Во время разработки World of Warcraft: Legion Blizzard переделала почти все классы. Целью было не только выровнять цифры, но и вернуть специализациям собственный характер. Ради этого разработчики меняли ротации, способности и визуальные эффекты, а некоторые специализации фактически создавали заново.
Одной из них стал жрец специализации «Послушание». Он и раньше мог лечить через урон, но в Legion вокруг этой идеи построили всю механику. Сначала жрец накладывал на союзников «Искупление вины», а затем лечил их, атакуя противника. Для меня это был почти идеальный лекарь.
В том же дополнении появился режим Mythic+. Автоматической очереди в такие подземелья не было: группу приходилось собирать самому или подавать заявку в чужую.
Поначалу меня это не беспокоило. Мне было всё равно, какое место «Послушание» занимает в таблицах. Опыт и знание класса позволяли закрывать ключи ради максимальной недельной награды. Но постепенно возникла другая проблема.
Согильдийцы знали, как я играю. Незнакомый лидер группы видел меня и должен был выбрать принимать меня в группу или ждать метовый класс. И многие выбирали второе. Доходило до абсурда: мы могли ждать нужный класс час, хотя подземелье проходилось за пятнадцать минут. Но и лидера группы можно понять: зачем рисковать, если можно пригласить паладина, который в среднем лучше лечит?
Получался парадокс. Моих сил всё ещё хватало на контент, но попасть в него становилось всё труднее. Оставались согильдийцы, а они могли играть лишь пару вечеров в неделю.
Так мета вышла за пределы таблиц. Она уже не просто подсказывала, как эффективнее играть, а решала, позволят ли мне играть вообще.
И это повсюду
В Hearthstone мета определяет популярные колоды, в League of Legends и Dota 2 — героев и роли, в Counter-Strike — закупки и тактики. Даже в EVE Online она включает дипломатию и шпионаж.
Мета возникает даже в «камне, ножницах, бумаге». Если люди чаще начинают с камня, выгоднее выбрать бумагу. Правила не изменились, изменилось знание о поведении других игроков.
На профессиональном уровне всё понятно. Если победа — работа, спортсмен выберет даже скучного персонажа ради нескольких процентов эффективности. Но та же логика быстро спускается ниже. Игрок среднего рейтинга выбирает героя так, будто завтра выходит на чемпионат мира. Он отказывается от любимого персонажа и не приглашает человека на «неправильном» классе, хотя на этом уровне разница между двумя игроками может быть гораздо важнее разницы между классами.
Однако дело не в том, что мета убивает интерес. Для многих её изучение и есть часть удовольствия: сравнивать билды, замечать изменения, искать ответ на популярную стратегию. Проблема начинается, когда один способ получать удовольствие объявляют обязательным для всех.
Тем более единой меты почти никогда не существует.
У одной игры несколько мет
Когда игрок из бронзы называет персонажа сломанным, а профессионал почти никогда его не выбирает, противоречия может не быть. Одна и та же игра создаёт разные меты для разных уровней мастерства.
Грег Стрит посвятил этому доклад на GDC 2017 — Balancing League of Legends for Every Player, from Bronze to Bengi. Его главный тезис прост: сила механики зависит от того, кто и против кого ею пользуется.
Начинается всё со сложности освоения. Riot отмечала, что у Ryze особенно крутая кривая обучения: разница между человеком после десятка матчей и игроком со ста матчами заметно выше, чем у большинства чемпионов. Поэтому Ryze способен выглядеть слабым для обычной аудитории и одновременно становиться проблемой на высоком рейтинге.
Но дело не только в скорости нажатия кнопок. Одни способности требуют точного попадания, другие дают сопернику время на ответ. Стрит приводил ультимейт Fiddlesticks. Новичок может не заметить начало применения или не успеть его прервать. Профессиональная команда распознает угрозу и сразу отреагирует. Способность осталась прежней, но против сильного соперника потеряла часть силы.
Ещё больше значит координация. Kog’Maw уязвим, зато наносит огромный урон. Случайные союзники могут оставить его умирать. Сыгранная команда построит вокруг него защиту и позволит реализовать преимущество.
Опытные команды лучше используют временные усиления, ранний перевес и удачный момент для атаки. Они могут даже отдавать ресурсы одному игроку, который эффективнее превратит их в победу. В World of Warcraft эта логика дошла до split raids: топовые гильдии смешивают основных персонажей с альтами, чтобы передать будущему прогресс-составу как можно больше добычи.
Бывает и наоборот. Управляемые игрой объекты вроде турелей особенно опасны на низком рейтинге: новичкам сложнее понять, когда и как с ними бороться.
Разработчикам приходится балансировать все эти уровни одновременно, потому что правила общие. Riot прямо закрепляла принцип: если чемпион чрезмерно силён хотя бы для одной группы, это уже повод рассматривать ослабление. Для остальных он при этом может оставаться нормальным или даже слабым.
Поэтому вопрос «этот персонаж сильный?» слишком общий. Точнее спросить: для кого, против кого и при каком уровне координации? А затем возникает следующий вопрос: кто вообще способен это определить?
Кто знает, как правильно играть?
Стример показывает билд. Киберспортсмен объясняет мету. Блогер выпускает гайд. Геймдизайнер придумал правила. Кто из них действительно знает игру лучше?
Главное преимущество игроков — их количество. Разработчики тестируют механику месяцами, а после релиза тысячи людей одновременно ищут сильные комбинации, проверяют границы правил и пробуют то, что авторам не пришло в голову.
Классический пример — rocket jump в Quake. Джон Ромеро рассказывал, что разработчики не планировали использовать ракетницу таким образом. Игроки обнаружили приём после релиза, и случайное взаимодействие физики превратилось в одну из главных механик серии.
Киберспортсмены особенно ценны: они соревнуются с людьми, которые тоже постоянно ищут оптимальные решения. Если можно получить ещё два процента преимущества, кто-нибудь почти наверняка это обнаружит. Поэтому профессионал действительно способен лучше геймдизайнера знать, как побеждать в его игре.
Но он знает прежде всего собственный уровень. Стример видит свои матчи, блогер — свою аудиторию, профессионал — турнирную сцену. Стратегия для верхнего процента рейтинга может развалиться в случайной команде, а несколько поражений на турнире ещё не доказывают, что персонаж слаб.
У разработчика есть то, чего почти никогда нет у отдельного игрока: полная телеметрия. Riot может посмотреть не только общий винрейт, но и его изменение после десятков матчей, результат на разных рейтингах и даже то, как игроки используют отдельную способность.
Однако данные не отвечают на вопросы сами. Сначала команда решает, что хочет проверить. Затем программисты настраивают сбор событий, а аналитики ищут закономерности и пытаются их объяснить. И на каждом этапе могут появиться ошибки.
Когда в League of Legends появился Yasuo, его винрейт составлял около 36%. Самый очевидный вывод: герой слишком слаб, его нужно срочно усиливать. Но Riot посмотрела на кривую освоения и увидела, что результаты быстро растут с опытом. Поэтому разработчики ограничились небольшими изменениями. Игроки постепенно освоили Yasuo, а примерно после 35 матчей средний винрейт уже превышал 50%. Вскоре героя пришлось немного ослабить.
Но и у сообщества есть данные. Иногда почти промышленного масштаба.
Когда игроки знают игру не хуже разработчиков
Лучше всего это видно в World of Warcraft. Вокруг игры выросла отдельная исследовательская инфраструктура. Warcraft Logs записывает применение способностей, урон, лечение, смерти, эффекты, ресурсы и экипировку. Результаты можно сравнивать между игроками, боями и целыми рейдами.
SimulationCraft моделирует боевую систему WoW. Пользователь задаёт экипировку, таланты и последовательность действий, а программа прогоняет множество симуляций. Raidbots предоставляет к ней удобный облачный интерфейс.
К этому добавляются таблицы, гайды и Discord-сообщества отдельных классов. Теорикрафтеры проверяют формулы на манекенах и по журналам боя, уточняют модели, сравнивают билды и собирают оптимальные ротации.
Это уже не «стример сказал, что талант сильный», а распределённая исследовательская лаборатория.
Похожая экосистема возникла в League of Legends. Riot открыла публичный API, вокруг которого выросли OP.GG, U.GG, League of Graphs и другие сервисы. В 2021 году компания даже закрыла собственную веб-историю матчей: сторонние сайты сделали с этими данными больше и превзошли официальный сервис.
Разработчики WoW признавали, что теорикрафтеры могут глубоко изучить одну специализацию, найти пропущенную проблему и открыть ротацию или сочетание предметов, которых команда не предусматривала.
Но внешние данные легко переоценить. SimulationCraft предупреждает, что результаты не предназначены для прямого сравнения классов: итог зависит от модели боя, ротации и качества реализации специализации. В статистических сервисах League of Legends возникают другие искажения. На высоком рейтинге, редком чемпионе или в первые дни патча громкие «59% побед» иногда основаны примерно на сотне матчей.
Грег Стрит формулировал это предельно прямо: интерпретируйте данные и понимайте, когда их нужно игнорировать. Один чемпион может быть слаб у новичков и слишком силён после десятков матчей.
Поэтому игрок способен знать отдельную специализацию глубже конкретного разработчика. Но отсюда не следует, что сообщество лучше понимает весь баланс.
Игроки исследуют уже выпущенный патч. Разработчики видят систему целиком и могут менять не только числа, но и правила: переделать способность, добавить предмет или создать новую механику. У них есть статистика разных уровней, внутренние параметры, тестовая команда и представление о том, каким должен быть желаемый результат.
Blizzard описывала балансировку StarCraft II именно как сочетание источников: внутренней статистики, турниров, отзывов профессионалов и мнения сообщества. Команда старалась не делать выводы по одному региону или одной серии матчей.
Получается разделение труда. Сообщество глубже исследует отдельные уголки, а разработчики шире видят всю систему. В старой соревновательной игре мету фактически изучают обе стороны.
Но можно ли использовать это знание не после патча, а до него?
Можно ли предсказать мету?
Баланс персонажа часто пытаются описать одной цифрой: 48% побед слабый, 52% сильный. Исследователь Александр Джаффе предлагает смотреть иначе. Сила зависит не только от самого персонажа, но и от тех, против кого ему приходится играть.
Допустим, персонаж А выигрывает у Б в 60% матчей, но проигрывает В. Насколько хорош А? Всё зависит от меты. Если большинство выбирает Б, А великолепен. Если половина ладдера пересела на В, тот же персонаж внезапно стал плох, хотя разработчики ничего не меняли.
Это похоже на «камень, ножницы, бумагу». Когда все выбирают камень, выгодна бумага. Бумаги становится больше — растёт ценность ножниц. В современных играх тот же принцип скрыт внутри гораздо более сложной системы.
В StarCraft II одни типы юнитов уничтожают другие и сами имеют контрмеры. В Overwatch дальнобойный poke уязвим перед быстрым dive, dive можно встретить плотным brawl, а brawl тяжело добирается до команды, которая держит дистанцию.
Вместо трёх жестов здесь десятки героев, юнитов и составов. Преимущество означает не гарантированную победу, а вероятность: один матчап даёт 55 на 45, другой — 65 на 35. Из этих связей и складывается мета.
Если герой становится популярным, возрастает ценность его контрпиков. Игроки чаще выбирают их и тем самым делают выгоднее персонажей, которые побеждают уже эти контрпики. Каждый шаг меты меняет привлекательность следующего.
Джаффе предлагает описывать процесс с помощью теории игр. Можно искать распределение, при котором нельзя пересесть на один очевидный контрпик и сразу получить преимущество. В упрощённой модели игроки выбирают то, что лучше работает против текущего сообщества, и частоты персонажей движутся к равновесию.
Это не позволит сказать: «через месяц Reinhardt появится ровно в 12,7% матчей». Люди не мгновенно меняют любимого героя, копируют стримеров, ошибаются и не всегда стремятся к оптимуму. Расчёты показывают возможные направления. Один персонаж почти при любом устойчивом распределении останется редким. Другой в определённых условиях займёт огромную долю матчей. Некоторые проблемы можно заметить ещё до того, как их обнаружит толпа игроков.
Мету нельзя предсказать как погоду на конкретную дату. Зато можно увидеть состояния, к которым она способна прийти, и силы, которые будут её туда толкать.
Разработчики создают мету?
В Guilty Gear Xrd -SIGN- после появления Ramlethal было 14 бойцов: 91 уникальная пара или 105 матчапов с учётом зеркальных. Такое пространство ещё можно хотя бы представить.
В League of Legends уже 173 чемпиона. Если просто выбрать пять в одну команду и пять в другую, получится около 6,4 × 10¹⁷ составов. Это без учёта стороны, ролей, порядка пиков и банов, рун и предметов.
С карточными играми ещё сложнее. В намеренно упрощённом примере, где нужно выбрать 30 разных карт из 500, возникает примерно 1,4 × 10⁴⁸ колод. Это не точное число для Hearthstone: классовые ограничения, легендарные карты и лимиты копий меняют расчёт. Но масштаб проблемы оно показывает.
Чтобы оценить баланс, недостаточно перечислить колоды. Каждую пришлось бы много раз сыграть против остальных с разной последовательностью карт и игроками разного уровня.
Поэтому разработчики не перебирают всё пространство вариантов. Они делают его неровным: создают карты, вокруг которых хочется строить колоду, добавляют очевидные синергии и закладывают архетипы. В патчноутах Blizzard прямо встречаются Leyline package, Animal Companion archetype, Relic archetype и Pure Paladin archetype.
Теоретически игрок может собрать что угодно. Практически несколько карт говорят: «попробуй строить колоду вокруг нас».
Хороший пример «Завсегдатай» из Hearthstone. Способность призывать копию после пережитого урона подталкивала искать способы ранить собственных существ. Игроки соединили карту с «Командиром Песни Войны» и «Буйным берсерком». Так появился знаменитый Patron Warrior.
Но центр притяжения ещё не определяет результат. Patron Warrior оказался настолько силён, что Blizzard переделала «Командира Песни Войны» и фактически уничтожила исходную колоду.
Разработчики создают не готовую мету, а ландшафт: прокладывают широкие дороги, ставят указатели и предполагают, куда пойдёт большинство. Затем миллионы игроков находят тропинку через кусты, которой не было на карте.
Именно поэтому мета может быть увлекательной. Это коллективное исследование огромной системы, где авторы задают условия, а игроки открывают последствия. Но у любой системы появляется соблазн свести всё богатство игры к одной шкале эффективности.
Мета — это ещё не всё
Представим, что персонажа можно идеально сбалансировать, если удалить его самую весёлую и необычную способность. Стоит ли это делать? Не обязательно. Сила лишь один параметр. Есть ещё удовольствие, выразительность, популярность и узнаваемость.
Разработчики это понимают. Поэтому появляются охотники с ближним боем; хомяки, которые носится по карте на крюке; старый Aurelion Sol со звёздами, вращающимися вокруг него. Они не всегда попадали в мету, но собирали небольшую преданную аудиторию. Люди выбирали их не ради максимального винрейта, а ради ощущений, которых не давал никто другой.
Проблема возникала, когда союзники считали такой выбор саботажем. Мета из карты возможных решений превращалась в пропуск: играй тем, кого одобряет тир-лист, или ищи другую группу.
Но противопоставлять мету интересу тоже неверно. Один игрок любит характер персонажа, другой — совершенствование исполнения, третий — поиск оптимального билда. Всё это способы играть. Конфликт начинается не между весельем и эффективностью, а между разными источниками удовольствия, когда один из них объявляют единственно правильным.
Мета полезна, если ты хочешь выжать из игры максимум, но иногда, пытаясь играть «правильно», мы выжимаем из неё всё интересное.
Лучшие комментарии