Construye sistemas de recomendación personalizados en tu juego para presentar contenido curado como activos 2D y 3D, minijuegos, otros juegos y más. La API del Servicio de Recomendación te permite registrar la actividad de los usuarios, capturar impresiones y ofrecer resultados personalizados para prácticamente cualquier tipo de interacción.
Algunos casos de uso comunes para los sistemas de recomendación incluyen presentar a los usuarios una interfaz de sugerencias al final de la ronda, una superposición de menú que presente acciones personalizadas, o otras implementaciones que muestren un conjunto único de elecciones, activos, ubicaciones o juegos al usuario.
Utiliza los siguientes pasos universales y mejores prácticas para configurar tu sistema de recomendación:
Esta guía cubre el proceso de implementación de RecommendationService en tu juego. Este contenido no cubre el proceso de creación de la UI, agregar activos o teletransportar usuarios. Consulta la documentación adicional para esos temas.
Registra tu contenido
Hay muchas formas de implementar recomendaciones en tu juego. Los ajustes de ejemplo en esta guía están destinados a recomendar a los usuarios varios minijuegos dentro de un juego, priorizando las recomendaciones más propensas a maximizar sesiones de juego de calidad.
Este tipo de sistema de recomendación a menudo se incorpora en un menú UI de carrusel, permitiendo a los usuarios desplazarse, seleccionar y encontrar más detalles sobre la actividad en la que están a punto de participar. Las consideraciones para este tipo de interfaz se incluyen en los ajustes a continuación.
Si estás creando tu propio sistema, es posible que debas usar configuraciones y ajustes ligeramente diferentes, pero sigue los mismos pasos básicos.
Para poblar contenido que tu sistema de recomendación pueda ofrecer a los usuarios, utiliza RegisterItemAsync. Al registrar un elemento, proporciona un referenceId, una cadena definida por el desarrollador que identifica de manera única el elemento en tu propia base de datos. Este referenceId se utiliza normalmente para buscar los metadatos de un elemento, como el nombre, la descripción o el ID del activo, en tu almacén de datos para mostrar en la UI.
Como mejor práctica, registra los elementos tan pronto como se crean para asegurarte de que la colección de recomendaciones esté siempre actualizada.
Registra impresiones de usuarios
Una vez que el servicio conoce tus elementos y comienza a sugerirlos, indica al servicio cuándo un usuario realmente visualiza las recomendaciones con LogImpressionEvent.
Cuándo registrar
Una interfaz de tipo carrusel es una interfaz común para mostrar múltiples opciones jugables a un usuario. Usa las siguientes mejores prácticas para asegurarte de que tu registro proporcione datos de acción limpios y utilizables:
- Registro Único: Registra la impresión solo una vez por sesión para un elemento específico.
- No logs cada vez que el elemento aparece, ya que esto crea información ruidosa que puede interferir con tu registro.
- Disparador: Puedes elegir registrar cuando el elemento se vuelva completamente visible en el menú o cuando el usuario interactúe con el elemento, como abrir una Página de Detalles.
Ten mucho cuidado con qué ID pasas a RecommendationService.LogImpressionEvent. El servicio necesita vincular el evento estrictamente a la instancia específica de recomendación que generó.
- No utilices una cadena o ID de referencia en bruto.
Duración
La duración rastrea el tiempo de la impresión. Puedes pensar en esto como cuánto tiempo un usuario miró la imagen o recomendación.
Si no estás usando video, puedes establecer el valor de Duración a 1. Esto asegura que obtengas datos consistentes y limpios de que "el usuario vio este elemento", que es típicamente el único registro que necesitas para una tarjeta estática.
Registra acciones de calidad
Cuando un usuario decide interactuar con una recomendación, utiliza LogActionEvent. En este ejemplo, simplemente hacer clic en "Jugar" en la recomendación no es suficiente señal para un sistema de recomendación de alta calidad. Es importante distinguir entre un clic accidental y una sesión genuina.
Tipo de acción requerido
Cuando llamas a LogActionEvent, debes especificar el tipo de acción que está ocurriendo. Para rastrear eventos de acción que resultan en sesiones de juego, utiliza Enum.RecommendationActionType.Play. Es importante usar el enum correcto para informar al backend que se ha activado un tipo específico de acción. Para las recomendaciones relacionadas con el tiempo de juego, Enum.RecommendationActionType.Play es estrictamente necesario para coincidir con la plantilla de configuración MaximizePlays utilizada en el siguiente paso para obtener recomendaciones. Si usas un enum diferente, el modelo no registrará el evento correctamente para acciones relacionadas con el juego.
La estrategia de "juego de calidad"
Dependiendo de tu juego, puedes tener diferentes definiciones sobre qué constituye un "juego de calidad". Usa los siguientes pasos para ayudar a afinar lo que diferencia el juego de calidad en tu situación.
- Rastrear Internamente: Cuando un usuario entra en el minijuego, rastrea su tiempo de sesión localmente en tu script.
- Filtrar: Define un umbral de satisfacción, como jugar durante más de 60 segundos.
- Registrar: Solo activa LogActionEvent si el usuario supera este umbral.
Solo registra acciones para elementos que realmente fueron servidos por el RecommendationService.
- No registres reproducciones que vinieron de Búsqueda, selecciones Aleatorias o Reproducciones Anteriores.
- No utilices "IDs de Trazado Dummy" para forzarlos en el sistema.
El modelo espera una relación realista. Si sirves 1 impresión pero registras 10 reproducciones de tráfico externo, confundes los datos de entrenamiento y arruinas la precisión de tus métricas.
Obtén recomendaciones
Para obtener recomendaciones, utiliza GenerateItemListAsync. GenerateItemListAsync acepta un diccionario que incluye varias opciones para la consulta de la lista de recomendaciones. Si bien muchos de estos ajustes son sencillos, es importante comprender los parámetros de ConfigName admitidos para asegurarte de proporcionar recomendaciones exitosas.
ConfigName
Tienes varias configuraciones disponibles cuando buscas recomendaciones. En el ejemplo actual diseñado para maximizar las recomendaciones basadas en el número de juegos de calidad, utiliza la configuración MaximizePlays. Dependiendo del caso de uso, la configuración MaximizePlays es mejor que MaximizeTimeSpent, ya que además indexa la satisfacción del usuario, en lugar de solo el tiempo invertido. Esto le dice al sistema que devuelva elementos que probablemente generen un juego de calidad.
Para más información sobre cada configuración admitida, consulta GenerateItemListAsync.
Monitorea analíticas
Una vez que hayas integrado el servicio, puedes monitorear su rendimiento directamente en el Creator Hub. Para acceder a tus analíticas de recomendación:
- En el Creator Hub, navega a la página de tu juego.
- En la barra lateral, navega a Compromiso > Servicio de Recomendación.
Métricas clave a observar:
- Total de Acciones a lo largo del tiempo: ¿Están los usuarios realmente interactuando con las recomendaciones?
- Total de Usuarios Únicos: ¿Cuántas personas están utilizando la función de descubrimiento?
- Elementos Promovidos en Promedio por Usuario: ¿Están los usuarios desplazándose por el carrusel?
- Tiempo Promedio Gastado por Usuario: ¿Está la calidad de las recomendaciones manteniéndolos en el juego por más tiempo?
- En el ejemplo proporcionado, Duración está establecida en 1, por lo que esta métrica específica no es particularmente valiosa en ese caso de uso. Sin embargo, en otras aplicaciones, como videos, esto puede ser un fuerte indicador para tus impresiones.
Ten en cuenta los ajustes y procesos utilizados en este sistema de recomendación destinado a maximizar los juegos de calidad, particularmente usando una duración de 1 segundo para miniaturas, registrando solo juegos de calidad y gestionando estrictamente tus IDs. Al mantener limpio tu registro y datos de impresiones, puedes recomendar y afinar el contenido que mejor se adapte a las experiencias únicas de tus usuarios.
Si bien este flujo cubre el proceso para un sistema de recomendación que maximiza el tiempo de juego, puedes utilizar un orden de operaciones y conceptos fundamentales similares para construir un servicio de recomendación que se ajuste a las necesidades de tu juego.