如何获得Steam推荐？国外开发者研究672款游戏得出结果(5)

   最容易被推荐的五大标签

   另外一个比较值得注意的是，464款游戏（占比61%）贴有独立游戏的标签，而总类别当中标有独立开发者标签的占比72%，意味着独立游戏在我的算法系统里，独立游戏的曝光率并不高。

   和Steam推荐位相关的另一个信息是“与你有关”标签，但它本身却不是为了提高曝光率而设计，在数据统计期间，是否与你有关的问题框弹出了9次之多，换言之，有时候热度占主导因素，可能是没有太多人选择一款游戏是否与自己相关。

游戏标签数量与推荐频率的关系

   根据玩家习惯推荐游戏也是非常重要的影响因素，比如统计期间，有532款游戏（占比79%）都带有我曾经看过的标签。Steam实际上有很多标签，但开发者需要挑选符合自己游戏的几个，从统计结果来看，标签并不是越多越好，5个以内标签获得曝光的概率更大一些。

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   热门标签：在被统计的游戏当中，独立游戏是使用率最高的，达到了295款，其余四个使用率超过100次的标签是动作（284）、冒险（220）、RPG（138）和单机游戏（129）。

   观点：热度不应成为推荐的主要依据

   想要客观评价探索队列的效果是很难的，我也没有那么多的数据支撑。在此次统计中，我增加了该系统在愿望列表展示的8款游戏，现在我的愿望列表名单已经增加到了94个，新增的8款游戏里，其中5款是与我之前玩过的品类相似。

   当然，Steam还展示了很多我并不感兴趣的二次元游戏，比如59款游戏的标签包括情色内容、视觉小说、动画、裸露或者NSFW等标签。

   根据个人看法，我认为如果把热度和近期发布因素降低的话，推荐位可能带来更好的曝光率，因为这样可以有更多高质量游戏和与个人相关的内容被玩家们发现。

   还有一个需要重视的是，想要确定如何做一个好的推荐位取决于目标和价值，比如，旨在最大化收入的系统和旨在取悦玩家的系统有很大差异，我们也经历过Facebook和YouTube把参与度高于一切的时候带来的问题。

   我个人比较喜欢发现系统的原因是，你可以在大量千奇百怪、多元化的小众游戏里找到令人惊喜的产品，毕竟，如果只有流行游戏而不是根据个人兴趣推荐，那么行业环境会更差。对于独立游戏而言，探索队列的曝光率是很重要的，如果小众游戏的曝光率很低，那么就会越来越少人尝试，这对行业是个损失。

   某种程度来说，本文的信息可能已经是过时的，毕竟V社三月份再一次调整了算法，但从目前来看，以上规律至少在Steam平台还是有效的，除了寄希望于V社提高探索队列的曝光率之外，上述因素对于玩家、开发者和整个行业也是有影响的。

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