聊天频道几句话就把玩家拉走,游戏公司该如何应对?

文/ 呆嫖 2020-06-09 13:20:16

近年来,不少游戏公司都遇到了一个普遍又棘手的麻烦,它让一众大厂咬牙切齿,也使无数小公司手足无措,时至今日,问题有愈演愈烈的趋势。

这个麻烦就是游戏内恶意内容的传播(包括拉人、广告、色情、涉政等信息),而且发信人往往是“团伙作案”,业内俗称 “游戏黑产”,他们的行为本质上就是在盗窃游戏公司的玩家资源,并让企业暴露在巨大的法律风险下,同时也降低了玩家的游戏体验,让受害的企业面临巨大的盈利和生存危机,这就是目前的现状,让游戏人无奈且痛心。

以下是一些真实的案例截图:(敏感信息已做处理)

拉人信息在游戏内的世界频道、私信频道、邮件系统传播

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那么,传统企业是怎么应对的?

针对这类问题,多数公司尝试了一些应对措施,但是黑产反制的速度也非常快,导致游戏公司花费了很多精力,却收效甚微。

下面是一些传统的解决思路:

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常规策略1

关键词屏蔽:最常见的措施,屏蔽常用词汇,比如“加微信”,“送首充”,“加好友一起玩”,“来就送元宝”等等。

效果评价:短期内有效,但黑产更新语句后就会失去效果,表现差强人意。

常规策略2

手动封号禁言:发动大量人力,在线检查,发现嫌疑信息后,立刻封号。

效果评价:多数公司无法持续投入足够人力,即使封号,信息也已经发出去了,损失已产生,费力不讨好。

常规策略3

限制低等级玩家发言:限制玩家发言等级,比如玩家必须30级才能允许在公共频道发言。

效果评价:效果有限,影响玩家的社交需求,游戏体验不好,萌新玩家容易在此阶段流失,过于严苛。

常规策略4

强制使用道具发言:玩家没有道具和游戏内货币就无法发言。

效果评价:效果有限,影响玩家的社交需求,降低社交欲望,影响游戏风评。

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这么多常规措施要么对游戏黑产没有效果,要么影响玩家体验。

如何能够实现既兼顾玩家感受,又合理解决恶意内容呢?

基于人工智能的解决方案

如何过滤游戏内的恶意内容,目前就有一套成熟的解决方案:智滤宝。

智滤宝科技在人工智能领域积淀深厚,深耕游戏行业多年,海量数据做支撑,基于人工智能,研发了专门针对游戏行业的智能识别模型,搭建出国内领先的有害内容过滤平台。

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核心功能

核心点1 | 大数据人工智能:基于海量聊天大数据的游戏行业模型,更精准识别内容是否具有恶意倾向,具有智慧性,当有害内容使用错别字或乱码蒙混,也能有效的进行识别。

核心点2 | 机器学习:智滤宝不断根据接收到的新型语句进行模型的迭代,时间越长识别系统越聪明,不论黑产耍什么花招,都能瞬间识别,一击即破。

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核心点3 | 极简接入:

接入流程简洁,10分钟即可完成,省去大量的技术对接成本。

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核心点4 | 数据安全零担忧:

智滤宝系统只被动接收由客户发送至指定接口的文本信息,客户完全掌控智滤宝介入的程度,不必担心其他信息流出。

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内容范围

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智滤宝在拉人、广告、色情及涉政有害内容的屏蔽上有丰富的实战经验,识别度国内领先。

其余种类信息,经过短时间的机器学习,算法迭代,也能够建立较成熟的数据模型,达到较高识别率。

处理流程

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游戏内某玩家发出信息后,该玩家本人的界面正常显示信息发出,与此同时,智滤宝平台接收到聊天数据,在AI服务器内进行评估,如果判定为有害,信息不发送,如果判定为无害,则正常发送,以上过程毫秒级。

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相比于信息发出后再做出封号或禁言处理的传统模式,智滤宝是在信息发出之前就悄无声息的进行了处理,让有害内容只存在于黑产自己的界面内,既处理了信息又蒙蔽了黑产,一箭双雕。

案例及数据

截至目前,智滤宝已经和数十家知名游戏厂商建立了合作伙伴关系,完成了数百款游戏的数据接入,表现十分稳定,累计处理信息55913W+条,识别有害内容6000W+条,粗略估算挽回的总经济损失 2000W+元

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某游戏接入智滤宝后的数据表现,明显看到接入3周后,游戏内有害内容显著降低:

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关于智滤宝

智滤宝科技是由一群热爱游戏,热爱互联网的伙伴组成,毕业于985院校,深耕游戏行业多年,运营及产品经验丰富,其中研发团队由多名全美T100海归及985博士领衔,还有多名国内著名人工智能专家提供技术咨询,多年积淀,技术实力雄厚。

免费体验

如果你是游戏从业者,想摆脱恶意内容的困扰,节省人力及买量的成本,净化游戏环境,大幅提升游戏收入,智滤宝是一个明智的选择。

最后,现在联系智滤宝平台即可获取免费的30天企业版试用套装(名额有限,只限前50位)。

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Alex Matveev
2022-06-06 16:27:13
不合规
审核中
@苏某某: 她在音乐方面的喜好,以及对天文的兴趣,也源于这部动画的影响。一直很喜欢爵士乐的她突然开始想
乐方面的喜好,以及对天文的兴趣,也源于这部动画的影响。一直很喜欢爵士乐的她突然开始想,没有系统了解过此类音乐的她怎么会喜欢上 呢?后来听完《美少女战士》原声带后才发现,“原来我在那么小的时候
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