Jedan manijak iz Australije je potrošio preko 150 tisuća dolara na mikrotransakcije u mobilnoj igri

Kažu da svatko može raditi sa svojim novcem što god želi. Neki štede za budućnost ili crne dane, neki kupuju potrepštine, neki gluposti, neki videoigre, dok oni u posebnom dijelu “hranidbenog lanca” (takozvani whalesi) lupaju basnosnovne cifre putem mikrotransakcije u igre. Cifre za koje prosječno plaćen Hrvat treba raditi praktički desetljećima.

Konkretnije, radi se o tome kako developeri raznih free to play igara na konferenciji Game Connect Asia-Pacific (koja je dio Melbourne International Games tjedna) u Australiji dijele iskustva i savjete među kojima su i oblici monetizacije. A znamo što se pod to ubraja. Neki od developera kao što su Henry Fong (Yodo1 Games) i Dylan Bevis (Featherweight Games) smatraju kako bi se dizajn i dobra implementacija monetizacije u free to play igre trebali razvijati od samog početka igre, a ne smišljati kao nekakav posljednji dodatak igri u zadnji tren.

Da Yodo1 Games ide dobro, dovoljno je vidjeti kako njihova mobilna uzdanica Rodeo Stampede bilježi preko 100 milijuna skidanja, a igrači koji su voljni potrošiti više novaca na mikrotransakcije (gorespomenuti termin whales) uglavnom troše po nekoliko stotina australskih dolara. Međutim, u njihovoj drugoj mobilnoj igri Transformers: Earth Wars jedan takav igrač, odnosno whale, je nadmašio sve! U mikrotransakcije te igre je utukao preko 220 tisuća australskih dolara odnosno preko 150 tisuća USD.

AI kao predator na potencijalne konzumente mikrotransakcija

Dok se pojedinci zgražaju nad ovakvom potrošnjom te zazivaju regulaciju ovakve vrste financiranja, Yodo1 ide u drugom smjeru. A taj smjer je kreiranje neuralne mreže koja bi mogla precizno predvidjeti putem promatranja navika igrača njihovih igara koji od njih su potencijalni masovni konzumenti mikrotransakcija. Trenutno je takav AI bot precizan sa visokih 87% dok Fong smatra da bi mogli postići 95-postotnu preciznost u logičkom razlučivanju potencijalnih whalea prilikom dvo i pol godišnjeg učenja.

Dok Fong kaže da iskorištavanje ovakvog neuralnog modela (različite cijene mikrotransakcija za različite igrače, primjerice) bi se moglo dugoročno obiti njima o glavu, teško je ne bojati se kako bi to mogao biti samo jedan u nizu novih primjena monetizacije kojem bi se “prisililo” one koje svrbi kreditna kartica da se rastanu od novaca. Takav AI bi vrlo lako mogao raditi razne “navlakuše” u vidu generiranja odličnih ponuda po popularnim cijenama da se uvuku pojedinci na trošenje, a onda napraviti cijenik prilagođen svakom takvom potrošaču da se neprimjetno proba iscjediti što više dolara. Istina, nekakva regulacija mora postojati, ali hoće li držati sve pod kontrolom? Sudeći po primjeru tog jednog igrača koji očito voli Transformerse, nekako sumnjamo u to. Free to play? Pay to play? A ne. Prije Pay to pay!