,应该会有更高的效率,但结果是行不通。

我们对算法尝试了一系列的策略,包括基于市场趋势预测价格走向,就像股价走势那样,如果能够预测价格高低点,那么我们就可以最大化收入。但这个方式行不通,如果是很重要的游戏,不要用这样的方法测试。

我们还尝试了bin packing线性编程,也就是,如果能够预测周四有多少人会玩游戏,就可以根据这个数据安排展示的广告数,但是,当数据量过大之后,这个方式不太好。随后我们尝试了模拟为基础的方式。

之所以没有说哪个方法最好,是因为这些方法显然不是最好的,甚至现在都没有找到最好的方法。实际上,我们可以将机器学习用在你的运营中,不一定是在游戏中,但实际上可以带来比较好的结果。

运用AI技术的结果

接下来说说我们得到的结果,首先要承认,这很难做到量化结果,在我们的技术堆栈里,并没有很好的方式让我们进行A/B测试,因为我们对测试中的A和B无法控制,所以我们用了很长时间观察榜单,试图理解它背后到底在发生什么。

你无法直接对比算法带来的结果和人类操作的结果,但我们知道,现在的系统已经至少能够带来与人类操作相当的结果。我们认为在推动收入的增长,并且发现,高频率的更新会带来负面影响,每次改变瀑布流都会导致市场震荡,所以我们还没有将其推向所有的产品。

希望这些东西让你们对移动广告有更好的了解,接着我们说点别的。这是一个和移动广告有关的话题,也就是买量。

人们出现在手游当中,是有原因的,其中一些原因是我们付费在很多渠道做了广告。你如何优化买量预算配置?从核心层面来说,我们聚焦于“广告消费回报(RoAS)”,简单来说,就是你如何快速收回在广告投放注入的成本,这在不同平台是不一样的,因为每个平台似乎都有不同类型的用户。

有时候,你可能在Facebook投放广告更多,而在Google Ads很少,还有人是反过来,但你做这些的根本原因,就是要最大化整体RoAS。

但是,我们还可以更进一步,比如定向买量呢?你愿意为某一类OB欧宝体育电竞官网开多高的价格?这里有两个问题,其一,你必须快速做出决策,但是,你还必须知道的是,这类OB欧宝体育电竞官网的价值是多少?你需要知道广告主给我们的用户,是否喜欢这类型的游戏?他们是否玩过这类游戏、有没有过快速流失?

这也是分析与AI不可分割的原因,很多公司都形成了大量的数据组,我觉得这是事实,但你需要从这些数据获得洞见,然后通过这些洞见帮助公司和团队做出决策,这些决策可能会给你的业务带来转变。

谈到这个话题的时候,我们很可能会提到倾向建模(propensity modelling),这是数据科学最容易得到的结果。

比如,我可以基于用户此前的行为数据,来预测这个用户是否会回流,但这个分类是基于历史数据,而我们要预测的是即将发生的事情。比如,你可以对游戏体验不好的用户推送一个比较大的折扣,坦白来说,这是非常容易做的事情。这是一个非常基础、非常以产品管理为中心的方式,但却是有效的,你可以通过这样的活动让人们在游戏里多停留一些时间。

但这个方法的问题在于,这些人离开游戏是因为不喜欢其中的体验,廉价的促销可以让他们多留一段时间,但游戏本身没有什么变化。你该如何更进一步呢?

比如打造一些更深度、更全面的模型,迎合OB欧宝体育电竞官网的体验来匹配哪些是他们喜欢的、哪些是他们不喜欢的。我的基础理论是,喜欢游戏的人是有动力支持开发者的。如果不喜欢游戏,那么不管是促销还是其他营销手段,都没有太大的意义,因为这个人和你的游戏不匹配。

所以,激励人们,为有趣的体验进行优化,我们可以通过实时调节在线运营,实时调整很多事情,可以根据人们的需要定制游戏体验,比如晚上下班的时候,人们可能更喜欢休闲的体验,他们忙了一天可能不太喜欢挑战;到了早上,刚准备迎接新一天的人们可能更愿意接受挑战。

如果你能够从数据中挖掘到这些信息并与OB欧宝体育电竞官网需求匹配,实际上,提供定制化的体验并没有那么难,你需要知道这些指标,需要知道它们背后发生了什么。

总结

我们说了很多,这里做一些最后的免责声明:Zynga的规模使得这些技术当中的一些更容易自圆其说,尤其是当1%的浮动意味着数百万美元的时候,追求这些技术是毫无疑问的选择。同样的方法用在不同的团队身上也会不同,毕竟,你们与广告网络或者其他合作伙伴的关系可能是不一样的,因此费用相差也比较大…这些都可能成为你们的顾虑。

但这不是重点,AI能做的事情太多了,我建议所有的同行都认真进行战略思考,AI如何能够辅助你的业务?这些机会随处可见,我说到了广告、买量和个性化体验,但还有很多是没有提到的,比如AI社区管理会怎么样?

我们今天分享的只是AI能做到的很表层的事情,我建议同行们拓宽眼界,将你的AI技术运用到各个方面。

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