Jaki jest dobry sposób zmierzenia wirusowości gier?

Dodałem pewne funkcje społecznościowe do gry na iPhone'a (Lexitect, jeśli jesteś ciekawy), takie jak integracja poczty e-mail, Twittera i Facebooka w celu udostępniania najlepszych wyników. Wraz z tymi funkcjami mierzę, ile razy użytkownicy robili to na każdym kroku. Celem tych funkcji jest uczynienie gry bardziej wirusową, a ja staram się zmierzyć stopień wirtualizacji gry.

Sądzę, że metryka wirusowości gier dałaby liczbę opartą na 1,0, gdzie 1,0 = zerowy wzrost wirusów, a 1,01 reprezentowałby 1% wzrostu wirusów w pewnej jednostce czasu.

Jak normalnie mierzy się wirusowość i w jakich jednostkach? Jak limit czasu jest mierzony w danych? tzn. gdybym dał każdemu graczowi rok, aby ustalić, ile rekomendacji wydaje, nie otrzymywałbym żadnych rzeczywistych liczb przez rok od momentu, gdy zacznę go śledzić. Czy istnieją jakieś standardy znaczącego śledzenia wirusów?

Propagacji zwykle mierzona To współczynnika K . Pomocne są również dwa linki w artykule na Wikipedii - artykuł na temat celów aplikacji wirusowych określa rzeczy, a arkusz kalkulacyjny Jona Radoffa może być interesujący do zabawy, aby dowiedzieć się o niektórych powiązaniach między różnymi czynnikami.

Współczynnik K reprezentuje liczbę infekcji w ciągu całego życia, które wywołuje jedna zarażona osoba. Tak więc, jeśli Twój współczynnik K wynosi 1,1, to każda zarażona osoba zarazi 1,1 innych osób - innymi słowy, zmierzasz w kierunku wykładniczego wzrostu. Współczynnik K nie obejmuje średniego czasu do infekcji, jest to osobna (ale oczywiście ważna) pozycja.

Z tego, co rozumiem, prawdziwy pomiar wirusowości może być trudny, ponieważ zależy to od tego, czy śledzenie wskaźników znajduje się w odpowiednich miejscach, a następnie musisz przechowywać i korelować wiele różnych danych użytkownika.

Nie jestem więc pewien, co rozumiesz przez „wirusowość”. Zakładam, że masz na myśli: „Chcę śledzić, jak często moi gracze polecają moją grę znajomym i ile z tych rekomendacji zamieniają się w konwersje ”.

Sprawdź Google Analytics i Omniture . Zapewniają świetny sposób na śledzenie statystyk na różnych platformach, a także umożliwiają wizualizację tych statystyk. Naprawdę jednak możesz rzucić własnym bez większego wysiłku.

Weźmy jeden przypadek: Gracz A pobiera grę i zaczyna grać. W ramach pierwszego uruchomienia twoja gra generuje unikalny identyfikator.

Załóżmy teraz, że gracz A gra w twoją grę i wysyła komunikat „Osiągnąłem poziom 12! Graj ze mną!” powiadomienie do sieci społecznościowej du jour. Ale poczekaj! Każdy link zawiera inny unikalny kod w linku do strony głównej, z którego gracze mogą kupić twoją aplikację - poprzez link iTunes lub cokolwiek innego. Ten drugi unikalny kod obejmuje pierwszy (który jednoznacznie identyfikuje gracza) oraz kilka dodatkowych rzeczy (na jakim są poziomie, itp.).

Wraz z nim pojawia się część znajomych Gracza A o nazwach B, C i D. Każdy z nich klika ten link i zostaje przekierowany na twoją stronę główną.

Następnie możesz sprawdzić, czy osoba ta kliknie link, aby kupić Twoją aplikację. Śledząc liczby „przybył na twoją stronę główną z unikalnym kodem” w porównaniu z liczbami „kupiłem twoją aplikację”, możesz znaleźć przybliżoną, ciągłą miarę tego, jak często konwertujesz losowych ludzi do graczy.

EDYCJA : Nawiasem mówiąc, jeśli całkowicie nie rozumiem twojego pytania, proszę o komentarz, a ja wyciągnę tę odpowiedź.

Jedynym sposobem, aby naprawdę to przetestować, jest zmierzenie wyniku tych wiadomości. Np. Czy istnieje sposób skorelowania liczby tweetów z liczbą nowych pobrań.

Mówiąc wyłącznie o Twitterze, najłatwiejszym sposobem zmierzenia wirusologii jest sprawdzenie, jak często tweet jest przesyłany dalej.

Na przykład mam stronę internetową whendidyoujointwitter.com - ma link „tweetuj ten”. Często, gdy ktoś tweetuje ten link, niektórzy z jego obserwujących przechodzą do tego linku w tweecie i z kolei tweetują własną wiadomość. Możemy następnie zmierzyć wirusologię, jeśli zobaczymy średnio, ilu obserwujących robi to „retweet”.

Np. Jeśli ktoś z 1000 obserwujących opublikuje go na Twitterze, a następnie również 10 z jego obserwujących, wskaźnik sukcesu wynosi 1%.

Obecnie nie jest to odsetek wirusów. Musimy pójść o krok dalej, pytając, ilu obserwujących ma przeciętny użytkownik Twittera? Gdyby każdy miał 1000 obserwujących, te 10 retweetów spowodowałoby 100 retweetów, które skutkowałyby 1000, itd. (Dopóki nie zniknie - jest tylko tylu użytkowników Twittera / ludzi na świecie) - tj. Bardzo wirusowych według większości standardów.

ALE nie wszyscy użytkownicy Twittera mają 1000 obserwujących. To, co możemy spróbować obliczyć, to punkt zwrotny. Przy współczynniku powodzenia wynoszącym 1% ilu obserwujących musiałby mieć przeciętny użytkownik, aby mem mógł się rozprzestrzeniać?

Jeśli średnia wynosi 100, to 1% oznacza, że ​​tweet spowoduje 1 dodatkowy tweet - tzn. Mem pozostanie przy życiu. Jeśli średnia jest mniejsza, mem z pewnością umrze.

Teraz, idąc w drugą stronę, najnowsze statystyki, które mogę znaleźć, pokazują, że średnia liczba obserwujących wynosi 70. Tak więc wskaźnik sukcesu wynoszący 1% nie wystarczy, aby zostać wirusowym - musiałby wzrosnąć o około 2% lub więcej.

Uhhhhm więc myślę o tym, myślę, że to logarytmiczna / wykładnicza sprawa.

• 100% sukcesu (cały retweet) = wirusowe maksimum
• 10-99% = niezwykle wirusowy w całym tym zakresie
• 2% wskaźnik sukcesu = minimum wirusowe
• 1% lub mniej = nie wirusowe