साक्षात्कार
Dmitry Kachmar, Playgama के संस्थापक – साक्षात्कार शृंखला
Gaming.net को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें
Dmitry Kachmar Playgama के संस्थापक हैं। वे विज्ञापन प्रौद्योगिकी और डिजिटल वितरण का अनुभव लेकर ब्राउज़र गेमिंग के क्षेत्र में आए। कंपनी शुरू करने से पहले उन्होंने Yandex में सोलह साल बिताए, जहाँ विज्ञापन और वाणिज्यिक नेतृत्व के क्षेत्र में उनके काम ने उत्पादों को दर्शकों से जोड़ने और टिकाऊ कमाई के तरीके विकसित करने के उनके दृष्टिकोण को आकार दिया। Playgama में वे उस बुनियादी ढाँचे पर ध्यान देते हैं जिसकी डेवलपरों को गेम आज़माने, खिलाड़ियों तक पहुँचने और यह जानने के लिए ज़रूरत होती है कि लोग वास्तव में कैसे खेलते हैं।
Playgama वेब गेम डेवलपरों को वितरण, कमाई और विश्लेषण के साधन उपलब्ध कराता है। इनमें इसका ओपन-सोर्स Bridge SDK और गेमिंग पोर्टल तथा अन्य प्लेटफ़ॉर्म के लिए सेवाएँ शामिल हैं। इसका AI Game Index, डेवलपरों की ओर से बताई गई AI टूल की जानकारी के साथ-साथ उन टूल से बने गेम पर खिलाड़ियों की प्रतिक्रियाओं को भी दर्ज करता है। इस साक्षात्कार में Kachmar बताते हैं कि खिलाड़ियों का व्यवहार AI से बने गेम के बारे में क्या उजागर करता है, मॉडल की तुलना करने की सीमाएँ क्या हैं, और गेम बनाना अधिक सुलभ होने के साथ शुरुआती अनुभव, खिलाड़ियों को बनाए रखना, गेम खोज पाना और रचनात्मक निर्णय क्यों मायने रखते हैं।
आपका अनुभव विज्ञापन प्रौद्योगिकी और वर्गीकृत विज्ञापनों के कारोबार तक फैला है—ऐसे क्षेत्र जहाँ वितरण और कमाई अहम होते हैं। ब्राउज़र गेमिंग में आपको ऐसा कौन-सा अवसर दिखा जिसके चलते आपने Playgama की स्थापना की? और इस अनुभव ने डेवलपरों को खिलाड़ियों तक पहुँचाने में मदद करने के कंपनी के दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया?
मैंने Yandex नाम की एक कंपनी में सोलह साल बिताए। दुनिया भर में वह उन गिनी-चुनी कंपनियों में से एक थी जो किसी बड़े स्थानीय बाज़ार में Google को टक्कर देने में सक्षम थीं। अंततः मैंने मुख्य वाणिज्यिक अधिकारी और CEO के रूप में विज्ञापन कारोबार की ज़िम्मेदारी संभाली और विज्ञापन से होने वाले 2 अरब डॉलर से अधिक के राजस्व का प्रबंधन किया। इतने बड़े पैमाने पर काम करने से एक बात समझ आती है: वितरण के बिना अच्छा उत्पाद भी नज़र नहीं आता, और कमाई के बिना वितरण महज़ शौक है।
जब मैंने वेब गेम के बाज़ार को देखा, तो मुझे वास्तविक माँग और वास्तविक आपूर्ति तो दिखी, लेकिन इनके बीच काम करने वाला बुनियादी ढाँचा लगभग न के बराबर था। यह हिमखंड जैसा है: जो दिखाई देता है, वह असल में मौजूद चीज़ों का बस एक छोटा-सा हिस्सा है। हर महीने करोड़ों लोग ब्राउज़र गेम खेलते हैं और हज़ारों डेवलपर इन्हें बनाते हैं। फिर भी, इस क्षेत्र के तीन पहलू पूरी तरह से टूटे हुए थे।
पहला, कमाई। ज़्यादातर वेब गेम में विज्ञापन की व्यवस्था बेहद बुनियादी थी, इसलिए अच्छे गेम उतना नहीं कमा पाते थे जितना कमा सकते थे। दूसरा, गेम खोज पाना। खिलाड़ियों को अपनी पसंद के मुताबिक बनाए गए एल्गोरिदम के बजाय अंतहीन सूचियों और किस्मत के सहारे गेम मिलते थे। और तीसरा, खुद गेम का विज्ञापन: अगर आपके पास अच्छा ब्राउज़र गेम था, तो उसके लिए खिलाड़ियों को आकर्षित करने और यह देखने का कोई सामान्य तरीका नहीं था कि उनसे हुई कमाई से खर्च की भरपाई हुई या नहीं।
इसलिए हमने शुरुआत सामग्री से नहीं, बल्कि पैसे और ट्रैफ़िक से की। हमने वेब गेम के लिए अपना विज्ञापन तंत्र बनाया, उसे सीधे बड़े माँग-स्रोतों से जोड़ा और उसी डेटा का इस्तेमाल यह जानने के लिए किया कि कौन-से गेम खिलाड़ियों को जोड़े रखते हैं और किन्हें अधिक खिलाड़ी मिलने चाहिए। मेरे लिए ये एक ही समस्या के दो पहलू हैं: अच्छी कमाई करने वाला गेम खिलाड़ियों को आकर्षित करने पर खर्च कर सकता है, और जो गेम खिलाड़ियों को बनाए रखता है, वह अच्छी कमाई करता है।
AI से बने गेम खेलते लोगों को देखकर आपने ऐसी कौन-सी बातें सीखी हैं, जिनका पता सिर्फ़ कोड का मूल्यांकन करके कभी नहीं चलता? क्या आप ऐसे किसी गेम का उदाहरण दे सकते हैं जिसने आपको सकारात्मक या नकारात्मक रूप से चौंकाया हो?
कोड आपको बताता है कि गेम चलता है या नहीं, और खिलाड़ी बताते हैं कि वह सचमुच गेम है या नहीं। AI से बने गेम में कोड की वजह से नाकामी लगभग कभी नहीं होती। वे पहले 30 सेकंड में नाकाम होते हैं—उसी समय में, जब खिलाड़ियों का ध्यान खोए बिना उन्हें नियम समझाने होते हैं। गेम चलता है और दिखने में अच्छा लगता है, लेकिन खिलाड़ी बस टैब बंद कर देता है। कोड की समीक्षा से यह बात पता नहीं चलती, क्योंकि डेवलपर को पहले से पता होता है कि गेम कैसे खेलना है और उसकी उसमें स्वाभाविक रूप से रुचि होती है।
एक और दिलचस्प मामला था, जिसमें एक डेवलपर अपना ही गेम नहीं जीत पा रहा था। एजेंट ने कठिनाई इतनी बढ़ा दी थी कि लेखक हर बार हार जाता था। उसे इसका एहसास तब हुआ, जब उसने देखा कि कोई भी दूसरे स्तर से आगे नहीं बढ़ पा रहा है।
आपका AI Game Index यह अलग-अलग दिखाता है कि डेवलपर किसी टूल का कितना व्यापक इस्तेमाल करते हैं और खिलाड़ियों को उससे बने गेम कैसे लगते हैं। डेवलपरों द्वारा किसी टूल को अपनाने और खिलाड़ियों की संतुष्टि के बीच का अंतर किस वजह से है? टूल चुनते समय एक छोटे स्टूडियो को इससे क्या सीखना चाहिए?
मैं इस बारे में सावधानी से बात करना चाहता हूँ। हमारा सूचकांक थर्मामीटर है, निर्णायक नहीं। यह दिखाता है कि क्या हो रहा है, लेकिन यह नहीं बताता कि ऐसा क्यों हो रहा है।
अक्टूबर 2026 के आख़िर में, सभी नए AI गेम में से आधे से ज़्यादा में Claude Opus का इस्तेमाल हुआ था, जबकि OpenAI से बने गेम को हर बार खेले जाने पर अधिक लाइक मिले। ये दोनों बातें एक साथ सच हो सकती हैं।
यह मेरा अंदाज़ा है, लेकिन मेरे पास इसका कोई प्रमाण नहीं है। शायद सबसे लोकप्रिय मॉडल का इस्तेमाल हर कोई करता है, जिनमें वे लोग भी शामिल हैं जो पहली बार कोई गेम बना रहे हैं। वहीं, कम लोकप्रिय मॉडल चुनने वाले रचनाकार शायद अधिक प्रेरित होते हैं और सोच-समझकर यह चुनाव करते हैं। तो शायद हम मॉडल की नहीं, लोगों की तुलना कर रहे हैं। साथ ही, जब किसी एक मॉडल से आधे गेम बनते हैं, तो उसके तौर-तरीके पहचाने जाने लगते हैं और खिलाड़ियों को कुछ नया देखने की चाह होती है।
यह सूचकांक डेवलपरों की ओर से बताए गए मॉडल के नामों और गेम को मिलने वाले अलग-अलग ट्रैफ़िक पर निर्भर करता है। आप मॉडल के योगदान को डेवलपर के कौशल, गेम की शैली या उससे आकर्षित होने वाले दर्शकों के असर से कैसे अलग करते हैं?
सच कहूँ तो, हम इन कारकों को पूरी तरह अलग नहीं करते और पेज पर यह बात साफ़ तौर पर बताते हैं। मोटे तौर पर, हम सिर्फ़ साफ़ दिखने वाले अप्रासंगिक आँकड़ों को छाँटते हैं। किसी गेम को तभी गिना जाता है, जब उसे 20 बार खेला जा चुका हो, और किसी मॉडल को तब तक रेटिंग नहीं मिलती, जब तक उसके लिए 15 गेम दर्ज न हो जाएँ। हम औसत के बजाय बीच के मान का इस्तेमाल करते हैं, ताकि एक वायरल हिट पूरी पंक्ति के आँकड़ों को न बढ़ा दे। हर संख्या के साथ तारीख दी जाती है और कम आँकड़ों वाली पंक्तियों को कम आँकड़ों वाला बताया जाता है।
कौशल और शैली का असर अभी भी आँकड़ों में दिखता है। अनुभवी डेवलपरों को आकर्षित करने वाला मॉडल बेहतर प्रदर्शन करता नज़र आएगा। साधारण आर्केड गेमों में लोकप्रिय मॉडल, सिम्युलेटरों में इस्तेमाल होने वाले मॉडल से अलग दिखेगा। हम अभी इसे हटा नहीं सकते, इसलिए इसे छिपाते भी नहीं हैं। आगे चलकर हम शैली और डेवलपरों के अनुभव के आधार पर आँकड़ों का अलग-अलग विवरण जोड़ना चाहते हैं। तब तक, इस सूचकांक को समझने का सबसे अच्छा तरीका यह देखना है कि असली खिलाड़ी इन खेलों के साथ कैसे जुड़ते हैं।
AI से बने खेलों में खेल के तौर पर सबसे ज़्यादा कमियाँ कहाँ रह जाती हैं: नियंत्रण, कठिनाई का क्रमिक बढ़ना, स्तरों की बनावट, मौलिकता या कुछ और? इनमें से किन कमियों को दूर करने के लिए अब भी अनुभवी डिज़ाइनर के सबसे ज़्यादा हस्तक्षेप की ज़रूरत पड़ती है?
खेल में शुरुआत का अनुभव और कठिनाई, दोनों अहम हैं। खिलाड़ी शुरुआती कुछ सेकंड में लक्ष्य नहीं समझ पाता, या खेल या तो बहुत आसान होता है या नामुमकिन। मोबाइल पर नियंत्रण तीसरी समस्या है, क्योंकि एजेंट अक्सर माउस के लिए खेल बनाते हैं और उँगली से खेलने की बात भूल जाते हैं।
अच्छी बात यह है कि इन समस्याओं का पता आँकड़ों से लगाया जा सकता है। अगर बहुत-से खिलाड़ी ट्यूटोरियल के तीसरे चरण पर खेलना छोड़ देते हैं, तो एजेंट टेलीमेट्री में यह देख सकता है और उस चरण को आसान बना सकता है। कठिनाई का संतुलन भी इसी तरह बदला जा सकता है।
जिस बात के लिए अब भी अनुभवी डिज़ाइनर की ज़रूरत है, वह आँकड़ों से पता नहीं चल सकती: खेल किस बारे में है और उसे बनाया ही क्यों जाना चाहिए। एजेंट खेल की कमियाँ दूर करने में अच्छे हैं। लेकिन अभी वे यह तय करने में अच्छे नहीं हैं कि कौन-सा खेल बनाने लायक है। मौलिकता, अभिरुचि और यह एहसास कि “ऐसा पहले कभी नहीं देखा”—ये अब भी इंसानी काम हैं।
किसी छोटे स्टूडियो के लिए खेलने लायक प्रोटोटाइप बनाना टिकाऊ कारोबार खड़ा करने की दिशा में सिर्फ़ एक कदम है। वेब गेम विकास के अर्थशास्त्र में AI कहाँ वास्तविक सुधार ला रहा है, और किन लागतों को घटाना अब भी लगातार मुश्किल बना हुआ है?
AI ने गेम बनाने की लागत लगभग शून्य कर दी। लेकिन एक चीज़ की लागत निश्चित रूप से कम नहीं हुई: खिलाड़ियों का ध्यान। असली खिलाड़ी, उनका वास्तविक ध्यान और अच्छा स्वाद—इनमें से किसी की भी लागत कम नहीं हुई। किसी गेम को उन लोगों तक पहुँचाने की लागत, जो सचमुच उसे खेलना चाहते हैं, उतनी ही है या उससे भी ज़्यादा, क्योंकि अब उसी शाम खिलाड़ियों का ध्यान पाने के लिए कहीं अधिक गेम एक-दूसरे से होड़ कर रहे हैं।
इसलिए अर्थशास्त्र बदल गया। पहले गेम बनाना महँगा हिस्सा था। अब सबसे महँगा हिस्सा उसके बाद का सारा काम है। इसमें असली लोगों के साथ परीक्षण, वितरण, खिलाड़ियों को जोड़े रखना और कमाई करना शामिल है। छोटे स्टूडियो को उत्पादन में बचाया गया बजट इन्हीं कामों पर लगाना चाहिए, न कि दस और प्रोटोटाइप बनाने पर।
जैसे-जैसे गेम बनाना और प्रकाशित करना आसान होता जा रहा है, प्लेटफ़ॉर्म खिलाड़ियों के लिए नए गेम खोजना उपयोगी कैसे बनाए रख सकते हैं? Playgama यह तय करने के लिए किन मानकों का इस्तेमाल करता है कि किन गेमों को प्रमुखता मिलनी चाहिए—खासकर तब, जब चमकदार दिखने वाले गेमों में गहराई बहुत कम हो सकती है?
फैसला लोगों के खेलने के बाद करना चाहिए, उससे पहले नहीं। अब किसी गेम का प्रस्ताव, ट्रेलर या अच्छे स्क्रीनशॉट बनाना बहुत आसान है। लेकिन असली खेल को दस मिनट तक खेलना आसान नहीं।
हमारे सैंडबॉक्स में हर नए गेम को असली खिलाड़ियों के साथ पहला निष्पक्ष परीक्षण मिलता है। फिर खिलाड़ियों का व्यवहार फैसला करता है: वे कितनी देर खेलते हैं, क्या वे लौटकर आते हैं, क्या उन्हें गेम पसंद आता है। जो गेम खिलाड़ियों को जोड़े रखते हैं, उन्हें और लोगों को दिखाया जाता है। उनमें से सबसे अच्छे गेम हमारे मुख्य कैटलॉग और बाहरी प्लेटफ़ॉर्मों तक पहुँचते हैं। लगभग दस में से एक गेम इस मुकाम तक पहुँचता है।
चमकदार दिखने वाले लेकिन खोखले गेम आम तौर पर यहाँ अपने आप हार जाते हैं। उन पर लोग क्लिक तो करते हैं, लेकिन जल्दी ही छोड़ देते हैं। दिखावे की तुलना में खिलाड़ियों के व्यवहार की नकल करना कहीं ज़्यादा मुश्किल है। मुझे नहीं लगता कि इसका जवाब कोई निर्णायक मंडल या “AI नहीं” का लेबल है। खिलाड़ियों को इस बात से फर्क नहीं पड़ता कि गेम कैसे बनाया गया। उन्हें यह मायने रखता है कि वह अच्छा है या नहीं, और उनका समय हमारे पास सबसे ईमानदार संकेत है।
मैसेजिंग ऐप, सोशल नेटवर्क या किसी अन्य गैर-गेमिंग प्लेटफ़ॉर्म पर कोई गेम सफल कैसे होता है? गेम को इस तरह के दर्शकों के लिए कैसे डिज़ाइन करें कि वह बीच में बाधा डालने वाला या सहभागिता बढ़ाने की महज़ तात्कालिक तरकीब न लगे?
गैर-गेमिंग प्लेटफ़ॉर्म पर खिलाड़ी खेलने नहीं आया होता। वह चैट करने या वीडियो देखने आया होता है। इसलिए गेम को इस बात का ध्यान रखना चाहिए।
तीन चीज़ें काम करती हैं। पहली, तुरंत शुरू होना: न लोडिंग स्क्रीन, न लंबा ट्यूटोरियल; गेम तीन सेकंड में समझ आ जाए। दूसरी, छोटे सत्र, जिन्हें किसी भी समय प्रगति खोए बिना खत्म किया जा सके, क्योंकि खिलाड़ी को वापस चैट पर जाना पड़ सकता है। तीसरी, लौटकर आने की ऐसी वजह जो आदत जैसी लगे, जाल जैसी नहीं: रोज़ की पहेली, किसी दोस्त का स्कोर या लगातार खेलने का छोटा सिलसिला।
जो चीज़ काम नहीं करती, वह है खिलाड़ी को महज़ ट्रैफ़िक समझना। अगर गेम का मकसद सिर्फ़ किसी को ऐप में ज़्यादा देर तक रोके रखना है, तो लोगों को इसमें छिपी हताशा का एहसास हो जाता है।
विज्ञापन-प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में आपके अनुभव से आपको विज्ञापन की कमाई और खिलाड़ियों के आनंद के बीच का तनाव क़रीब से देखने का मौका मिला है। वेब गेम डेवलपरों को कैसे तय करना चाहिए कि विज्ञापन दिखाने के लिए खेल में रुकावट डालना कब उचित है, और कौन-से मापदंड बताते हैं कि कमाई की कोशिश से लंबे समय तक खिलाड़ियों को जोड़े रखने की क्षमता पर बुरा असर पड़ रहा है?
नियम काफ़ी सरल है: विज्ञापन सिर्फ़ स्वाभाविक विराम के दौरान दिखने चाहिए, खेल की कार्रवाई के बीच में कभी नहीं। जैसे, स्तरों के बीच, हारने के बाद या जब खिलाड़ी बोनस पाने के लिए पुरस्कार वाला वीडियो देखना चुनता है। पुरस्कार वाले विज्ञापन सबसे बेहतर प्रारूप हैं, क्योंकि फैसला खिलाड़ी करता है।
नुकसान देखने के लिए सिर्फ़ प्रति सत्र कमाई पर ध्यान न दें। कमाई को खिलाड़ियों के लौटकर आने की दर के साथ देखें। अगर विज्ञापन की जगह जोड़ने से रोज़ की कमाई बढ़ती है, लेकिन पहले और सातवें दिन लौटने वाले खिलाड़ियों की संख्या घटती है, तो आप भविष्य के खिलाड़ियों को गंवा रहे हैं। सत्र की अवधि और यह भी देखें कि लोग कहाँ खेलना छोड़ते हैं: अगर बहुत-से सत्र विज्ञापन के तुरंत बाद खत्म हो जाते हैं, तो विज्ञापन बहुत दखल देने वाला है या गलत जगह दिखाया जा रहा है।
सबसे अच्छी टीमें विज्ञापन में बदलावों को गेमप्ले के बदलावों की तरह परखती हैं: एक बार में एक बदलाव, निष्पक्ष तुलना, और एक हफ़्ते बाद खिलाड़ियों को बनाए रखने की दर पर नज़र—सिर्फ़ अगले दिन की कमाई पर नहीं।
अगर एआई के कारण अच्छी गुणवत्ता वाले गेम बनाना हर किसी के लिए आसान हो जाए, तो स्वतंत्र डेवलपर को प्रतिस्पर्धियों से आगे बढ़ने का फ़ायदा कहाँ से मिलेगा? बेहतर होते औज़ारों के बीच भी अपने व्यवसाय को विशिष्ट बनाए रखने के लिए आज एक छोटी टीम को किस चीज़ में निवेश करना चाहिए?
जब हर कोई अच्छी गुणवत्ता वाला गेम बना सकता है, तो यह क्षमता कोई प्रतिस्पर्धी बढ़त नहीं रह जाती। तीन चीज़ें अब भी इंसानों की ख़ासियत हैं।
रचनात्मक समझ, क्योंकि जो चीज़ आम चलन से अलग होती है, वही मूल्यवान बन जाती है। एक स्पष्ट शैली, एक अनोखा विचार, ऐसा गेम जिसमें लगे कि उसे किसी इंसान ने बनाया है।
सीखने की गति मायने रखती है। गेम बनाने की गति नहीं—वह तो अब सबके पास है—बल्कि यह जानने की गति कि आपसे कहाँ चूक हुई। जो टीमें हर दिन अपने गेम का एक संस्करण असली खिलाड़ियों के सामने रखती हैं और उनकी प्रतिक्रिया देखकर उसमें बदलाव करती हैं, वे उन टीमों से आगे रहेंगी जो महीनों तक चुपचाप गेम बनाती रहती हैं।
और अपने खिलाड़ियों के साथ रिश्ता। एक समुदाय, ऐसा नाम जिसे लोग पहचानें, और आपके अगले गेम को आज़माने की कोई वजह।
सबसे पहले यह चक्र स्थापित करने पर ध्यान दें। आपके औज़ार हर कुछ महीनों में बदलते रहेंगे, लेकिन आपको उन सभी को सीखने की ज़रूरत नहीं है। खिलाड़ियों की बात सुनने की आदत ही ऐसी चीज़ है जो कभी पुरानी नहीं पड़ती।
बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। वे पाठक जो वेब गेम वितरण, मुद्रीकरण और एआई से बने गेम के बारे में और जानना चाहते हैं, वे Playgama पर जाएँ।
