GameMantra AI
GameMantra AI es el motor de decisión de todos los productos de GameMantra. Reúne el contexto del jugador, el contexto del juego y las reglas que configures en un solo lugar para que la experiencia compatible que ve un jugador pueda reflejar el momento en que se encuentra, mientras tu equipo mantiene el control de lo que se publica.
Agenda una demoPensado para estudios con juegos en vivo: equipos indie, con varios títulos y publishers
Progresión, sesión, gasto, inventario y el momento en que se encuentra el jugador, leídos desde tu propio juego en la oportunidad de monetización, no deducidos de un segmento creado la semana pasada.
Fuentes, sumideros, saldos de moneda y los límites configurados dentro de los que debe mantenerse tu economía. El motor nunca propone una respuesta que saque la economía de la forma que definió tu equipo.
Lleva el contexto adecuado del jugador a las superficies que controlas, para que cada interacción pueda responder a lo que ocurrió antes sin perder el hilo.
Cuando el contexto, las decisiones y el control comparten un mismo sistema, cada cambio deja mejor informado al siguiente.
Herramientas unidas a retazos
Los datos del jugador en un sistema, las reglas en otro y los experimentos en un tercero.
Pasas la semana conciliando sistemas en lugar de lanzar monetización.
Al final, una hoja de cálculo guarda la verdad sobre lo que realmente se publicó, y el jugador nota los huecos.
El enfoque de GameMantra
El contexto, las decisiones, la activación, la medición y el control funcionan como un único recorrido, de modo que una señal del juego puede cambiar una experiencia compatible en la misma sesión.
Cuantas más superficies conectas, más contexto tiene cada decisión posterior.
Otras herramientas te dan una de las tres cosas. El motor solo es útil cuando el mismo sistema que lee el momento es el que actúa sobre él, y el que tu equipo puede frenar.
El contexto del jugador, del juego y de la economía reunido en una sola vista en el momento de monetización, no en cuatro sistemas que hay que conciliar después.
De la señal a la respuesta compatible dentro de la sesión, para que la decisión se tome para el momento en que está el jugador.
Tu equipo configura qué puede cambiar y dentro de qué límites. El motor evalúa; no inventa políticas.
El cambio llega al juego en vivo (oferta, precio, momento, presentación) sin un nuevo build y sin esperar a la tienda de apps.
Cada respuesta se mide frente a un grupo de control, y el equipo conserva la posibilidad de mantener, ajustar, escalar o revertir.
Los productos con los que trabaja tu equipo, todos funcionando sobre el mismo motor de decisión.
Convierte un diseño o una idea existente en una experiencia de oferta lista para producción.
Cambia la oferta, el precio, el momento o la presentación según el contexto actual del jugador.
Simula cambios en la economía y comprende su posible impacto antes de publicarlos.
Cambia, prueba, mide y despliega experiencias de monetización con experimentación controlada.
Conecta el comportamiento, la progresión, la sesión, el gasto y el contexto del juego del jugador con la respuesta compatible.
Usa aprobaciones, límites de seguridad, grupos de exclusión, medición y reversión para mantener el control de los cambios en vivo.
Lo que viene
Describe con tus propias palabras la experiencia de monetización que quieres y deja que el motor la prepare para su revisión, basándose en tu catálogo, tu economía y tus reglas, y no en la suposición de un modelo genérico.
Ver la creación de ofertas con IA
De un diseño que tu equipo ya creó a una experiencia dentro del juego lista para producción: el motor la prepara, tu equipo la aprueba y se aplican el mismo control y la misma reversión que en cualquier otro cambio en vivo.
Trae un momento en vivo de tu juego. Repasaremos el contexto que leería el motor, la decisión que tomarían tus reglas y lo que tu equipo seguiría controlando.
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