تفاوت از دستگاه های حافظه کلاسیک
1) کوتاه: آنچه ما مقایسه می کنیم
اسلات های کلاسیک: نتیجه هر چرخش به طور کامل توسط RNG تنظیم می شود ؛ اقدامات بازیکن به انتخاب شرط/خطوط و فشار دادن «چرخش» کاهش می یابد.
مبتنی بر مهارت (ماشین های حافظه با عناصر مهارت): بخشی از نتیجه بستگی به مهارت بازیکن در قسمت های تعاملی (مینی بازی، هدف، حافظه، واکنش، استراتژی) دارد. دو بازیکن تحت شرایط برابر می توانند پرداخت های مختلف دریافت کنند.
2) اصل اصلی تفاوت
کلاسیک: 100٪ تصادفی → ثابت، RTP آماری قابل پیش بینی در فاصله ؛ مهارت تغییر نمی کند.
مبتنی بر مهارت: RTP به دو بخش تقسیم می شود:
که در آن $ RTP _ {مهارت} $ در محدوده متفاوت است $ [min; max] $ مشخص شده توسط طراحی بازی. بازیکن با عملکرد خود RTP واقعی را به حد پایین/بالای محدوده نزدیک می کند، اما مزیت غالب استقرار باقی می ماند.
3) جایی که دقیقا مهارت «زندگی می کند»
بازی پایه: اغلب تصادفی باقی می ماند ؛ مهارت کم است یا وجود ندارد.
پاداش/ویژگی: حامل اصلی مهارت - تایمر، دقت، انتخاب مسیر، راه حل با اطلاعات محدود.
پس از پیشرفت: متا پیشرفت، سطوح، قدرت پردازش - بهبود پاداش آینده با بازی با کیفیت بالا.
4) ریاضی و تعادل
RTP هدفمند توسط توسعه دهنده/اپراتور (به عنوان مثال 92-96٪) تعیین می شود.
محدوده مهارت: طراحی شده به طوری که یک بازیکن خوب از لحاظ آماری بیش از یک مبتدی درآمد کسب می کند، اما از RTP قابل قبول فراتر نمی رود. به عنوان مثال:
5) کنترل نتیجه در عمل
کلاسیک: سرعت چرخش/فرکانس → اثر غیر مستقیم بر واریانس جلسه، اما نه در EV.
مهارت مبتنی بر مهارت: مهارت بر میانگین اندازه پاداش ها، تا حدی - احتمال ورود به ویژگی (در برخی از عناوین) تاثیر می گذارد. تفاوت نهایی در یک فاصله طولانی قابل توجه است. یک جلسه تصادفی باقی می ماند.
6) مکانیک بازی (معمولی)
بازی مینی بازی: واکنش (کلیک کنید زمان بندی)، ردیابی هدف، «بازی-3»، حافظه.
انتخاب های استراتژیک: منوی ریسک (انتخاب کنید در حال حاضر/بازی در)، مسیرهای نقشه، انتخاب افزایش.
پایداری: نقاط مهارت/سطح تجمع می یابد، حالت هایی با باز بودن سودآور تر.
رقابت: مدیران/رویدادها ؛ انگیزه اجتماعی باعث افزایش تعامل بدون تغییر سقف ریاضی می شود.
7) رفتار و تجربه بازیکن
منحنی یادگیری: اول، رشد نتیجه سریع است (تسلط بر قوانین)، سپس - یک فلات ؛ ثبات عملکرد مهم تر از «الهام» است.
بار شناختی: بالاتر از کلاسیک ؛ نیاز به تمرکز دارد، که «آرامش خودکار» را کاهش می دهد و خستگی را افزایش می دهد.
قابلیت حمل مهارت: تا حدی بین بازی هایی با مینی گیم های مشابه منتقل می شود، اما «متا» خاص برای هر عنوان منحصر به فرد است
ها.
8) بانکداری و استراتژی جلسه
کلاسیک: مدیریت - از طریق نرخ اسمی، انتخاب نوسانات (خط کمتر/ضرب بیشتر)، مدت زمان جلسه.
مهارت های مبتنی بر: آماده سازی اضافه شده برای پاداش (آموزش مینی بازی در نسخه ی نمایشی، در صورت موجود بودن)، انتخاب حالت/افزایش، مدیریت زمان (بازی تنها در تمرکز، جلوگیری از خستگی).
یک محدودیت مهم: حتی یک بازی کامل یک EV منفی را به یک مثبت تبدیل نمی کند ؛ مهارت فقط به حد بالای RTP تعبیه شده نزدیک می شود.
9) مقررات و شفافیت (عمومی)
RNG و ویژگی های تایید شده ؛ بخشی از مهارت برای صحت تبدیل نقاط به پرداخت و انطباق با RTP هدفمند تست شده است.
سلب مسئولیت: بازی های صحیح به وضوح نشان دهنده تاثیر مهارت و بازگشت پایه/حداکثر است.
ضد بهره برداری: کلاه عینک، مکانیسم ضد ربات، وظایف پویا بدون استراتژی «سوء استفاده».
10) برای چه کسی هر نوع
کلاسیک: قدردانی از سادگی، بار شناختی کم، «گیم پلی آرامش»، برنده های نادر بزرگ.
مبتنی بر مهارت: بازیکنان با عشق از بازی های آرکید/رقابت، مایل به یادگیری و حفظ تمرکز برای پاداش بیشتر سازگار است.
11) جوانب مثبت و منفی
کلاسیک ها
حداقل آستانه ورود ؛ autospins ؛ انتظارات قابل فهم
− صفر آژانس ؛ نتیجه مستقل از مهارت است.
مبتنی بر مهارت
نفوذ ملموس بازیکن ؛ انگیزه پیشرفت ؛ حس کنترل بالاتر
− نیاز به مهارت/تمرکز دارد ؛ خطر دست بالا گرفتن توانایی های آنها ؛ زمان آموزش
12) تصورات غلط مکرر (و پاسخ های کوتاه)
"این مهارت ریاضی را شکست می دهد و به EV اضافه می کند. "- نه، سقف محکم محدود است ؛ خانه بیش از فاصله است.
اگر در یک مینی بازی خوش شانس باشید، می توانید برای همیشه از آن خارج شوید. "شانس یک بار پیش بینی مسافت طولانی را تغییر نمی دهد.
"مهارت بازی کردن نیست. "- جزء قمار باقی می ماند ؛ مهارت بخشی از نتیجه را تحت تاثیر قرار می دهد، اما شانس را نفی نمی کند.
13) چگونه درک کنید که چه مهارتی در مقابل شما قرار دارد
یک مرحله تعاملی با ارزیابی عملکرد (نقاط/دقت/زمان) وجود دارد.
یک جدول برای تبدیل نقاط به ضرب/اعتبار و سقف آن وجود دارد.
قوانین/کمک نشان می دهد تاثیر مهارت و/یا محدوده RTP.
14) معیارهای انتخاب یک عنوان خاص
ها ؟
شفافیت قوانین مینی بازی و جداول تبدیل.
عرض از محدوده $ RTP _ {مهارت} $: گسترده تر - بالاتر از ارزش مهارت.
مکانیک راحتی: زمان بندی/کنترل برای شما مناسب است.
نوسانات جلسه: فرکانس پاداش در مقابل مقدار پرداخت.
در دسترس بودن نسخه ی نمایشی/آموزش: اجازه می دهد تا شما را به سنگ تیز کردن مهارت های بدون خطر.
15) توصیه های عملی به بازیکن
استاد مینی بازی در یک نسخه ی نمایشی (در صورت موجود بودن)، تثبیت نتیجه.
بازی در تمرکز، استراحت - خستگی را کاهش می دهد RTP $ _ {مهارت} $.
پیگیری جلسات: شرط, مدت زمان, ورودی جایزه, متوسط نتیجه مینی بازی - این پیشرفت واقعی را نشان می دهد.
محدودیت زمانی و بودجه تعیین کنید ؛ توقف بازی زمانی که شما از دست دادن تمرکز.
16) خط پایین
ماشین های مبتنی بر مهارت از آنهایی که کلاسیک متفاوت است که در آن بخشی از پرداخت نهایی توسط کیفیت عملکرد بازیکن تعیین می شود. این باعث افزایش آژانس و تنوع نتیجه بین بازیکنان می شود، اما نقش غالب ریاضیات جاسازی شده و محدودیت های RTP را نفی نمی کند. انتخاب بین کلاسیک و مهارت مبتنی بر موضوع ترجیح است: اسپین آرامش منفعل در مقابل گیم پلی تعاملی با یادگیری و تمرکز.
اسلات های کلاسیک: نتیجه هر چرخش به طور کامل توسط RNG تنظیم می شود ؛ اقدامات بازیکن به انتخاب شرط/خطوط و فشار دادن «چرخش» کاهش می یابد.
مبتنی بر مهارت (ماشین های حافظه با عناصر مهارت): بخشی از نتیجه بستگی به مهارت بازیکن در قسمت های تعاملی (مینی بازی، هدف، حافظه، واکنش، استراتژی) دارد. دو بازیکن تحت شرایط برابر می توانند پرداخت های مختلف دریافت کنند.
2) اصل اصلی تفاوت
کلاسیک: 100٪ تصادفی → ثابت، RTP آماری قابل پیش بینی در فاصله ؛ مهارت تغییر نمی کند.
مبتنی بر مهارت: RTP به دو بخش تقسیم می شود:
- $$
- RTP_{total} = RTP_{random} + RTP_{skill}
- $$
که در آن $ RTP _ {مهارت} $ در محدوده متفاوت است $ [min; max] $ مشخص شده توسط طراحی بازی. بازیکن با عملکرد خود RTP واقعی را به حد پایین/بالای محدوده نزدیک می کند، اما مزیت غالب استقرار باقی می ماند.
3) جایی که دقیقا مهارت «زندگی می کند»
بازی پایه: اغلب تصادفی باقی می ماند ؛ مهارت کم است یا وجود ندارد.
پاداش/ویژگی: حامل اصلی مهارت - تایمر، دقت، انتخاب مسیر، راه حل با اطلاعات محدود.
پس از پیشرفت: متا پیشرفت، سطوح، قدرت پردازش - بهبود پاداش آینده با بازی با کیفیت بالا.
4) ریاضی و تعادل
RTP هدفمند توسط توسعه دهنده/اپراتور (به عنوان مثال 92-96٪) تعیین می شود.
محدوده مهارت: طراحی شده به طوری که یک بازیکن خوب از لحاظ آماری بیش از یک مبتدی درآمد کسب می کند، اما از RTP قابل قبول فراتر نمی رود. به عنوان مثال:
- $RTP_ {تصادفی} = 90% $,
- $RTP_ {مهارت }\در [0٪ ؛ 5%]$.
- یک مبتدی ≈ 90-91٪، یک بازیکن با تجربه ≈ 94-95٪.
- واریانس (نوسانات): در بخش مبتنی بر مهارت، اغلب در بخش وابسته به مهارت پایین تر است (بازیکن نتیجه را صاف می کند)، اما نوسانات کلی توسط کل مدل تعیین می شود: اندازه جکپات، فرکانس ویژگی، ضرب کننده ها.
- عادی سازی پرداخت ها: امتیازات مینی بازی به ضرب کننده/اعتبار با توجه به جدول محدود شده توسط کلاه تبدیل می شود. هر «بازی فوق العاده» بازیکن در برابر سقف تعیین شده توسط ریاضیات قرار دارد.
5) کنترل نتیجه در عمل
کلاسیک: سرعت چرخش/فرکانس → اثر غیر مستقیم بر واریانس جلسه، اما نه در EV.
مهارت مبتنی بر مهارت: مهارت بر میانگین اندازه پاداش ها، تا حدی - احتمال ورود به ویژگی (در برخی از عناوین) تاثیر می گذارد. تفاوت نهایی در یک فاصله طولانی قابل توجه است. یک جلسه تصادفی باقی می ماند.
6) مکانیک بازی (معمولی)
بازی مینی بازی: واکنش (کلیک کنید زمان بندی)، ردیابی هدف، «بازی-3»، حافظه.
انتخاب های استراتژیک: منوی ریسک (انتخاب کنید در حال حاضر/بازی در)، مسیرهای نقشه، انتخاب افزایش.
پایداری: نقاط مهارت/سطح تجمع می یابد، حالت هایی با باز بودن سودآور تر.
رقابت: مدیران/رویدادها ؛ انگیزه اجتماعی باعث افزایش تعامل بدون تغییر سقف ریاضی می شود.
7) رفتار و تجربه بازیکن
منحنی یادگیری: اول، رشد نتیجه سریع است (تسلط بر قوانین)، سپس - یک فلات ؛ ثبات عملکرد مهم تر از «الهام» است.
بار شناختی: بالاتر از کلاسیک ؛ نیاز به تمرکز دارد، که «آرامش خودکار» را کاهش می دهد و خستگی را افزایش می دهد.
قابلیت حمل مهارت: تا حدی بین بازی هایی با مینی گیم های مشابه منتقل می شود، اما «متا» خاص برای هر عنوان منحصر به فرد است
ها.
8) بانکداری و استراتژی جلسه
کلاسیک: مدیریت - از طریق نرخ اسمی، انتخاب نوسانات (خط کمتر/ضرب بیشتر)، مدت زمان جلسه.
مهارت های مبتنی بر: آماده سازی اضافه شده برای پاداش (آموزش مینی بازی در نسخه ی نمایشی، در صورت موجود بودن)، انتخاب حالت/افزایش، مدیریت زمان (بازی تنها در تمرکز، جلوگیری از خستگی).
یک محدودیت مهم: حتی یک بازی کامل یک EV منفی را به یک مثبت تبدیل نمی کند ؛ مهارت فقط به حد بالای RTP تعبیه شده نزدیک می شود.
9) مقررات و شفافیت (عمومی)
RNG و ویژگی های تایید شده ؛ بخشی از مهارت برای صحت تبدیل نقاط به پرداخت و انطباق با RTP هدفمند تست شده است.
سلب مسئولیت: بازی های صحیح به وضوح نشان دهنده تاثیر مهارت و بازگشت پایه/حداکثر است.
ضد بهره برداری: کلاه عینک، مکانیسم ضد ربات، وظایف پویا بدون استراتژی «سوء استفاده».
10) برای چه کسی هر نوع
کلاسیک: قدردانی از سادگی، بار شناختی کم، «گیم پلی آرامش»، برنده های نادر بزرگ.
مبتنی بر مهارت: بازیکنان با عشق از بازی های آرکید/رقابت، مایل به یادگیری و حفظ تمرکز برای پاداش بیشتر سازگار است.
11) جوانب مثبت و منفی
کلاسیک ها
حداقل آستانه ورود ؛ autospins ؛ انتظارات قابل فهم
− صفر آژانس ؛ نتیجه مستقل از مهارت است.
مبتنی بر مهارت
نفوذ ملموس بازیکن ؛ انگیزه پیشرفت ؛ حس کنترل بالاتر
− نیاز به مهارت/تمرکز دارد ؛ خطر دست بالا گرفتن توانایی های آنها ؛ زمان آموزش
12) تصورات غلط مکرر (و پاسخ های کوتاه)
"این مهارت ریاضی را شکست می دهد و به EV اضافه می کند. "- نه، سقف محکم محدود است ؛ خانه بیش از فاصله است.
اگر در یک مینی بازی خوش شانس باشید، می توانید برای همیشه از آن خارج شوید. "شانس یک بار پیش بینی مسافت طولانی را تغییر نمی دهد.
"مهارت بازی کردن نیست. "- جزء قمار باقی می ماند ؛ مهارت بخشی از نتیجه را تحت تاثیر قرار می دهد، اما شانس را نفی نمی کند.
13) چگونه درک کنید که چه مهارتی در مقابل شما قرار دارد
یک مرحله تعاملی با ارزیابی عملکرد (نقاط/دقت/زمان) وجود دارد.
یک جدول برای تبدیل نقاط به ضرب/اعتبار و سقف آن وجود دارد.
قوانین/کمک نشان می دهد تاثیر مهارت و/یا محدوده RTP.
14) معیارهای انتخاب یک عنوان خاص
ها ؟
شفافیت قوانین مینی بازی و جداول تبدیل.
عرض از محدوده $ RTP _ {مهارت} $: گسترده تر - بالاتر از ارزش مهارت.
مکانیک راحتی: زمان بندی/کنترل برای شما مناسب است.
نوسانات جلسه: فرکانس پاداش در مقابل مقدار پرداخت.
در دسترس بودن نسخه ی نمایشی/آموزش: اجازه می دهد تا شما را به سنگ تیز کردن مهارت های بدون خطر.
15) توصیه های عملی به بازیکن
استاد مینی بازی در یک نسخه ی نمایشی (در صورت موجود بودن)، تثبیت نتیجه.
بازی در تمرکز، استراحت - خستگی را کاهش می دهد RTP $ _ {مهارت} $.
پیگیری جلسات: شرط, مدت زمان, ورودی جایزه, متوسط نتیجه مینی بازی - این پیشرفت واقعی را نشان می دهد.
محدودیت زمانی و بودجه تعیین کنید ؛ توقف بازی زمانی که شما از دست دادن تمرکز.
16) خط پایین
ماشین های مبتنی بر مهارت از آنهایی که کلاسیک متفاوت است که در آن بخشی از پرداخت نهایی توسط کیفیت عملکرد بازیکن تعیین می شود. این باعث افزایش آژانس و تنوع نتیجه بین بازیکنان می شود، اما نقش غالب ریاضیات جاسازی شده و محدودیت های RTP را نفی نمی کند. انتخاب بین کلاسیک و مهارت مبتنی بر موضوع ترجیح است: اسپین آرامش منفعل در مقابل گیم پلی تعاملی با یادگیری و تمرکز.
