《Apex 英雄》比賽配對更新
深入瞭解《Apex 英雄》比賽配對的運作方式和我們近期為了改善比賽配對系統而做出的變更。
《Apex 英雄》比賽配對更新
大家好!我們是《Apex 英雄》的比賽配對團隊,今天我們將分享一下《Apex 英雄》一些比賽配對的資訊。此部落格文章由 Respawn 負責改善比賽配對體驗的跨團隊代表所寫。此團隊由技術總監 Samy Duc(@ricklesauceur)所帶領。
比賽配對是個重大又複雜的問題,整個社群都在熱烈討論它。我們最近對比賽配對做出的改變已被玩家注意到,而我們今天將在此討論這一點。
在這個開發團隊部落格中,我們將討論:
我們即將深入討論比賽配對,所以如果你想看總結,以下有一些重點:
- 《Apex 英雄》目前會使用你的預組隊伍最強玩家的技術評價進行配對,我們的系統會在配對對手時考慮你的預組隊伍人數。
- 我們正在努力打造比今天更公平的比賽配對,讓你能跟不同技術評分的玩家一起遊玩。
- 我們即將停用我們的舊技術比賽配對(SBMM)系統來讓玩家們更精准地基於技術分組,這樣一來,我們才能在組成小組時做出更好的決定。最終的目標就是打造更公平的比賽與體驗,讓大家都能同樂。
我們正在測試並持續改進目前遊戲中的比賽配對系統,以瞭解什麼樣的解決方式最佳。事實上,許多變更已經被測試過並已在各個地區推出積分賽與普通公開遊戲。而且,不只這樣呢,你可以指望近期會推出更多比賽配對方面的改善。
什麼是比賽配對
儘管比賽配對的定義很多,我們來討論一下《Apex 英雄》如何處理比賽配對。
對我們來說,比賽配對包含三種獨特的概念:
- 進度
- 技術評分
- 配對
進度系統
進度系統是比賽配對向玩家公開的一部份。在《Apex 英雄》中,你能透過遊玩遊戲來透過進度系統取得各種獎勵。玩家能在投入時間後取得進展和成就。好的進度系統會讓玩家有獎勵和互動,而更多玩家代表更好的比賽配對。
但是,進度系統對遊戲內行為有影響,且能改變比賽結果。舉例來說:玩家們有時候可能會在公開遊戲中降落於熱點上以求快感,但在積分模式中他們可能會避免這種行為以防止過早死亡而造成懲罰。类似地,每日和每週挑戰可能會鼓勵玩家使用不熟悉的英雄與武器。
因為這些原因,進度明顯不只會影響玩家互動,進度是遊戲的重要部分,且在建立技術評分和比賽配對系統時必須將其視作考慮要點。最重要的事,自從玩家進度向玩家開放後,這會對比賽的公平性有很大的影響。舉例來說,儘管你可能會指望帳號等級越高就代表實力越強,但往往不是如此。帳號等級低的玩家實力可能很高,而(像我們這裡大多的人……)等級高的玩家技術也可能很差。
不同帳號等級範圍的技術分布
X 軸:帳號等級範圍;Y 軸:技術評分
綠色的線是中位數,而異常值是用虛線顯示(因為虛線很多看起來像是粗線)。
對於帳號等級超過 300 的玩家,每個組別的技術中位數都很相似。玩家帳號等級超過 300 後,技術會隨著帳號等級稍微提升。然而,每個組別都有許多異常值,這顯示帳號等級對技術評分的影響有限,特別是等級較低的帳號。
技術評分
技術評分是以數字代表玩家的技術。我們故意隱藏這個數字以避免鑽漏洞的情況。這一般是基於各種因素,來代表你在玩遊戲時的技術和能力。
為了幫我們解釋,想像一下技術評分是 1(最低) 到 10(最高)的評分。如果我是 5 分,你是 6 分,那你比我高 1 分。但這樣是強多少?說到這個,我們應該來看看所有玩家的技術評分分布。
技術分布也有兩種檢視方式:
1)持續高斯分布
在公開遊戲中的技能評分分布。
X 軸:技術評分;Y 軸:公開遊戲中的玩家百分比
此圖會顯示所有公開遊戲中玩家的技能評分分佈。你可以看見大多的玩家都位於分布的中間,而左右有實力最高或最低的玩家,且比較稀少。當技術評分演算法可以精準地描述玩家的實力時,這個持續的視角非常有用。舉例來說,它能清楚地指出評分 5.2 的玩家實力比 5.1 高。注意,圖片中的分布有個我們希望解決的小問題,就是低等級玩家和彼此之間的差距並不夠明顯:不像頂端的玩家逐漸變少,底端的玩家都聚在一起。
2)離散組別
這種方式中,玩家都被分成 4 或 5 個離散的大組別。 舉例來說,每個在 0-2、2-4、4-6、6-8、8-10 的玩家將分成各自的「組別」。這種情況下,你可以認定組別中的每個玩家都有相同的技術等級,這可能是因為選擇或是技術評分演算法無法判別玩家之間的差異。
1 天中每個離散組別在公開遊戲中的比賽百分比(每條代表一個組別)。
X 軸:組數(1 是技術最低,4 是技術最高);Y 軸:該組別的比賽百分比
上面的「組別」圖顯示上個版本的比賽配對演算法所帶來的玩家技術分布。你可以看到公開遊戲的比賽配對非常寬鬆,因為每個組別都比較寬。小組別代表技術等級低的玩家和新玩家,我們會嘗試給他們一些時間熟悉遊戲機制。
以往《Apex 英雄》是使用組別的方式,但這現在會改變了(請見下面的比賽配對的未來 )。
配對
最後,比賽配對演算法負責決定你的遊戲內有哪些玩家。它會使用技術評分來挑選玩家以組建比賽。小隊和比賽會基於玩家的參與組建。這個演算法必須平衡速度與品質——我們應該快速組建比賽但會造成較大的實力差距,還是應該等久一點來找到更接近的對手?
我們選到可加入比賽的玩家後,還有兩個大問題:
- 我們是如何組建小隊的?
- 我們是如何配對對戰的小隊?
比賽有幾種配對方式,但我們在下個部分中再探索這一點!
好,那《Apex 英雄》是用那種方式呢?
比賽配對系統嘗試組建比賽時,它會取得 60 個技術相似的可用玩家並嘗試組建比賽。為了簡化情況,假設這 60 名玩家都是單排。我們如何依據他們的技術評分將 9 名玩家分配至公平的隊伍中?
9 名玩家與其技術評分。
為了公平起見,以下並非實際的演算法,因為我們必須考量排隊時間和技術評分以外的其他因素。然而,以下範例將讓你瞭解《Apex 英雄》如何組建小隊。
如果我們需要將 9 名玩家分組(技術評分為 1 至 9 ),我們能用兩種合理的方式為這些玩家組建隊伍。
- 我們可以將最接近平均水準的玩家組建成隊伍來平衡比賽。我們在公開遊戲中就是使用此方式。
組建最平衡的隊伍——公開遊戲。
-------------------------- 或 --------------------------
- 我們可以將實力相當的玩家隊伍組建成隊伍。在積分賽這種完全競技的環境中,我們希望隊友們有相仿的技術,並降低「帶人」的壓力,這樣才能有「完美」的公平比賽。注意:儘管我們有效地組建隊伍,我們能挑選的玩家仍然有限——我們只能挑選可以加入比賽且實力相當的玩家。由於大逃殺遊戲本身的隨機性和混亂,我們認為這是正確的選擇。
以實力相當的玩家組建隊伍——積分賽。
這個範例是個簡單的情況,但現實中並沒有這麼簡單,因為並非所有人都單人參賽。當預組小隊加入比賽配對時,我們必須找出地方部署這支隊伍並決定他們的有效評分。
假設我們有個預組小隊,其技術評分為 2、6 和 7。我們怎麼透過數學方法決定此隊伍的有效評分呢?一旦我們知道這一點,配對系統就能夠繼續為此小隊尋找單排/雙排(請見上方)的隊友或對手。我們至少可以用 4 種方法來計算小隊的有效技術評分:
可以用於計算有效隊伍評分的方法。
- 最低:隊伍是依據最弱的成員所評分的嗎?這樣的話,我們將使用最低的技術評分(2)進行比賽配對。不過,他們可能比這更強。
- 最高:隊伍是依據最強的玩家所評分的嗎?如果這樣,我們將使用最高的技術評分(7)進行比賽配對。但是,他們的隊伍可能比這更弱。
- 平均:隊伍是用玩家的平均分嗎?這樣的話,隊伍平均評分是 5 分。但是,這真的能反應小隊得勝的能力嗎?
- 加權平均:技術較高的玩家能帶這隻隊伍取勝嗎?這樣的話,或許應該加重最強玩家的權重。舉例來說,他們擁有 50/30/20 的加權,那隊伍的技術評分將會是(0.5 x 7)+ (0.3 x 6)+ (0.2 x 2) = 5.7。但是,確定這些權重並非易事,而且在不同技術評分與模式上可能會有差異。
《Apex 英雄》配對演算法目前會為公開遊戲與積分賽使用最高值。這會為新玩家與代練等比賽配對漏洞提供最佳的防護,同時確保競技的公平性。這會讓高等玩家試圖尋找低等玩家來加入簡單比賽的情況毫無效果,並讓「代練」的情況較少見。
然而,這樣一來,新玩家也更難和實力較高的朋友們一起遊玩,因為比賽會依據實力較高的玩家所組建。我們正在積極進行調整以在實力差距較大的公開比賽中為所有玩家提升遊戲的公平性。
現在,讓我們回去討隊伍的組建和配對。我們達到比賽的人數門檻時(至少 60 名實力相當的玩家),我們會盡力讓比賽先依據隊伍大小進行配對。也就是先三排、然後雙排,最後單排玩家。這麼做的目標是要平衡比賽的隊伍人數來平衡預組小隊本身的競技優勢。我們知道和認識的玩家一起組成預組小隊能讓你有優勢,你可能熟悉隊友的行動、或許有些默契,也可能有更好的溝通。然而,實際上,想要將 60 個實力相當且預組人數相當的玩家組成一場比賽非常困難,且不太可能,所以混合預組隊伍是難以避免的。
為了彌補這一點,我們的全新配對演算法能夠更有效地彌補預組雙排與三排的競技優勢。我們研究了此優勢的確切數值,而且我們測試了全新的系統,它能夠持續學習並更新。我們預計這個新的演算法將在 2023 年初開始於全球推出。簡短來說:預組的雙排和三排會有一些優勢,這些應該在比賽配對中被加至他們的隊伍技術評分和技術測量程序。
《APEX 英雄》比賽配對的未來
未來改善《Apex 英雄》的比賽配對還有幾點得考慮。
首先,玩家們不斷精進。賽季 2 中的黃金玩家和賽季 15 中的黃金玩家有著非常不同的技術等級。因此,有時候儘管玩家們覺得自己沒有進展,這卻往往不是真的。而是大家都在一同進步,並為階級帶來更高的標準。然而,這也代表遊戲會使新人更難加入。我們在思考比賽配對改善時必須考量如何處理新玩家的體驗。
第二,我們目前會基於遊玩的遊戲模式而使用幾種不同的比賽配對方法。每個模式都有完全不同的技術評分系統和不同的配對演算法。這種情況必須在我們的全新配對系統中結束。在未來,所有比賽配對都會使用技術評分科技,但是每個模式都會基於不同的需求使用不同的調整數值。這會使我們能更快地改善所有《Apex 英雄》比賽配對。
最後,我們構建了新的技術測量演算法以提高精準度。我們先前的比賽配對系統將玩家分成四個離散的技術組別(包含一個新手組別)。這個新系統更細緻,且有更多組別。這讓我們的配對演算法能夠更好地將玩家選入比賽。
所以,我們會停用當前的系統並使用這個新系統。
這個新系統基於以下兩個目標來測量技術並組建比賽:
1. 我們需要測量出的玩家技術評分有實際意義——必須能夠預測玩家的表現。在《Apex 英雄》中,這代表玩家的技術評分必須能預測,技術評分高的隊伍一般能夠擊敗技術評分低的隊伍並取得較高的排名。
目前進度:我們在各種隊列的測試中,全新的技術測量系統能達成此目標。下圖顯示一支小隊相對於對手的技術評分優勢提升時,勝率的變化。
- 當優勢低於 0(圖中 0 的左邊),這代表小隊的技術低於對手,且勝率當然低於 50%。勝率因為技術差距的提升而進一步降低。
- 大概為 0 的優勢代表雙方技術評分相當,這也代表兩隊贏得比賽的機率皆為 50%。
- 當優勢超過 0(圖中 0 的右方),這代表小隊的技術評分比對手高,小隊的勝率超過 50%,並且會隨著技術差距提升而提升。
小隊技術評分優勢提升時的勝率。
X 軸:兩支小隊之間的技術評分差異;Y 軸:該次比賽的勝率
0 代表兩支小隊的技術評分相當。
依據實際資料得出的該次比賽勝率。
2. 有了新的技術測量方法,我們必須在適合的時間範圍內進行最佳的比賽配對。為了達成此目標,我們的新配對系統並未採用一般的搜尋方式。與其將玩家放入靜止的組別,並在組別達 60 人時立即創建比賽,新系統則會預測加入玩家的分布並動態地在技術差異與等待時間之間取得平衡。
目前進度:我們用新系統進行了實機測試並發現它成功了——比賽配對更加精準,而等待時間幾乎沒變。
在測試區域中,5 分鐘內的實機比賽配對等待時間。
X 軸:當天的時間;Y 軸:比賽配對時間。
每個顏色的線各自代表每個技術組別在各時段的目前最高等待時間。你能看見在 17:37:30,技術高的組別必須等待較久才能找到公平的比賽。新的比賽配對系統會自動平衡排隊時間及比賽技術差異。
自從月蝕(賽季 15)發行後,這些系統已在特定地區及模式中推出以進行測試。舊的系統會逐漸從不同區域中停用。每一步,我們都會測量新的系統是否如預期一般執行,且變更是否對玩家有利。當這些系統全面推出後,我們可以開始探索更多修正玩家技術評分的方式(如:考量你是以單排/雙排/三排參與遊戲)。
我們希望玩家會喜歡這些變更,而且我們會持續追蹤我們的資料及玩家回應來做出進一步調整。
常見問題
1. 為什麼我的比賽中有實力更高的玩家?
你不斷取勝時,我們不會故意讓你進入更難的比賽來降低你的勝率,也不會因為你不斷落敗而故意讓你進入較簡單的比賽。我們會嘗試將你放在有適當機會取得勝利的比賽之中——那些適合你當前技術等級的比賽。
你的技術評分是動態的,且會不斷調整。當你在連勝期間,你的技術評分會提升。這導致和你進入相同遊戲的玩家實力比在你連勝前還高——恭喜,這代表你有進步!反之亦然,連敗時也一樣。你可能感覺遊戲變得更簡單,因為你的技術評分在降低,這導致你對手的實力也降低。無論如何,這個系統都會反映你最近的技術變化。這個過程往往比較慢,所以你應該只能透過較長的連勝或連敗感受到這些變化。
比賽配對後玩家技術評分調整的範例。
X 軸:進行的比賽;Y 軸:技術評分
這個範例有點誇張,因為一開始的這名玩家的技術評分遠低於實際技術。演算法會快速進行調整並在確認後平衡實際技術等級。
你的對手被打得垂頭喪氣了。如果你看見排名遠高於你的對手,他們可能是今天狀態不佳,敗績連連。相同地,當你在連敗時碰上技術等級較低的對手,你的對手可能就碰上了這種情況。
你正好是比賽中技術等級較低的玩家之一。當我們組建比賽時,我們必須在合理時間內找到 60 名實力相當的玩家。然而,我們不可能找到 60 名完全相同的玩家進行比賽。玩家們總是會有技術上的差異。當你進入比賽時,你有 50% 的機會位於這場比賽的技術等級下半部。這種比賽較難或較簡單的感覺可能會因為每場比賽和對手的相對排名有差所造成。未來的比賽配對優化將試圖縮小比賽中的這個範圍,這應該能降低這種實力差距的感覺。
技術差距很多的預組隊伍——在特定遊戲模式中,我們使用了技術評分最高的玩家來評估預組小隊。技術越高的玩家能帶技術較低的玩家進入比較困難的比賽。如果你是技術較低的玩家,並和技術較高的朋友一起遊玩,請記得你可能會進入難度較高的比賽。不過如上述一般,我們希望使用的這個新系統將改善這些情況,並會持續改善比賽配對。
2. 我們會試圖給好玩家配對不好的隊友嗎?
不,我們並不會故意給玩家配對不好的隊友。玩家控制隊友技術評分的最佳方式便是預先選擇隊友,許多高技術等級玩家都會這麼做。不過,我們認為高技術等級的玩家們碰上這種情況可能是因為這三種原因:
- 每場比賽都會有一些實力差距。如果你是比賽中比較強的一名玩家,你更可能會被分配到比你弱的隊友。這是因為我們必須將你和其他玩家一起配對來組成小隊,而那些玩家比你弱的機率本來就比較高。然而,這樣的實力差距應該不大,因為我們會限制每場比賽的技術評分範圍。
- 如果你是技術分佈頂端的玩家,無論你碰上什麼樣的玩家,你的隊友總是會比你弱。這是因為玩家技術等級分佈的兩端人數很少,想要為這些區域進行遊戲配對需要非常久的時間、非常懸殊的實力差距,或是在兩者之間尋求平衡點(較為理想)。分布在底端的玩家也一樣,因為這部分的人數比其他部分的人數少。
- 實力較高的玩家一般會先組隊,這使前兩點的問題更糟糕。
圓餅圖顯示鑽石以上玩家在不同人數的預組隊伍中的頻率(使用單天資料)。
1:單排;2:預組雙排;3:預組三排
雙排與三排預組的情況接近 70%
結合這些因素,最終的結果可能會讓人有種我們在故意操作比賽配對的感覺。儘管這些效果是無法避免的,我們仍然在推出能夠降低這些問題嚴重性的變更。我們的比賽中總會有一些玩家實力差距,但是全新的配對系統旨在降低每場比賽的這個差距,並且避免對配對時間造成重大改變(除了高端的部分以外)。這個新系統已經過實機測試並且結果是肯定的——我們可以打造更相近的比賽來減緩這些問題(見下圖)。這些變更會在 2023 年初推出,且未來的演算法版本會將單排/雙排/三排的差異納入考量。
每支小隊內傷害差異的測量。
洋紫色的線是使用新比賽配對的地區,藍線的兩個區域為對照組。你可以看見在比賽配對上線後,小隊內的平均表現差異大幅降低。這代表隊友們的表現較為平均,在新的比賽配對系統中「帶人」的情況有所改善。
3. 比賽配對的設計是否是為了最大化玩家留存與互動率?
不,我們的比賽配對演算法僅考量測量技術和在合理時間內安排最公平的比賽。希望這個程序會創造最有趣的比賽。不過,這裡有個明顯的問題……趣味是很難衡量的。現在輪到玩家留存的部分。玩家留存是測量有多少玩家會不斷回來繼續遊玩遊戲。這就是玩家留存對我們很重要的原因:玩家玩得開心時更可能會留下。所以,如果我們發現特定比賽配對演算法會提升整體玩家留存,我們便能得知這應該為所有人都改善了比賽配對。雖說如此,我們絕對不會專門為了提高玩家留存而打造演算法(也絕不會為了互動率這麼做,試圖讓玩家每天使用做其他事的時間額外遊玩一小時對大家都不是好事)。
另外還有一件事,這就是為什麼比賽配對需要這麼久才能推出的原因!我們至少需要一個月的時間才能證明有正面的影響……而且有時候還得重頭來過。玩家留存是少數可用來評估遊戲趣味性的資料,而且僅在有大量玩家長時間遊玩時才能讓其有意義,所以我們必須緩慢地進行改善。一般來說,除非我們看見長期的玩家留存有正面的影響,我們不太可能接受全球範圍內的比賽配對系統變更,因為這代表此系統可能未能改善遊戲。
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