英雄联盟的秘密:140个英雄如何改,Riot大数据理论

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Gamelook报道/自2009年测试以来,《英雄联盟》已经成为了PC平台最成功的MOBA游戏,在10年的时间里,Riot Games陆续推出了140多个英雄。作为玩家体验的主体,这些角色不仅要具有足够的吸引力,还需要平衡性才能保证游戏的竞技公平。

那么,2018年全球最热门的英雄是哪些?除了设计师们的创意之外,Riot Games是如何通过数据来调整英雄的呢?在GDC 2019大会上,Riot Games玩法洞见主管(Gameplay Insights Lead)Nathan Blau讲述了140多个英雄背后的数据决策方法论:

我今天要说不只是《英雄联盟》,而是包括很多游戏和数据,这些方法论或许对你的游戏以及工作室有所帮助,但最重要的是讲讲《英雄联盟》里的英雄以及游戏里的角色设计。

我大学毕业之后从事游戏业的第一份工作是在PlayStation用户调研团队,目前在Riot Games工作,职位是Gameplay Insights Lead,我们稍后会说这个职位主要做什么。

为什么英雄很重要:因为它是玩家体验的主体

既然谈到了英雄和角色,在所有游戏的角色里,我个人最喜欢的英雄是亚索(Yasuo)。

游戏玩法洞见混合了调研、分析、数据科学以及健康服务,确保为我们的玩家、团队收集有质有量的数据,为策划、美术师和团队主管们提供数据分析见解、建议和策略。

我们今天主要讲的是英雄,在《英雄联盟》的第十个年头,我们做了140多个英雄,不过今天可能提到的只是一小部分。这里的英雄,实际上等于大多数游戏里的角色概念,很多游戏都有自己的角色,比如《守望先锋》、《战争仪式》、《荒野行动》、《Apex Legends》、《英雄联盟》以及《Super Smash Bros Ultimate》。

不过,在所有的游戏里,最重要的其实不是英雄,而是玩家们,他们才是这些角色的使用和操作者,所以我们今天想要说的是如何理解玩家与角色之间的关系,帮助团队做更好的决策。

角色对于玩家而言是重要的,除了竞技游戏之外,甚至《质量效应》这样的单机游戏也有自己的角色设定,我们这里举三个例子,他们是Twitch平台最著名的《英雄联盟》游戏主播,第一个主播最擅长用的是亚索、第二位主播最喜欢的是拉克丝、第三位是我的好友Tyler1,他最擅长的英雄是德莱文,完全是不同类型的玩法。

在全球范围内,每个英雄可能都有数百万人喜欢,那么这些数据对你的游戏或者工作室有哪些作用:我们可以获得对你目前和未来游戏有用的信息,在做新英雄或者内容更新的时候参考;你可以用它来思考对游戏同一个IP进行重新创作,比如推出手游版本的时候做英雄平衡;你还可以使用这些数据用来创造全新的IP。

实际上,不止角色,就连创意行业也可以受益,比如艺术家、漫画和电影等等;发行、实体周边的制作等也都可以获得角色方面有用的信息。

三大数据:了解英雄与玩家的关系

我们今天主要讲的有三个数据设定:不同时段的使用频率、角色的广度和深度和英雄数据大调查:

在开始讲这些略显枯燥的数据之前,有一个问题,当一个刺客加入KPop Group之后会发生什么?

K/DA

对不熟悉《英雄联盟》的人来说,可能不知道什么是英雄更新,所以这里做个简单介绍:过去的10年里,我们一直在不断地调整英雄的平衡性,为此,一些比较早期推出的英雄就需要重做让它焕发生机,比如阿卡丽,我们对视觉效果、玩法和内容都做了更新。阿卡丽之前是一个普通的刺客,更新之后她有了纹身,玩法也针对年轻用户做了调整。

阿卡丽的更新与使用频率变化

那么,游戏更新对于角色的使用率有什么影响呢?我们不妨通过数据来直观展示:

阿卡丽的历史使用频率

这张图包括她被重做之前、之后一直到现在的使用率变化,阿卡丽的使用频率是用蓝色曲线标注,背后淡色的曲线是其他英雄的使用频率。

首先我们来看最左侧的这个曲线,当时是老版本的最后一段时间,我们新做的阿卡丽还在测试中,随后在2018年1月初,更新之后她的使用率大幅增长,其中很多人是喜欢玩刺客的,还有一些则希望了解新版本,以便未来找到可以counter的策略。

经过了快速增长之后,阿卡丽的使用率进入了稳定阶段,但我们可以明显看到,仍然比更新前高很多,达到了我们的目标。但事情并没有因此停止,我们推出了KPop Group之后,阿卡丽加入K/DA四人团队也提高了她的使用率。

随后,两个不同的玩家群之间有了很明显的差异,比如职业赛里她是很强大的英雄,但在普通玩家对局里,却让人很沮丧。在职业联赛里,阿卡丽成了非ban必选的英雄,所以我们后来对她做了多次削弱,通常来说这不会特别影响使用率,但我们对阿卡丽削弱太多了,所以使用率再次出现了下滑,她在职业赛再也没有上BAN位,但也没有什么人选了。

在9.3和9.5两个版本更新之后,我们对阿卡丽做了加强,所以使用率又开始出现了增长。以上就是我们对单个英雄使用率的调整,通过这个数据,你可以得到非常丰富的信息,而且这不是故事的结束,阿卡丽未来还会继续调整,其他的140多个英雄也同样会经历类似过程。

用数据了解英雄的参与度

我们追踪的数据并不只有使用率,还有参与度数据。这是了解英雄数据的另一个方式,但开始之前,我的问题是,杰克逊·波洛克是如何帮助我们了解英雄参与率的?

你们可能会好奇,他是谁?杰克逊·波洛克是美国著名抽象艺术画家,他的滴画法非常出名,创作之前从不事先规划,以反复的无意识动作画成复杂难辨、线条错乱的网,又被称为“行动绘画”。

但他与《英雄联盟》角色又有什么关系?我们不妨看看这幅画:

你们可能觉得是杰克逊·波洛克现代版的画作,但实际上是我们同事David Navati画的的视觉化参与度数据图。

我们可以四象限图展示玩家的受欢迎度,X轴广度指的是使用人数,Y轴深度指的是每个玩家的参与度,把英雄依次划分为小众、热门、普通和冷门四个区间。

比如拿阿卡丽来说,在更新之前她是冷门英雄,更新之后就成为了热门,在此期间,我们可以追踪她在玩家群里的深度和广度变化。

再具体一些,我们来看四个不同英雄,他们在很多版本的受欢迎度几乎变化不大,最冷门的是死歌(死亡歌颂者·卡尔萨斯),他只有在死亡的时候才能放出伤害最高的大招,很明显这个做法并不是很受欢迎;另外一个是海妖女祭司·俄洛伊,她的玩法很小众,喜欢的人不是很多,但这些人的使用频率很高;第三个是黑暗之女·安妮,她是一个非常基础性的英雄,使用的人很多,但普遍使用率不是特别高;第四个是盲僧·李青,属于热门英雄,他的操作技巧要求较高,但却可以在游戏里秀起来,因此很多人愿意尝试并投入大量时间学习。

这是《守望先锋》和《Apex Legends》的英雄参与度数据(基于个人理解和第三方数据,因此可能并不准确):

我们再回到《英雄联盟》,首先看射手和野怪的受欢迎度:

ADC的热度一直没变,当被削弱的时候,玩的人不多,被加强之后,很多人尝试,但大多数人投入的时间都不是很多。唯一例外的两个英雄是比较小众的奎因(德玛西亚之翼)和千珏(永猎双子),所以我有一个想法是这类射手可以增加,虽然使用者不多,但热爱这些英雄的玩家会投入很多。

游戏里的野怪整体而言热度都不是很高,这可能也是很多游戏里遇到的问题,但这可能也是未来改进的机会,比如可以参考一些其他类型游戏的做法,比如皮卡丘在全球就非常受欢迎。

阿卡丽的参与度变化图

我们可以根据之前的使用率来说,最左侧是改版之前,使用率很低右上角的点是更新之后,很多人体验,KPop推出之后她的热度趋于稳定,在被削弱之后,迎来了至暗时刻(最下方)。但在加强之后,她的数据看起来更健康一些,虽然没有大量的玩家尝试,但真正喜欢她人们投入的时间是很多的。

当然,阿卡丽的参与度数据还没有结束,其他140个英雄也是如此,但这个数据图可以非常详细的展示每个英雄在玩家群里的表现。

英雄热度大数据:中美玩家喜好差别明显

最后一部分是玩家调研,我们使用了英雄大数据调查,但在开始之前,同样有两个问题:为什么刺客玩家不喜欢深海泰坦,为什么快乐风男在另外一队?

我们的玩家调研覆盖数百万人以及很多方面,比如玩家们最喜欢的是什么职业,坦克、射手、刺客、辅助还是法师?他们喜欢玩哪些位置,上单、打野、游走、中单还是下路?我们主要调研的是几个热门地区,包括美国、加拿大、巴西、韩国和中国,而且还需要提前说的是,这些都是2018年的数据,未来我们还会增加更多的调研品类和区域,比如2019年将把欧洲和越南玩家加入调研范围。

我们的调研一般都是通过这样的问题来呈现,比如“艾克(时间刺客)是我最喜欢的英雄”随后让玩家选择该描述与他们实际情况的符合程度:强烈反对、不同意、一般、同意和强烈赞同。

另外一个关键问题是从多个英雄当中挑出你最喜欢和最不喜欢的英雄,但今天可能没有办法细说。

从研发的角度来说,我们会针对玩家最不喜欢的英雄提出很多细节问题,接近30个,不过出于时间考虑,我们主要来说平衡性和玩家喜好两个方面的原因。

图中蓝点标注的是选择了刺客职业的玩家,按照之前的参与度数据,他们最喜欢的刺客英雄是劫(影流之主),即便是和其他职业对比,这个英雄的受欢迎度也是非常高的。当然还有一个可能是,喜欢玩刺客位的玩家不多,但劫在刺客玩家当中非常热门。

我们还发现,刺客玩家最不喜欢的英雄是金属大师(莫德凯撒),但最冷门的是深海泰坦·诺提勒斯,因为他是一个庞然巨物,而且所有技能都是在固定地点战斗,很明显刺客玩家并不喜欢呆在同一个地方战斗,这会让他们不安。

还有些时候,一个英雄的受欢迎度并不是因为玩家的职业选择或者个人喜好,而是和所在区域有关,比如我最喜欢的亚索,在全球有着完全不一样的热度。

不同地区有着不同的解释,比如对方亚索猛如狗,我方亚索蠢如猪。但从全球范围来看,对于亚索最热门的词汇里,“科学定律”是被提及最多的,为此我还专门问了玩家,他们说,“亚索就是科学定律,当他出现在己方队伍,就一定会输”。

但我最喜欢的描述是来自中国,为此还专门找了它的中文翻译,中国玩家对他的印象是“快乐风男”,我们从刚刚说的公平性和玩家偏好来看亚索在不同区域的数据。

可以很明显看到,亚索是中国玩家群里排名第二的热门英雄,而其他地区的排名都在30以后;平衡性方面,其余地区都认为亚索的公平性排在100名之后,而中国玩家则把它排在了24名,这两个数据的巨大差异让我很惊喜。

我们还可以用更直观的数据对比北美和中国玩家的差异,比如两个地区都有四个射手是最热门英雄,北美玩家喜欢的是金克斯、烬、卢锡安和霞,中国玩家喜欢卡莎、EZ、金克斯和薇恩。

不过更有趣的是其他位置,北美玩家最喜欢的三个辅助是布隆、锤石和洛,中国玩家最喜欢的9个英雄里,唯一的辅助是锤石;北美最热门的另外两个英雄是刺客凯隐和艾克,中国玩家最喜欢的另外三个英雄是盲僧、亚索和皇子(德玛西亚皇子·嘉文四世)。

所以中国玩家很可能更喜欢可以carry全队的英雄,而北美玩家则更偏向于辅助团队的角色。

我们再来看看两个地区最不喜欢的英雄,结果让我们非常意外:

北美玩家最讨厌的四个刺客是妖姬(诡术妖姬·乐芙兰)、狮子狗(傲之追猎者·雷恩加尔)、阿卡丽、小鱼人(潮汐海灵·菲兹),而中国玩家最讨厌的只有一个刺客小丑(恶魔小丑·萨科);美国玩家最不喜欢的三个战士分别是亚索、蛮王(蛮族之王·泰达米尔)和剑圣(无极剑圣·易),中国玩家最不喜欢的唯一一个战士是兽灵行者·乌迪尔;北美玩家最不喜欢的另外两个分别是蒙多(祖安狂人)和佐伊(暮光星灵),中国玩家最不喜欢的其他7个英雄分别是翠神·艾翁、无畏战车·厄加特、金属大师(铁铠冥魂·莫德凯撒)、大发明家·黑默丁格、荣耀行刑官·德莱文、雪人骑士·努努和炼金术师·辛吉德。

美国玩家们比较介意的是输出高的英雄,因为他们具备一套秒人能力,而中国玩家则更喜欢高输出的角色。

数据决策:帮同事挖掘有价值信息

我们该如何使用这些数据做决策?数据驱动型和数据信息型的决策有什么区别?

谁是LOL里的复仇者联盟?这里我们可以把一些英雄看做电影里的超级英雄,比如亚索、厄运小姐、劫、盲僧、盖伦、凯瑟琳、卡莎、卢锡安等都非常热门,但如果从对全球的吸引力来看,一些小众英雄则可以上榜。

总的来说,了解英雄数据可以让你在做新英雄的时候有更好的参考依据,我们甚至还做了约会网站、漫画和个性化手办,通过玩家们的Cosplay,你也可以知道哪些英雄最受欢迎。

最后要说的是,虽然我最喜欢的是亚索,但我们做英雄从来都不限于《英雄联盟》,比如我也非常喜欢《守望先锋》里的猎空,《Apex Legends》里的幻象等等。

作为设计师,你需要认真思考这些数据在角色设计、更新等方面的用途。对于数据分析人员,不要只是给游戏策划、美术师们简单的数据,而是提出问题和见解,最重要的是,从玩家体验的角度给出建议。

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