Steam官方首次揭秘推荐算法：玩家兴趣决定曝光权重
如何在不付费的情况下提升游戏在Steam的曝光度？
近日，Valve营销团队成员Erik Peterson首次公开了一份演示文档，详细解读了Steam平台的推荐算法机制。作为全球最大的PC游戏分发平台之一，Steam通过算法自动分配绝大多数流量，而非人工干预。
Steam推荐位主要分为两大类：一类由算法自动生成，另一类则由内部人员筛选并设定。其中，基于玩家兴趣和行为的个性化推荐包括“精选和推荐”、“您的探索队列”、“基于您玩的游戏推荐”等栏位。
- 用户游玩过的游戏
- 用户加入愿望单的游戏
- 好友推荐的游戏
- 所在地区的热销游戏
- 新发售的游戏
- 用户关注的Steam鉴赏家
这些因素共同影响着Steam的推荐逻辑。Erik强调：“我们让玩家的偏好影响曝光算法，使得推荐内容与玩家更切身相关。”这意味着随着玩家与商店互动增多，推荐内容也会越来越精准。
值得注意的是，Steam不会因为商店页面访问量、游戏评分、愿望单数量等因素而提升游戏曝光权重。但本地化支持则是重要的考量因素之一。
此外，在非个性化区域也存在一些共性推荐栏位，例如“新品与热门商品”、“热销商品”、“热门即将推出”以及“优惠”列表，它们主要依据销售数据进行排序展示。
除开算法驱动位置外，Steam还设有一定数量的人工精选位，如首页头图、每日特惠等栏目。这部分竞争较为激烈，需满足较高标准才可入选。
为了获得更多曝光机会，开发者应着重优化本地化适配、定价策略、商店资产质量及社区互动等方面内容。
功夫应在场外：
Erik指出，与其纠结于算法本身，不如围绕其底层逻辑开展工作——即提升玩家对游戏的兴趣程度。这种兴趣越高，Steam将越愿意为其提供推广资源。
因此建议加大外部宣传力度，比如积极参与Discord群组建设、邀请KOL参与测试体验，并在线下活动中提高知名度等方式来增加游戏的关注度。
除此之外，在关键节点（如首发/更新/促销）期间集中发力同样有助于最大化利用Steam推荐机制所带来的效益。