Steam平台的“實驗室”是一個很有創意的平台，它提供了多種有意思的實用功能，方便玩家搜索、浏覽遊戲，尋找自己感興趣的作品。Steam“實驗室”在去年推出，此後陸續上線了多個不同功能。現在“實驗室”滿一周年，官方正式推出“社區推薦”，以此來慶賀這一特别時刻。下面來看看官方日志吧~

在 Steam 實驗室這個空間裡，我們通過詢問、探索以及和各位的溝通，來發掘潛力，打造經過優化的全新 Steam。 設計流程中最為重要的部分就是各位參與的時刻，而有了實驗室，我們就可以更早地讓各位參與其中。 為了評測哪些有用、哪些沒用，我們一直都在傾聽各位的反饋，收集證據以了解大家如何使用這些實驗，并在有潛力的設計中展開 A/B 測試，以測量哪一項相對來說更為成功。

下文的背景信息向大家展示了我們在過去一年中通過實驗室的學習所得，以及實驗室如何引領我們推出了四項實驗、擱置了兩項實驗，并同時繼續設計和打磨其他實驗。 它們每一項都進一步證實了我們從參與性設計流程中獲得的價值。 為此，我們要感謝大家，并為攜手實驗的又一個大好年度加油！

在各位的幫助下，以下實驗已經從實驗室畢業，正式在 Steam 上推出，幫助大家發掘并找到更為多樣的遊戲。

社區推薦

今天離開實驗室、正式推出的社區推薦功能，會在我們的主頁主推展示您的評測，所有人均可看到。 這樣可以将社區活力帶到商店中，讓用戶随時知曉遊戲玩家現在正樂于玩什麼遊戲，又為什麼樂在其中。 這一新功能同時也可以讓我們這些平台管理者退居幕後，讓玩家相互聯系并賦予他們更多能力，以便他們可以直接相互推薦遊戲。

交互式推薦

一開始，交互式推薦模型這一實驗是為了判斷是否可以使用機器學習來為玩家提供令人難以抗拒的個性化推薦。 最後的結果是，我們建立了一個能夠自我訓練來辨别 Steam 上數百萬玩家遊戲模式的系統。

在實驗過程中，我們發現玩家想要能夠排除自己的遊戲曆史記錄中他們認為是異數或是錯誤的遊戲，因此我們就添加了這一功能。 我們還根據其他的反饋意見，納入了避免已經玩過的遊戲影響推薦結果的功能，以及忽略大家已經在另一個平台上擁有的遊戲的推薦。 此外也添加了保存自己的偏好，以及可以在 Steam 商店主頁上直接查看為您推薦的遊戲的功能。

“接下來暢玩”建議

通過實驗室的實驗獲得對機器學習的信心後，我們決定打造“接下來暢玩”，這個功能利用與交互式推薦模型相同的技術，向您推薦您已經擁有但尚未玩過的遊戲。 在實驗室中與玩家測試這一版本的推薦模型後，該功能已被直接搬到了 Steam 庫中當前所在的新家。 在這裡，用戶可以在自己的收藏中添加“接下來暢玩”陳列架，用來在自己的庫中查看 Steam 的推薦。 這些建議是在與數百萬其他玩家進行比較後，根據您的遊戲曆史記錄做出的。

強大的“搜索”工具

大家針對 Steam 搜索經常提出各種（非常必要的）升級建議，而 Steam 實驗室就成為了一個完美場所，無需在探索過程中修改商店，即可嘗試這些建議。 玩家要求的許多全新工具都已添加，如依價格篩選結果、隻查看正在特賣的項目，以及排除已擁有遊戲、已加入願望單或已忽略的項目。

在實驗過程中，我們嘗試将常用的分頁機制替換為随着滾動持續載入結果的格式，但我們發現許多玩家還是更喜歡舊有方式，于是就将其變成了一個選項。 我們還了解到玩家希望有一個方法可以排除與标簽關聯的結果，因此打造了各種不同版本并進行測試，以實現這一目的。 現在使用“搜索”，就可以将威力強大的特定搜索加入書簽，例如這個書簽可以直接訪問社區最受好評、且支持多達四名好友遠程同樂的非暴力橫向滾屏平台遊戲。

Steam 實驗室是一個快速嘗試各種新想法的絕佳場所，讓我們可以洞察玩家的偏好和使用情況。 不是我們選擇進行的每項實驗都會讓您産生共鳴，這一點不可避免，因此我們已經擱置了兩項實驗，為新的實驗讓路。

自動展示

“自動展示”原本是一個雄心勃勃的項目，目的是以完全自動的風格，創建極具娛樂性的遊戲視頻。 視頻時長從 2 分鐘至 30 分鐘不等，我們還實驗了以下功能：印刷及動态設計效果、播音員配音、由主題驅動的自動推舉，以及同時進行流式傳輸，以便在最短的時間裡傳遞最大量的信息。

用戶的反應很快就表明，較長的格式就是不管用，因為觀衆通常在這些展示開始的幾分鐘内就離開了。 我們還發現，每次我們想在 Steam 大獎等活動上主推某些特定選中的遊戲時，最終還是選擇手動制作，而不是自動生成，來實現我們的溝通目的。

雖然我們仍然樂觀地認為，自動展示終有一天會成為令人無法抗拒的了解遊戲的方式，但這一天尚未到來。 因此，在未來的一段時間裡，影視編輯工作安全無虞，而我們對“自動展示”暫且揮手作别。

深度探索

此實驗所提供的浏覽 Steam 商店方式，是以一款最愛遊戲作為切入點來發掘類似作品。 雖然發掘 Battle Brothers 和 Strikey Sisters 之間存在幾度分隔很有意思，發掘鮮為人知但深受喜愛的、與某款最愛熱門遊戲多少有些相似的遺珠也頗具趣味，但我們發現，以相似度為基礎的浏覽結果，很難讓人接受。

也許“深度探索”實驗最具價值的經驗在于其“類似标簽”匹配算法背後的想法。 這讓我們可以将數百個 Steam 标簽整理為少數有意義的類别，對其加以利用後有助于在類型、機制等有趣的尺度上測量相似性。

這一對标簽進行分類的工作引導我們辨别标簽、功能及與 Steam 遊戲關聯的其他類型元數據之間的關系，讓我們推出了“查詢擴展”實驗，還有“标簽向導”，這一工具可以幫助開發者将自己的遊戲與各種不同标簽關聯，從而讓自己的遊戲更易被發現。 這也激發了我們的靈感，創建了一個内部工具來辨别并整理與大型活動關聯的遊戲，還引導我們幾番思量後得出了為之興奮不已、要在實驗室中試用的新的導航系統。

與此同時，也讓我們來看一下 Steam 實驗室裡正在火熱開展的幾項前景向好的實驗。 每項實驗都在不斷進步，并且預計會在接下來的數月中從實驗室畢業，正式登陸 Steam。

新聞及活動中心

Steam 新聞中心實驗讓玩家可以探索自己暢玩、關注或加入願望單的遊戲的個性化動态信息、活動、現場直播及更新。 這些信息可以在自定義後納入或排除某些類型的活動或新聞來源。 最重要的是，該實驗配有提醒系統，幫助玩家時刻關注遊戲内活動、現場直播以及其他已安排日程的活動，以此了解未來的動向。

查詢擴展

我們在這個 Steam 搜索實驗中展開了數項非常重要的幕後工作，使用自定義的同義詞庫來定義标簽和相關元數據之間的關系，以提供更為精确、一緻的搜索結果。 我們正在使用 Steam 實驗室來幫助評估我們的同義詞庫是否如各位預期那般有效。 您現在可以通過實驗室加入此實驗，這将更新搜索功能的邏輯，獲得以标簽為基礎的搜索結果。

在宣告此實驗完成之前，我們的目标是在整個 Steam 中進行查看時更多地用上該邏輯，以便，舉例來說，搜索“即時”和“戰略”會産生和搜索“即時戰略”相同的結果。 我們商店的許多浏覽查看從這一做法中受益良多。

微型宣傳片

微型宣傳片能在短短的幾秒内，帶來遊戲的視頻快覽。 在滾動浏覽内容時，人們隻花很少的時間來判斷什麼有趣，因此微型宣傳片旨在幫助浏覽者在最短的時間中對遊戲産生足夠的了解。 在 Steam 實驗室中，我們試驗了不同的格式、長度和策略來從我們合作夥伴提供的标準遊戲宣傳片中自動生成微型宣傳片。 我們還探索了各種自動組合和自動彙集這些短視頻的方法，不可否認，其中有些連我們都看得頭暈眼花。

現在，大家可以在 Steam 商店中找到微型宣傳片，在主頁、特賣活動、交互式推薦模型中，将鼠标懸浮于項目之上時就會顯示。 我們仍在對其最佳格式、時長和呈現方式進行調整，并且希望能将它們帶到 Steam 上更多的地方。

我們不斷地認識到，隻有在各位反饋意見的基礎上，我們的工作才會不斷地叠代改善。 Steam 實驗室開創了一個機會，讓我們能夠更早地分享初步的想法并收到意見反饋，還能夠借着像您一樣的數百萬人之力讓 Steam 變得更好。

新聞中心更新

在接下來的一次更新中，我們将會很快添加一項功能，來納入各位關注的 Steam 鑒賞家的新聞，并讓來自各位最愛媒體的文章報道直接出現在自己的 Steam 新聞個性化視圖中。

全新浏覽方式

迄今為止，我們已經在推薦和搜索方面投入了不少精力。 而浏覽當然也是人們在 Steam 上發現内容的另一個關鍵方式，我們也很興奮地想要探索這一空間。 全新的切入點、更吸引人的浏覽，以及更多浏覽時進行篩選的工具，都在我們 Steam 實驗室未來工作的清單上。

您的想法

我們當然也一直在關注 Steam 實驗室讨論組，并希望各位也能繼續分享自己的想法，告訴我們想看到我們進行哪些有潛力的實驗。

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