ACTUALIZACIÓN DEL MATCHMAKING DE APEX LEGENDS

¡Hola a todo el mundo! Somos el equipo de matchmaking de Apex Legends y vamos a compartir un poco de información sobre el matchmaking de Apex Legends. Este blog corre a cargo de un equipo multidisciplinar en representación de los esfuerzos de Respawn para mejorar la experiencia de matchmaking. El líder del equipo es Samy Duc, director técnico (@ricklesauceur).

El matchmaking es un tema muy complicado, del que se debate con frecuencia en nuestra comunidad. Hace poco hemos aplicado una serie de cambios que es posible que hayáis notado. Vamos a hablar de ellos. 

En este blog de desarrollo exploraremos lo siguiente:

• ¿Qué es el matchmaking?
• ¿Qué enfoque utiliza Apex Legends? 
• El futuro del matchmaking de Apex Legends
• ¡Respuestas a las preguntas frecuentes! 

Vamos a meternos de lleno en el matchmaking, por lo que si buscas un resumen rápido, aquí tienes unos puntos clave: 

1. En la actualidad, Apex Legends realiza los emparejamientos mediante la valoración predeterminada de habilidades del mejor jugador del equipo. Nuestro sistema tiene en cuenta el tamaño del pelotón predeterminado al emparejarte con tus rivales. 
2. Estamos trabajando para crear unas partidas más justas al jugar con amistades de distintos niveles de habilidad.
3. Estamos en el proceso de sustituir nuestro antiguo sistema de matchmaking basado en habilidades por uno nuevo que agrupa con mayor precisión a las personas jugadoras en función de las habilidades y, por lo tanto, permite que nuestro algoritmo de matchmaking tome mejores decisiones a la hora de formar grupos. El objetivo final es crear unas partidas más justas y una experiencia más divertida para todo el mundo. 

Continuamente probamos y modificamos nuestros sistemas de matchmaking en el juego para descubrir lo que funciona mejor. De hecho, muchos cambios ya se han probado e implementado en distintas regiones en las Clasificatorias y las partidas normales. Pero aún no hemos acabado: habrá más perfeccionamiento del matchmaking en un futuro cercano.

QUÉ ES EL MATCHMAKING

Aunque hay muchas definiciones de matchmaking, vamos a centrarnos en nuestro enfoque en Apex Legends.

Para nosotros, el matchmaking engloba tres conceptos distintos:

• Progreso
• Valoración de habilidades
• Emparejamiento

Sistema de progresión

El sistema de progresión es la parte del matchmaking que está expuesta a las personas jugadoras. En Apex Legends obtendrás una gran variedad de recompensas mediante nuestros sistemas de progresión, solo por jugar. Las personas jugadoras perciben que han mejorado y que obtienen logros por el tiempo invertido. Con un buen sistema de progresión, se sienten más recompensadas y participan. Un mayor número de personas supone un matchmaking de mayor calidad. 

Sin embargo, los sistemas de progresión afectan al comportamiento en el juego y pueden cambiar el desarrollo de las partidas. Por ejemplo, aunque determinadas personas realizan un despliegue disputado en partidas normales para sentir la adrenalina, es posible que se planteen hacerlo en las Clasificatorias para evitar la penalización por morir pronto. Del mismo modo, los retos diarios y semanales pueden animar a la gente a seleccionar leyendas o armas desconocidas.

Por estas razones, es evidente que la progresión no solo afecta al compromiso de las personas jugadoras. Es un componente central del juego y se debe tener en cuenta al crear los sistemas de emparejamiento y valoración de habilidades. Y lo más importante: dado que las personas jugadores pueden ver la progresión, afecta mucho a su percepción de lo justa que es una partida. Por ejemplo, aunque se espera que el nivel de cuenta esté íntimamente ligado a la habilidad, este no es siempre el caso. Puedes tener un nivel bajo de cuenta y ser muy hábil y (como la mayoría aquí...) puedes tener un nivel alto y ser una patata.

^{Distribución de habilidades en diversos rangos de niveles de cuenta
Eje X: rangos de niveles de cuenta; eje Y: valoración de habilidades}

^{La línea verde es la mediana y los valores atípicos se muestran como puntos (como hay muchos puntos, parece una línea negra gruesa).}

^{Para niveles de cuenta inferiores a 300, la mediana de habilidad de cada grupo es muy similar. La habilidad aumenta ligeramente con los niveles de cuenta cuando el nivel de cuenta es superior a 300. Sin embargo, hay muchos valores atípicos en cada grupo, lo que demuestra que el nivel de cuenta afecta poco a la valoración de habilidades, sobre todo en los niveles de cuenta más bajos.}

Valoración de habilidades

La valoración de habilidades es una representación numérica de la habilidad de las personas jugadoras. Este número se oculta a propósito para evitar que se explote. Normalmente se basa en varios factores que representan tus habilidades y capacidades de juego. 

Para que quede más claro: imaginemos una escala de valoración de habilidades de 1 (peor) a 10 (mejor). Si estoy en el 5 y tú en el 6, me superas en 1. Pero, ¿cuánto mejor es eso? Para saberlo, tendremos que examinar la distribución de la valoración de habilidades de todas las personas jugadoras. 

Existen dos formas de ver la distribución de las habilidades: 

1) Distribución gaussiana continua

^{Distribución de la valoración de habilidades en partidas normales.
Eje X: valoración de habilidades; eje Y: porcentaje de personas en partidas normales}

Este gráfico muestra la distribución de la valoración de habilidades en las partidas normales. La mayoría de las personas jugadoras están en el centro de la distribución, mientras que a la derecha/izquierda están quienes tienen más/menos habilidades. Esta vista continua resulta útil cuando el algoritmo de valoración de habilidades puede describir la habilidad con mucha precisión. Por ejemplo, cuando puede decir con seguridad que una valoración de 5,2 es superior a una de 5,1. Cabe destacar que la distribución de la imagen tiene pequeños problemas que queremos solucionar. Por ejemplo, las personas jugadoras con pocas habilidades no se diferencian suficientemente entre sí: en lugar de ir disminuyendo como en el extremo superior, en la parte inferior se agrupan.

2) Cubos discretos

En este enfoque, las personas jugadoras se agrupan en 4 o 5 grandes grupos discretos.  Por ejemplo, cada persona jugadora entre 0-2, 2-4, 4-6, 6-8, 8-10, formará su respectivo "cubo". En este caso, se supone que cada persona jugadora de un cubo tiene un nivel de habilidad equivalente, ya sea por elección o porque el algoritmo de valoración de habilidades no puede distinguir a una persona de otra.

^{Porcentaje de partidas en cada grupo discreto con más de 1 día en partidas normales (cada barra representa a un grupo).
Eje X: número de grupo (1 es la habilidad mínima, 4 es la habilidad máxima); eje Y: porcentaje de partidas de ese grupo}

El gráfico de "cubos" de arriba muestra la distribución de habilidades mediante la versión anterior del algoritmo de matchmaking. Queda patente que las partidas normales tienen un matchmaking bastante relajado, ya que los cubos son bastante amplios. Los cubos pequeños representan un nivel bajo de habilidades y nuevas personas jugadoras, ya que intentamos darles tiempo para que descubran la mecánica del juego.

Apex Legends siempre ha usado los cubos, pero esto está cambiando (consulta El futuro del matchmaking más abajo).

Emparejamiento

Por último, el algoritmo de emparejamiento es responsable de determinar quién está en tu partida. Mediante la valoración de habilidades, agrupa a las personas jugadoras para formar una partida. Los pelotones y las partidas se forman en función de la disponibilidad de las personas jugadoras. Este algoritmo debe equilibrar velocidad y calidad. ¿Deberíamos formar rápidamente una partida con mayores diferencias de habilidad o deberíamos esperar un poco más para tener rivales con más igualdad?

Una vez seleccionadas las posibles personas jugadoras que entrarán en la partida, queda por responder a dos preguntas importantes: 

1. ¿Cómo formamos los pelotones?
2. ¿Cómo emparejamos a unos pelotones con otros?

Hay varios métodos de emparejamiento, pero ¡exploremos esta cuestión en la siguiente sección!

¿QUÉ SE USA EN APEX LEGENDS?

Cuando el matchmaker intenta formar una partida, coge a 60 jugadores de habilidades similares disponibles e intenta formar una partida. Para simplificar, imaginemos que los 60 jugadores son individuales. Dada su valoración de habilidades, ¿cómo podríamos organizar a estos 9 jugadores en equipos justos?

^{9 jugadores con su valoración de habilidades asociada.}

Cabe destacar que lo siguiente no es exactamente lo que pasa en el algoritmo real, ya que también necesitamos considerar los tiempos de espera y otras variables además de la valoración de habilidades. Sin embargo, los siguientes ejemplos te darán una idea de cómo forma Apex Legends los pelotones.

Si tenemos que dividir a 9 jugadores en equipos (con valoraciones de habilidades de 1 a 9), existen dos formas razonables de formar equipos con este conjunto de jugadores.

• Podemos formar equipos con las habilidades medias más próximas para equilibrar la partida. Este es el enfoque que utilizamos en las partidas normales.

^{Formación de equipos más equilibrados: partidas normales.}

--------------------------  O --------------------------

• Podemos formar equipos con jugadores de habilidades similares. En un entorno plenamente competitivo, como las Clasificatorias, valoramos tener compañeros de equipo de igual habilidad y así tener que "soportar" una carga menos en una partida perfectamente justa. Nota: aunque aquí acumulamos equipos con eficacia, el conjunto de jugadores del que elegimos es limitado. Solo seleccionamos entre los jugadores que han accedido a la partida y, por lo tanto, tienen habilidades similares. Debido a la aleatoriedad y el caos inherentes al Battle Royale, creemos que esta es la solución adecuada.

^{Formación de equipos con habilidades similares: Clasificatorias.}

Esto cubre los casos sencillos, pero las cosas no son tan fáciles en el mundo real, ya que no todo el mundo juega solo. Cuando un pelotón predeterminado se une al matchmaker, necesitamos averiguar dónde colocarlo y determinar su valoración efectiva.

Pensemos en un trío predeterminado con valoración de habilidades de 2, 6 y 7. ¿De qué formas podríamos determinar matemáticamente la valoración efectiva del equipo? Una vez conocida esta información, el matchmaker puede buscar compañeros de equipo para las partidas en solitario/dúos (consulta arriba) y rivales para este pelotón. Existen al menos 4 formas de calcular las habilidades efectivas de un pelotón:

^{Formas posibles de calcular la valoración efectiva del equipo.}

• INFERIOR: ¿Los equipos se definen por su eslabón más débil? Si es así, usamos la valoración de habilidades más baja (2) para el matchmaking. Pero es probable que sean más fuertes.
• SUPERIOR: ¿Los equipos se definen por su mejor jugador? Si es así, usamos la valoración de habilidades más alta (7) para el matchmaking. Pero es probable que el equipo sea más débil.
• PROMEDIO: ¿Los jugadores contribuyen de forma equitativa en un pelotón? Si es así, la valoración media del equipo sería de 5. Pero, ¿esto refleja la verdadera habilidad del pelotón para ganar?
• MEDIA PONDERADA: ¿Los jugadores más hábiles tiran del equipo? Si es así, quizá deberíamos poner más énfasis en el jugador más fuerte. Para ilustrar este ejemplo, digamos que tienen una ponderación de 50/30/20, las valoración de habilidades del equipo sería (0,5 x 7) + (0,3 x 6) + (0,2 x 2) = 5,7. Pero extraer estas ponderaciones no es trivial y puede que no sea igual en todos los niveles de habilidad y modos. 

El algoritmo de emparejamiento de Apex Legends utiliza actualmente el enfoque SUPERIOR para las partidas normales y las Clasificatorias. Ofrece la mejor protección contra las vulnerabilidades del matchmaking con nuevos jugadores y cuentas secundarias. Además, protege la integridad de la competición. Esto hace infructuosos los casos en los que los jugadores de alta valoración pueden tratar de buscar a jugadores de menor rango para entrar en partidas más fáciles. Además, consigue que disminuya la frecuencia del uso de potenciación. 

Por el contrario, hace que para los nuevos jugadores sea muy difícil unirse con sus amigos más hábiles, ya que la partida se forma en base al jugador más habilidoso. Aplicamos cambios activamente para aumentar la equidad del juego para grupos con grandes diferencias de habilidades en partidas normales. 

Retrocedamos a nuestra charla inicial sobre la formación de equipos y el emparejamiento de estos. Cuando alcanzamos el umbral para formar una partida (al menos 60 jugadores de habilidades similares), intentamos por todos los medios que se base primero en el tamaño de los grupos. Esto es: tríos, después dúos y el resto de jugadores en solitario. El objetivo es equilibrar las ventajas competitivas inherentes de estar en un pelotón predeterminado al igualar los tamaños de los grupos en la partida. Sabemos que jugar con gente que conoces en un pelotón predeterminado te da cierta ventaja sobre los extraños: puedes saber cómo se comportan tus compañeros, podríais tener química e incluso una mejor comunicación. Sin embargo, en realidad es muy difícil y poco probable que consigamos a 60 jugadores de habilidades similares y de tamaños predeterminados iguales en una partida, por lo que es inevitable la combinación de tamaños predeterminados. 

Para remediarlo, nuestro nuevo algoritmo de matchmaking compensará mucho mejor la ventaja competitiva que tienen los dúos y los tríos predeterminados. Hemos calculado numéricamente esta ventaja y hemos estado experimentando con un nuevo sistema que puede aprender y actualizarse continuamente con el tiempo. Esperamos empezar a implementar este nuevo algoritmo en todo el mundo a principios de 2023. En resumen: los dúos y tríos tienen unas pequeñas ventajas que deberían añadirse a la valoración de habilidades de su equipo durante el matchmaking y los procesos de medición de habilidades.

EL FUTURO DEL MATCHMAKING DE APEX

Se deben tener en cuenta unas cuantas cosas para avanzar con las mejoras del matchmaking en Apex Legends.

En primer lugar, los jugadores mejoran constantemente. Un jugador Oro en la temporada 2 tiene un nivel de habilidad muy diferente en comparación con un jugador Oro en la temporada 15. Por lo tanto, a veces, los jugadores sienten que no están avanzando, pero esto a menudo no es cierto. Todo el mundo mejora con los demás y lo pone cada vez más difícil para los niveles de las Clasificatorias. Sin embargo, esto también significa que los nuevos jugadores lo tienen cada vez más complicado para unirse. Así, cuando pensamos en las mejoras del matchmaking, debemos plantearnos cómo manejamos a los nuevos jugadores. 

En segundo lugar, tenemos formas diferentes de emparejar en función del modo de juego. Cada modo tiene sistemas de valoración de habilidades completamente diferentes y también algoritmos de emparejamiento distintos. Eso se acabará con nuestro nuevo sistema de matchmaking. En el futuro, todo el matchmaking utilizará la misma tecnología de valoración de habilidades, pero cada modo usará valores de ajuste diferentes, según lo que funcione mejor para ese modo. Esto nos permitirá mejorar rápidamente el matchmaking de Apex Legends de forma global. 

Por último, hemos creado un nuevo algoritmo de medición de habilidades para que sea más preciso. Nuestro antiguo sistema de matchmaking categorizaba a los jugadores en cuatro cubos de habilidades discretos (incluido uno para los nuevos jugadores). El nuevo sistema es más detallado y tiene muchos más cubos. Esto permite que nuestro algoritmo de emparejamiento tome mejores decisiones al colocar a los jugadores en partidas.

Así que vamos a retirar nuestro sistema actual y a sustituirlo por el nuevo. 

El nuevo sistema mide la habilidad y crea partidas basadas en dos objetivos: 

1. Necesitamos que la habilidad medida del jugador sea significativa, esto es que debe predecir su rendimiento. En Apex Legends, esto significa que las habilidades de los jugadores necesitan predecir que, de media, los pelotones con habilidades más altas derrotarán uniformemente a pelotones de habilidad inferior en combates y conseguirán un puesto mejor.

Progreso actual: En nuestras pruebas en varias colas, el nuevo sistema de medición de habilidades consigue este objetivo. A continuación se muestra un gráfico con el porcentaje de victorias de un pelotón a medida que aumenta la ventaja de valoración de habilidades del pelotón sobre sus rivales.

• Cuando la ventaja es inferior a 0 (a la izquierda de 0 en la gráfica), el pelotón es de menor habilidad que su rival y, naturalmente, vemos su porcentaje de victorias por debajo del 50 %. El porcentaje de victorias se reduce aún más conforme crece la diferencia de habilidades.
• Una ventaja de aproximadamente 0 representa una valoración de habilidades similar entre el pelotón y su rival, lo que supone una oportunidad de 50/50 de que ambos pelotones ganen un encuentro. 
• Cuando la ventaja es de más de 0 (a la derecha de 0 en la gráfica), esto significa que el pelotón es de mayor habilidad que su rival, el porcentaje de victorias del pelotón supera el 50 % y aumenta a medida que crece la diferencia de habilidades.

^{Porcentaje de victorias a medida que aumenta su ventaja de valoración de habilidades sobre los rivales.
Eje X: diferencia de valoración de habilidades entre dos pelotones; eje Y: porcentaje de victorias del encuentro
0 indica que los dos pelotones que luchan entre sí tienen una valoración de habilidades similar.
Los porcentajes de victorias de los encuentros se basan en datos reales.} 

2. Con la nueva medida de habilidades, necesitamos conseguir las partidas más ajustadas posibles en un periodo de tiempo razonable. Nuestro nuevo matchmaker intenta lograrlo con el cambio de la búsqueda típica. En lugar de colocar a los jugadores en cubos estáticos y crear una partida en cuanto el cubo llega a 60 jugadores, predice la distribución de los jugadores entrantes y elige dinámicamente el equilibrio óptimo entre diferencias de habilidades y tiempo de espera.

Progreso actual: Las pruebas en directo de este nuevo sistema demuestran que funciona: las partidas son más ajustadas y los tiempos de espera permanecen casi sin cambios.

^{Tiempos de espera del matchmaking en directo en el plazo de 5 minutos en nuestra región de pruebas.
Eje X: momento del día; eje Y: tiempo de matchmaking.
Cada línea de color es el tiempo de espera máximo actual en un grupo de habilidades con el tiempo. Alrededor de las 17:37:30, el grupo de alta habilidad tuvo que hacer cola durante más tiempo para encontrar una partida justa. El nuevo sistema de matchmaking equilibra automáticamente los tiempos de espera y las diferencias de habilidades de las partidas.}

Desde el lanzamiento de Eclipse (temporada 15), estos sistemas se han lanzado en determinadas regiones y modos para las pruebas. El sistema antiguo se va a eliminar poco a poco en las distintas regiones. Con cada paso, mediremos si el nuevo sistema funciona según lo esperado y si los cambios son positivos para los jugadores. Cuando estos sistemas se hayan implementado completamente en todas partes, podemos empezar a explorar correcciones adicionales de la valoración de habilidades del jugador (por ejemplo, para compensar si juegas solo, en dúo o trío).

Esperamos que los jugadores disfruten de los cambios y analizaremos continuamente nuestros datos y los comentarios de los jugadores a medida que apliquemos cambios y mejoras. 

PREGUNTAS FRECUENTES

1. ¿Por qué hay jugadores con habilidades superiores en mi partida?

No te ponemos en partidas más difíciles para ralentizarte si ganas mucho ni en partidas más fáciles si tienes una racha de derrotas. Intentamos meterte en partidas en las que tendrás una oportunidad justa de ganar, en partidas con tu nivel de habilidad actual.

Tu valoración de habilidades es dinámica y se ajusta continuamente. Cuando tienes una racha de victorias, tu valoración de habilidades aumenta. Esto lleva a que se te coloque con jugadores con habilidades más altas en comparación con el comienzo de la racha. ¡Enhorabuena, estás mejorando! También ocurre lo contrario cuando tienes una racha de derrotas. Es posible que empieces a notar que las partidas son más fáciles porque la valoración de habilidades disminuye y, como consecuencia, las habilidades de tus rivales caen. De cualquier forma, este sistema contabiliza los cambios recientes de las habilidades. Este proceso suele ser lento, por lo que solo deberías notar los cambios en rachas largas.

^{Ejemplo de corrección de la medida de las habilidades del jugador tras el matchmaking.
Eje X: partidas jugadas; eje Y: valoración de habilidades}

^{Este ejemplo es un poco drástico, porque la habilidad del jugador se midió inicialmente por debajo de su nivel de habilidad real. El algoritmo se ajustó rápidamente y se niveló cuando se identificó el nivel de habilidad real.}

Tu rival está en una mala racha. Si ves que un rival tiene un rango mucho más alto que el tuyo, podría tener un mal día, una racha de derrotas. Como ocurre cuando tienes una racha de derrotas y se te coloca en una partida con menos habilidades, es posible que tu rival se encuentre en esa situación. 

Eres uno de los jugadores de menor habilidad en la partida. Cuando creamos una partida, necesitamos encontrar a 60 jugadores con habilidades similares en una cantidad de tiempo razonable. Sin embargo, no podemos hacer una partida de 60 jugadores idénticos. Siempre habrá diferencias de habilidades entre los jugadores. Al entrar en una partida, existe una probabilidad de 50/50 de encontrarse en la mitad inferior de la distribución de habilidades dentro de la partida. La sensación de estar en una partida más difícil o más fácil podría surgir de cambios en el rango relativo en comparación con los rivales entre partidas. Las mejoras futuras del matchmaking pretenden reducir el rango de habilidades de la partida, lo que debería disminuir esta sensación de diferencia de habilidades. 

Predeterminada con diferencias de habilidades elevadas: en determinados modos de juego, hemos usado el emparejamiento SUPERIOR al evaluar un pelotón predeterminado. Un jugador más hábil puede traer a un jugador más débil a una partida más difícil. Si tienes un nivel de habilidades inferior y juegas con una amistad de mayor nivel de habilidades, ten en cuenta que es posible que se te coloque en partidas más difíciles. Como hemos mencionado anteriormente, el nuevo sistema que vamos a aplicar tiene como objetivo mejorar estas situaciones a medida que seguimos trabajando en el matchmaking.

2. ¿Pretendemos que los buenos jugadores tengan malos compañeros de equipo?

No, no emparejamos deliberadamente a los buenos jugadores con malos compañeros de equipo. La forma más sencilla de que los jugadores controlen las habilidades de sus compañeros es elegirlos antes de tiempo, lo que hacen muchos jugadores con habilidades elevadas. Dicho esto, hay tres razones por las que un jugador en solitario de alta habilidad puede percibir esto:

1. Siempre hay un rango de habilidades en la partida. Si eres uno de los jugadores más fuertes de una partida concreta, es más probable que se te empareje con jugadores más débiles que tú. Esto se debe a que tenemos que emparejarte con otros jugadores para formar un pelotón y es probable sean más débiles que tú. Sin embargo, esta diferencia de habilidades no debería ser grande porque limitamos el rango de habilidades en cada partida.
2. Si estás en la parte superior de la distribución de habilidades, independientemente de los jugadores con los que te acabemos emparejando, casi siempre, tus compañeros serán peores que tú. Esto se debe a que los extremos de las distribuciones no están muy llenos y a que el matchmaking en esta zona requiere unos tiempos larguísimos, unas diferencias de habilidades enormes o una combinación intermedia de los dos (este es el caso ideal). Lo mismo ocurre con los jugadores en la parte inferior de la distribución de habilidades, ya que también se llena menos que el resto.
3. Los jugadores con habilidades superiores suelen formar pelotones, lo que empeora los problemas en los puntos 1 y 2.

^{Gráfico circular que muestra frecuencias de jugadores a partir de Diamante en pelotones predeterminados de diversos tamaños (muestreo con los datos de un día).}

^{1: en solitario; 2: dúo predeterminado; 3: trío predeterminado
Cerca del 70 % de eventos se produce en dúos o tríos predeterminados.}

En combinación, los efectos anteriores pueden dar la impresión de que estamos haciendo un "matchmaking tipo gran hermano". Aunque estos efectos son inevitables, vamos a aplicar cambios que reducirán su impacto. Siempre habrá un rango de habilidades de jugadores en nuestras partidas, pero nuestro nuevo sistema de matchmaking tiene como objetivo reducir el rango de habilidades de cada partida sin cambiar significativamente los tiempos del matchmaking (excepto un poco en el extremo superior). Este nuevo sistema se ha probado en directo y hemos descubierto que podemos formar partidas más ajustadas que reducirán estos problemas (gráficos a continuación). Los cambios se implementarán en todo el mundo a principios de 2023 y las futuras versiones de nuestro algoritmo de matchmaking tendrán en cuentan las discrepancias de las habilidades efectivas entre jugadores en solitario, dúos y tríos. 

^{Medida de diferencias de daño dentro de cada pelotón.} 

^{La línea magenta es una región que utiliza el nuevo matchmaking, mientras que las líneas azules son dos regiones que actúan como control. Queda patente que cuando este matchmaking se lanzó, la diferencia de rendimiento medio dentro del pelotón bajó significativamente. Esto significa que los compañeros de equipo tienen un rendimiento más equitativo y que la necesidad de tirar de los compañeros se reduce en este nuevo sistema de matchmaking.}

3. ¿El matchmaking se ha creado para optimizar directamente la retención y el compromiso?

No. Nuestro algoritmo de matchmaking solo busca medir las habilidades y organizar las partidas más justas posibles en un tiempo razonable. Nuestro objetivo es que este proceso cree las partidas más divertidas. Pero claro, esto es problemático, ya que no se puede medir la diversión. Y aquí entra en juego la retención, que mide la porción de jugadores que regresan al juego día tras día o semana tras semana. Por eso la retención es importante para nosotros: es más probable que los jugadores se queden si se divierten. Por tanto, si vemos que un algoritmo de matchmaking en particular aumenta la retención general, sabremos que probablemente hayamos mejorado el matchmaking para todos. Dicho esto, nunca creamos un algoritmo directamente optimizado para la retención (ni el compromiso). Convencerte de que juegues una hora más al día cuando normalmente harías otras cosas no es bueno para ti ni para nosotros. 

Cabe decir que por eso tardan tanto en materializarse los cambios del matchmaking. Hace falta al menos un mes para comprobar que el efecto es beneficioso... y a veces tenemos que volver al punto de partida. La retención es una de las pocas formas fiables de evaluar lo divertido que es el juego y solo tiene sentido cuando se considera una gran población de jugadores durante un largo periodo de tiempo, por lo que tenemos que crear versiones poco a poco. A menos que veamos un cambio positivo en la retención a largo plazo, no es probable que aceptemos un cambio del matchmaking en todo el mundo, pues no mejoraría el juego.

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