가장 거대한 PC 게임 플랫폼인 '스팀'은 하루마다 수백 개의 게임이 출시되고 판매된다. 그만큼 스팀을 이용하는 게이머의 관심을 끌기 위한 각축전 역시 치열하다. 가장 중요한 것은 스팀 메인 페이지의 좋은 위치에 게임이 노출돼 보다 많은 사람의 관심을 끄는 것이다. 판촉에 있어 중요한 것은 목이 좋은 곳에 자리를 잡는 것이니까.
이에 유럽 게임 개발자들이 모이는 행사 2023 데브컴 현장에 밸브의 비니지스 매니지먼트를 담당하고 있는 '에릭 피터슨'이 나와 '어떻게 스팀에서 게임이 노출되는가'(Steam Visibility: How Games get surfaced to players)를 주제로 강연했다. /디스이즈게임 김승주 기자
강연을 시작하며 에릭 피터슨은 "스팀의 목표는 사람들이 재미있는 게임을 찾을 수 있도록 돕는 것"이라며 "우리는 (상점 페이지의) 배치와 광고를 판매하고 있지 않다"라고 강조했다. 그렇기에 게임의 성공을 예측하기보단 개별적인 사용자가 어떤 종류의 게임에 관심과 흥미를 느낄지에 집중한다고 설명했다.
스팀에 게임이 노출되는 방식은 '알고리즘'(Algorithmic)과 '큐레이션'(Curated) 두 가지로 이루어진다. 여기서 알고리즘은 개인 사용자의 성향과 취미에 맞추어 개별적으로 노출되도록 이루어져 있으며, 큐레이션은 스팀이 게임의 인기 등을 판단해 자체적으로 모든 이용자가 볼 수 있도록 배치하는 것이다. 가령 이전에 넥슨의 <데이브 더 다이버>가 큰 인기를 끌자 스팀 상점 상단에 별도의 배치를 통해 노출된 사례가 있다.
(출처: devcom)
배치 위치로 설명하면, 스팀의 최상단 페이지는 밸브가 개별적으로 배치한다. 다음으로 주목도가 높은 '특집 및 추천 제품' 탭은 개인의 취향이나 성향에 맞춰 자동으로 구성된다. 개개인의 성향에 맞춰져 있는 만큼 해당 위치에 노출되는 게임은 사람마다 다르다.
그 아래의 '특별 할인' 구역은 스팀이 할인 중인 게임의 인기에 따라 개별적으로 게임을 배치하는 큐레이션 구역이다. 상점 페이지 하단에 배치된 카테고리별로 살펴보기, 내가 플레이하는 게임을 바탕으로 추천, 내 맞춤 대기열, 큐레이터 추천, 인기 및 신제품은 개인의 취향과 지역에 따른 알고리즘을 통해 자동으로 게임이 배치되는 구조다.
(출처: devcom)
조금 더 자세한 설명을 하면 다음과 같다.
인기 및 신제품 탭에는 새로운 게임이 출시된 후 스팀이 정한 몇몇 조건을 충족하면 자동으로 배치된다. 최고 판매 제품은 DLC 및 게임 내 소액 결제 등 집계 가능한 모든 수단을 포함한 총 수익을 기준으로 스팀 사용자의 지역에 맞춰 자동으로 배치된다. 인기 출시 예정 탭은 출시일을 기준으로 사용자의 위시리스트(찜 목록)에 많이 오른 게임이 노출되며, 특별 할인 탭은 할인 중인 게임 중 인기 있는 제품들이 자동으로 배치된다.
그렇다면 "스팀이 상점에서 알고리즘 및 큐레이션 영역에 어떤 방법으로 게임을 배치하나요?"라는 질문을 할 수 있다. 알고리즘은 다양한 조건으로 이루어지며, 계속해서 보완 및 수정 작업이 진행되고 있기에 명확한 설명을 하기는 어렵다. 중요한 것은 스팀은 사용자에 맞춰 개인화되어 있으며, 사용자의 흥미가 곧 게임 노출을 불러온다는 점이다.
(출처: devcom)
스팀은 급격하게 성장하며 셀 수도 없을 만큼 많은 게임이 출시됐고, 여기에 맞춘 플레이어의 성향 역시 상이하다. 가령 어떤 사람은 FPS를 선호하지만, 뱀파이어가 등장하는 비주얼 노벨을 선호하는 사람도 있다. 반대로 농장 경영 게임을 주로 플레이하는 사람이 있기도 하다.
이런 상황에서 사용자가 더욱 취향에 맞는 게임을 추천받기 위해서는 스팀과 계속해서 상호작용할 필요가 있다. 게임을 구매하거나, 플레이하거나, 배급사의 스팀 페이지를 구독하거나, 찜 목록에 게임을 등록하거나 등록하거나, 친구가 어떤 게임을 플레이하고 추천하는지 등 모든 행동이 개인에게 적용되는 알고리즘에 영향을 미친다.
에릭 피터슨은 "가장 중요한 것은 '태그'(사용자 태그)"라고 강조했다. 가령 MOBA나 e스포츠 게임을 좋아하고 해당 태그가 달린 게임을 많이 플레이했다면 같은 태그를 가지고 있는 <오메가 스트라이커즈>가 스팀 추천 게임으로 노출되는 식이다. <오메가 스트라이커즈>는 3:3으로 진행하는 탑 뷰 형식의 액션 축구 게임이다.
(출처: devcom)
스팀의 장르별 추천 기능만 보더라도
태그, 내가 플레이했던 게임, 친구의 추천 등 다양한 영향 요인이 있음을 확인할 수 있다.
에릭 피터슨은 "사용자의 흥미가 곧 노출을 끌어낸다"라고 언급했다.
가장 신뢰할 수 있고 정확한 방법은 매출이다. 에릭 피터슨은 "사용자가 게임에 시간과 돈을 쓴다는 것은 다른 사람에게도 게임이 흥미로울 수 있다는 가장 강력한 신호라고 스팀은 판단한다"고 전했다.
그리고 위에서 설명한 스팀의 알고리즘은 사용자의 관심을 자동으로 빠르게 반영할 수 있도록 짜여 있으며, 게임의 수명 주기에 상관없이 얼마든지 작동할 수 있다고 덧붙였다. 에릭 피터슨은 "스팀은 절대 당신의 게임에 대해 영구적인 판단을 내리지 않는다"(Steam never makes a permanent decision about your game)라고 강조했다.
출시된 지 시간이 많이 지난 게임이라도 업데이트 등 다양한 요인에 따라 스팀 사용자들의 관심이 증가하면 얼마든지 알고리즘에 의해 다시금 노출될 수 있다는 이야기다.
특별 할인 페이지 등 스팀이 배치하는 큐레이션 항목 또한 사용자의 관심에 따라 구성된다. 에릭 피터슨은 해당 항목은 판매 및 사용자의 반응을 통해 종합적으로 구성되며, 경쟁이 치열하다고 설명했다. 만약 스팀이 선별하는 큐레이션 구역에 노출되고 싶다면 현지화, 지역별 가격 책정(Regional pricing), 마케팅, 컨트롤러 지원 여부, 유저 커뮤니티 등에 집중해 많은 사용자에게 게임을 어필할 수 있도록 하는 것이 중요하다고 전했다.
(출처: devcom)
이러한 스팀의 알고리즘에 대해서는 다양한 루머가 존재한다. 에릭 피터슨은 해당 강연을 빌려 몇몇 루머에 대해 설명했다.
'스팀 상점 페이지'의 조회수는 알고리즘과 연관이 없다. 사용자 평가도 스팀의 알고리즘에 보통은(Usually) 영향을 미치지 않는다. 낮은 평가를 보고 상점 페이지에 진입한 게이머가 게임 플레이를 포기해 자연스럽게 관심도가 감소하며 알고리즘에 영향을 미칠 수는 있지만, 평가 '자체'가 영향을 미치지 않는다.
찜하기(Wishlists)는 '인기 출시 예정 제품' 탭 외에는 영향을 미치지 않는다. 물론, 많은 사용자가 게임을 찜하는 것은 흥행에 있어 중요하다. 해당 탭에 오른 것을 본 이용자들이 찜을 해둔 후, 출시 후의 구매까지 연결된다면 영향을 끼칠 수 있다. 하지만 '찜하기'의 개수 자체가 알고리즘에 영향을 미치는 것은 아니다.
얼리 액세스 역시 비슷한 구조로 알고리즘과 관련이 없다. 에릭 피터슨은 "얼리 액세스는 마케팅 수단이 아닌, 커뮤니티의 피드백을 받아 게임을 완성해 나가기 위한 개발 수단이라고 생각한다"라고 전했다.
현지화 여부는 알고리즘과 관련이 있으며 "매우 중요하다"라고 언급됐다. 게임이 사용자의 언어를 지원하지 않을 경우에는 '이 제품은 귀하의 로컬 언어를 지원하지 않습니다'라며 상점 페이지에 별도로 설명이 표시되기도 한다.
(출처: devcom)
결국, 가장 중요한 점은 스팀이 이러한 알고리즘 하에 설계된 만큼 사용자의 관심을 끌어내기 위해 다양한 노력을 해야 한다는 것이다.
에릭 피터슨은 "스팀이 잠재적인 고객을 찾아 게임을 성공시킬 수 있도록 설계됐지만, 스노우볼을 굴릴 수 있도록(Ball rolling) 그 만큼의 노력을 해야 한다. 상점 페이지만 오픈하고 게임이 성공하길 바라는 것은 좋은 마케팅 계획이 아니다"라고 언급했다.
스팀에 게임을 출시했다면, 디스코드, 게임 포럼, 소셜 미디어, 인플루언서 및 미디어, 마케팅 등 다양한 활동을 통해 사용자의 흥미를 모아야 한다. 본격적인 게임 론칭, 메이저 업데이트, 할인 등 짧은 시기에 많은 사람들이 게임을 구매(biggest burst of sales) 하는 방법을 고민해 알고리즘을 타는 것도 중요하다.
에릭 피터슨은 "스팀에서의 게임 노출은 사용자와, 사용자가 게임을 구매하고 플레이하는 행동에 따라 결정된다. 밸브가 스팀을 통해 추구하는 목표는 사용자들이 좋아할 만한 게임과 매칭시켜 주는 것"이라며 강연을 마쳤다
(출처: devcom)
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