3月19日Steam正式上线了交互式推荐模型功能，该功能通过对用户游戏行为的分析，可以选择10年的游戏发布区间，以热门和小众为区别点为用户推荐游戏产品。
Steam其实一直不缺少推荐机制，进入到商店主界面可以看到有“精选和推荐”、“特别优惠”、“社区推荐”、“鉴赏家推荐”等等。但是诸如此类推荐页面，都需要游戏本身是值得期待的新作、大厂游戏、玩家热评或是KOL热评产品。而今天上线的交互式推荐模型，以玩家数据为核心，可以推荐很多小众且冷门的游戏。
推荐机制不受标签和评测影响 完全来自于玩家游戏模型
Steam官方对于交互式推荐模型的解释为，交互式推荐模型使用的机器学习模型是通过数百万 Steam 用户的游戏时间历史训练而成。它通过直接观察用户在 Steam 上实际所玩来了解游戏，而不直接受标签或评测影响。其基本理念是，如果有与用户类似游戏习惯的玩家玩了其还没试过的游戏，那么这款游戏用户也可能喜欢。
目前，在Steam商店主页面可以看到一览“像您一样的玩家也爱玩”推荐窗口，会出现一系列游戏的推广。在界面的右上角有“探索与自定义”选项，选择之后就会跳转到交互式推荐模型界面。
交互式推荐模型界面左边栏显示用户近期游玩游戏所耗费的时间，和热玩游戏。右边栏是根据玩家游戏模型进行的产品推荐，可以通过热门程度和发行时间作为标准进行调整。从上图可以看到，《刺客信条：起源》作为一款发行2年半的产品，在非打折时期是不容易被Steam进行首页推荐的，但是由于玩家游玩刺客信条系列产品时长够久，且有近期游玩记录，所以会被作为首个推荐。
适合玩家才是最好的 老产品和评测不多的冷门产品迎来曝光机会
由于交互式推荐模型具有两个维度的衡量标准，当把发行时间扩大到10年以内的话。以上图为例，由于用户游玩过将近300小时的《绝地求生》，所以2012年上线的《CS：GO》也成为了同类型热门产品推荐。
但总体来看，当用户倾向于热门游戏时，哪怕将发行时间轴扩大到10年，出现的产品大量也是近三年上线的，因为很少有能够保持10年热度的Steam游戏。
当用户想寻觅适合自己的小众游戏时，可以将左边的滑杆移向小众标签。如上图所示，用户在偏向小众产品时，会根据用户自身游玩小众产品的偏好，由于该用户曾经购买游玩过一些AVG、冒险类、模拟经营类游戏，Steam也会推荐类似产品，甚至因为用户所在区域为中国，会偏向的介绍推荐一些国产游戏。
而这些游戏往往上线多月，但一直没有获得头部KOL推荐，本身游戏拥有的评论数量和正向推荐评论也较低，被Steam官方推荐的概率也随之降低。但通过交互式推荐模型，这些游戏可以抵达渴望小众产品的用户定制推荐页面，增添了很多曝光机会。
交互式推荐模型来源于Steam实验室的实验，Steam官方研究了量化数据，衡量点击率和愿望单转化率，以及来自首页宣传图和完整交互式推荐模型页面的游戏购买。交互式推荐模型的数据与其他 Steam 功能相比更胜一筹，在测试阶段的数周中，访问交互式推荐模型页面而达成的不同游戏购买多达10000余款，正式上线后或可期待更好的发挥。
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