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実験

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概要

PlayFab の Experiments 機能は、ゲームに最適な戦略を特定するのに役立ちます。複数の同時実験を実行し、統計的な信頼性を確保するのを支援します。 異なるゲーム構成、価格モデル、アウトリーチの仕組みを比較し、エンゲージメント、マネタイズ、リテンションなどタイトルの目標に対して最良のバリエーションを実験で決定することで、プレイヤー体験を向上させられます。

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PlayFab Experiments の機能

PlayFab Experiments は、ゲームで実験を実施するためのカスタマイズされたソリューションです。Microsoft の社内実験プラットフォームを基盤としており、Minecraft、Azure、Office、Bing など多数の Microsoft 製品で使用されているクラス最高の機能を提供します。 PlayFab Experiments は、次の機能を提供して開発を後押しします。

• PlayFab Game Manager 上の (対話的でセルフ ガイド型の) ユーザー インターフェイスとスケーラブルな API を介して、複数の同時実験を作成および管理する機能。
• 既存のトラフィックを利用して、対象となるオーディエンスをランダムに、しかし制御された方法でターゲット設定できます。セグメント上で実験を行い、各バリアントで対象オーディエンスの割合を定義できます。
• 実験のスケジュール設定や、即時実行。
• 実験のスコアカード結果の分析。スコアカードは信頼性の高い方法で計算され、統計的な詳細情報が充実しています。統計的有意性を示し、Sample Ratio Mismatch が観測された場合には警告します。
• Title Data、Player Profile、PlayStream イベント、CloudScript、Insights Explorer などの他の PlayFab サービスとの統合性。

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PlayFab の Experiments バリアントを使用した実験構成

実験では、ゲーム内体験でも他のゲーム成長戦略でも、ゲーム構成を比較します。これらの構成はゲーム コードによって有効化でき、バリアント/変数ペアまたはバリアント/オーバーライド ペアにマッピングできます。各構成は実験のバリアントに簡単にマッピングでき、あらゆるゲーム体験を実現できます。 コントロール体験はコントロール バリアントにマッピングされ、1 つ以上のトリートメント バリアントにマッピングされたトリートメント体験と比較され、プレイヤーの行動を研究し、どのバリアント体験や構成がより効果的かを判断します。

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変数にマッピングされたゲーム構成 (新しいコード デプロイ不要)

• 各構成は、各バリアントが変数によってサポートされる形でバリアントに簡単にマッピングできます。これらの変数を使用すると、パラメーター化を通じて異なるゲーム体験のセットをバンドルできます。

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ゲーム構成としてのオーバーライド (ゲーム コード変更不要)

• PlayFab サービスを使用したゲーム構成は、追加のコードを加えることなくオーバーライドを使用して実験できます。
• オーバーライドは構成のサブセットであり、既定のタイトル データへの変更を含み、実験でバリアントとして使用できます。現在、オーバーライドを使用した実験は Title Data を使用する場合にのみ利用可能です。
  • Title Data を含む構成は、サーバー上でゲームのリモート構成を保存および管理するのに理想的なキーと値のペアのセットです。タイトル全体の構成変数がアクセスしやすく整理された状態に保たれ、クライアント側で取得できます。

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PlayFab Experiments の概観

PlayFab Experiments を使用すると、管理された制御された方法で、複数の同時ランダム化実験を実行できます。このプロセスの中で、

• 実行中の各実験のバリアント グループには「バリアント ID」と呼ばれる一意の識別子が付与され、各プレイヤーのプロファイルにタグ付けされます。これらのバリアント ID は、クライアントまたはサーバー側のコードを介して異なるトリートメントに割り当てられ、異なるトリートメント動作を計装します。
• 各バリアント グループは変数によってサポートされ、定義されます。これらの変数はバリアント グループの属性で、パラメーター化を通じて異なるゲーム体験のセットをバンドルできるようにします。
• 統計的有意性の計算を含む、実験結果の信頼性の高い計算が提供されます。
• ターゲット オーディエンスのトラフィックが大幅に外れた場合の問題検出。これは、しばしばあるトリートメントがクラッシュを引き起こしたり、ログに影響を与えている場合に発生します。PlayFab の実験機能はこうした問題にフラグを立てることで、信頼性の高い実験を行えるようにします。