Gamewower|编辑下岗倒计时？，Steam实验室深化推荐功能
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Valve一直有放假的梗 ， 例如“员工一直都在度假 ， 放假空隙更新一下Dota2和CS：GO ， 上Steam收收钱等 。 ”
7月 ， Steam实验室迎来一周年 ， 官方通过博客文章回顾了过去一年中Steam实验室的运营情况 ， 并宣布社区推荐、交互式推荐、接下来畅玩以及升级版搜索工具已经正式上线 。
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继续主推社区功能、玩家推荐以及利用大数据深入优化用户获取喜爱的游戏的工具 ， 逐步取代平台一贯编辑主导的格局 ， 为了让员工多放假 ， Valve真是煞费苦心 。
平台做大 ， 算法与人工的抉择
2018年末 ， Steam游戏数量就已突破3万 ， 现或超过4万 。 根据Steam平台数据显示 ， 同时在线人数已超过2000万 。 其实无论是Wegame、Epic商城、Taptap亦或者Steam ， 玩家的核心诉求其实都相似 ， 能不能找到我想玩的？能不能分享我爱玩的？能不能推荐符合口味的？能不能让我买到更便宜的？
【Gamewower|编辑下岗倒计时？，Steam实验室深化推荐功能】价格永远是牵动消费者敏感神经的一环 ， 一个合格的游戏平台少不了各种名目的打折促销 ， 更有Epic这样财大气粗、野心勃勃的连续赠送“喜加一”来拉拢用户 。
一般来说 ， 新平台上线的首要任务是保障自己有时下热门和最新的游戏 ， 然后不断引进更多老游戏扩充产品库 。 此外通过赞助、合作等方式与各个游戏团队建立关系 ， 独家、首发等形式提升竞争力 。
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游戏数量在不断增长 ， 用户接受的信息量也越来越庞杂 ， 寻找感兴趣游戏的困难程度在加剧 。 对Steam而言 ， 传统编辑推荐的形式已不足以满足日益增长的用户需求 。 利用大数据下神经网络、机器学习构建的推荐机制 ， 以及对标签搜索的深入优化 ， 同时增加社区推荐的入口和比重 。
这也意味着在Steam看来 ， 平台和编辑不应该成为引导用户方向和口味的主要角色 ， 玩家自己才是 ， 推荐机制和搜索功能的优化也是为了方便玩家寻找更符合口味的游戏 。
Steam实验室演变
Steam一直都有利用数据的传统 ， 甚至专门开辟了相关页面（Steam统计）来分享一部分平台数据 。 官方的说法是“相信通过这些数据的分享 ， 我们便可以尽早发现问题 ， 更有效地改善Steam服务 ， 最终打造更好的产品和体验 。 ” ， 当然免不了也有秀肌肉的意味 。
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2019年7月 ， Steam上线了“Steam实验室”模块 ， 并把入口放在了平台首页 。 该板块作用是针对可发现性、视频、机器学习及更多功能进行各种实验测试 。 首期上线了“微型宣传片”、“交互式推荐模型”和“自动展示”功能 。 所有玩家都可以去试用并提交反馈建议 ， Steam也会据此对它们做出改进 。
而在一年后 ， Steam宣布正式上线4项新功能 ， 暂时搁置2项测试 ， 同时继续展开3项实验 。
社区推荐：在主页主推展示用户的评测 ， 所有人均可看到 。 将社区活力带到商店中 ， 让用户随时知晓游戏玩家现在正乐于玩什么游戏 ， 又为什么乐在其中 。 这一新功能同时也可以让我们这些平台管理者退居幕后 ， 让玩家相互联系并赋予他们更多能力 ， 以便他们可以直接相互推荐游戏 。
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交互式推荐：使用机器学习来为玩家提供个性化推荐 ， 建立了一个能够自我训练来辨别Steam上数百万玩家游戏模式的系统 。 玩家能够排除自己的游戏历史记录中他们认为是异数或是错误的游戏 ， 纳入了避免已经玩过的游戏影响推荐结果的功能 ， 以及忽略大家已经在另一个平台上拥有的游戏的推荐 。