GameMantra AI
A GameMantra AI é o motor de decisão presente em todos os produtos GameMantra. Ela reúne o contexto do jogador, o contexto do jogo e as regras configuradas em um só lugar, para que a experiência compatível que o jogador vê possa refletir o momento em que ele está — enquanto sua equipe mantém o controle do que vai ao ar.
Agende uma demoFeito para estúdios que operam jogos ao vivo — equipes indie, de vários títulos e publishers
Progressão, sessão, gastos, inventário e o momento em que o jogador está — lidos do seu próprio jogo na oportunidade de monetização, não inferidos de um segmento criado na semana passada.
Fontes, sumidouros, saldos de moeda e os limites configurados dentro dos quais sua economia precisa ficar. O motor nunca propõe uma resposta que tiraria a economia da forma definida pela sua equipe.
Leve o contexto certo do jogador às superfícies que você controla — para que cada interação possa responder ao que aconteceu antes, sem perder o fio.
Quando contexto, decisão e controle compartilham um único sistema, cada mudança deixa a próxima mais bem informada.
Ferramentas remendadas
Dados de jogadores em um sistema, regras em outro, experimentos num terceiro.
Você passa a semana conciliando sistemas em vez de lançar monetização.
Uma planilha acaba guardando a verdade sobre o que realmente foi lançado — e o jogador sente as lacunas.
O jeito GameMantra
Contexto, decisão, ativação, medição e controle funcionam como um único caminho, para que um sinal do jogo possa mudar uma experiência compatível na mesma sessão.
Quanto mais superfícies você conecta, mais contexto cada decisão seguinte tem.
Outras ferramentas oferecem uma das três coisas. O motor só é útil quando o mesmo sistema que lê o momento é o que age sobre ele — e o que sua equipe pode segurar.
Contexto do jogador, do jogo e da economia reunido em uma única visão no momento de monetização — e não quatro sistemas que precisam ser conciliados depois.
Do sinal à resposta compatível dentro da sessão, para que a decisão seja tomada para o momento em que o jogador está.
Sua equipe configura o que pode mudar e dentro de quais limites. O motor avalia; ele não inventa políticas.
A mudança chega ao jogo ao vivo — oferta, preço, timing, apresentação — sem novo build e sem espera da loja de apps.
Cada resposta é medida contra um controle, e a equipe mantém as opções de pausar, ajustar, escalar e reverter.
Os produtos com que sua equipe trabalha, todos rodando no mesmo motor de decisão.
Transforme um design existente ou uma ideia em uma experiência de oferta pronta para produção.
Mude a oferta, o preço, o timing ou a apresentação com base no contexto atual do jogador.
Simule mudanças na economia e entenda o impacto potencial delas antes de lançá-las.
Mude, teste, meça e lance experiências de monetização com experimentação controlada.
Conecte comportamento, progressão, sessão, gastos e contexto do jogo do jogador à resposta compatível.
Use aprovações, limites de segurança, grupos holdout, medição e reversão para manter o controle das mudanças ao vivo.
O que vem a seguir
Descreva com suas próprias palavras a experiência de monetização que você quer e deixe o motor prepará-la para revisão — com base no seu catálogo, na sua economia e nas suas regras, e não no palpite de um modelo genérico.
Veja a Criação de Ofertas com IA
De um design que sua equipe já fez a uma experiência no jogo pronta para produção: o motor a prepara, sua equipe a aprova, e o mesmo controle e a mesma reversão se aplicam como em qualquer outra mudança ao vivo.
Traga um momento ao vivo do seu jogo. Vamos mostrar o contexto que o motor leria, a decisão que suas regras tomariam e o que sua equipe continuaria controlando.
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