以看到相应的数据，比如点击率、留存率、付费率等等。之后我们会根据这些数据，进行后续的安排，数据好的继续走下一轮推荐，数据差的就过一段时间再给推荐。”
“当然，特别优秀的游戏，我们也会给一定优待的。比如穷途计划中那些优秀的单机游戏、独立游戏，在推荐资源上会有所倾斜。”
裴谦喝了口咖啡，不置可否。
显然，这是目前包括官方游戏平台在内的大部分主流平台在采用的推荐机制。像一些站、视频网站等，基本上也是类似的推荐机制。
各项数据可以较为全面、客观地反映出某款游戏的受欢迎程度，不容易受到太多主观因素的影响。
在客观数据的基础上，再结合专业人士的评判、分析，对数据不准的地方进行相应的干预，就可以达成一个比较好的结果。
当然，不同的平台，对“数据”与“人工”的侧重点也不一样。
有些平台更信赖数据，完全是唯数据论，口碑再好的游戏只要盈利数据不佳，那就不给推荐资源。这样的好处就是可以冲业绩、多赚钱，避免人的主观判断失误造成的错误。
而有些平台则会给工作人员很大的权重，上哪个推荐位完全取决于内部安排。有时候跟游戏开发商PY交易之后，一款不那么好的游戏霸占最好的推荐位很长时间，这也是司空见惯的事情。
毕竟平台的最终目的是赚钱，给推荐位大大方方地明码标价也不丢人，至于可能给平台带来的影响和损失嘛……其实也没多大，只要开发商给的钱多，那就一切好商量。
而对于裴谦来说，这个事情似乎有些两难。
全都依赖数据？
但很多时候数据确实挺准的，虽然有一小部分好游戏会被埋没，但总体而言这还是一个非常公平的制度。
不说别的，靠数据推到前列的游戏不管品质如何，在当下多半都是非常赚钱的游戏，五五分成之下，平台肯定不会少赚。
但全都依赖人工，那也不合适。
因为李雅达懂游戏，不只是她懂，整个平台有很多人都懂。
即使裴谦安排几个不太懂游戏的人去管这个事情，他们也必然会受到腾达精神的熏陶，受到其他员工的指点，最终还是会选出一些比较优秀的游戏。
数据和人工结合？
那岂不是又回到了最初的原点……
裴谦考虑片刻，说道：“我觉得……推荐的安排，应该全都交给玩家！”
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