ATUALIZAÇÃO SOBRE A ORGANIZAÇÃO DE PARTIDAS EM APEX LEGENDS™

E aí galera! Somos a equipe de organização de partidas de Apex Legends™ e hoje compartilharemos um pouco sobre como esse recurso funciona em Apex Legends™. Esta publicação é escrita por uma equipe interdisciplinar que representa os esforços da Respawn em melhorar sua experiência de organização. Estamos sob a liderenaça de Samy Duc, Diretoria Técnica (@ricklesauceur).

A organização de partidas é um tópico grande e complicado, muito discutido em nossa comunidade. Fizemos mudanças recentes na organização que vocês talvez já tenham percebido e estamos aqui para falar sobre isso.

Neste blog da equipe de desenvolvimento, vamos explorar os seguintes pontos:

• O que é a organização de partidas?
• Qual a abordagem usada por Apex Legends™?
• O futuro da organização de partidas de Apex Legends™
• Perguntas mais frequentes respondidas!

Estamos prestes a mergulhar fundo na organização de partidas; se quiser um resumo, é só conferir esses pontos principais:

1. No momento, Apex Legends™ organiza partidas usando a avaliação de habilidade de quem joga melhor no grupo pré-montado, com nosso sistema considerando também o tamanho do seu esquadrão pré-montado ao parear você com oponentes.
2. Estamos trabalhando a fim de criar partidas mais justas em comparação com as atuais conforme você joga com amigos de diferentes níveis de habilidade.
3. Estamos no processo de substituir nosso velho sistema de Organização de Partidas por Habilidade (SBMM, em inglês) por um novo que agrupe quem joga de acordo com suas habilidades de forma mais precisa, fazendo assim com que nosso algoritmo de organização de partidas tome melhores decisões ao formar grupos. Ao fim, nosso objetivo é gerar experiências e partidas mais justas e mais divertidas para todo mundo.

Estamos testando e fazendo iterações de forma contínua em nossos sistemas de organização no jogo em tempo real para saber o que funciona melhor. Na verdade, várias alterações já foram testadas e implementadas nas partidas Ranqueadas e nas Regulares em várias regiões. Mas não acaba por aí: aguarde mais refinamentos do sistema a serem feitos no futuro próximo.

O QUE É A ORGANIZAÇÃO DE PARTIDAS?

Embora haja muitas definições de organização de partidas, vamos enfocar na forma com que nós a abordamos em Apex Legends™.

Para nós, a organização de partidas envolve três conceitos distintos:

• Progressão
• Avaliação de habilidade
• Organização

Sistema de progressão

O sistema de progressão é parte da organização de partidas que as pessoas visualizam. Em Apex Legends™, você recebe uma variedade de recompensas em nossos sistemas de progressão apenas por jogar o jogo. Quem joga obtem um senso de aprimoramento e conquista dependendo do tempo investido. Um bom sistema de progressão faz com que mais pessoas se sintam recompensadas e envolvidas, de modo que ter mais pessoas leva a uma melhor organização de partidas.

Os sistemas de progressão, contudo, geram impacto no comportamento de jogo e podem mudar como as partidas se desenrolam. Por exemplo, embora as pessoas possam imediatamente buscar áreas intensas nas partidas Regulares só pela adrenalina, talvez pensem duas vezes antes de fazer isso nas Ranqueadas para evitar sofrer penalidades pesadas devido a mortes prematuras. Da mesma forma, desafios diários e semanais podem encorajar as pessoas a selecionar armas ou Lendas que não sejam familiares.

Por essas razões, fica claro como a progressão afeta mais do que somente o engajamento de quem joga, de forma que a progressão é um componente central do jogo e deve ser considerada ao se criar avaliações de habilidade e sistemas de organização. O mais importante é que, visto que a progressão fica exposta às pessoas, ela afeta em grande medida sua percepção do quanto uma partida é justa. Por exemplo, embora se possa esperar que o nível de uma conta seja diretamente relacionado à habilidade, esse nem sempre é o caso. Alguém com uma conta de nível baixo pode ter muita habilidade enquanto que (como muitos de nós...) alguém de conta de nível alto pode simplesmente ser um peso de papel.

^{Distribuição de habilidade em várias faixas de nível de conta.
Eixo X: faixas de nível de conta; Eixo Y: avaliação de habilidade}

^{A linha verde é a mediana, com os pontos fora da curva na periferia (como há muitos pontos, fica parecendo uma grande linha escura).}

^{No que tange a pessoas com níveis de conta < 300, a mediana de habilidade de cada grupo é bastante parecida. A habilidade melhora ligeiramente com os níveis das contas quando o nível da conta de quem joga fica maior que 300. Há, contudo, muitos pontos fora da curva em cada grupo, o que mostra como o nível de conta tem pouco impacto na avaliação de habilidade, especialmente em níveis de conta mais baixos.}

Avaliação de habilidade

A avaliação de habilidade é uma representação numérica da habilidade de uma pessoa. Esse número fica intencionalmente escondido de quem joga para evitar uso abusivo. Geralmente se baseia em um número de fatores que representam sua habilidade e competência ao jogar o jogo.

Para ajudar na explicação, imagine uma escala de avaliação de habilidade entre 1 (a pior) e 10 (a melhor). Se eu sou um 5 e você é um 6, você me supera por 1. Mas melhor quanto? Para isso, precisaremos ver a distribuição da avaliação de habilidade de todas as pessoas.

Há duas maneiras de visualizar a distribuição de habilidade:

1) Distribuição contínua gaussiana

^{Distribuição de avaliações de habilidade em partidas Regulares.
Eixo X: avaliação de habilidade; Eixo Y: porcentagem de pessoas em partidas Regulares}

Esse gráfico mostra a distribuição de avaliação de habilidade de todas as pessoas em partidas Regulares. Você pode ver que a maior parte das pessoas fica no centro da distribuição, enquanto que à direita/esquerda temos as pessoas mais/menos habilidosas, que são muito mais raras. Essa perspectiva contínua é útil para quando um algoritmo de avaliação de habilidade pode descrever a habilidade de uma pessoa de forma bastante precisa. Por exemplo, quando se pode dizer com segurança que uma avaliação de 5.2 é mais forte que de 5.1. Observe que a distribuição representada tem alguns problemas que estamos tentando resolver; por ex., pessoas de menos habilidade não ficam muito diferentes umas das outras: em vez de irem decaindo, as pessoas na baixa tendem a se aglomerar.

2) Pacotes distintos

Nessa abordagem, as pessoas são agrupadas em 4 ou 5 grandes grupos distintos. Por exemplo, todas as pessoas entre 0-2, 2-4, 4-6, 6-8, 8-10 constituirão seus respectivos "pacotes". Nesse caso, presume-se que cada pessoa de um pacote tenha um nível equivalente de habilidade, seja por escolha ou porque o algoritmo de avaliação de habilidade não consegue distinguir essas pessoas uma da outra.

^{Porcentagem de partidas nos grupos distintos em 1 dia de partidas Regulares (com cada barra representando um grupo).
Eixo X: número do grupo (1 sendo a menor habilidade e 4 a maior); Eixo Y: porcentagem de partidas no grupo}

O gráfico de "pacotes" acima representa a distribuição de habilidade das pessoas usando a versão anterior de nosso algoritmo de organização de partidas. Veja que as partidas Regulares têm uma organização de partidas bem mais permissiva, com pacotes mais amplos. Os pacotes pequenos representam menor habilidade e pessoas iniciantes enquanto tentam aprender as mecânicas de jogo.

Apex Legends™ usa tradicionalmente o esquema de pacotes, embora isso esteja mudando (veja o Futuro da organização de partidas abaixo).

Organização

Por fim, o algoritmo de organização de partidas é responsável por determinar quem entra no seu jogo. Usando a avaliação de habilidade, ele agrupa pessoas para formar uma partida. Esquadrões e partidas são geradas de acordo com a disponibilidade de pessoas. O algoritmo deve balancear velocidade e qualidade: devemos organizar uma partida rapidamente, mas com maior diferença de habilidade ou esperar um pouco mais para ter oponentes mais equilibrados?

Depois que selecionamos as pessoas possíveis para a partida, restam duas grandes perguntas:

1. Como formamos esquadrões?
2. Como pareamos esquadrões contra esquadrões?

Há vários métodos de se fazer essa organização, mas exploraremos mais a respeito disso na próxima sessão!

CERTO, MAS QUAL APEX LEGENDS™ USA?

Quando a pessoa organizadora de partidas tenta formar uma partida, ela pega as 60 pessoas disponíveis de habilidade similar e tenta fazer isso. Grosso modo, imagine que essas 60 pessoas estão sozinhas. Considerando sua avaliação de habilidade, como poderíamos organizar essas 9 pessoas em equipes justas?

^{Nove pessoas com sua avaliação de habilidade associada.}

Na verdade, o que vem a seguir não é exatamente o que acontece com o algoritmo de fato, já que também precisamos considerar tempo de espera e outras variáveis além da avaliação de habilidade. No entanto, os seguintes exemplos dão uma boa ideia de como Apex Legends™ forma esquadrões.

Se tivermos 9 pessoas, precisaremos organizá-las em equipes (com avaliações de habilidade de 1 a 9), havendo duas formas sensatas de formar equipes a partir desse conjunto de pessoas.

• Podemos formar equipes com a média mais próxima de habilidade para equilibrar a partida. Adotamos essa abordagem nas partidas Regulares.

^{Formando as equipes mais equilibradas - Partidas Regulares.}

--------------------------  OU --------------------------

• Podemos formar equipes com pessoas de habilidade parecida. Em um ambiente totalmente competitivo, como o Ranqueado, valorizamos aliados de igual habilidade e um menor fardo a se "carregar" em uma partida perfeitamente justa. Observação: embora estejamos efetivamente empilhando as equipes, o conjunto de pessoas do qual escolheremos é limitada: só escolhemos as pessoas que chegaram à partida é que são dessa forma parecidos em termos de habilidade. Devido à aleatoriedade e ao caos inerentes ao Battle Royale, acreditamos que esse esquema ofereça o equilíbrio certo.

^{Formando equipes com habilidades similares - Ranqueado.}

Isso cobre um caso simplificado, mas as coisas não são tão fáceis no mundo real, já que nem todo mundo joga só. Quando um esquadrão pré-formado entra no organizador de partidas, precisamos saber como alocar esse esquadrão e determinar sua avaliação de fato.

Imagine se fizéssemos um trio pré-formado com avaliações de habilidade de 2, 6 e 7. Quais são as formas com que poderíamos determinar matematicamente a avaliação de fato da equipe? Assim que soubermos disso, a pessoa organizadora pode continuar procurando aliados para as pessoas/duplas (veja acima) e oponentes do esquadrão. Há pelo menos 4 formas para se calcular a habilidade de fato de um esquadrão:

^{Possíveis formas de computar a avaliação de fato de uma equipe.}

• MENOR: as equipes são definidas pelo seu elo mais fraco? Se for o caso, consideramos a avaliação de habilidade mais baixa (2) na organização. Ela, no entanto, é provavelmente mais forte que isso.
• MAIOR: as equipes são definidas por quem joga melhor na equipe? Se for o caso, consideramos a avaliação de habilidade mais alta (7) na organização. A equipe, no entanto, provavelmente é mais fraca que isso.
• MÉDIA: quem joga contribui igualmente em um esquadrão? Se for o caso, a avaliação média da equipe seria 5. Mas será que isso realmente reflete a capacidade da equipe de vencer?
• MÉDIA PONDERADA: as pessoas mais habilidosas então carregam a equipe? Se for o caso, talvez devêssemos dar mais ênfase à pessoa mais forte. Para fins exclusivamente deste exemplo, digamos que elas possuam um peso de 50/30/20, com a equipe então sendo de (0.5 x 7) + (0.3 x 6) + (0.2 x 2) = 5.7. Extrair esses pesos, contudo, não é algo trivial, e talvez não possam ser os mesmos em todos os modos e níveis de habilidade.

O algoritmo de organização de partidas de Apex Legends™ atualmente usa o esquema de MAIOR para as partidas Regulares e Ranqueadas. Ele oferece a melhor proteção contra abusos na organização de partidas com pessoas iniciantes e smurfs ao passo em que preserva a integridade competitiva. Ele faz com que tentativas de pessoas de alta classificação de buscar pessoas de menor classificação para entrar em partidas mais fáceis sejam inúteis, tornando os casos de "boosting" menos prevalentes.

Isso, contudo, faz com que seja bem mais difícil para que iniciantes joguem com amizades que têm mais habilidade, visto que a partida é feita de acordo com a pessoa de maior habilidade. Estamos ativamente buscando fazer ajustes para aprimorar a justiça do jogo em grupos com grande diferença de habilidades nas Regulares.

Agora, voltemos um pouco à discussão inicial sobre formar e organizar equipes. Quando chegamos ao limiar da construção da partida (com pelo menos 60 pessoas de habilidade semelhante), damos o nosso melhor para montar uma partida primeiro pelo tamanho do grupo. No caso, considerando trios, depois duplas e, então, pessoas individuais. O objetivo é equilibrar a vantagem competitiva inerente de pertencer a um esquadrão pré-formado uniformizando os tamanhos dos grupos da partida. Sabemos que jogar com pessoas que você conhece em um esquadrão pré-formado dá uma vantagem em oposição a pessoas estranhas: sabemos como nossas amizades, temos algum tipo de química e melhor capacidade de comunicação. Na realidade, contudo, é muito difícil e improvável obter 60 pessoas de habilidade e de tamanhos de esquadrão pré-formados semelhantes em uma partida, de forma que é inevitável misturar tamanhos pré-formados.

Para remediar isso, nosso novo algoritmo de organização de partidas fará um trabalho muito melhor na compensação da vantagem competitiva que duplas e trios pré-formados possuem. Fizemos os cálculos para quantificar essa vantagem e estamos fazendo experimentos com um novo sistema que pode aprender e se atualizar continuamente com o tempo. Esperamos que esse novo algoritmo possa começar a ser implementado no mundo todo no começo de 2023. Em suma: duplas e trios pré-formados efetivamente possuem pequenas vantagens que podem ser adicionadas à avaliação da habilidade da equipe durante os processos de medição de habilidade e organização de partidas.

O FUTURO DA ORGANIZAÇÃO DE PARTIDAS DE APEX

Há algumas coisas a serem consideradas daqui para frente quanto às melhorias na organização de partidas de Apex Legends™.

Primeiro, as pessoas estão em constante evolução. Uma pessoa nível Ouro na Temporada 2 tinha um nível de habilidade muito diferente em comparação a uma pessoa nível Ouro da Temporada 15. Dessa forma, por vezes as pessoas podem sentir como se não estivessem progredindo, embora isso não tenda a ser verdade. Todo mundo está sempre ficando melhor e definindo objetivos mais altos em nossos níveis de classificação. Isso, contudo, também significa que o jogo fica cada vez mais difícil para que pessoas iniciantes possam começar. A forma com que lidamos com iniciantes é algo que devemos sempre ter em mente ao tratar de melhorias na organização de partidas.

Em segundo lugar, no momento temos diferentes formas de organizar as partidas dependendo do modo de jogo que estiver jogando. Cada modo tem sistemas de avaliação de habilidade totalmente diferentes, além de diferentes algoritmos de organização. Isso precisa acabar no novo sistema de organização. No futuro, todas as organizações de partida usarão a mesma tecnologia de avaliação, mas com cada modo usando diferentes valores de ajuste de acordo com o que funcionar melhor naquele modo. Isso nos permitirá aprimorar a organização em todos os âmbitos de Apex Legends™ rapidamente.

Por fim, construímos um novo algoritmo de medição de habilidade para obter maior precisão. Nosso antigo sistema de organização de partidas categorizava as pessoas em quatro pacotes distintos (incluindo um para pessoas iniciantes) de habilidade. O novo sistema é mais granular e tem muito mais pacotes. Isso permite que nosso algoritmo de organização de partidas tome melhores decisões ao posicionar as pessoas nas partidas.

Dessa forma, aposentaremos nosso sistema atual em troca desse sistema novo.

Esse novo sistema mede a habilidade e cria partidas de acordo com dois objetivos:

1. Temos necessidade de que a habilidade medida da pessoa seja significativa, isto é, ela deve ser capaz de prever seu desempenho. Em Apex Legends™, isso significa que as habilidades das pessoas devem prever que, em média, esquadrões com maior habilidade derrotarão consistentemente esquadrões de habilidade inferior nas lutas e que ficarão em melhor posição.

Progresso atual: Em nossos testes em diversas filas de espera, o novo sistema de medição atinge seu objetivo. Abaixo há um gráfico demonstrando o índice de vitória de um esquadrão conforme a vantagem de avaliação de habilidade em relação ao seu oponente aumenta.

• Quando a vantagem é menor que 0 (à esquerda de 0 no gráfico), isso significa que o esquadrão é de menor habilidade que o seu oponente, de modo que naturalmente vemos um índice de vitórias menor que 50%. O índice de vitórias diminui conforme a diferença de habilidade se amplia.
• Uma vantagem de mais ou menos 0 representa uma avaliação de habilidade semelhante entre o esquadrão e seu oponente, isto é, uma chance de 50/50 de ambos os esquadrões vencerem o encontro.
• Quando a vantagem é superior a 0 (à direita de 0 no gráfico), isso significa que o esquadrão tem maior habilidade que seu oponente, com o índice de vitórias do esquadrão passando de 50% conforme a diferença de habilidade se amplia.

^{Índice de vitórias de um esquadrão conforme sua avaliação de habilidade em relação aos oponentes se amplia.
Eixo X: diferença de avaliação de habilidade entre dois esquadrões; Eixo Y: índice de vitórias para o encontro
0 é quando os dois esquadrões em confronto possuem semelhantes avaliações de habilidade
Índices de vitórias em encontros de acordo com dados reais.} 

2. Com a nova medição de habilidade, precisamos formar as partidas mais acirradas dentro de um intervalo de tempo razoável. Nosso novo organizador de partidas tentar realizar isso invertendo a busca típica. Em vez de colocar pessoas em pacotes estáticos e criar uma partida assim que eles atingem 60 pessoas, ele fará uma previsão da distribuição das pessoas que estão chegando, escolhendo de forma dinâmica o equilíbrio ótimo entre diferenças de habilidade e tempo de espera.

Progresso atual: Nossos testes em tempo real desse novo sistema mostram que ele funciona: as partidas são mais acirradas e os tempos de espera seguem relativamente inalterados.

^{Fila de espera de organização de partidas em tempo real em 5 minutos na região de testes.
Eixo X: hora do dia; Eixo Y: tempo da organização de partidas
Cada linha colorida é o tempo máximo de espera em cada grupo de habilidade em relação à passagem do tempo. Você pode ver que em torno de 17:37:30 o grupo de maior habilidade teve que esperar um pouco mais para encontrar uma partida justa. O novo sistema de organização de partidas equilibra automaticamente os tempos de espera e as diferenças de habilidade na partida.}

Desde o lançamento de Eclipse (Temporada 15), esses sistemas entraram no ar em determinadas regiões e modos para testes. O sistema antigo será gradualmente removido em cada região. Em cada passo desse processo, estaremos medindo se o novo sistema está funcionando como esperado e se as alterações foram positivas para quem joga. Quando os sistemas estiverem globalmente implementados, poderemos começar a explorar correções adicionais de avaliação de habilidade de pessoas (ex., considerando se você está jogando individualmente/em dupla/em trio).

Esperamos que vocês gostem das alterações; estamos sempre contemplando os dados e as opiniões de quem joga a fim de fazer mais ajustes e melhorias.

PERGUNTAS FREQUENTES

1. Por que há pessoas altamente habilidosas na minha partida?

Não colocamos você de propósito em partidas mais difíceis para te atrapalhar caso esteja em uma sequência de vitórias, nem em partidas mais fáceis por estar em uma sequência de derrotas. Tentamos colocar você em partidas em que tenha uma chance justa de vencer, sendo essas partidas no seu nível de habilidade atual.

Sua avaliação de habilidade é dinâmica e está sempre sendo ajustada. Quando você vem de uma sequência de vitórias, sua avaliação de habilidade aumenta. Isso faz com que você se posicione contra pessoas de alta habilidade se comparado com o início da sua sequência. Parabéns, você está jogando melhor! O oposto também é verdadeiro quando você vem de uma sequência de derrotas. Talvez sinta que as partidas estejam ficando mais fáceis porque sua avaliação de habilidade está decaindo e, como consequência, a habilidade de seus oponentes também. De qualquer forma, é assim que o sistema considera suas alterações mais recentes de habilidade. Esse processo tende a ser lento, de forma que deve começar a senti-lo em sequências mais longas.

^{Exemplo de medição de habilidade de jogador com correção pós-organização.
Eixo X: partidas jogadas; Eixo Y: avaliação de habilidade}

^{Este exemplo é um pouco drástico porque a habilidade da pessoa foi medida inicialmente bem abaixo de seu nível de fato. O algoritmo se ajustou e nivelou rapidamente assim que seu nível de fato foi identificado.}

Seu oponente está enviesado. Caso seu oponente tenha uma classificação muito maior que a sua, pode ser que ele esteja tendo um dia ruim de sequência de derrotas. Da mesma forma com que em uma sequência de derrotas você pode acabar em uma partida menos habilidosa, seu oponente também pode estar se vendo nessa situação.

Você pode acabar sendo uma das pessoas de baixa habilidade em uma partida. Quando formamos uma partida, precisamos encontrar 60 pessoas de habilidade similar em um intervalo razoável de tempo. Contudo, é impossível formar uma partida com 60 pessoas idênticas. Sempre haverá diferenças de habilidade entre as pessoas. Ao entrar em uma partida, há uma chance de 50/50 de você ficar na metade inferior da distribuição de habilidades da partida. Essa sensação de estar em uma partida mais fácil ou mais difícil pode resultar de mudanças em sua classificação relativa comparada a dos oponentes de cada partida. Melhorias futuras na organização de partidas procurarão reduzir a faixa de habilidades dentro de uma partida, o que deve diminuir a sensação de diferenças entre habilidades.

Pré-formado com grande diferença de habilidades - Em certos modos de jogo, usamos a organização de acordo com o esquema de MAIOR ao avaliar esquadrões pré-formados. Pessoas mais habilidosas podem trazer pessoas mais fracas em uma partida mais difícil. Caso você seja a pessoa menos habilidosa jogando com uma amizade mais habilidosa, fique ciente de que você poderá acabar em partidas mais difíceis. Mas, como mencionado acima, o novo sistema em implementação busca corrigir essas situações conforme continuamos a trabalhar na organização de partidas.

2. Tentamos dar aliados ruins para quem joga bem?

Não, não colocamos intencionalmente aliados ruins para quem joga bem. A forma mais fácil das pessoas controlarem a habilidade de seus aliados é escolhê-los de antemão, o que muitas pessoas habilidosas fazem. Dito isso, há três motivos pelos quais quem joga individualmente e tem alta habilidade possa sentir isso:

1. Sempre haverá diferença de habilidades em sua partida. Caso você seja uma das pessoas mais fortes de uma determinada partida, de fato é bem provável que se pareie com pessoas mais fracas. Isso acontece porque ainda temos que parear você com outras pessoas para formar um esquadrão e pode ser que essas pessoas sejam mais fracas que você. Contudo, essa diferença de habilidade não deve ser tão grande a ponto de limitar a faixa de habilidades de cada partida.
2. Caso você esteja na ponta mais alta dessa distribuição de habilidades, não importa quais pessoas estejam na partida, seus aliados quase sempre serão piores que você. Isso ocorre porque as extremidades das distribuições contam com menos opções, de forma que a organização dessa zona exige tempos de espera bastante longos, diferenças de habilidade bastante discrepantes ou algum misto dos dois (que é o caso ideal). O mesmo ocorre com pessoas na ponta mais baixa da distribuição, uma vez que essa parte da distribuição de habilidades também possui menos opções que o resto.
3. Pessoas mais habilidosas tendem a formar um esquadrão, agravando os problemas dos pontos 1 e 2.

^{Gráfico de pizza mostrando as frequências de pessoas no nível Diamante+ em esquadrões pré-formados de vários tamanhos (extraído dos dados de um dia).}

^{1: solo; 2: dupla pré-formada; 3. trio pré-formado
Aproximadamente 70% das ocorrências estão em uma dupla ou trio pré-formado.}

Combinados, os efeitos acima podem certamente dar a impressão de que estamos fazendo uma "organização de partidas manipulativa". Embora esses efeitos sejam inevitáveis, estamos adotando mudanças para mitigar o impacto desses problemas. Sempre haverá uma faixa de habilidades de pessoas em nossas partidas, mas nosso novo sistema de organização busca reduzir essa faixa em todas as partidas sem alterar de maneira significativa os tempos de espera (exceto talvez nas pontas mais altas). Esse novo sistema foi testado em tempo real e mostra que, sim, podemos montar partidas mais acirradas que mitigarão esses problemas (gráficos abaixo). Essas alterações serão implementadas em todo mundo no começo de 2023, com futuras iterações de nosso algoritmo de organização de partidas compreendendo a discrepância de habilidade de fato entre solo/duplas/trios.

^{Medição de diferenças de dano em cada esquadrão.}

^{A linha magenta é uma região que usa a nova organização de partidas, enquanto as azuis são duas regiões que servem como grupo de controle. Podemos ver o que acontece quando essa organização é implementada, com a diferença do desempenho médio interno do esquadrão caindo significativamente. Isso quer dizer que os aliados estão tendo um desempenho mais equiparado, com a necessidade de se "carregar" alguém sendo reduzida dentro do novo sistema de organização.}

3. A organização de partidas é feita diretamente para otimizar retenção e engajamento?

Não. Nosso algoritmo de organização de partidas só está preocupado em medir a habilidade e organizar as partidas mais justas possíveis dentro de um tempo razoável. A expectativa é que esse processo crie as partidas mais divertidas possíveis. Há, no entanto, um claro problema aí... Não se pode medir a diversão. É aí que entra a retenção. A retenção mede a fração de pessoas que volta para jogar dia após dia, semana após semana. É por isso que retenção é importante para nós: as pessoas têm maior chance de permanecer se tiverem se divertindo. Assim, caso vejamos que um algoritmo de organização de partidas em particular está aumentando a retenção de forma geral, então saberemos que a organização de partidas foi aprimorada para todo mundo. Dito isso, nunca construímos um algoritmo que busque uma otimização direta da retenção (e jamais engajamento: convencer você a jogar uma hora a mais por dia quando na verdade gostaria de estar fazendo outra coisa não é bom nem para você nem para nós).

Fazendo um comentário paralelo, é por isso que as alterações na organização de partidas levam tanto tempo para se materializar! Leva pelo menos um mês para que possamos provar que o impacto foi benéfico... E às vezes acabamos tendo que voltar à estaca zero. A retenção é uma das poucas formas confiáveis de avaliar o nível de diversão do jogo, o que só faz sentido ao se considerar uma grande parcela de pessoas em um longo período de tempo, de forma que somos forçados a fazer iterações de forma lenta. Em geral, a não ser que vejamos uma mudança positiva na retenção a longo prazo, é improvável que aceitemos uma alteração mundial na organização de partidas visto que é um indicador que provavelmente não seja uma alteração que melhore o jogo.

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