Пользовательские обзоры в Steam: как сделать их полезнее
Несколько недель назад Steam уже рассказывал о назначении пользовательских обзоров, новых инструментах и дальнейших планах по развитию этой системы. Теперь платформа внесла дополнительные изменения, основанные на отзывах игроков. Их главная цель - сделать подборку рецензий на странице игры более объективной и действительно полезной для тех, кто выбирает покупку.
В обновлении внимание сосредоточено на двух вопросах: как определить, какие обзоры заслуживают большего внимания, и в каком порядке показывать их посетителям магазина.
Каким должен быть полезный обзор
Пользовательская рецензия должна в общих чертах объяснять, каким является игровой процесс и насколько автор остался доволен игрой. Простого "понравилось" или "не понравилось" недостаточно: потенциальному покупателю важно понимать причины такой оценки.
Содержательный обзор может рассказать о качестве подбора игроков, стабильности серверов, наличии технических ошибок, продолжительности прохождения, удобстве управления, состоянии многопользовательского режима или соответствии цены содержанию. Подобная информация помогает понять, подойдет ли игра конкретному человеку, а также стоит ли приобретать её сейчас либо лучше дождаться исправлений и скидки.
У каждого игрока есть собственное мнение, однако далеко не все умеют формулировать его так, чтобы текст оказался полезным для других. Steam считает нормальным, что пользователи самостоятельно решают, понравилась им игра или нет. При этом далеко не каждую короткую эмоциональную реакцию следует показывать в числе главных обзоров.
На момент публикации объявления в Steam было размещено 36 579 839 пользовательских рецензий. У одних проектов насчитываются десятки откликов, у других - сотни тысяч. Поэтому при открытии страницы игры особенно важно сначала показывать не случайные тексты, а наиболее информативные и актуальные мнения.
Как выбираются лучшие рецензии
Под каждым обзором размещен вопрос "Был ли этот обзор полезен?" с вариантами ответа "Да" и "Нет". Оценить текст может любой посетитель, даже если он еще не приобрел игру. Это логично: чаще всего обзоры читают именно до покупки, чтобы принять окончательное решение.
Ранее система ориентировалась главным образом на соотношение положительных и отрицательных оценок. На основе этих данных формировалась подборка из десяти рецензий, которые пользователи чаще всего считали полезными. Позднее алгоритм стал учитывать и дату публикации, отдавая дополнительный приоритет свежим текстам. Такой подход необходим потому, что игры со временем меняются: разработчики выпускают обновления, исправляют ошибки, добавляют контент или, наоборот, прекращают поддержку проекта.
При этом подборка на странице магазина является лишь стандартным вариантом отображения. Пользователь по-прежнему может открыть полный список рецензий и самостоятельно изучить мнения игроков, включая старые, положительные, отрицательные и недавно опубликованные обзоры.
Проблема искусственных оценок
В идеальной ситуации посетители отмечали бы только те обзоры, которые действительно помогли им разобраться в игре или принять решение о покупке. Затем система использовала бы эти сигналы для формирования списка самых ценных рецензий.
Однако анализ поведения показал, что часть пользователей применяет кнопки "Да" и "Нет" совсем иначе. Из 11 миллионов человек, участвовавших в оценке обзоров, большинство отмечало небольшое количество текстов - так обычно и ведет себя человек, который знакомится с игрой и сравнивает разные мнения.
Одновременно были обнаружены аккаунты, оценивавшие более 10 тысяч обзоров одной и той же игры. Такое количество действий практически невозможно объяснить обычным чтением рецензий. Подобная активность не показывает, какие тексты действительно оказались полезными, а скорее свидетельствует о попытке повлиять на их положение в выдаче.
В некоторых случаях пользователи массово отмечали отрицательные обзоры как полезные, а положительные - как бесполезные. Другие действовали противоположным образом. Из-за огромного количества поставленных оценок их влияние становилось несоразмерным по сравнению с голосами обычных игроков.
В результате в подборку могли попадать негативные тексты, которые не отражали общее отношение аудитории к игре. При этом большинство владельцев проекта публиковали положительные отзывы и, очевидно, остались довольны покупкой. Такая ситуация вводила потенциальных покупателей в заблуждение и снижала ценность самой системы обзоров.
Какие изменения внесены
Теперь система должна учитывать не только итоговое количество оценок, но и характер поведения тех, кто их оставляет. Массовая механическая оценка большого числа обзоров больше не должна давать пользователю возможность заметно изменить стандартный порядок отображения.
Это позволит снизить влияние искусственных действий и вернуть приоритет тем сигналам, которые больше похожи на обычное поведение покупателей. Если человек прочитал несколько обзоров и отметил наиболее информативные, его мнение будет выглядеть естественнее, чем серия из тысяч однотипных оценок за короткий период.
Обновленный подход не направлен против отрицательных рецензий. Негативный отзыв может быть чрезвычайно полезным, если подробно описывает проблемы, техническое состояние игры, спорные решения разработчиков или несоответствие ожиданиям. Важно не то, является ли обзор положительным или отрицательным, а насколько он помогает составить объективное представление о продукте.
Почему актуальность особенно важна
Игровая индустрия постоянно меняется, поэтому дата публикации обзора имеет большое значение. Отзыв, написанный в день релиза, может описывать многочисленные ошибки, которые впоследствии были устранены. И наоборот, старый положительный текст способен не учитывать изменения баланса, новые системные требования или прекращение работы отдельных функций.
По этой причине пользователям стоит обращать внимание сразу на несколько параметров: общий рейтинг, дату публикации, количество часов автора в игре и содержание рецензии. Чем конкретнее текст и чем лучше он объясняет личный опыт, тем выше его практическая ценность.
Как писать действительно полезные обзоры
Автору стоит избегать спойлеров, необоснованных обвинений и чрезмерно эмоциональных формулировок. Хорошо работает простая структура: сначала краткий вывод, затем сильные и слабые стороны, после чего - пояснение, для какой аудитории игра подойдет лучше всего.
Полезно указывать контекст оценки. Например, важно уточнить, запускалась ли игра на минимальной конфигурации, использовался ли одиночный или сетевой режим, сколько времени заняло прохождение и были ли проблемы связаны с самой игрой либо с конкретным оборудованием.
Как читать отзывы перед покупкой
Не стоит делать вывод по одному яркому тексту. Гораздо надежнее сравнить несколько рецензий с разными оценками и найти повторяющиеся аргументы. Если многие игроки независимо друг от друга упоминают одинаковые ошибки, особенности управления или ограничения контента, к этим сведениям стоит отнестись внимательно.
Также важно отличать недостаток игры от несоответствия личным предпочтениям. Медленный темп, высокая сложность или отсутствие русского языка могут быть критичными для одного покупателя и не иметь значения для другого.
Изменения в системе пользовательских обзоров призваны сделать стандартную подборку более честной, актуальной и информативной. При этом окончательное решение по-прежнему остается за игроком: алгоритм помогает сориентироваться, но не заменяет внимательное изучение рецензий и самостоятельную оценку игры.
