一、背景与挑战
- UGC内容爆炸增长: 《蛋仔派对》拥有超过1亿张UGC地图，每日新增数万张。
- 内容发现困境: 海量内容中，玩家难以找到符合偏好的地图。普通玩家每日游玩地图少于10张，大部分内容可能被埋没。
- 玩家流失风险: 糟糕的内容发现体验导致17%的玩家流失，这不仅是技术问题，更是"情感上的脱节"。
- 游戏推荐的独特挑战:
- 游戏体验成本高，需5分钟以上深入体验，判断偏好时间长。
- 涉及复杂情感和社交互动，需捕捉多维度信息，对"算法共情"能力要求高。
- 马太效应: 热门内容获得更多曝光，新内容难以曝光，损害创作者积极性和生态多样性。
二、核心目的与战略目标
- 提升玩家体验: 在合适时机推荐能触及"完美时刻"的地图，满足个性化需求。
- 赋能创作者: 确保优质UGC内容有效分发，形成"创作者经济永动机"。
- 提升核心指标: 提高游玩时长、点赞、收藏、分享等互动指标，提升留存和活跃度。
- 实现"算法共情": 让推荐系统理解玩家深层情感需求和社交意图。
- 避免过度专业化: 引入多样性，避免内容同质化带来的乏味感。
三、核心机制与技术细节
推荐系统三位一体框架
用户理解
构建深度用户画像，捕捉偏好与情绪需求
内容理解
多模态分析地图内容，构建语义特征表示
分发策略
精准匹配用户与内容，平衡单一用户体验与生态健康
A. 深度用户理解技术
数字DNA玩家画像
- 覆盖率: 90%+ 用户，1000+ 标签
- 维度: 基础属性、乐趣偏好、社交行为、兴趣模型
- 深度: 捕捉用户长期偏好与潜在兴趣点
情绪AI与心流预测
实时分析用户当前情绪状态与需求
挑战需求
社交需求
探索需求
情绪状态
社交场景下的关系和预期识别
B. 多模态内容理解技术
内容输入
地图封面图像
标题与描述文本
背景音乐特征
互动行为数据
处理模型
BEIT3 多模态模型
图文语义联合理解
音乐基因组分析
音乐风格与情感匹配
Stacking特征工程
高维嵌入转化为高效特征
特征输出
- 地图类型与玩法向量
- 情感影响与风格特征
- 社交适应性指标
- 质量评级预测因子
- 流行度潜力评估
音乐风格匹配特定用户，点赞率提升 20%+
C. 精准分发与冷启动策略
冷启动核心机制
人才星探工作流程
1
种子用户召回
基于标签匹配历史互动用户
2
向量表示生成
地图和用户编码为高维向量
3
近邻搜索匹配
找到最相似的用户群体
4
定向精准曝光
向目标用户推荐新地图
增长飞轮机制
S
B
A
C
- 自动评级分配初始曝光
- 动态调整基于实际表现
- 评级提升获更多曝光
社交场景化推荐
- 分析形象和配饰判断关系
- 情侣推荐浪漫风景地图
- 师徒推荐合作型地图
- 组队率 +10%
创作者扶持体系
- 推荐优质作品给新手学习
- 帮助理解优质地图设计要点
- 新手地图游玩量 +10%
D. 平衡与多样性策略
生态平衡机制
-
主动干预
策略性给予新内容、潜力内容一定流量扶持
-
探索与利用平衡
推荐已知喜好类型同时，适度推荐新类型，拓宽兴趣边界
-
目标
避免流量过度集中，保证UGC生态活力和多样性
模块化架构
标准化、即插即用的推荐框架
适应不同场景，便于快速部署复用
游戏内推荐
社区帖子
直播推荐
视频内容
四、主要收益
+40%
游玩时长
+50%
点赞率
+80%
收藏率
+30%
分享率
用户留存改善
精准推荐减少了因内容发现困难导致的流失
创作者生态繁荣
冷启动机制提升创作积极性，促进优质内容持续产出
核心竞争力
UGC内容分发能力成为关键成功因素，同时展现技术领导力