AKTUALIZACJA MATCHMAKINGU W APEX LEGENDS

[EA_Kuba]

Dowiedz się więcej na temat matchmakingu w Apex Legends i najnowszych zmian, które wprowadziliśmy w celu poprawy systemu matchmakingu.

AKTUALIZACJA MATCHMAKINGU W APEX LEGENDS

Cześć! Jesteśmy ekipą od matchmakingu w Apex Legends. Dziś dzielimy się informacjami na jego temat. Ten blog jest prowadzony przez interdyscyplinarny zespół reprezentujący wysiłki Respawn w celu poprawy doświadczeń matchmakingu. Na czele naszej ekipy stoi Samy Duc, dyrektor techniczny (@ricklesauceur).

Matchmaking to rozległy i skomplikowany temat, często poruszany na forum naszej społeczności. Niedawno wprowadziliśmy zmiany w matchmakingu, które wielu graczy już pewnie zauważyło, a o których dziś porozmawiamy. 

W tym odcinku bloga twórców poruszymy kwestie:

• Czym jest matchmaking?
• Jakiego systemu używa gra Apex Legends? 
• Przyszłość matchmakingu Apex Legends
• Plus odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania! 

Wkrótce przejdziemy do szczegółowego omówienia matchmakingu, więc jeśli najpierw potrzebne wam krótkie podsumowanie, oto garść ogólnych informacji: 

1. Gra Apex Legends dobiera graczy do rozgrywki w oparciu o ocenę umiejętności najlepszego gracza z oddziału. Ponadto nasz system bierze pod uwagę rozmiar waszego oddziału przy wyszukiwaniu przeciwników. 
2. Pracujemy nad stworzeniem bardziej wyważonych rozgrywek niż obecnie w przypadku gry ze znajomymi o różnych poziomach umiejętności.
3. Jesteśmy w trakcie wycofywania starego systemu matchmakingu opartego na umiejętnościach (SBMM) i zastępowania go nowym, który jeszcze dokładniej grupuje graczy na podstawie umiejętności, a tym samym umożliwia naszemu algorytmowi matchmakingu podejmowanie trafniejszych decyzji przy tworzeniu grup. Naszym celem końcowym jest zbalansowanie rozgrywek i zapewnienie wszystkim jeszcze lepszych wrażeń z gry. 

Nieustannie testujemy i rozwijamy nasze systemy matchmakingu w grze, by określić, jakie mechanizmy działają najlepiej. Wiele zmian już zostało przetestowanych i wprowadzonych w różnych regionach do gier rankingowych i standardowych gier publicznych. To nie wszystko. Możecie się spodziewać kolejnych usprawnień matchmakingu, które pojawią się w najbliższej przyszłości.

---

CZYM JEST MATCHMAKING

Choć istnieje wiele definicji matchmakingu, skupimy się na tym, jak sami podchodzimy do matchmakingu w Apex Legends.

Dla nas matchmaking zawiera trzy różne pojęcia:

• Postępy
• Ocena umiejętności
• Dobieranie

SYSTEM POSTĘPÓW

System postępów jest częścią matchmakingu, który analizuje dokonania graczy. W Apex Legends zdobywasz różne nagrody dzięki naszym systemom postępów, po prostu grając w grę. Gracze mają poczucie, że z czasem poprawiają swoje umiejętności i osiągają więcej. Dobry system postępów sprawia, że gracze czują się bardziej nagradzani i zaangażowani – a więcej graczy oznacza sprawniejszy matchmaking. 

Systemy postępów mają jednak wpływ na zachowanie w grze i mogą zmienić przebieg rozgrywek. Na przykład: podczas gdy gracze mogą działać bardziej brawurowo w publicznych rozgrywkach, w rozgrywkach rankingowych mogą być dużo bardziej zachowawczy, chcąc uniknąć surowej kary za śmierć na początku. Podobnie codzienne i cotygodniowe wyzwania mogą zachęcić graczy do wyboru legend, którymi wcześniej nie grali, lub broni, których wcześniej nie używali. 

Dowodzi to, że postępy wpływają nie tylko na zaangażowanie graczy – są centralnym elementem gry i muszą być uwzględniane przy tworzeniu rankingu umiejętności i systemów dobierania graczy. Co najważniejsze, ponieważ postępy są widoczne dla graczy, to zdecydowanie wpływają na ich postrzeganie, jak bardzo wyważona jest gra. Przykładowo: choć można się spodziewać, że poziom konta będzie odzwierciedlać umiejętności danego gracza, to jednak nie zawsze tak jest. Gracz o niskim poziomie może być niezwykle sprawny, a gracz o wysokim poziomie może mieć refleks kartofla (jak większość naszej ekipy…).

^{Rozkład umiejętności w różnych zakresach poziomów konta
Oś X: zakres poziomów konta; Oś Y: ocena umiejętności}

^{Zielona linia oznacza medianę, a krańcowe wyniki są wyświetlane jako kropki (kropek jest tak dużo, że wyglądają jak gruba czarna linia).}

^{Dla graczy o poziomach konta < 300 średni poziom umiejętności w każdej grupie jest bardzo podobny. Poziom umiejętności wzrasta nieznacznie, gdy poziom konta graczy przekracza 300. Jednak istnieje wiele odstępstw w każdej grupie, co jasno pokazuje, że poziom konta ma niewielki wpływ na ocenę umiejętności, zwłaszcza na niższych poziomach konta.}

OCENA UMIEJĘTNOŚCI

Ocena umiejętności to liczbowa prezentacja umiejętności gracza. Ta liczba jest celowo ukryta przed graczami, aby uniknąć nieuczciwego wykorzystywania tych informacji. Zwykle opiera się na wielu czynnikach reprezentujących twoje umiejętności i obeznanie z grą. 

Aby to lepiej zilustrować, wyobraź sobie skalę rankingu umiejętności między 1 (najgorsze) a 10 (najlepsze). Jeśli ja mam ocenę 5, a inny gracz 6, to ten gracz jest lepszy ode mnie o 1. Ale jaką faktycznie oznacza to różnicę? W tym celu musimy się przyjrzeć rozkładowi umiejętności wszystkich graczy. 

Istnieją dwa sposoby na przedstawienie rozkładu umiejętności: 

1) Rozkład Gaussa

^{Rozkład rankingu umiejętności w rozgrywkach publicznych.
Oś X: ocena umiejętności; Oś Y: procent graczy w rozgrywkach publicznych}

Ten wykres pokazuje rozkład rankingu umiejętności wszystkich graczy w rozgrywkach publicznych. Jak widać większość graczy plasuje się pośrodku rozkładu, podczas gdy po prawej / lewej stronie masz najbardziej / najmniej wprawnych graczy, którzy występują znacznie rzadziej. Ten podgląd jest przydatny, jeśli algorytm rankingu może dokładnie opisać umiejętności gracza. Na przykład: kiedy może z całym prawdopodobieństwem stwierdzić, że ocena 5,2 jest znacznie lepsza niż 5,1. Pamiętajcie, że na podglądzie nie widać problemów, które chcemy rozwiązać – np. gracze o niskich umiejętnościach nie różnią się wystarczająco od siebie: zamiast zwężać się jak szczyt wykresu, gracze na dole grupowani są razem.

2) Zbiory danych

W tej metodzie gracze są grupowani w 4 lub 5 dużych grup dyskretnych.  Na przykład wszyscy gracze z przedziałów 0-2, 2-4, 4-6, 6-8, 8-10 są przypisywani do odrębnych zbiorów. W tym przypadku zakłada się, że każdy gracz w zbiorze ma równorzędny poziom umiejętności, albo przez przyjęte przez nas kryterium, albo dlatego, że algorytm rankingu umiejętności nie może odróżnić tych graczy od siebie.

^{Procent gier w poszczególnych grupach dyskretnych w ciągu 1 dnia rozgrywek publicznych (z każdym paskiem reprezentującym grupę).
Oś X: liczba grup (1 to najniższy poziom umiejętności, 4 to najwyższy poziom umiejętności); Oś Y: procent gier w tej grupie}

Wykres powyżej przedstawia rozkład umiejętności graczy za pomocą poprzedniej wersji algorytmu matchmakingu. Można zauważyć, że rozgrywki publiczne mają dość luźny matchmaking, ponieważ widełki są dość szerokie. Mniejsze zbiory symbolizują graczy o niskich umiejętnościach oraz nowych graczy, ponieważ staramy się dać im czas na poznanie mechanik gry.

Tradycyjnie Apex Legends korzysta z takiego sortowania, ale to się zmienia (zob. Przyszłość matchmakingu poniżej).

DOBIERANIE

Ostatecznie algorytm dobierania jest odpowiedzialny za określenie, kto znajdzie się w twojej rozgrywce. Korzystając z rankingu umiejętności, będzie on grupować graczy razem, aby rozpocząć grę. Oddziały i rozgrywki są tworzone w oparciu o dostępność graczy. Ten algorytm musi zrównoważyć szybkość i jakość rozgrywki – czy możemy szybciej stworzyć grę, ale z większą różnicą w umiejętnościach, czy może będziemy czekać dłużej na lepiej dopasowanych przeciwników?

Po wybraniu dostępnych graczy do rozgrywki pozostają jeszcze dwie ważne kwestie: 

1. Jak stworzyć oddziały?
2. Jak sparować oddziały przeciwko oddziałom?

Istnieje kilka metod, które można zastosować, ale na tym skupimy się w dalszej części!

DOBRA, WIĘC JAKIEGO SYSTEMU UŻYWA APEX LEGENDS?

Gdy matchmaker próbuje stworzyć grę, gromadzi 60 dostępnych graczy o podobnych umiejętnościach. Dla uproszczenia wyobraźmy sobie, że każdy z tych 60 graczy działa w pojedynkę. Biorąc pod uwagę ocenę ich umiejętności, jak moglibyśmy sprawiedliwie podzielić podanych graczy na drużyny?

^{9 graczy z powiązanymi ocenami umiejętności.}

Prawdę mówiąc, rzeczywisty algorytm nie działa dokładnie w taki sposób, ponieważ musimy również rozważyć czas kolejek i inne zmienne. Poniższe przykłady dają wam jednak dobry wgląd w to, jak Apex Legends tworzy oddziały.

Jeśli mamy 9 graczy, których musimy podzielić na zespoły (z ocenami umiejętności od 1 do 9), to istnieją dwa rozsądne sposoby, dzięki którym możemy stworzyć drużyny z tego zestawu graczy.

• Możemy stworzyć drużyny ze zbliżoną średnią umiejętności, aby zrównoważyć grę. To podejście stosujemy w rozgrywkach publicznych.

^{Tworzenie jak najbardziej zbalansowanych zespołów – rozgrywki publiczne.}

--------------------------  LUB --------------------------

• Możemy stworzyć drużyny z graczami o podobnych umiejętnościach. W środowisku z pełną rywalizacją, takim jak rankingi, szukamy raczej równych sobie członków drużyny, którzy nie obciążają reszty sojuszników, niż perfekcyjnie wyważonej gry. Uwaga: choć skutecznie dobieramy drużyny, to pula graczy, z której wybieramy, jest ograniczona – do wyboru mamy tylko tych graczy, którzy trafili do gry ze względu na zbliżone umiejętności. Ze względu na dość losową i chaotyczną naturę gatunku Battle Royale uważamy, że jest to odpowiedni kompromis.

^{Tworzenie drużyn o podobnych umiejętnościach – rozgrywki rankingowe.}

Obejmuje to prosty przypadek, ale realne warunki są znacznie bardziej skomplikowane, ponieważ nie każdy gra solo. Gdy do matchmakera dołączy stworzony wcześniej oddział, musimy określić, gdzie go przypisać i jak skutecznie oszacować jego ocenę.

Wyobraźcie sobie, że mamy gotowy tercet z ocenami umiejętności 2, 6 i 7. Jak matematycznie obliczyć ogólny ranking takiego zespołu? Gdy uda się to określić, matchmaker może przejść do znalezienia sojuszników dla graczy solo lub duetów (patrz powyżej) i przeciwników dla tego oddziału. Są co najmniej 4 metody obliczania ogólnej oceny umiejętności oddziału:

^{Możliwe sposoby obliczania ogólnego rankingu drużyny.}

• WEDŁUG NAJNIŻSZEJ OCENY: Czy zespoły definiowane są przez najsłabsze ogniwo? Jeśli tak, podczas matchmakingu bierzemy pod uwagę najniższe oceny umiejętności . Ale drużyna razem jest prawdopodobnie lepsza, niż sugerują najniższe oceny.
• WEDŁUG NAJWYŻSZEJ OCENY: Czy zespoły definiowane są przez najlepszego gracza? Jeśli tak, bierzemy podczas matchmakingu pod uwagę najwyższy ranking umiejętności (7). Ale ten zespół ogólnie jest prawdopodobnie słabszy od swojego najlepszego gracza.
• ŚREDNIA OCENA: Czy gracze mają równy udział w oddziale? Jeśli tak, średnia ocena zespołu wyniosłaby 5. Ale czy naprawdę odzwierciedla to skuteczność oddziału?
• ŚREDNIA WAŻONA: Czy to bardziej wprawni gracze prowadzą drużynę? Jeśli tak, być może powinniśmy kłaść większy nacisk na najlepszego gracza. Wyłącznie w ramach tego przykładu powiedzmy, że gracze mają 50/30/20% udziału w sukcesie – wtedy ocena umiejętności drużyny wyniesie (0,5 x 7) + (0,3 x 6) + (0,2 x 2) = 5,7. Jednak określenie wagi poszczególnych graczy nie jest łatwe i może nie działać tak samo na wszystkich poziomach umiejętności i we wszystkich trybach. 

Algorytm matchmakingu w Apex Legends korzysta obecnie z kryteriów NAJWYŻSZYCH OCEN dla gier publicznych i rankingowych. Oferuje najlepszą ochronę przed błędami matchmakingu związanymi z nowymi graczami i weteranami grającymi na nowych kontach, jednocześnie zapewniając integralność rywalizacji. Sprawia to, że gracze o wysokiej randze nie będą trafiać do łatwiejszych rozgrywek przeciwko graczom o niższej randze i pomaga ograniczać „dopalanie” drużyn o niższych rangach. 

Sprawia to jednak, że bardzo trudno jest nowym graczom dołączyć do ich bardziej wprawnych przyjaciół, ponieważ dobór uwzględnia przede wszystkim graczy o wyższych kwalifikacjach. Aktywnie wprowadzamy poprawki, aby poprawić balans gier dla stron o dużych różnicach w umiejętnościach w rozgrywkach publicznych. 

Wróćmy do naszej początkowej dyskusji na temat tworzenia i dobierania zespołów. Gdy osiągniemy próg, aby stworzyć grę (co najmniej 60 graczy o podobnych umiejętnościach), staramy się, aby dobór w oparciu o rozmiar grupy miał priorytet. Mowa o tercetach, a następnie duetach, a dalej o pozostałych graczach solo. Celem jest zbalansowanie przewagi uprzednio stworzonego oddziału poprzez wyrównanie wielkości grup w całej grze. Wiemy, że granie ze znajomymi w stworzonym wcześniej oddziale daje ci przewagę nad nieznajomymi – pewnie wiesz, jak zachowują się twoi sojusznicy, możecie lepiej współgrać i pewnie lepiej się komunikujecie. Jednak w rzeczywistości jest to bardzo trudne i mało prawdopodobne, aby uzyskać 60 graczy o podobnych umiejętnościach i równych rozmiarach przygotowanych wcześniej drużyn, więc nieuniknione jest, że mieszamy stworzone wcześniej drużyny o różnych rozmiarach. 

Aby to naprawić, nasz nowy algorytm matchmakingu będzie znacznie sprawniej rekompensować przewagę, którą mają gotowe duety i tercety. Udało nam się w przybliżeniu wyliczyć tę przewagę i eksperymentowaliśmy z nowym systemem, który może stale się uczyć i stopniowo aktualizować. Spodziewamy się wdrożenia nowego algorytmu na całym świecie na początku 2023 roku. Krótko mówiąc: gotowe duety i tercety mają niewielką przewagę, która powinna być dodana do rankingu umiejętności zespołu podczas matchmakingu i procesu pomiaru umiejętności.

PRZYSZŁOŚĆ MATCHMAKINGU APEX

Istnieje kilka czynników, które należy wziąć pod uwagę przy dalszych usprawnieniach matchmakingu w Apex Legends.

Po pierwsze: gracze nieustannie nabierają wprawy. Złoty gracz z sezonu 2. ma zupełnie inny poziom umiejętności w porównaniu do złotego gracza z sezonu 15. Stąd też czasem graczom się wydaje, jakby nie robili postępów – ale to często złudne wrażenie. Tak naprawdę wszyscy się rozwijają i stale podbijają coraz wyżej progi dla naszych rang. Oznacza to jednak, że gra staje się coraz trudniejsza dla początkujących graczy. Zastanawiając się nad usprawnieniami matchmakingu, musimy cały czas pamiętać o nowych graczach. 

Po drugie: obecnie mamy różne sposoby na matchmaking, w zależności od trybu gry, w który grasz. Każdy tryb ma zupełnie inny system rankingu umiejętności, a także różne algorytmy dopasowywania. To podejście przechodzi do historii wraz z wprowadzeniem naszego nowego systemu matchmakingu. W przyszłości wszystkie matchmakingi będą korzystać z tej samej technologii rankingu umiejętności, ale każdy tryb będzie korzystać z różnych parametrów w oparciu o to, co działa najlepiej w danym trybie. Pozwoli nam to szybciej poprawić matchmaking w całej grze. 

W końcu stworzyliśmy nowy algorytm pomiaru umiejętności właśnie po to, aby uzyskać precyzyjne wyniki. Nasz poprzedni system matchmakingu klasyfikował graczy w czterech zbiorach (w tym jednym dla nowych graczy) według umiejętności. Nowy system jest bardziej szczegółowy i ma o wiele więcej kategorii. Pozwala to na dostosowanie algorytmu do podejmowania lepszych decyzji podczas „umieszczania” użytkowników w grach.

Będziemy więc wycofywać nasz obecny system na rzecz nowego. 

Nowy system mierzy umiejętności i tworzy rozgrywki w oparciu o dwa cele: 

1. Chcemy, aby umiejętności były mierzone miarodajnie, tzn. system musi przewidywać skuteczność graczy. W Apex Legends oznacza to, że system musi przewidywać, że przeważnie oddziały o wyższych umiejętnościach będą konsekwentnie pokonywać oddziały o niższych umiejętnościach w walce – i stosownie je dopasowywać.

Bieżące postępy: W naszych testach w wielu kolejkach nowy system pomiarów umiejętności osiąga ten cel. Poniżej znajduje się wykres prezentujący wskaźnik zwycięstw dla oddziału, w miarę, jak jego przewaga umiejętności nad przeciwnikami wzrasta.

• Gdy przewaga wynosi mniej niż 0 (na lewo od 0 na wykresie), oznacza to, że oddział ma niższe umiejętności niż przeciwnik i naturalnie widzimy, że jego wskaźnik zwycięstw wynosi mniej niż 50%. Wskaźnik zwycięstw spada dalej, w miarę, jak różnica w umiejętnościach rośnie.
• Przewaga około 0 stanowi zbliżoną ocenę umiejętności między oddziałem a przeciwnikiem, co oznacza, że szansa na zwycięstwo obu oddziałów wynosi 50/50. 
• Gdy przewaga jest większa od 0 (na prawo od 0 na wykresie), oznacza to, że oddział ma wyższy poziom umiejętności niż jego przeciwnik, a wskaźnik zwycięstw dla oddziału wynosi powyżej 50% i zwiększa się wraz ze wzrostem różnicy w umiejętnościach.

^{Wskaźnik zwycięstw dla oddziału w miarę wzrostu szacowanej przewagi umiejętności nad przeciwnikami.
Oś X: różnica w rankingu umiejętności między dwoma oddziałami; Oś Y: wskaźnik zwycięstw w danym starciu
0 oznacza sytuację, gdy dwa walczące ze sobą oddziały są na podobnym poziomie umiejętności.
Współczynnik zwycięstw w potyczkach oparty na rzeczywistych danych.} 

2. Dzięki nowym pomiarom umiejętności musimy dobierać jak najbardziej zbalansowane rozgrywki w rozsądnym czasie. Nasz nowy matchmaker stara się to osiągnąć, modyfikując typowe wyszukiwanie. Zamiast umieszczać graczy w statycznych zbiorach i tworzyć grę, gdy tylko zbiór osiągnie 60 graczy, będzie przewidywać rozkład graczy i dynamicznie wybierać optymalny balans między różnicami w umiejętnościach a czasem oczekiwania.

Bieżące postępy: Testy na żywo pokazują, że nowy system działa – gry są bardziej wyrównane, a czas oczekiwania przeważnie pozostaje bez zmian.

^{Kolejki matchmakingu na żywo w ciągu 5 minut w naszym regionie testowym.
Oś X: pora dnia; Oś Y: czas matchmakingu.
Każda kolorowa linia to maksymalny czas oczekiwania w grupie ułożonej według umiejętności. Około 17:37:30 możecie zobaczyć, że grupa z wysokimi umiejętnościami musiała dłużej czekać w kolejce, aby znaleźć wyważoną grę. Nowy system matchmakingu automatycznie balansuje czas oczekiwania na grę i różnice w umiejętnościach.}

Od premiery „Zaćmienia” (sezonu 15.) systemy te zostały uruchomione na potrzeby testów w niektórych regionach i trybach. Stary system powoli jest wycofywany z kolejnych regionów. Na każdym etapie będziemy sprawdzać, czy nowy system działa zgodnie z oczekiwaniami i czy zmiany są pozytywne dla graczy. Kiedy systemy zostaną wszędzie zaimplementowane, możemy następnie projektować dodatkowe poprawki do rankingu umiejętności gracza (np. czy grasz solo / w duecie / w tercecie).

Mamy nadzieję, że graczom spodobają się te zmiany. Będziemy nieustannie analizować pozyskane dane i opinie graczy w miarę wprowadzania kolejnych usprawnień. 

NAJCZĘŚCIEJ ZADAWANE PYTANIA

1. DLACZEGO DO MOJEJ GRY TRAFIAJĄ GRACZE O WYŻSZYCH UMIEJĘTNOŚCIACH?

Nie umieszczamy cię celowo w trudniejszych rozgrywkach, aby spowolnić twoje postępy, jeśli wygrywasz wiele razy z rzędu, ani też nie umieszczamy cię celowo w łatwiejszych rozgrywkach, kiedy przegrywasz wiele razy. Staramy się umieścić cię w grach, w których masz uczciwą szansę na wygraną – a te gry są dostosowane do twojego obecnego poziomu umiejętności.

Twoja ocena umiejętności jest dynamiczna i stale się zmienia. Gdy odnosisz serię zwycięstw, twoja ocena umiejętności wzrasta. Prowadzi to do starć z graczami o wyższych umiejętnościach w porównaniu z początkiem serii zwycięstw. Gratulacje, nabierasz wprawy! Odwrotnie jest w przypadku serii przegranych. Możesz odnieść wrażenie, że rozgrywki stają się coraz łatwiejsze, ponieważ twoja ocena umiejętności spada, a w rezultacie stajesz do walki z wrogami o niżej ocenianych umiejętnościach. Tak czy inaczej właśnie taki system odpowiada za ostatnie zmiany w umiejętnościach. Proces ten działa dość powoli, więc pewnie odczujesz te zmiany dopiero w przypadku dłuższych serii.

^{Przykład pomiaru umiejętności gracza z korektami wprowadzanymi po matchmakingu.
Oś X: Rozegrane gry; Oś Y: ocena umiejętności}

^{Przykład ten jest nieco drastyczny, ponieważ umiejętności tego gracza były początkowo mierzone znacznie poniżej jego rzeczywistego poziomu umiejętności. Algorytm szybko się dostosował i poprawił ocenę po zidentyfikowaniu jego rzeczywistego poziomu umiejętności.}

Twój przeciwnik ma znacznie wyższy poziom. Jeśli zobaczysz przeciwnika ze znacznie wyższym rankingiem niż ty, może to oznaczać, że właśnie ma zły dzień i jest po serii przegranych. Podobnie jak wtedy, gdy jesteś po serii przegranych i trafiasz do gry z mniej wprawnymi graczami. Wtedy to twój przeciwnik może się znaleźć w sytuacji opisanej powyżej. 

Zdarza się, że jesteś jednym z graczy o niższych umiejętnościach. Gdy tworzymy grę, musimy znaleźć 60 graczy o podobnych umiejętnościach w rozsądnym czasie. Jednak nigdy nie da się stworzyć gry dla 60 identycznych graczy. Gracze zawsze będą różnić się umiejętnościami. Gdy trafiasz do gry, w danej rozgrywce masz 50/50 szans na znalezienie się wśród połowy graczy z niższymi umiejętnościami. Wrażenie, że gra jest trudniejsza lub łatwiejsza, może wynikać ze zmian w twoim rankingu w porównaniu z przeciwnikami z rozgrywki na rozgrywkę. Przyszłe usprawnienia matchmakingu mają na celu zmniejszenie różnic między wybieranymi graczami, co powinno zredukować poczucie luk w umiejętnościach. 

Gotowe zespoły, których członkowie mają różne umiejętności – w niektórych trybach gry używaliśmy NAJWYŻSZEJ OCENY przy dopasowywaniu gotowego oddziału. Bardziej zręczny gracz może poprowadzić słabszych graczy do trudniejszej gry. Jeśli jesteś graczem o niższych umiejętnościach, grając ze znajomym o wyższym poziomie umiejętności, możesz trafić do trudniejszej gry. Jak wspominaliśmy powyżej, nowy system, który wprowadzamy, ma na celu poprawę tych sytuacji w miarę dalszych prac nad matchmakingiem.

2. CZY STARAMY SIĘ DAWAĆ DOBRYM GRACZOM KIEPSKICH SOJUSZNIKÓW?

Nie, celowo nie przypisujemy dobrym graczom kiepskich sojuszników. Najłatwiejszym sposobem kontrolowania umiejętności sojuszników jest wybranie ich wcześniej, jak zresztą robi wielu wprawnych graczy. Istnieją trzy powody, dla których solowy gracz o wysokich umiejętnościach może odczuć, że tak właśnie się dzieje:

1. W grze zawsze jest wielu graczy o zróżnicowanych umiejętnościach. Jeśli jesteś jednym z lepszych graczy w danej grze, to rzeczywiście rośnie szansa sparowania z graczami słabszymi niż ty. To dlatego, że nadal musimy cię sparować z innymi graczami, aby stworzyć oddział, a ci gracze mogą okazać się słabsi. Jednak różnica w umiejętnościach nie powinna być duża, ponieważ ograniczamy rozstrzał w każdej grze.
2. Jeśli plasujesz się na najwyższym poziomie rozkładu umiejętności, to bez względu na to, z kim sparuje cię gra, twoi sojusznicy będą prawie zawsze słabsi niż ty. Dzieje się tak dlatego, że zwykle jest mniej graczy na krańcowych poziomach umiejętności i matchmaking w tej strefie wymaga niezwykle długich czasów dobierania, sporych rozstrzałów umiejętności lub pośredniej mieszanki tych dwóch (jest to scenariusz idealny). Ta sama zasada dotyczy graczy z dolnej klasyfikacji umiejętności, ponieważ również jest ich mniej.
3. Gracze o wyższych umiejętnościach mają tendencję do tworzenia oddziałów, co pogłębia problemy wymienione w punktach 1 i 2.

^{Wykres kołowy pokazujący występowanie graczy na poziomie Diamentu i wyższych w gotowych oddziałach o różnych rozmiarach (próbka danych z całej doby).}

^{1: solo; 2: gotowy duet; 3: gotowy tercet
Blisko 70% graczy o wysokiej randze występuje w gotowych duetach lub tercetach}

Wymienione powyżej efekty z pewnością mogą dać wrażenie, że celowo stosujemy „matchmaking w stylu Wielkiego Brata”. Chociaż efekty te są nieuniknione, to wprowadzamy zmiany, które ograniczą występowanie tych problemów. W naszych rozgrywkach zawsze będą brać udział gracze o zróżnicowanych umiejętnościach, ale najnowszy system matchmakingu ma na celu zmniejszenie rozstrzału umiejętności w każdej rozgrywce bez znacznego wydłużania czasu matchmakingu (może z wyjątkiem graczy na najwyższych poziomach). Ten nowy system został przetestowany na żywo i pokazuje, że owszem, jesteśmy w stanie lepiej wyrównać rozgrywki, dzięki czemu te problemy występują znacznie rzadziej (zob. poniższe wykresy). Zmiany te zostaną wprowadzone na całym świecie na początku 2023 roku, a przyszłe wersje naszego algorytmu matchmakingu będą uwzględniać rozbieżność pomiędzy ogólnymi umiejętnościami graczy solo, duetów i tercetów. 

^{Pomiar różnic obrażeń w każdym oddziale.} 

^{Purpurowa linia symbolizuje region korzystający z nowego matchmakingu, podczas gdy niebieskie linie to dwa regiony spełniające rolę grup kontrolnych. Widać, że gdy wprowadzono nowy matchmaking, średnia różnica skuteczności w obrębie oddziałów znacznie spadła. Oznacza to, że członkowie drużyny mają większe szanse na podobną skuteczność, a w nowym systemie matchmakingu nie trzeba aż tak „niańczyć” mniej doświadczonych kompanów.}

3. CZY MATCHMAKING JEST TWORZONY, ABY BEZPOŚREDNIO OPTYMALIZOWAĆ UTRZYMYWANIE I ZAANGAŻOWANIE GRACZY W GRĘ?

Nie. Nasz algorytm matchmakingu zajmuje się jedynie pomiarem umiejętności i organizowaniem jak najbardziej wyrównanych gier w rozsądnym czasie. Mamy nadzieję, że ten proces stworzy rozgrywki dostarczające jak najwięcej frajdy. Teraz pojawia się jednak wyraźny problem… w końcu nie sposób zmierzyć frajdy. Tutaj właśnie ważną rolę odgrywa utrzymanie graczy w grze. Utrzymanie oznacza procent graczy, którzy wracają do gry dzień po dniu lub tydzień po tygodniu. To dlatego utrzymanie jest dla nas ważne: gracze nie zniechęcają się i wracają do gry, jeśli dobrze się bawią. Jeśli więc widzimy, że konkretny algorytm matchmakingu zwiększa ogólny poziom utrzymania graczy w grze, to wiemy, że prawdopodobnie poprawiliśmy matchmaking dla wszystkich. Nie tworzymy algorytmu, który służy do bezpośredniej optymalizacji utrzymywania graczy w grze (a już na pewno nie optymalizacji zaangażowania – przekonywanie cię do gry o dodatkową godzinę dłużej dziennie, kiedy zwykle możesz zajmować się innymi rzeczami, nie byłoby w porządku ani dla nas, ani wobec ciebie). 

Przy okazji: to właśnie dlatego wprowadzanie zmian w matchmakingu to tak czasochłonny proces! Potrzeba co najmniej miesiąca, aby określić, czy wpływ zmian był korzystny… A bywa, że musimy ponownie wrócić do deski kreślarskiej. Utrzymanie jest jednym z niewielu miarodajnych sposobów, aby ocenić, ile frajdy sprawia gra. Ma to sens tylko wtedy, gdy możemy badać naprawdę sporą grupę graczy przez długi okres, więc jesteśmy zmuszeni wprowadzać zmiany w określonych odstępach czasu. Zwykle, jeśli nie zauważamy pozytywnego efektu w długoterminowym utrzymaniu, nie jesteśmy skłonni, aby wprowadzić zmianę matchmakingu na całym świecie, ponieważ sugeruje to, że prawdopodobnie nie jest to zmiana, która poprawia grę.