總結而言，Steam做這套評價系統(tǒng)，在其發(fā)展歷史過程中，產品觀上可以總結為如下四點：
1）總評分有準確的價值表達
- 面向B端的風險控制：剔除來自Steam Key的好評行為 。
- 面向C端的風險控制：剔除風控識別的異常賬號的評分價值、評價轟炸的評分有效性剔除 。
- “贊”、“踩”功能便于計算價值和熱度，供給算法進行排序 。
- 歡樂功能用于引流價值偏頗的『抖機靈』式的熱門評測 。
- 長期有效評價和最近30日評價分區(qū)域展現(xiàn) 。
- 提示用戶在固定周期后適當修改評價 。
充足的篩選能力 。
那么接下來，就讓我們圍繞上方的基本框架，展開講講Steam如何立體地發(fā)展其評價體系 。
1. 總評分有準確的價值表達 1）面向B端的風險控制
① 剔除來自Steam Key的好評行為
之前一個頗為常見的擾亂到評分的行為，就是開發(fā)者會發(fā)送Steam Key來換取評價 。這當中的情況又分兩類：
- 用戶通過Steam Key激活游戲進行游玩，游玩過程或者游玩結束后給出游戲評價 。而這一批用戶因為其本身的屬性特殊，屬于較為核心的游玩群體，對于開發(fā)者又有一定的粉絲屬性，因而在評價過程中更傾向于給出積極的評價 。
- 開發(fā)者在發(fā)送Steam Key的過程中，明確要求了希望用戶能夠給出好評，實際上進行了一場Steam Key與好評的對等交易 。
文章插圖
圖示5、Steam Key輸入界面
② 剔除風控識別的異常賬號的評分價值
Steam官方在其博客中就提到過，除了可以通過Steam Key刷取好評外，其在平時的運營觀察中也發(fā)現(xiàn)了一些有組織的用戶刷好評的行為，其來源仍然是開發(fā)者使用有償?shù)母顿M刷好評服務 。
相對于Steam Key刷好評的過程，直接的付費刷好評服務會更難追蹤，因而也需要更強大的風控算法對用戶的評價價值進行評估，被認定為水軍的賬號評價進行適當剔除總分計算 。
文章插圖
圖示6、Steam博客中提及的被刷現(xiàn)象
2）面向C端的風險控制
① 評價轟炸的評分有效性剔除
評價轟炸，Review Bombing，Steam同時也稱之為Off-topic Review現(xiàn)象 。第二個名稱其實會更好理解一些，即“跑題評價”，評價聚焦的核心不再是游戲體驗本身，而是與游戲弱關聯(lián)的一些事項（例如政治、人事相關事件等等）的發(fā)生，給游戲帶了一波差評，導致游戲分數(shù)快速失真 。
如圖示7所示，筆者采集了兩個例子 。一個是2018年2月，游戲深海迷航的公司員工被辭退的消息在Twitter發(fā)酵，導致當月一批集中的差評在Steam上齊刷刷地送給了游戲本體 。另一個例子是2018年10月，游戲《古墓麗影：暗影》由于廠商在游戲發(fā)售后較短時間內，便給出了優(yōu)惠促銷措施，導致最早原價購買的一批玩家心里不平衡，旋即給游戲送上一批集中的差評轟炸 。
這些差評并不圍繞游戲本身的玩法、畫面等角度展開進行比較客觀的評價，而是基于一些外部因素，導致游戲分數(shù)的準確性降低 。
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