优秀的游戏无法脱颖而出，强者愈强，这对游戏产业绝对不是一个良性的发展。对于受够了各大应用商店推荐给我的垃圾口水游戏之后，我终于狠下决心买了个ipad mini2，面对安卓渠道的混乱，我已经无力再去吐槽。所谓的那些广受好评的榜单上的手机重度网游，压根就不是我的菜。想下一款有意思的休闲单机游戏，却发现榜单上仍然是那几款熟悉的游戏。如何找到我想玩的游戏，或者应用商店通过哪种方式，帮助玩家找到他们想要玩的游戏，一下就成为最近努力思考的问题了。

当应用商店面对一个排行榜需求时，他们首先整理出这样一个排行榜需要综合哪些因素，这些因素在整个排行榜的Rank中究竟占据多大的比重。其实我们可以看到，现在对游戏行业来说，渠道非常强势，应用商店的推荐也异常重要，占据排行榜rank过高，就连S级游戏如果没有渠道的推广也很难获得关注。

而应用商店的运营判断一个游戏的好坏，完全根据这款游戏能否产生高流水，能否为商店带来更高收入，是否具有一个好的IP来判定。被推荐的游戏因为在短期内获得大量下载，而变得更加容易登上xx排行榜。这种榜单+推荐的方式，在我看来是直接摧毁了整个游戏产业的创新。玩家被动的接受榜单和运营的推荐，但往往很多时候，我们很难找到一款适合自己的游戏，每个玩家对游戏的要求差别非常之大，榜单上受欢迎的游戏，也许根本就不是我喜欢玩的。

这对应用商店来说也是一种竭泽而渔，试想一下，当玩家每次打开应用商店，发现都找不到自己喜欢的游戏，也许下一次就再也不会通过应用商店下载游戏了。现在各大应用商店一般来说都少不了排行榜这个东西，一者是提供给商业合作方的数据排行榜，另一者是提供给用户的榜单。畅销榜、免费榜、收费榜各种榜单，在我看来这就是应用商店发展过程中遇到的最大问题，大公司的游戏背靠的资源足够多，会因为马太效应而长期占据榜单，这使得我们很难发现新出现的游戏。越放到排行榜上，受到的关注越多，用户下载的可能性越大，然后就越容易出现在排行榜上，进入这样的一个死循环。

其实在工程界已经提出了很多算法，最为著名的包括Reddit、Haceker News的Ranking算法，我不是搞技术的，过于专业的方法是提不出来的，这里只说说一些自己的理解。

一、引入半衰期，减少榜单前几名的时间权重

我们来重新设计一下整个排行榜的算法，既然是排行榜，那就应该让每段时间内最受欢迎的游戏排列在最前面，而不是让那些“旧游戏”始终占据很高的权重。这里无疑我们需要要把时间的概念放大化，但是我们却不能让时间占据过大的因素，而只应该让他成为各种因素的一部分，分配给其较大的权重。设定一个时间周期，我们不能把9月发布的游戏和10月发布的游戏等同起来，因为这里其实涉及到一个影响力逐渐衰减的因素存在。

这让我想起了高中学物理时的一个概念：半衰期。m = M * (1/2) ^ (t/T)。比如我们认为一款游戏的热门期就应该是三个月，那么我们则可以把半衰期设置为三个月，三个月后，这个电影的分值则会发生一个较大程度的衰减。当然如果这款游戏仍然足够优秀，凭借其他方面因素的影响，它仍然能够占据排行榜靠前的位置。例如：百度指数、用户评论数、固定时间段的用户下载量等等。

二、我们应该让有争议的游戏进入排行榜前列

那种千篇一律的排行榜对我来说参考价值越来越低，我时常在想，我在这些应用商店下载了这么多游戏，应用商店对具体一款游戏的留存度了如指掌的情况下，为什么无法分析出具体某个用户的喜好。每个玩家都应该有属于自己的游戏排行榜，我最关心的内容应该才是头条。

而往往在应用商店，超级受欢迎的游戏总是会排在最前面，一般性受欢迎的游戏、有争议的游戏都不会很靠前，这决定了应用商店的榜单只是一个符合大众口味的社区，而不是一个很激进、可以展示少数派想法的地方。对具体用户来说，这样的榜单表面上可以说得过去，看上去每款游戏都足够好玩，但离促使我下载却还有一定距离。我们应该做的是让那些极具争议的游戏（评5分和评1分非常接近）有机会可以登陆排行榜前列，然后被推荐给那些给以5分评价的玩家。

三、让那些因为刷榜、水军而导致热度见鬼去吧

首先举个简单的例子，游戏A有500个玩家评分，375个为5星，175个为1星；游戏B只有250个玩家评分，但都给了4星。两者的平均评分都为4分，却因为A游戏拥有足够的关注度，结果被提到了排行榜首页。但这并不能说明A游戏就一定比B游戏优秀，很多时候这可能是水军的功劳。游戏排行榜里那些垃圾口水游戏，拥有大量的水军评论，更或者是因为刷榜导致的排名靠前。应用商店需要引进一种机制，使得这类因素对榜单的干扰降到最小。排行榜前列总是那些票数最多的项目，新项目或者冷门的项目，很难有出头机会，排名可能会长期靠后，我们需要给予这些游戏一种相对公平的竞争机会，减小那些冷门游戏因为受关注人而导致的评论下载量低的因素影响。

排行榜对于用户不是说不重要，当我下载应用和游戏时，你只需给我提供最为游戏的那几个就已经足够了。但这只是进入的新用户，当我对应用商店足够了解，排行榜上的游戏都玩过无数遍时，给我一个新游戏就变得尤为重要起来。真正意义上的排行榜是需要结合用户真正的需求计算出来的，而不是通过编辑推荐以及马太效应堆积给我们造成的错觉。我希望能应用商店渠道们能够拥有先进的算法，出众的推荐机制，减少用户玩家的抉择困境。这不就是我们孜孜不倦谈论的大数据需要做的事情吗?