Roblox के एनालिटिक्स और एक्सपेरिमेंटेशन प्लेटफ़ॉर्म के साथ परीक्षण और लाइव अपडेट को अनुकूलित करें

एक बेहतरीन गेम बनाने के लिए प्रयोग, मापन और पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है। Roblox के Analytics और LiveOps प्लेटफ़ॉर्म के साथ, निर्माता गहरी गेमप्ले और प्रदर्शन अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, परिवर्तनों का परीक्षण कर सकते हैं, और लोगों के खेलने के तरीके के अनुसार खुद को ढाल सकते हैं। आज, हम रीयल-टाइम परफ़ॉर्मेंस अलर्ट, अधिक विस्तृत टार्गेटिंग और सेगमेंटेशन, और स्वचालित शुरुआती चेतावनियों की घोषणा कर रहे हैं जो क्रिएटर्स को संकेत देती हैं कि क्या एक्सपेरिमेंट्स प्रमुख मेट्रिक्स को प्रभावित कर रहे हैं। ये नए टूल्स क्रिएटर्स को बदलावों का परीक्षण करने और लाइव अपडेट्स को आत्मविश्वास के साथ डिप्लॉय करने की सुविधा देते हैं। डेवलपर UpliftBradB नीचे साझा करते हैं कि कैसे Uplift Games, जो Adopt Me! के पीछे का स्टूडियो है, अपने खिलाड़ियों के लिए पालतू-गोद लेने के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए Roblox के एनालिटिक्स और LiveOps प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करता है।  

मापें और शिप करें 

विभिन्न प्रकार के खिलाड़ियों को लंबे समय तक व्यस्त रखना एक नाजुक संतुलन है। डेटा यह समझने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है कि खिलाड़ी एक गेम के साथ कैसे बातचीत करते हैं, यह पहचानने के लिए कि समस्याएं कहाँ उत्पन्न हो सकती हैं, और गेम को ठीक वैसा ही बनाने के लिए सहजता से समायोजित करने के लिए। हम रचनाकारों की प्रतिक्रिया और जरूरतों के आधार पर लगातार रॉब्लॉक्स के एनालिटिक्स और एक्सपीरियंस लाइव ऑप्स प्लेटफॉर्म को अपडेट करते हैं। ये नए उपकरण प्लेटफॉर्म को हर तरह से अधिक लचीला और शक्तिशाली बनाते हैं। 

एनालिटिक्स

एनालिटिक्स डैशबोर्ड रचनाकारों को अवसर के क्षेत्रों की पहचान करने या यह निर्धारित करने में मदद करते हैं कि कहाँ सुधार की आवश्यकता हो सकती है। उदाहरण के लिए, 30-दिन की रिटेंशन में भारी गिरावट के साथ एक दिन की मजबूत रिटेंशन, गहरी सामग्री की मांग का संकेत दे सकती है। लगातार, दीर्घकालिक खिलाड़ियों के एक मुख्य समूह के साथ पहले दिन की कम रिटेंशन, एक खराब ऑनबोर्डिंग प्रवाह या कठिनाई के तीव्र वक्र का संकेत दे सकती है। 

एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म खिलाड़ी खंडों (player segments) के अनुसार डेटा को वर्गीकृत भी कर सकता है, ताकि यह दिखाया जा सके कि कोई रुझान सभी खिलाड़ियों में सार्वभौमिक है या किसी विशिष्ट खंड तक ही सीमित है। नए खंड आयाम (segment dimensions) निर्माताओं को यह समझने के लिए डेटा को इन-गेम गतिविधि, जुड़ाव स्तर, प्लेटफ़ॉर्म गतिविधि, कार्यकाल और प्लेटफ़ॉर्म खर्च के अनुसार विभाजित करने की अनुमति देते हैं कि खेलने के पैटर्न कैसे भिन्न होते हैं। 

प्रदर्शन निगरानी 

प्रदर्शन संबंधी समस्याओं का पता लगाना मुश्किल हो सकता है। क्रैश दर, मेमोरी उपयोग, सीपीयू समय और संस्करण के अनुसार फ्रेम दर जैसे बॉक्स से बाहर उपलब्ध टेलीमेट्री मेट्रिक्स रचनाकारों को बग ठीक करने और यह सुनिश्चित करने में मदद करते हैं कि उनके गेम सभी प्रकार के उपकरणों पर अच्छी तरह से चलें। हमने नई त्रुटि पहचान, त्रुटि रिपोर्टों को व्यवस्थित करने के लिए कस्टम नियम, और महत्वपूर्ण समस्याओं को उजागर करने के लिए रीयल-टाइम प्रदर्शन अलर्ट भी जोड़े हैं ताकि रचनाकार यथासंभव जल्दी प्रतिक्रिया दे सकें।

प्रयोग 

Roblox का Experiments सिस्टम क्रिएटर्स को किसी फीचर या बदलाव के प्रभाव को सटीक रूप से मापने के लिए A/B टेस्ट चलाने की सुविधा देता है। हमारे नवीनतम अपडेट्स में सेगमेंट के आधार पर टारगेटिंग, अधिक लचीली और तेज़ कॉन्फ़िगरेशन, और एक प्रारंभिक हानि-पहचान प्रणाली शामिल है जो प्लेटाइम, ARPU, या कन्वर्ज़न रेट किसी विशिष्ट सीमा से नीचे जाने पर क्रिएटर को लगभग रीयल-टाइम में अलर्ट करती है। आने वाले वर्ष में, हम कस्टम क्रिएटर-निर्मित मेट्रिक्स और एक्सपेरिमेंट परिणामों के सेगमेंटेशन के लिए और भी अधिक विकल्प जोड़ेंगे।

कॉन्फ़िग्स

कॉन्फ़िग्स क्रिएटर्स को बिना सर्वर रीस्टार्ट किए रीयल-टाइम में फीचर्स लॉन्च करने और इन-गेम वैल्यूज़ को अपडेट करने की अनुमति देते हैं। इस अपडेट के साथ, हमने कॉन्फ़िग प्रॉपैगेशन को तेज़ किया है और एक "पब्लिश एज़" फीचर जोड़ा है जो क्रिएटर्स को एक एनवायरनमेंट से दूसरे में पब्लिश करने की अनुमति देता है (जैसे, स्टेजिंग से प्रोडक्शन में)। हमने कंडीशनल कॉन्फ़िग्स भी जोड़े हैं, जो क्रिएटर्स को विभिन्न खिलाड़ी वर्गों के लिए अनुभव को निजीकृत करने हेतु अलग-अलग मान लागू करने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, क्रिएटर्स नए खिलाड़ियों के लिए किसी क्वेस्ट या डंगऑन को आसान बनाने के लिए कठिनाई मानों को संशोधित कर सकते हैं, या उन खिलाड़ियों के लिए इनाम वाले विज्ञापन प्रॉम्प्ट हटा सकते हैं जिन्होंने रॉबक्स खर्च किया है। 

उन क्रिएटर्स के लिए जो अपने वर्कफ़्लो के हिस्से के रूप में थर्ड-पार्टी टूल के माध्यम से डेटा का लाभ उठाना चाहते हैं, हमारे OpenCloud APIs इन सुविधाओं के प्रोग्रामैटिक प्रबंधन को सक्षम करते हैं। उदाहरण के लिए, क्रिएटर एक्सपेरिमेंट सेट अप करने या एनालिटिक्स की निगरानी करने के लिए कोडिंग असिस्टेंट का उपयोग कर सकते हैं।

Devforum पर एनालिटिक्स, प्रदर्शन निगरानी, प्रयोग और कॉन्फ़िग्स का उपयोग करने के बारे में और जानें। 

एडॉप्ट मी! खिलाड़ी अनुभव का अनुकूलन

अपनाने वाला पालतू जानवरों का खेल 'अडॉप्ट मी!' के पीछे का स्टूडियो, अपलिफ्ट गेम्स, 44.4 बिलियन कुल विज़िट्स वाले इस खेल में नई सुविधाओं का परीक्षण करने के लिए रॉब्लॉक्स के एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म और एक्सपेरिमेंट्स का उपयोग करता है। ये परीक्षण उन्हें खिलाड़ियों के लिए एक बेहतरीन अनुभव प्रदान करने में मदद करते हैं, जिनकी खेलने की शैलियाँ बहुत अलग-अलग हैं, पालतू जानवरों को पालने और ट्रेड करने से लेकर रोल-प्ले करने और घर बसाने तक। डेवलपर अपलिफ्टब्रैडबी ने साझा किया कि टीम इतने विविध फीचर सेट और समुदाय के लिए निर्माण करने के बारे में कैसे सोचती है।  

UpliftBradB ने कहा, "Adopt Me! सभी उम्र के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम हर मैकेनिक को समझने योग्य रखना चाहते हैं, साथ ही बिल्डिंग और ट्रेडिंग जैसी प्रणालियों में उचित स्तर की गहराई भी देना चाहते हैं, जिसका बड़े दर्शक आनंद लेते हैं।"  

टीम ने हाल ही में एक नया ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म लॉन्च किया है जहाँ खिलाड़ी पालतू जानवरों का आदान-प्रदान करने के लिए मैच कर सकते हैं। UpliftBradB ने कहा, "हमने पूरा अनुभव लॉन्च करने से पहले कुछ समय के लिए अपने ट्रेडिंग हब का परीक्षण करने के लिए एनालिटिक्स और प्रयोगों का इस्तेमाल किया।" "हमने सर्वर के आकार और मैचमेकिंग संकेतों जैसे कई चरों का परीक्षण किया, और देखा कि खिलाड़ी सिस्टम के साथ कैसे बातचीत करते हैं। क्या खिलाड़ी अधिक व्यस्त थे? क्या ट्रेडों की संख्या बढ़ रही थी?" 

बदलावों का परीक्षण करने और एनालिटिक्स में उनके परिणाम देखने से टीम को विश्वास हो गया कि वे सही दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। लेकिन कुछ बदलावों के अनपेक्षित प्रभाव पड़े। UpliftBradB ने कहा, "हमने एक ऐसा फीचर बनाया जहाँ खिलाड़ी दोस्तों के साथ खेलकर एक विशेष मुद्रा प्राप्त कर सकते थे, जिसका उपयोग वे फिर विशेष पालतू जानवर खरीदने के लिए कर सकते थे। इसका उद्देश्य एक साथ खेलने के लिए प्रोत्साहन देना था, लेकिन खिलाड़ियों ने जल्द ही महसूस कर लिया कि वे अधिक मुद्रा प्राप्त करने के लिए फ्रेंड रिक्वेस्ट से सर्वर को स्पैम कर सकते हैं। यह अपने आप में कोई समस्या नहीं हो सकती थी, लेकिन हमने यह भी देखा कि स्पैम से बचने के लिए खिलाड़ी निजी सर्वर शुरू करने में भारी वृद्धि कर रहे थे।"

एनालिटिक्स के साथ, टीम प्रदर्शन की निगरानी भी कर सकती थी और जब उन्हें अपने समर इवेंट के दौरान पेश की गई किसी नई सुविधा में कोई समस्या दिखाई देती थी तो वे तुरंत अनुकूलन कर सकते थे। उन्होंने इवेंट के हिस्से के रूप में खिलाड़ियों के पकड़ने के लिए मछलियाँ जोड़ीं, लेकिन उन्हें जल्द ही एक समस्या दिखाई दी। "क्रैश रेट और फ्रेम रेट ने हमें बता दिया कि कुछ गलत हो रहा है," UpliftBradB ने कहा। "जब हमने इसकी जांच की, तो हमें पता चला कि हमने मछली को सीनरी (scenery) के रूप में चिह्नित कर दिया था… जिससे इंजन को पृष्ठभूमि को बहुत बड़े पैमाने पर फिर से पेंट करना पड़ रहा था।" समस्या को जल्दी पहचानने से टीम को इसे जल्दी हल करने में मदद मिली।   

आगे बढ़ें और विश्लेषण करें

UpliftBradB की कहानी रचनाकारों के बीच आम है: एनालिटिक्स और प्रयोग, पुनरावृत्ति को एक शिक्षित अनुमान से डेटा-आधारित रणनीति में बदल देते हैं। Roblox का लचीला प्लेटफ़ॉर्म हर रचनाकार के वर्कफ़्लो का एक मानक हिस्सा बनने में अनुकूलन और डेटा-आधारित निर्णय लेने में मदद करता है। इस साल के अंत में, हम Roblox ऐप में हमारे मोबाइल-प्रथम निर्माण टैब, बिल्ड (Build) में एनालिटिक्स क्षमताओं का विस्तार करने की योजना बना रहे हैं। एकीकरण के बाद, रचनाकार चलते-फिरते प्रदर्शन की निगरानी कर सकेंगे। हम कस्टम प्रयोग क्रियाओं सहित नई सुविधाओं के साथ प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार भी करेंगे। इच्छुक निर्माता रोब्लॉक्स पर लाइव होने से पहले नवीनतम प्रयोग सुविधाओं को आज़माने के लिए अभी एक अर्ली एक्सेस प्रोग्राम के लिए साइन अप कर सकते हैं।

रॉब्लॉक्स निर्माताओं के लिए एक ही जगह पर बुद्धिमानी से बनाने, प्रकाशित करने और सुधार करने को आसान बनाता है।