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游戲新聞 拆!游戲數值拆解流程介紹

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騰訊互動娛樂 游戲策劃 作者:Alice

在介紹具體內容之前,我們先聊一下,為什么要做數值拆解。確定了具體的目標,才可以衡量是否達到了預期。

我認為數值拆解的目的大概可以分為三種:

01 競品游戲分析

這部分人往往都是游戲從業者,大部分的數值拆解工作都是針對競品游戲進行。主要是通過拆解競品游戲了解對應模塊的設計思路。

02 學習

對于一些準備進入游戲策劃行業的或者剛進入行業的新人來說,有些人可能把數值拆解作為了游戲行業入門的敲門磚,數值拆解的確是一個快速熟悉游戲的過程。通過對于其他游戲的拆解,可以了解到游戲設計都有哪些工作。

當然非新手可能也帶著學習的目標進行拆解,這時候學習的主要目的可能就是了解一些并不是很擅長的品類的設計思路或者是對已有知識進行迭代。

03 興趣

俗話說“興趣是最好的老師“,這個在游戲行業內也是這個樣子。好多玩家抱著對游戲的熱愛會主動地去收集整理游戲的設計思路或者是升級數值。像是經常提到的魔獸世界的”圓桌理論“就是來自玩家的猜測以及驗證。


以下內容的介紹可能更偏向于競品游戲分析的工作場景,希望通過分享的工具和技巧等內容,幫助大家快速地完成拆解目標。

(一) 準備階段



準備階段主要有三件事情要做,確定拆解目標、玩游戲、常用基礎知識的儲備。

1. 確定拆解目標

首先我們需要確定游戲的拆解目標,拆解目標并不是說我們要拆解XXX游戲,而且要更加具象化究竟哪些需要拆解。     

所謂知己知彼百戰不殆,要拆解游戲就需要了解要拆解的究竟是一款什么樣的游戲。

在拆解之前先自問一下自己,以下這些信息你都知道么?

  • 這款游戲類型是什么?MOBA?MMORPG?SLG?RTS?
  • 這款游戲是在什么平臺上玩的?手機?PC?Console?
  • 這款游戲的核心玩法是什么?Roguelike?PVE?PVP?三消?



針對不同游戲類型,設計的側重點也是不一樣的,所以拆解目標也會有所不同,大部分游戲拆解的目的都是希望拆解到游戲的核心內容,所以這里列舉兩個常見的游戲類型以及拆解目標。

以MOBA為例:

這類游戲是以PVP為核心玩法,主要特點是公平競技下的職業之間的平衡關系。因此拆解的重點可以放在與英雄平衡相關的內容上。可以拆解以下幾個內容:

英雄之間的差異:是什么構成不同的英雄(屬性和技能的差異、傷害類型、攻擊方式、移動速度)

傷害計算公式:各屬性在計算中的作用,培養這個屬性的性價比

屬性在各模塊之間的關系:角色屬性、符文、裝備的數值占比關系是什么樣子的,究竟每一部分對于英雄的影響有多大

單局戰斗節奏:局內戰斗主要是通過經濟的積累提升數值,主要比拼的是經濟獲取的速度,那么究竟經濟的來源是什么,經濟獲取的屬性在游戲的不同階段有什么影響(假如1金幣購買1點屬性,到高級裝備的時候是不是也是一樣)

以RPG為例:

這類游戲的主要特點是通過不斷的數值養成實現實力的增強,因此拆解的重點可以放在與數值養成相關的核心內容。可以拆解以下幾個內容:

  • 傷害計算公式:涉及到屬性相關的內容必不可少要拆到這部分
  • 屬性在個模塊之間的關系:屬性都會通過哪些養成模塊獲取,并且在每一個模塊的占比是什么樣子的
  • 成長節奏:每升一級需要多長的時間,完成這條養成線需要多久,不同付費的用戶達到滿級所需要的時間分別是多久。



為什么需要確定拆解目標呢,我覺得主要是有幾點好處

  • 首先,確定工作量。就是拆解這部分內容究竟需要多久的時間。
  • 其次,確定要關注的重點。根據目標分析目標究竟包含哪部分內容。
  • 最后,確定要對比的游戲。同類型的游戲這部分都是如何設計的,這樣有什么優缺點。



以《英雄聯盟》為例,假如拆解目標是傷害計算公式。

首先,評估工作量。

《英雄聯盟》傷害屬性種類簡單,主要復雜度并不在戰斗公式。拆解難點在于英雄之間的平衡以及裝備附加的被動技能效果上,所以可以很容易的就把傷害計算公式整理出來。

其次,確定拆解目標下的關注的重點。

關注重點主要圍繞著和傷害計算公式相關的。例如屬性在傷害計算公式里面的什么位置。該屬性是否存在計算上限,是否會有動態計算。

最后,選擇需要對比的游戲。

與《英雄聯盟》游戲類型接近的是王者榮耀和DOTA2。為了更好的理解這款游戲的公式,還需要了解這兩款游戲的公式和《英雄聯盟》都有什么區別以及都有什么樣的特點。

2. 玩游戲

說到玩游戲,可能覺得拆解游戲肯定是需要玩游戲的,這里主要說的是,究竟需要玩到什么程度。

沒有一個明確的時間標準,對游戲的理解最基礎的是要熟悉要拆解游戲的基礎功能,例如這款游戲是什么類型的、在什么平臺上、要如何操作、核心玩法是什么。

從程度上來衡量,我覺得至少要達到可以明確的判斷出來要收集的數據是否是合理的。

3. 常用基礎知識儲備

常用知識的儲備主要是輔助判斷數據的準確度,正確的數據更有利于找規律,從而推導出設計思路。

這里羅列幾個常用的知識,并不做更多的篇幅解釋,感興趣可以自行了解。

Excel常用的函數、圖表

Excel是常規處理數據的方法,對于基礎功能的使用可以幫助快速的處理數據。

常用的函數例如Ceiling、Countif、Vlookup。圖表例如折線圖、輔助趨勢公式可以幫忙分析養成模塊下的成長曲線。

游戲中常用的戰斗公式

熟悉減法、乘法公式的優缺點,可以對游戲初始有一個大概的判斷,這樣就可以快速定位到要拆解的核心。

游戲中常用的升級公式

指數函數和線性函數都是比較常用的升級方式,在分析數據的時候,可以輔助圖表來快速猜測更偏向于哪種。

線性函數,像是y=ax+b。a、b均為常數,根據a的不同控制增速,x與當前等級相關。

[ 線性關系示意圖 ]

指數函數,例如y=a^x,a為常數,且大部分情況都是a>1的情況,x與當前等級相關。

[ 指數關系示意圖 ]

這里特殊說明一下,好多時候,我們看到的曲線,看起來像是指數關系,往往可能是分段的。這個主要是因為照顧游戲體驗,在后面養成節奏的部分會有具體的說明。

像是另外一種常見到的曲線形式,大概是下圖這個樣子。

[ 可能看到過的曲線形式 ]

[ 對數函數曲線 ]

看起來感覺和對數函數的曲線很像,不過這個往往用的公式是y=X/(aX+b)。用到這個公式主要是在屬性之間關系轉換的時候,成長里面不常用。像是乘法公式里面防御值和傷害減免的轉換用的這個公式,主要表示的是隨著防御值的增加,可提升的傷害減免越小。

(二) 數據收集

這里羅列一些常見的數據收集方式:

專業網站游戲分析

例如游戲官網、游戲媒體,這類網站的資料準確度較高,不過大部分的網站更多的是在介紹功能是怎么玩的,對于更底層的數據會少一些。

玩家論壇發帖

融入玩家群也是一個很好的辦法,玩家會自發的收集/制作一些游戲整理。這類信息大部分會有更多的數據細節,不過準確度較低,需要更多的進行數據甄別,這類數據建議更多的采用他的客觀數據,而不是主觀觀點。

逆向代碼(反編譯代碼)

這個方法并不是特別常見,主要是大家對于游戲代碼的加密意識越來越強。這樣的數據獲取是最準確的,不過需要有一些程序相關的知識積累。

這里也同時提醒大家信息加密的重要性。

同行交流。

(三) 分析數據規律

分析數據的規律大部分是基于日常設計的積累。這里介紹幾個我熟悉的隱藏規則設計。

以國產的RPG游戲為例:

戰斗公式的設計。

戰斗公式大家都知道有兩類,一種是減法公式,一種是乘法(除法)公式。減法公式大部分都是源于《石器時代》、《傳奇》類游戲的設計思路;乘法公式大部分都是從魔獸世界的公式簡化來的。這個主要也是因為早期的游戲策劃都從那個年代的游戲玩過來的。

早幾年由于卡牌游戲的盛行,乘法公式比較流行。從把《神仙道》的戰斗公式從減法改成乘法,一直到14年《刀塔傳奇》開始的卡牌時代,人們都更傾向使用乘法公式,試圖通過乘法公式帶來更深的養成線以及更平滑的數值體驗。

最近又開始流行減法公式,可能也是由于卡牌類的數值養成游戲減少,另外從設計上猜測可能還有兩個原因,一個原因是因為RPG用戶數量基本恒定,新進較少,游戲更多是考慮深挖付費ARPU;另外一個是因為更強調偏單機的玩法體驗,減法公式可以更好的表現出升級帶來明顯的數值差異。

系統模塊數值占比關系。

大部分的游戲的裝備模塊(包含寶石鑲嵌、裝備洗煉)在系統模塊中的占比都比較大。主要是由于在進行模塊切分的時候,裝備屬于最基礎的功能,并且隨著等級成長裝備會有明顯的數值變化,定義為玩家的必需品,所以往往養成重心都會圍繞裝備進行擴展。

單模塊養成節奏設計。

在非線性的養成節奏中,單模塊的養成模塊成長節奏都是分段的,根據目標不同可以拆成三段。

第一段是前期。主要是因為照顧新手引導體驗。游戲至少第一天的內容是需要精確地控制成長節奏的,所以這部分的養成節奏都是手動調的,往往都是線性成長,并且性價比極高。

第二段是中期。這部分設計的時候更多的是根據養成預期時間做的設計。這個階段沒有明確的時間段的劃分,對比后期來說,可能是從新手階段第2天到第一個月,也可能是更長時間。不同的養成預期養成時間也會存在一些差異,一般會采用線性或者是冪次公式。

第三段是后期。這部分主要是為了進行設計上的調優。后期可能更多的是指穩定運營期的階段。這個階段的特點在于,養成的性價比很低,并且升級時間延長,主要也是因為大部分公式采用的都是非線性的設計,到后期就會存在明顯的升級瓶頸,或者是有的時候因為程序問題(數值越界)倒是很難進行更高的提升。所以針對這樣的問題進行了分段,主要是為了把養成時間優化到合理的范圍內。

(四) 提出猜想

提出猜想可能就是比較玄學的事情的,這部分主要還是針對之前的經驗去提出合理的解釋。

這里主要說一下猜不出來的時候要怎么辦。

有的時候往往我們發現數據并沒有找到有效對應的規律。這個時候需要對內容進行一下判斷,這個判斷首先要保證確認在數據的準確性的情況下。

例如說收集了100條數據,

如果只有1條數據不符合規律,那這個數據可以考慮把它記錄成異常數據。

如果有20條數據都不符合規律,那就要看數據是不是分類別的,在某些指定條件下是滿足要求的。

如果發現明明看起來同樣的設計思路,但是還有數據不符合規律,這個時候可能就是猜錯了。

如果進行了判斷之后,發現還是有數據猜不出來規律。那可能是兩類問題了

第一種,就是數據支撐不夠,需要更多的數據輔助。

第二種,就是自身的知識儲備不夠。

這個時候就需要根據實際上的重要程度判斷是否需要進行知識的補充了。如果對于并不是必須了解的內容,是允許部分內容拆解不出來邏輯的。

(五) 根據數據驗證猜想

驗證猜想是否符合規律,最有辦法就是代入法。抽取收集到確定準確的數據代入到公式里面,看是否可以得到預期的結論。

這個時候需要注意的點就是要注意養成節奏的分段。有的時候發現公式不對,可能只是因為帶入的數據位置不對。

(六) 拆解的應用

游戲拆解之后,有的時候更多的是希望可以學習到相應的知識。拆解數值其實只是一個過程。對于現在的環境來說,沒有完全一樣的數值,但是有完全一樣的公式。一模一樣的數值我們往往叫這類游戲是換皮游戲。


所以往往我們拆解游戲的應用主要有以下兩種方式:

第一種:學習設計思路。例如我們想要做一個類似的模塊,要怎么設計體驗和節奏,這個時候我們就可以看看競品游戲都是如何做的。

第二種:學習模塊定位。學習系統模塊和模塊之間的如何構建關聯的或者模塊之間的差異化都是如何形成。



總結

從我的理解來說,數值拆解是一個循環積累的過程。

在沒有相應知識的情況下,數值拆解是最快獲取、熟悉游戲設計思路的方式。因為數據的規律已經包含了游戲設計的一定方法。

對于已有相應知識儲備的情況下,利用這些儲備可以快速完成拆解過程,從而幫助自己進行更好內容的學習與迭代。


以上內容是我對數值拆解總結的一些經驗,希望大家可以多交流,謝謝。

來源:騰訊游戲學院
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