GameMantra AI
GameMantra AI est le moteur de décision au cœur de chaque produit GameMantra. Il réunit le contexte joueur, le contexte de jeu et vos règles configurées, pour que l’expérience prise en charge vue par un joueur puisse refléter le moment qu’il vit — pendant que votre équipe garde le contrôle de ce qui est mis en ligne.
Planifier une démoConçu pour les studios qui opèrent des jeux live — studios indé, multi-titres et éditeurs
Progression, session, dépenses, inventaire et moment vécu par le joueur — lus directement dans votre jeu au moment de l’opportunité de monétisation, et non déduits d’un segment construit la semaine dernière.
Sources, sinks, soldes de monnaie et limites configurées dans lesquelles votre économie doit rester. Le moteur ne propose jamais une réponse qui ferait sortir l’économie du cadre fixé par votre équipe.
Transmettez le bon contexte joueur sur les surfaces que vous contrôlez — pour que chaque interaction puisse tenir compte de ce qui s’est passé avant, sans perdre le fil.
Quand contexte, décision et contrôle partagent un même système, chaque changement rend le suivant mieux informé.
Des outils assemblés bout à bout
Les données joueurs dans un système, les règles dans un autre, les expériences dans un troisième.
Vous passez la semaine à réconcilier des systèmes au lieu de livrer de la monétisation.
Un tableur finit par détenir la vérité sur ce qui a réellement été livré — et le joueur voit les trous.
L’approche GameMantra
Contexte, décision, activation, mesure et contrôle suivent un seul chemin : un signal venu du jeu peut modifier une expérience prise en charge dans la même session.
Plus vous connectez de surfaces, plus chaque décision ultérieure dispose de contexte.
Les autres outils vous donnent l’un des trois. Le moteur n’est utile que si le système qui lit le moment est aussi celui qui agit — et celui que votre équipe peut retenir.
Contexte joueur, jeu et économie assemblé en une seule vue au moment de la monétisation — et non quatre systèmes à réconcilier après coup.
Du signal à la réponse prise en charge au sein de la session : la décision est prise pour le moment que vit le joueur.
Votre équipe configure ce qui peut changer et dans quelles limites. Le moteur évalue ; il n’invente pas de politique.
Le changement arrive dans le jeu en production — offre, prix, timing, présentation — sans nouveau build ni attente de validation des stores.
Chaque réponse est mesurée face à un groupe témoin, et l’équipe garde la main pour maintenir, ajuster, étendre ou revenir en arrière.
Les produits dans lesquels travaille votre équipe, tous fondés sur le même moteur de décision.
Transformez un design ou une idée existante en expérience d’offre prête pour la production.
Modifiez l’offre, le prix, le timing ou la présentation selon le contexte actuel du joueur.
Simulez les changements d’économie et comprenez leur impact potentiel avant de les déployer.
Modifiez, testez, mesurez et déployez des expériences de monétisation grâce à l’expérimentation contrôlée.
Reliez comportement, progression, session, dépenses et contexte de jeu du joueur à la réponse prise en charge.
Appuyez-vous sur les validations, les garde-fous, les groupes holdout, la mesure et le retour arrière pour garder le contrôle des changements en production.
La suite
Décrivez avec vos propres mots l’expérience de monétisation souhaitée et laissez le moteur la préparer pour validation — en s’appuyant sur votre catalogue, votre économie et vos règles plutôt que sur la supposition d’un modèle générique.
Voir la Création d’offres par IA
D’un design déjà réalisé par votre équipe à une expérience in-game prête pour la production : le moteur la prépare, votre équipe l’approuve, et le même contrôle et le même retour arrière s’appliquent que pour tout autre changement en production.
Apportez un moment en production de votre jeu. Nous passerons en revue le contexte que lirait le moteur, la décision que prendraient vos règles et ce dont votre équipe garderait le contrôle.
Planifier une démo de 30 minutes