발견성 최적화: 훌륭한 게임들이 로블록스에서 수백만 명의 플레이어에게 도달하는 방법

훌륭한 게임은 쉽게 찾을 수 있어야 합니다. Roblox¹에는 수백만 개의 게임과 1억 3,200만 명의 일일 활성 사용자가 있는 만큼, 플레이어에게 마음에 드는 게임을 연결해 주고, 크리에이터가 올바른 개발 결정을 내리는 데 필요한 투명성을 제공하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 

바로 여기서 로블록스의 발견 시스템이 빛을 발합니다. '나에게 추천' 알고리즘은 객관적인 지표와 각 플레이어의 고유한 선호도를 바탕으로 로블록스 홈페이지에 관련성 높은 게임을 노출합니다. 플레이어가 시간이 지나도 게임을 다시 찾고, 친구를 데려오며, 돈을 지출한다면, 이는 해당 게임이 더 많은 플레이어가 즐길 만한 의미 있는 경험을 제공하고 있다는 강력한 증거입니다. 

오늘, 저희는 '추천 게임' 알고리즘의 분석 기간을 기존 7일에서 장기 유지율을 직접 측정할 수 있는 28일로 확대합니다. 또한 크리에이터들이 알고리즘이 자신의 게임을 어떻게 노출하는지 이해할 수 있도록, 모든 신호 목록과 각 신호의 상대적 중요도를 공유하고 있습니다. 테스트 결과, 업데이트된 '추천 게임' 알고리즘은 시간이 지나도 플레이어를 유지하는 게임을 훨씬 더 효과적으로 노출하여, 플랫폼 전반의 일일 활성 사용자 수와 참여도를 높이는 데 기여했습니다. 

알고리즘 투명성: 추천을 이끄는 신호들  

플레이어가 Roblox 홈페이지에 방문하면, '나에게 추천' 섹션은 일시적인 클릭을 유도할 뿐 깊은 재미를 제공하지 못하는 게임보다는, 플레이어가 장기적으로 즐길 가능성이 높은 게임을 노출하도록 설계되었습니다. 

장기적인 유지율은 항상 우리 알고리즘에서 중요한 신호였지만, 이전에는 유지율의 초기 신호를 파악하기 위해 7일 단위의 대용 변수를 사용했습니다. 테스트 결과, 단기 참여도를 과대평가할 경우 시스템이 흥미로운 썸네일로 주목을 끌지만 플레이어에게 장기적인 가치를 제공하지 못하는 게임을 지나치게 선호할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이러한 유형의 게임은 플레이어가 장기적으로 가치 있게 여기는 게임들을 밀어내어, 실제로 장기적인 유지율과 참여도를 저해하고 있었습니다.

초기 유지율 신호는 여전히 중요하지만, 새로운 신호는 1일차, 2~7일차, 8~28일차 기간을 포괄하여 플레이어 행동을 더 명확하게 파악하고, 장기적 가치를 적절히 우선시할 수 있도록 합니다. 또한 기존의 '적격 플레이 완료율' 신호를 더 세분화된 신호로 나누어, 플레이 완료 행동, 세션 품질, 지출을 각각 별도로 측정할 수 있게 했습니다. 변경 사항에 대한 자세한 내용은 Devforum 게시물을 참조해 주세요. 

크리에이터 분석 대시보드를 통해 크리에이터에게 신호와 그 상대적 중요도, 그리고 개별 게임 성과 데이터를 제공하여, 게임의 강점과 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있도록 지원합니다.