文/tiioton 随着行业的专业化分工，尤其是游戏研发和游戏运营的分离，这让运营商对评判游戏的好坏产生强烈的需求。自己不专业，就找一群专业的人来做吧，于是游戏测评岗位诞生了，这让游戏行业为解决社会就业问题又做出了一个重要贡献。 你无法想象这个岗位的要求有多低，“热爱游戏、大量游戏经验、1~2年行业经验”，很多公司的从业人员甚至是由一群没有研发经验、没有从业经验的小白接任的。这就好比你大四的毕业论文，却让一群刚大一的新生来打分一样扯淡。所以才会有《游戏测评要点20条》、《游戏测评白皮书》、《游戏评分细则》等等…如果你不幸中枪，辞职吧。 能对游戏进行客观测评的人，应该是这个行业最聪明、最敏锐、最有经验的极小一部分人；他们有的靠若干年的经验、有的靠对行业深刻的认知和理解、有的是用户研究领域的牛人、有的自己就是目标用户…但绝对不是靠一张充满了若干细项打分用的表让一群扯犊子的人算出个优良中差。 槽毕。 我们把上述岗位内容叫做B2B的游戏测评： B2C游戏测评：推广为目的，软文形式； B2B游戏测评：投资为目的，报告形式。 举个例子 以国内市场份额前5的某公司为例，其B2B的游戏测评报告的核心项如下： 一、表现力30% 1、世界和主题 20% 2、角色形象&精度? 20% 3、环境风格 & 精度? 15% 4、动画效果 & 效果质量 20% 5、UI & 文字精度? 15% 6、背景音乐 &音效质量 10% 二、游戏玩法 25% 1、带入感 & 刺激 40% 2、核心游戏技巧 20% 3、操作 &响应 20% 4、指导 & 学习过程 20% 三、Progression 30% 1、内容广度 & 深度 35% 2、定制化 & 种类 30% 3、挑战e &奖励 20% 4、外来的 &内在的成绩 15% （每个子项下可能又有若干子项，最后计算出游戏的加权平均值） 如果拿这么一张表打打分就能判断游戏成功与否的话，SD代理游戏的成功率可能就会达到10%了。 B2B游戏测评的本质？ 最高级形式？ 预测目标游戏在目标市场是否有大量目标用户，核心是：游戏——市场——用户 的三级匹配关系； 所以游戏测评的最优解就是用目标市场的一批目标用户导入游戏进行测试，用结果数据直接判断投资空间的多少。 国内唯一能够采用这种方法的，只有既是流量商又是平台提供商的腾讯：所有上平台的产品都有一个月的测试期，30天后直接根数据表现决定投资力度。 从已知到未知 腾讯只有一个，条件不允许我们拿到结果在说话，我们必须根据已知条件去求证未知的结论。这个过程立足于测评人员既有的经验和对规律的把握，夹杂着主观臆断的成分，这注定了游戏测评必然是测不准的，有的只是谁的结论更不离谱。 提高命中率 广度和深度 传统游戏测评的弊病之一，就是广度太窄和盲目深度。 在三级匹配关系中加入甲方和乙方即得到：研发商——>游戏——>市场——>运营商——>用户。 从内容上看例子中的游戏测评仅有五个环节中的一点：对游戏品质的评判，然而对大部分没有突出亮点的产品来说，这其实并不是关键点。 对于评判游戏本身而言，我们通常所说的游戏品质，其实是游戏表现层内容带来的正反馈水平；然而表现层内容并不是对所有游戏本身评判的重点。比起这个品质，更重要的是游戏结构层的合理性。游戏的结构设计源于立项时对产品的定位和研发人员对游戏整体的把握，然后衍生整个游戏的各个环节。要保证游戏内部的良性循环，必须一个科学的游戏结构。 因此，游戏测评深度的意义，不是把产品挖掘得多深、拆分得多细、了解得多透彻，而是探讨游戏定位、游戏结构的合理性。 思路：迭代 把游戏测评比成相亲再合适不过了： 1、在接触到对方之前，我们心中已经存在心理预期了； 2、初次见面后如果合适，还会有第二次、第三次约会； 3、期间如果发现不合适，那就over掉； 这个思路告诉我们，游戏测评的过程也是迭代的，我们没有必要在第一次相亲的时候去了解对方的细枝末节；同样如果目标完全不满足预期，那就不用浪费咖啡和玫瑰了。 关键点：大环境、匹配度、整体性 我们把迭代分为三个阶段，分别对应如下核心问题： 1、是否符合目标市场？ 2、甲方乙方契合度？ 3、产品设计合理性？ 然后用三个关键点分别做拆分，即得到整体的B2B游戏测评思路矩阵。 （直接上图吧，细节不赘述了）
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