如何科学地进行游戏优化？A/B测试了解一下

来源：好游戏攻略时间：2024-11-26 02:05

上周，Unity分享了一篇通过A/B测试获得商业成功的。今天，Unity继续向大家安利这种超实用的游戏测试方式，它可以让调整效果直观地显示出来，帮助开发者最小化负面影响，科学地决定是否要进行改动。

在游戏的任何时间点，都会有无数的变量能极大地影响玩家体验。这种不确定性有一种多米诺骨牌效应，让优化成为一项比看起来更复杂的任务。如果改，则要面临改动后的不确定性，难以确认改动带来的负面影响是否会更大；如果不改，现状又着实无法让人满意。

A/B测试，就是这种两难问题的最好解答。它可以针对游戏的某一方面，用一定的技术来剥离出问题、高效地测试“改进”，如果在一部分受众间，频繁的A/B测试证实了某个假设，假设就可以在较大的受众规模中进行推广。

什么是A/B测试？

A/B测试会比较同个变量的不同版本，来得出变量改动的影响。在同时运行多个条件尽量相同的测试，以观察变量的改动。

控制组将继续受到“默认”行为影响，而对照组则受到新行为的影响，将两者的结果相比较后就能确定具体变量的改变会有怎样的效果。

为什么要做A/B测试？

此类测试之所以重要，有以下几个原因：

在小部分受众中，测试改动可以最小化改动带来的负面效果。

可以通过数据来推测改动的效果，不必只凭直觉做事。

在测试前就确定哪些是“显著的”改动，让效果评估更加客观。

如何成功地完成A/B测试

测试是一个不断变更的流程。下方图表一步步地详细介绍了A/B测试。

要成功地执行A/B测试，需要抓住几个关键点：

01有耐心

耐心和自制是成功执行A/B测试的关键之一。如果仅因为观测到了一个突出的成果就提早结束测试，测试结果是不全面的。一定要耐心等到测试走完所有流程。

02保持条件一致

只有一次更改一个变量，测试结果才可靠。如果有多个变量存在，会导致无法准确评估出变量的影响，让所有努力都付之东流。

03测试固定的受众

控制组和对照组必须由相同的受众组成，不然整个测试就是毫无意义。地理位置、人群划分和游戏风格可以很好地区分出各玩家的写照，可用作划分的标签。如果想要真正了解改动的效果，一定要在同样的测试对象上测试。

借助Unity高效完成A/B测试

Unity的deltaDNA平台可提供优秀的A/B测试功能，可以帮助优化几乎任何内容：包括游戏难度、内购（IAP）价值产出等等。deltaDNA端对端方案具备跨平台和数据量大的优点，可让发行商和开发者们更好地理解不同的玩家行为、实时找准每个玩家的需求、制定出个性化的体验。deltaDNA现在提供30天的免费试用账号可供注册使用，快来看看A/B测试能为你的游戏带来怎样的生机吧！

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