ACTUALIZACIÓN DEL MATCHMAKING DE APEX LEGENDS

¡Hola a todo el mundo! Somos el equipo de matchmaking de Apex Legends y hoy compartiremos un poco de información sobre el matchmaking de Apex Legends. Este blog lo escribe un equipo multidisciplinario que representa los esfuerzos de Respawn para mejorar su experiencia de matchmaking. Nos dirige Samy Duc, director técnico (@ricklesauceur).

El matchmaking es un tema grande y complicado que es muy discutido en nuestra comunidad. Hace poco hicimos cambios en el matchmaking que los jugadores podrían haber notado, y estamos aquí para hablar de ello. 

En este blog de desarrollo, exploraremos:

• ¿Qué es el matchmaking?
• ¿Qué enfoque usa Apex Legends? 
• El futuro del matchmaking de Apex Legends
• Preguntas frecuentes, ¡y sus respuestas! 

Estamos a punto de profundizar en el matchmaking, así que, si quieren un resumen rápido, aquí hay algunos puntos principales: 

1. Apex Legends actualmente arma partidas usando la calificación de habilidad del mejor jugador de su grupo prearmado y nuestro sistema considera el tamaño del escuadrón prearmado al emparejarlos con otros oponentes. 
2. Estamos trabajando para crear partidas más justas en comparación con las actuales, en las que juegan con amigos de diferentes niveles de habilidad.
3. Estamos en proceso de reemplazar nuestro antiguo sistema de matchmaking basado en habilidades (MBH) por uno nuevo que agrupa a nuestros jugadores con mayor precisión según su habilidad y, por lo tanto, permite que nuestro algoritmo de matchmaking tome mejores decisiones al formar grupos. El objetivo final es crear partidas más justas y experiencias que sean más divertidas para todos. 

Estamos haciendo pruebas iterativas en vivo continuamente con nuestros sistemas de matchmaking en el juego para descubrir qué funciona mejor. De hecho, muchos cambios ya se probaron y se implementaron en varias regiones para partidas clasificatorias y casuales. Y no hemos terminado. Pueden esperar que haya más mejoras al matchmaking que llegarán en el futuro cercano.

QUÉ ES EL MATCHMAKING

Aunque hay muchas definiciones de matchmaking, concentrémonos en cómo tratamos el matchmaking en Apex Legends.

Para nosotros, el matchmaking abarca tres conceptos distintos:

• Progreso
• Calificación de habilidad
• Emparejando

Sistema de progreso

El sistema de progreso es la parte del matchmaking que se expone a los jugadores. En Apex Legends, se obtiene una variedad de recompensas a través de nuestros sistemas de progreso con tan solo jugar el juego. Los jugadores tienen la sensación de mejora y logro según el tiempo que inviertan. Un buen sistema de progreso hace que más jugadores se sientan recompensados e involucrados... y más jugadores significa un mejor matchmaking. 

Sin embargo, los sistemas de progreso afectan el comportamiento del juego y pueden cambiar el modo en que se desenvuelven las partidas. Por ejemplo, aunque los jugadores salten imprudentemente por adrenalina en partidas casuales, podrían pensarlo dos veces antes de hacerlo en una clasificatoria para evitar la dura penalización por morir antes de tiempo. De manera similar, los desafíos diarios y semanales podrían animar a los jugadores a seleccionar leyendas o armas con las que no estén familiarizados. 

Por estas razones, está claro que el progreso afecta a más que solo el enfrentamiento entre jugadores: el progreso es un componente central del juego y debe considerarse para generar la calificación de habilidad y los sistemas de emparejamiento. Aún más relevante es que, ya que el progreso está expuesto a los jugadores, afecta fuertemente su percepción de qué tan justa es una partida. Por ejemplo, aunque podría esperarse que el nivel de la cuenta esté fuertemente relacionado con la habilidad, no siempre es así. Un jugador con una cuenta baja podría tener una gran habilidad y (como casi todos aquí...) un jugador de alto nivel podría no tener buena habilidad.

^{Distribución de habilidad en diversos rangos de nivel de cuenta
Eje X: rangos de nivel de cuenta; Eje Y: calificación de habilidad}

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

^{Para los jugadores con niveles de cuenta <300, la mediana de habilidad en cada grupo es muy similar. La habilidad aumenta ligeramente con los niveles de cuenta cuando el nivel de cuenta de los jugadores sube a más de 300. Sin embargo, hay muchos valores atípicos en cada grupo, lo que demuestra que el nivel de cuenta tiene poco impacto en la calificación de habilidad, sobre todo en los niveles de cuenta más bajos.}

Calificación de habilidad

La calificación de habilidad es una representación numérica de la habilidad de un jugador. Esta cifra se oculta de forma intencional a los jugadores para evitar la explotación. Normalmente se basa en varios factores que representan las destrezas y habilidades para jugar el juego. 

Para ayudarnos a explicar, imaginen una escala de calificación de habilidad entre 1 (peor) y 10 (mejor). Si estoy en 5 y ustedes en 6, son mejores que yo por 1. ¿Pero qué tan mejor es eso? Para esto, necesitaremos ver la distribución de la calificación de habilidad de todos los jugadores. 

Hay dos formas de ver la distribución de la habilidad: 

1) Distribución continua normal

^{Distribución de calificación de habilidad en partidas casuales.
Eje X: calificación de habilidad; Eje Y: porcentaje de jugadores en partidas casuales}

Esta gráfica muestra la distribución de calificación de habilidad de todos los jugadores en partidas casuales. Se puede ver que la mayoría de los jugadores están en el centro de la distribución, mientras que a la derecha o izquierda están los jugadores con mayores o menores habilidades, que son mucho menos comunes. Esta vista continua es útil cuando el algoritmo de calificación de habilidad puede describir con mucha precisión la destreza de un jugador. Por ejemplo, cuando puede decir con certeza que una calificación de 5.2 es mejor que una de 5.1. Tengan en cuenta que la distribución representada tiene unos pequeños problemas que estamos tratando de solucionar; por ejemplo, los jugadores con poca habilidad no se diferencian lo suficiente uno de otro: en lugar de disminuir como en los niveles más altos, los jugadores del fondo están más amontonados.

2) Baldes discretos

En este enfoque, los jugadores se agrupan en 4 o 5 grandes grupos discretos.  Por ejemplo, cada jugador entre 0-2, 2-4, 4-6, 6-8, 8-10 formará sus "baldes" respectivos. En este caso, se asume que cada jugador en un balde tiene un nivel de habilidad equivalente, ya sea por elección o porque el algoritmo de calificación de habilidad no puede distinguir a los jugadores entre sí.

^{Porcentaje de partidas en todos los grupos discretos por más de 1 día en partidas casuales (cada barra representa un grupo).
Eje X: número de grupo (1 es la habilidad más baja, 4 es la más alta); Eje Y: porcentaje de partidas en ese grupo}

El gráfico "baldes" que se muestra arriba representa la distribución de habilidad de jugador usando la versión anterior de nuestro algoritmo de matchmaking. Se puede apreciar que las partidas casuales tienen un matchmaking bastante relajado, ya que los baldes son muy amplios. Los baldes pequeños representan una habilidad baja y a los jugadores nuevos, porque intentamos darles tiempo para aprender las mecánicas del juego.

Tradicionalmente, Apex Legends usa el método de baldes, pero eso está cambiando (mira el Futuro del matchmaking más abajo).

Emparejamiento

Por último, el algoritmo de emparejamiento determina quién se asigna a tu juego. Con base en la calificación de habilidad, agrupará a los jugadores para formar una partida. Los escuadrones y las partidas se forman según los jugadores que estén disponibles. Este algoritmo debe equilibrar la velocidad contra la calidad: ¿formamos una partida rápidamente, pero con mayores diferencias de habilidad, o esperamos un poco más para emparejar oponentes más similares?

Una vez que seleccionamos a los posibles jugadores que entrarán a la partida, quedan dos grandes preguntas: 

1. ¿Cómo formamos los escuadrones?
2. ¿Cómo emparejamos a los escuadrones entre ellos?

Hay varios métodos que se pueden emplear para el emparejamiento, ¡pero exploremos esto en la siguiente sección!

BUENO, ¿QUÉ USA APEX LEGENDS?

Cuando el matchmaker intenta formar una partida, toma a 60 jugadores disponibles con una habilidad similar e intenta formar una partida. Por simplicidad, imaginemos que estos 60 jugadores están en solitario. Según su calificación de habilidad, ¿cómo podríamos asignar a estos 9 jugadores a equipos justos?

^{9 jugadores con su calificación de habilidad asociada.}

Para ser justos, lo siguiente no es lo que ocurre exactamente en el algoritmo real, ya que también necesitamos considerar los tiempos de espera y otras variables externas a la calificación de habilidad. Sin embargo, los ejemplos siguientes te darán una buena idea de cómo Apex Legends genera escuadrones.

Si tenemos 9 jugadores que necesitamos ordenar en equipos (con calificaciones de habilidad del 1 al 9), hay dos formas razonables para hacer equipos con este conjunto de jugadores.

• Podemos formar equipos con un promedio de habilidad lo más parecido posible para equilibrar la partida. Este es el enfoque que usamos en las partidas casuales.

^{Formando equipos más equilibrados - Partidas casuales}

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

• Podemos formar equipos con jugadores con habilidades similares. En un entorno totalmente competitivo, como en las clasificatorias, valoramos que haya compañeros de equipo de la misma habilidad y que sea una carga menor que llevar en una partida perfectamente justa. Nota: aunque estamos acumulando buenos equipos aquí, el conjunto de jugadores del que escogemos es limitado; solo elegimos de los jugadores que llegaron a la partida y por lo tanto tienen habilidades similares. Debido a la aleatoriedad inherente y el caos de un Battle Royale, creemos que esta es la compensación correcta.

^{Formando equipos con habilidades similares - Partidas clasificatorias.}

Esto cubre ese caso simple, pero las cosas no son tan fáciles en la realidad, ya que no todos juegan en solitario. Cuando un escuadrón prearmado se une al matchmaker, tenemos que averiguar dónde colocarlo y determinar su calificación efectiva.

Imagina que tenemos un trío prearmado con las calificaciones de habilidad 2, 6 y 7. ¿Cuáles son las formas en las que podríamos determinar matemáticamente la calificación efectiva de su equipo? Una vez que sabemos eso, el emparejamiento puede proceder a encontrar compañeros de equipo en solitario o en dúos (ver más arriba) y rivales para ese escuadrón. Hay al menos 4 formas con las que podríamos calcular la habilidad efectiva de un escuadrón:

^{Posibles formas de calcular la calificación efectiva del equipo.}

• LA MÁS BAJA: ¿Los equipos quedan definidos por su eslabón más débil? Si es así, tomamos la calificación de la menor habilidad (2) para el matchmaking. Pero probablemente sean más fuertes que esto.
• LA MÁS ALTA: ¿Los equipos están definidos por su mejor jugador? Si es así, tomamos la calificación de la mayor habilidad (7) para el matchmaking. Pero su equipo es probablemente más débil que esto.
• PROMEDIO: ¿Los jugadores contribuyen de forma equitativa en un escuadrón? Si es así, la calificación promedio del equipo sería de 5. ¿Pero esto refleja realmente la habilidad del escuadrón para ganar?
• PROMEDIO PONDERADO: ¿Los jugadores más hábiles hacen ganar a un equipo? Si es así, tal vez deberíamos poner más énfasis en el jugador más fuerte. Solamente para este ejemplo, digamos que tienen una ponderación de 50/30/20, entonces la habilidad 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 LA MÁS ALTA para partidas clasificatorias y casuales. Ofrece la mejor protección contra las vulnerabilidades del matchmaking con jugadores nuevos y "smurfs", a la vez que protege la integridad competitiva. Anula los casos en los que los jugadores de alto rango podrían intentar encontrar jugadores de menor rango para entrar en partidas más fáciles... y ayuda a hacer que el "potenciamiento" sea menos prevalente. 

Esto, sin embargo, hace muy difícil que los jugadores nuevos se unan a sus amigos más hábiles, ya que la partida se basa en el jugador más hábil. Estamos haciendo ajustes activamente para aumentar la equidad del juego para grupos con grandes diferencias de habilidad en las partidas casuales. 

Ahora, volvamos a nuestra discusión inicial sobre formar equipos y emparejar equipos. Cuando alcanzamos el umbral para construir una partida (al menos 60 jugadores de una habilidad similar), antes intentamos lo posible para generar la partida según el tamaño del grupo. Es decir los tríos, después los dúos, y luego el resto de jugadores en solitario. El objetivo es equilibrar la ventaja competitiva inherente de estar en un escuadrón prearmado al igualar los tamaños de los grupos en la partida. Sabemos que jugar con la gente que conoces en un escuadrón prearmado te da una ventaja sobre los desconocidos: tal vez sepas cómo se comportan tus compañeros de equipo, podrías tener química y una mejor comunicación. Sin embargo, en realidad, es muy difícil y poco probable conseguir a 60 jugadores de una habilidad similar y en tamaños de grupos prearmados iguales en una partida, por lo que es inevitable que mezclemos los tamaños de los grupos prearmados. 

Para remediar esto, nuestro nuevo algoritmo de matchmaking hará un trabajo mucho mejor para compensar la ventaja competitiva que tienen los dúos y tríos prearmados. Hicimos la ciencia para cuantificar esta ventaja y hemos estado experimentando con un nuevo sistema que puede aprender y actualizarse continuamente con el tiempo. Esperamos que este nuevo algoritmo comience a desplegarse a principios de 2023 en todo el mundo. En resumen: efectivamente, los dúos y los tríos tienen pequeñas ventajas que se deben agregar en la calificación de habilidad de su equipo durante los procesos de matchmaking y medición de habilidades.

EL FUTURO DEL MATCHMAKING DE APEX

Hay algunas cosas que considerar para pasar a las mejoras en el matchmaking de Apex Legends.

En primer lugar, los jugadores están mejorando constantemente. Un jugador Oro de la temporada 2 tiene un nivel de habilidad muy diferente en comparación con un jugador Oro de la temporada 15. Por lo tanto, a veces los jugadores sienten que no están progresando, pero esto a menudo no es cierto. Todos están mejorando y poniendo la vara más alta para nuestros rangos. Esto también significa que el juego se hace cada vez más difícil para que entren los jugadores nuevos. Nuestra forma de gestionar a jugadores nuevos es algo que debemos tener en mente cuando pensamos en las mejoras del matchmaking. 

En segundo lugar, tenemos diferentes formas de emparejar las partidas dependiendo del modo de juego que estén jugando. Cada modo tiene sistemas de calificación de habilidad totalmente diferentes y también distintos algoritmos de emparejamiento. Eso debe terminar con nuestro nuevo sistema de matchmaking. En el futuro, todos los matchmaking usarán la misma tecnología de calificación de habilidad, pero cada modo usará diferentes valores de afinación según lo que funcione mejor para ese modo. Esto nos permitirá mejorar el matchmaking de Apex Legends con mayor rapidez. 

Por último, creamos el nuevo algoritmo de medición de habilidades para la precisión. Nuestro antiguo sistema de matchmaking ordenó a los jugadores en cuatro baldes discretos de habilidades (incluido uno para jugadores nuevos). El nuevo sistema es más granular y tiene muchos más baldes. Esto permite que nuestro algoritmo de emparejamiento tome mejores decisiones al colocar a los jugadores en partidas.

Así que retiraremos nuestro sistema actual en favor de este nuevo. 

Este sistema nuevo mide la habilidad y crea partidas con base en dos objetivos: 

1. Necesitamos que la habilidad medida del jugador sea significativa; es decir, debe poder predecir su desempeño. En Apex Legends, esto significa que las habilidades de los jugadores necesitan predecir que, en promedio, los escuadrones con mayor habilidad derrotarán constantemente a escuadrones de menor habilidad en combates y quedarán en una mejor posición.

Progreso actual: En nuestras pruebas en varias colas, el nuevo sistema de medición de habilidades logra este objetivo. A continuación tenemos un gráfico que muestra el índice de victorias de un escuadrón a medida que aumenta su ventaja de calificación sobre sus oponentes.

• Cuando la ventaja es inferior a 0 (a la izquierda de 0 en el gráfico), esto significa que el escuadrón es de menor habilidad que su rival y, por supuesto, vemos su tasa de victorias por debajo del 50%. La tasa de victorias disminuye más a medida que crece la brecha de habilidades.
• Una ventaja de aproximadamente 0 representa una calificación de habilidad similar entre el escuadrón y su rival, lo que significa que hay una probabilidad 50/50 de que ambos escuadrones ganen un encuentro. 
• Cuando la ventaja es superior a 0 (a la derecha de 0 en el gráfico), significa que el escuadrón es de mayor habilidad que su oponente, la tasa de victorias de este escuadrón sobrepasa el 50% y aumenta a medida que se incrementa la brecha de habilidades.

^{Índice de victorias de un escuadrón a medida que aumenta su ventaja de calificación de habilidad sobre su oponente.
Eje X: diferencia de calificación de habilidad entre los dos escuadrones; Eje Y: índice de victorias para ese encuentro
0 es cuando los dos escuadrones que luchan entre sí tienen una calificación de habilidad similar.
Tasas de victorias del encuentro según los datos reales.} 

2. Con la nueva medición de habilidad, necesitamos hacer las partidas lo más reñidas que se pueda en un límite de tiempo razonable. Nuestro nuevo matchmaker se esfuerza por lograr esto al cambiar la búsqueda típica. En lugar de poner a los jugadores en baldes estáticos y crear una partida tan pronto como esa categoría se llene con 60 jugadores, predecirá la distribución de los jugadores entrantes y elegirá de forma dinámica la compensación óptima entre diferencias de habilidad y tiempo de espera.

Progreso actual: Nuestras pruebas en vivo con este nuevo sistema muestran que sí funciona: las partidas son más reñidas y los tiempos de espera permanecen casi iguales.

^{Tiempos de espera del matchmaking en vivo durante 5 minutos en nuestra región de prueba.
Eje X: la hora del día; Eje Y: tiempo del matchmaking.
Cada línea de color es el tiempo máximo de espera actual en un grupo de habilidades conforme avanza el tiempo. Se puede ver alrededor de las 17:37:30 que 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 habilidad de las partidas.}

Desde el lanzamiento de Eclipse (temporada 15), estos sistemas se han implementado en ciertas regiones y modos para realizar pruebas. El sistema antiguo comenzará a tener una eliminación gradual región por región. Con cada paso, mediremos si el nuevo sistema está funcionando como se esperaba y si los cambios son positivos para los jugadores. Cuando estos sistemas estén implementados en todas partes, podremos comenzar a explorar las correcciones adicionales a la calificación de habilidad de los jugadores (p. ej., para considerar si juegan en solitario/dúo/trío).

Esperamos que los jugadores disfruten de los cambios y observaremos continuamente nuestros datos y los comentarios de los jugadores cuando hagamos más ajustes y mejoras. 

PREGUNTAS FRECUENTES

1. ¿Por qué hay jugadores de mayor habilidad en nuestra partida?

No los ponemos a un propósito en partidas más difíciles para ralentizarlos si ganan mucho, ni los pusimos en partidas más fáciles porque están en una racha de pérdidas. Tratamos de ponerlos en partidas en las que tendrán una oportunidad justa de ganar... y esas son en partidas de su nivel de habilidad actual.

Su calificación de habilidad es dinámica y todo el tiempo se ajusta. Cuando están en una racha de victorias, aumenta su calificación de habilidad. Esto los lleva a posicionarse con jugadores de mayor habilidad en comparación con el comienzo de su racha... ¡felicidades, están mejorando! Y lo contrario cuando están en una racha de pérdidas. Es posible que comiencen a sentir que los juegos se están poniendo más fáciles, ya que disminuye su calificación de habilidad y, como consecuencia, sus oponentes también serán de menor habilidad. De cualquier manera, este es el sistema que considera sus recientes cambios de habilidad. Este proceso suele ser lento, así que solo se sentirán estos cambios tras rachas largas.

^{Ejemplo de corrección de medición de habilidad del jugador después del matchmaking.
Eje X: partidas jugadas; Eje Y: calificación de habilidad}

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

Su oponente se desmoralizó. Si ven a un oponente clasificado en un rango mucho más alto que el suyo, podría estar teniendo un mal día y en una racha de pérdidas. Similar a cuando ustedes están en una racha de pérdidas y los ponen en una partida de menor habilidad, su oponente podría estar en esa situación. 

Les toca ser de los jugadores con menor habilidad dentro de la partida. Cuando creamos una partida, necesitamos encontrar a 60 jugadores con un nivel de habilidad similar en una cantidad razonable de tiempo. Sin embargo, nunca podemos hacer una partida de 60 jugadores idénticos. Siempre habrá diferencias de habilidad entre jugadores. Cuando entran a una partida, hay una probabilidad 50/50 de que clasifiquen en la mitad inferior de la distribución de habilidades dentro de esa partida. Esta sensación de tener una partida más difícil o fácil podría surgir de los cambios en su clasificación relativa en comparación a los oponentes de una partida a otra. Las mejoras futuras en el matchmaking pretenden reducir el rango entre las habilidades en una partida, lo que debería disminuir esta sensación de brechas de habilidades. 

Prearmado con grandes diferencias de habilidad. En ciertos modos de juego, usamos el emparejamiento MÁS ALTO al evaluar un escuadrón prearmado. Un jugador más hábil puede llevar a un jugador más débil a una partida más difícil. Si son jugadores con menor habilidad jugando con un amigo de un nivel de habilidad superior, tengan en cuenta que podrían ponerlos en partidas más difíciles. Pero como se mencionó anteriormente, el nuevo sistema que estamos implementando tiene como objetivo mejorar estas situaciones porque seguimos trabajando en el matchmaking.

2. ¿Intentamos darles a los buenos jugadores malos compañeros?

No, no les damos a los buenos jugadores malos compañeros de forma intencional. La forma más fácil en que los jugadores controlan la habilidad de los compañeros de equipo es elegirlos antes, lo que hacen muchos jugadores de gran habilidad. Dicho esto, hay tres razones por las que un jugador en solitario de alta habilidad puede sentir esta situación:

1. Siempre hay una variedad de habilidades en la partida. Si son de los jugadores más fuertes de una determinada partida, es más probable que los emparejen con jugadores más débiles que ustedes. Eso es porque todavía tenemos que emparejarlos con otros jugadores para formar un escuadrón, y esos jugadores probablemente sean más débiles que ustedes. Sin embargo, esta brecha de habilidad aun así no debería ser grande porque limitamos el rango de las habilidades en cada partida.
2. Si están entre los mejores de la distribución de habilidad, no importa con qué jugadores terminen emparejados, sus compañeros de equipo casi siempre serán peores que ustedes. Esto es debido a que los extremos de las distribuciones están escasamente poblados y el matchmaking en esta zona requiere tiempos de matchmaking increíblemente largos, brechas de habilidad muy grandes o una mezcla intermedia de los dos (este es el caso ideal). Lo mismo es para los jugadores en la parte inferior de la distribución, ya que esta parte de la distribución de habilidades también tiene menos población que el resto.
3. Los jugadores con mayor habilidad tienden a formar escuadrones, lo que empeora los problemas de los puntos 1 y 2.

^{Un gráfico de sectores que muestra las frecuencias de jugadores Diamante o superior en escuadrones prearmados de diferentes tamaños (muestra con los datos de un día).}

^{1: en solitario; 2: dúo prearmado; 3: trío prearmado
Cerca del 70% de las ocurrencias se encuentran en un dúo o trío prearmado}

Combinados, los efectos anteriores sin duda pueden dar la impresión de que estamos haciendo "matchmaking de hermano mayor" de forma intencional. Aunque estos efectos son inevitables, estamos haciendo cambios que disminuirán el impacto de estos problemas. Siempre habrá un rango de habilidades de jugador en nuestras partidas, pero nuestro nuevo sistema de matchmaking intenta disminuir ese rango de las habilidades en cada partida sin que implique un cambio significativo a los tiempos de matchmaking (excepto un poco en los niveles más altos). Este nuevo sistema se ha probado en vivo y muestra que sí: podemos hacer partidas más reñidas que disminuirán estos problemas (gráficos más abajo). Estos cambios se implementarán en todo el mundo a principios de 2023 y las futuras iteraciones de nuestro algoritmo de matchmaking considerarán la discrepancia de la habilidad efectiva entre en solitario, dúos y tríos. 

^{Medición de diferencias de daño dentro de cada escuadrón.} 

^{La línea de color magenta es una región que usa el nuevo matchmaking, mientras que las líneas azules son dos regiones que actúan como control. Se puede ver que cuando este matchmaking se implementó, la diferencia promedio de rendimiento dentro del escuadrón disminuyó significativamente. Esto significa que los compañeros de equipo están teniendo rendimientos más parecidos y la necesidad de ayudarlos a ganar se reduce con este nuevo sistema de matchmaking.}

3. ¿El matchmaking está creado para optimizar directamente la retención y el involucramiento?

No. Nuestro algoritmo de matchmaking solo se preocupa por medir la habilidad y gestionar las partidas más justas posibles en un tiempo razonable. Lo que se espera es que este proceso genere las partidas más divertidas . Pero aquí hay un claro problema... En realidad, no se puede medir la diversión. Aquí es donde entra la retención. La retención mide la porción de los 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 no se vayan si se están divirtiendo. Así que, si vemos que un algoritmo de matchmaking en particular aumenta la retención en general, entonces sabremos que pudimos mejorar el matchmaking para todos. Dicho esto, nunca creamos un algoritmo que esté directamente optimizando la retención (y, en definitiva, tampoco el involucramiento). Convencerlos de que jueguen una hora extra al día cuando normalmente harían otras cosas no es bueno para nosotros ni para ustedes). 

Como nota adicional, ¡por eso los cambios de matchmaking tardan tanto en materializarse! Se necesita al menos un mes para demostrar que el impacto fue beneficioso... y, a veces, terminamos empezando desde cero. La retención es una de las pocas formas fiables de evaluar lo divertido que es el juego, y solo tiene sentido al considerar una gran población muestra de jugadores durante un largo período de tiempo, así que nos vemos obligados a iterar lentamente. Normalmente, a menos de que veamos un cambio positivo en la retención a largo plazo, es poco probable que aceptemos un cambio en el matchmaking a nivel global, ya que es un indicador de que probablemente no sea un cambio que mejore el juego.

Juega Apex Legends gratis* ahora en PlayStation®4, PlayStation®5, Xbox One, Xbox Series X|S, Nintendo Switch y PC a través la EA app, Origin y Steam.

Sigue a Apex Legends en Twitter e Instagram, suscríbete a nuestro canal de YouTube y checa nuestros foros.

Suscríbete hoy a nuestro boletín de noticias para recibir las últimas noticias, actualizaciones, contenido entre bambalinas, ofertas exclusivas y mucho más de Apex Legends por correo electrónico (incluidas otras noticias, productos, eventos y promociones de EA).

Este anuncio puede cambiar. Escuchamos a la comunidad y el contenido y el servicio en vivo siguen desarrollándose y evolucionando. Siempre nos esforzaremos por mantener a nuestra comunidad tan informada como sea posible. Para obtener más información, dirígete a la página de actualizaciones del servicio online de EA en https://www.ea.com/es-mx/service-updates.

* Es posible que se necesite una cuenta y una suscripción para la plataforma aplicable (se vende por separado). Es necesario tener una cuenta EA y una conexión a Internet estable. Sujeto a restricciones de edad. Incluye las compras en el juego.