Dmitry Kachmar, osnivač Playgame – serija intervjua

Dmitry Kachmar osnivač je Playgame, a iskustvo u oglašivačkoj tehnologiji i digitalnoj distribuciji donosi u svijet igara u pregledniku. Prije pokretanja tvrtke proveo je šesnaest godina u Yandexu, gdje je njegov rad u oglašavanju i na komercijalnim rukovodećim pozicijama oblikovao njegov pristup povezivanju proizvoda s publikom i izgradnji održivih modela monetizacije. U Playgami se usredotočuje na infrastrukturu koja je razvojnim programerima potrebna za testiranje igara, privlačenje igrača i učenje iz načina na koji ljudi doista igraju.

Playgama razvojnim programerima web-igara nudi alate za distribuciju, monetizaciju i analitiku, uključujući svoj Bridge SDK otvorenog koda te usluge za portale za igre i druge platforme. Njezin AI Game Index prati alate umjetne inteligencije koje prijavljuju razvojni programeri, kao i reakcije igrača na igre izrađene uz njihovu pomoć. U ovom intervjuu Kachmar govori o tome što ponašanje igrača otkriva o igrama izrađenima uz pomoć umjetne inteligencije, ograničenjima usporedbi modela te o važnosti uvođenja igrača u igru, njihova zadržavanja, otkrivanja igara i kreativne prosudbe kako proizvodnja igara postaje dostupnija.

Vaše se iskustvo proteže od oglašivačke tehnologije do oglasnika, djelatnosti u kojima su distribucija i monetizacija ključne. Kakvu ste priliku prepoznali u igrama u pregledniku zbog koje ste osnovali Playgamu i kako je to iskustvo oblikovalo pristup tvrtke pomaganju razvojnim programerima da dopru do igrača?

Proveo sam šesnaest godina u tvrtki Yandex, jednoj od rijetkih tvrtki u svijetu koja je mogla nadmašiti Google na velikom lokalnom tržištu. Na kraju sam vodio odjel za oglašavanje kao glavni komercijalni direktor i glavni izvršni direktor te upravljao prihodima od oglašavanja većima od 2 milijarde dolara. Na toj razini naučite jedno: dobar proizvod bez distribucije ostaje nevidljiv, a distribucija bez monetizacije samo je hobi.

Kad sam proučavao web-igre, vidio sam tržište sa stvarnom potražnjom i stvarnom ponudom, ali gotovo bez ikakve funkcionalne infrastrukture koja bi ih povezivala. To je poput sante leda: ono što se vidi tek je malen dio onoga što je zapravo ondje. Svakog mjeseca stotine milijuna ljudi igraju igre u pregledniku, a tisuće ih razvojnih programera izrađuju. Ipak, tri su dijela tog tržišta bila potpuno nefunkcionalna.

Prvo, monetizacija. Većina web-igara prikazivala je oglase uz vrlo jednostavnu konfiguraciju pa su dobre igre zarađivale mnogo manje nego što su mogle. Drugo, otkrivanje igara. Igrači su ih pronalazili u beskonačnim katalozima i pukom srećom, umjesto putem algoritama prilagođenih njihovu ukusu. Treće, oglašavanje samih igara: ako ste imali dobru igru u pregledniku, nije postojao uobičajen način da za nju kupite igrače i provjerite jesu li se ti troškovi isplatili.

Zato smo krenuli od novca i prometa, a ne od sadržaja. Izgradili smo vlastitu oglašivačku infrastrukturu za web-igre, izravno je povezali s velikim izvorima potražnje i upotrijebili iste podatke kako bismo utvrdili koje igre zadržavaju igrače i zaslužuju ih još više. Po mom mišljenju, riječ je o dvjema stranama istog problema: igra koja dobro zarađuje može si priuštiti ulaganje u privlačenje igrača, a igra koja zadržava igrače dobro zarađuje.

Što ste naučili promatrajući kako ljudi igraju igre izrađene uz pomoć umjetne inteligencije, a što nikada ne biste otkrili procjenjujući samo kod? Možete li navesti igru koja vas je iznenadila, pozitivno ili negativno?

Kod vam govori radi li igra, a igrači vam govore je li to uopće igra. Igre izrađene uz pomoć umjetne inteligencije gotovo nikad ne podbace zbog koda. Podbace u prvih 30 sekundi, upravo u onom razdoblju u kojem igračima morate objasniti pravila, a da pritom ne izgubite njihovu pozornost. Igra radi i lijepo izgleda, ali igrač jednostavno zatvori karticu. To ne možete uočiti pregledom koda jer razvojni programer već zna igrati igru i unaprijed je zainteresiran za nju.

Postoji još jedan sjajan primjer razvojnog programera koji nije mogao pobijediti u vlastitoj igri. Agent je postavio težinu igre toliko visoko da je čak i autor svaki put izgubio, a to je primijetio tek kad je vidio da nitko ne prolazi drugu razinu.

Vaš AI Game Index odvojeno prikazuje koliko se često razvojni programeri koriste nekim alatom i kako igrači reagiraju na igre izrađene tim alatom. Kako objašnjavate razliku između prihvaćenosti alata među razvojnim programerima i zadovoljstva igrača te što bi mali studio iz toga trebao zaključiti pri odabiru alata?

Ovdje želim biti oprezan. Naš je indeks termometar, a ne sudac. Pokazuje što se događa, ali ne objašnjava zašto.

Krajem listopada 2026. Claude Opus stajao je iza više od polovice svih novih igara izrađenih uz pomoć umjetne inteligencije, dok su igre izrađene uz pomoć OpenAI-ja dobivale više oznaka „sviđa mi se” po odigravanju. Obje stvari mogu biti istinite istodobno.

Nagađam, ali nemam dokaza. Najpopularnijim se modelom vjerojatno služe svi, uključujući i one koji prvi put izrađuju igru, dok je odabir manje popularnog modela svjesna odluka motiviranijih stvaratelja. Možda, dakle, uspoređujemo ljude, a ne modele. Osim toga, kad jedan model izrađuje polovicu svih igara, njegovi obrasci postaju prepoznatljivi, pa igrači počinju žudjeti za novitetima.

Indeks se oslanja na oznake modela koje prijavljuju razvojni programeri, a igre ostvaruju različit broj posjeta. Kako razlikujete doprinos modela od vještine razvojnog programera, žanra ili publike koju igra privlači?

Iskreno, ne razdvajamo ih u potpunosti i to otvoreno navodimo na stranici. U osnovi samo uklanjamo očiti šum. Igra se uzima u obzir tek kad dosegne 20 odigravanja, a model se ne ocjenjuje dok za njega nije zabilježeno 15 igara. Upotrebljavamo medijan igre, a ne prosjek, tako da jedan viralni hit ne može podići cijeli redak. Uz svaki je broj naveden datum, a mali uzorci označeni su kao mali.

Vještina i žanr i dalje su obuhvaćeni brojkama. Model koji privlači iskusne developere izgledat će bolje. Model koji je popularan među ljubiteljima jednostavnih arkadnih igara izgledat će drukčije od modela koji se koristi za simulatore. To zasad ne možemo ukloniti, pa to ni ne skrivamo. Kasnije želimo dodati raščlambe prema žanru i iskustvu developera. Dotad je indeks najbolje čitati tako da se promatra kako stvarni igrači igraju te igre.

U čemu igre izrađene uz pomoć umjetne inteligencije najčešće podbace kao igre: u upravljanju, napredovanju težine, dizajnu razina, originalnosti ili nečem drugom? Koja od tih slabosti i dalje zahtijeva najviše intervencija iskusnog dizajnera?

Važni su početno upoznavanje s igrom i težina. Igrač u prvih nekoliko sekundi ne shvati cilj ili je igra ili prelagana ili nemoguća. Treći je problem upravljanje na mobitelu jer agenti često izrađuju igre za miš i zaborave na palac.

Dobra je vijest da se ti problemi mogu uočiti u podacima. Ako mnogo igrača odustane na trećem koraku vodiča, agent to može vidjeti u telemetrijskim podacima i pojednostavniti taj korak. Težinu je moguće prilagoditi na isti način.

Za ono što podaci ne mogu reći i dalje je potreban iskusan dizajner: o čemu je igra i zašto bi trebala postojati. Agenti dobro popravljaju igre. Još nisu dobri u odlučivanju o tome koju igru vrijedi napraviti. Originalnost, ukus i osjećaj „ovo još nisam vidio” i dalje su posao za ljude.

Za mali studio izrada igrivog prototipa tek je jedan korak prema održivom poslovanju. U kojim područjima umjetna inteligencija znatno poboljšava ekonomsku isplativost razvoja web-igara, a koje je troškove i dalje izrazito teško smanjiti?

Umjetna inteligencija učinila je proizvodnju gotovo besplatnom. Jedino što zasigurno nije pojeftinilo jest pozornost igrača. Ni stvarni igrači, ni njihova stvarna pozornost ni dobar ukus nisu pojeftinili. Trošak predstavljanja igre ljudima koji je doista žele ostao je isti ili je čak porastao jer se sada mnogo više igara natječe za isti dio večeri.

Zato se promijenila ekonomska računica. Prije je najskuplji dio bila izrada igre. Sada je najskuplje sve što slijedi nakon toga: testiranje na stvarnim ljudima, distribucija, zadržavanje igrača i monetizacija. Mali studio trebao bi uložiti ušteđeni proizvodni budžet u ta područja, a ne u izradu još deset prototipova.

Kako platforme mogu igračima olakšati pronalaženje zanimljivih igara kada njihova izrada i objava postanu jednostavnije? Prema kojim kriterijima Playgama odlučuje koje igre zaslužuju veću vidljivost, osobito kada naslovi koji djeluju uglađeno možda nemaju mnogo sadržaja?

Odluku treba donijeti nakon što ljudi zaigraju igru, a ne prije. Predstavljanje, najavu ili lijepe snimke zaslona sada je vrlo lako izraditi. Deset minuta stvarnog igranja nije tako lako osigurati.

U našem testnom okruženju svaka nova igra dobiva poštenu priliku za prvo testiranje sa stvarnim igračima. Zatim odlučuje njihovo ponašanje: koliko dugo ostaju, vraćaju li se i sviđa li im se igra. Igre koje zadržavaju igrače prikazuju se većem broju ljudi, a najbolje od njih ulaze u naš glavni katalog i na vanjske platforme. Uspije otprilike jedna od deset igara.

Uglancane, ali prazne igre ovdje obično same otpadnu. Ostvare dobar broj klikova, ali igrači brzo odlaze. Ponašanje je mnogo teže odglumiti nego izgled. Ne mislim da je rješenje žiri ili oznaka „bez umjetne inteligencije”. Igrače nije briga kako je igra izrađena. Zanima ih je li dobra, a vrijeme koje joj posvete najiskreniji je pokazatelj koji imamo.

Što je potrebno da bi igra dobro funkcionirala unutar aplikacije za razmjenu poruka, društvene mreže ili neke druge platforme koja nije namijenjena igranju? Kako osmisliti igru za takvu publiku, a da ne djeluje kao prekid ili prolazna taktika za povećanje angažmana?

Na platformu koja nije namijenjena igranju igrač nije došao igrati. Došao je razgovarati ili gledati videozapise. Zato igra to mora poštovati.

Tri su stvari važne. Prvo, trenutačno pokretanje: bez zaslona za učitavanje i bez dugih uputa; igru treba razumjeti u tri sekunde. Drugo, kratke sesije koje mogu završiti u bilo kojem trenutku bez gubitka napretka jer će osobu nešto odvući natrag u razgovor. Treće, razlog za povratak koji djeluje kao navika, a ne zamka: dnevna zagonetka, rezultat prijatelja ili kratki niz uzastopnih dana.

Ne funkcionira to da se prema igraču postupa kao prema izvoru prometa. Ako igra postoji samo zato da bi nekoga dulje zadržala u aplikaciji, ljudi će osjetiti očajnički pokušaj.

Iskustvo u oglasnoj tehnologiji pruža vam neposredan uvid u napetost između prihoda od oglašavanja i zadovoljstva igrača. Kako bi developeri web-igara trebali odlučiti isplati li se prikazati oglas koji prekida igru i koje metrike pokazuju da monetizacija šteti dugoročnom zadržavanju igrača?

Pravilo je prilično jednostavno: oglasi se smiju prikazivati samo tijekom prirodnog predaha, nikad usred radnje. Primjerice, između razina, nakon poraza ili kada igrač odluči pogledati videooglas s nagradom. Oglasi s nagradom najzdraviji su format jer igrač sam odlučuje hoće li ih pogledati.

Da biste uočili štetu, nemojte gledati samo prihod po sesiji. Gledajte prihod zajedno sa zadržavanjem igrača. Ako dodate oglas i dnevni prihod poraste, ali se smanji broj igrača koji se vraćaju prvog i sedmog dana, gubite buduće igrače. Pratite i trajanje sesija te trenutke kada igrači odustaju: ako mnoge sesije završe odmah nakon oglasa, oglas je preagresivan ili je prikazan na pogrešnom mjestu.

Najbolji timovi testiraju promjene oglasa kao promjene u igranju: uvedu jednu promjenu, naprave jasnu usporedbu i provjere zadržavanje igrača nakon tjedan dana, a ne samo prihod sljedećeg dana.

Ako umjetna inteligencija učini kvalitetnu proizvodnju igara široko dostupnom, odakle će neovisnom razvojnom programeru dolaziti konkurentska prednost? Što biste savjetovali malom timu da danas ulaže kako bi izgradio posao koji će ostati prepoznatljiv i dok se alati budu usavršavali?

Kad svatko može napraviti sasvim solidnu igru, kvaliteta izvedbe prestaje biti prednost. Tri stvari i dalje ostaju ljudske.

Ukus, jer ono što odstupa od zadanog postaje vrijedno. Jasan stil, neobična ideja, igra za koju se osjeti da ju je napravila stvarna osoba.

Brzina učenja je važna. Ne brzina izrade — tu je sada svi imaju — nego brzina otkrivanja što ste napravili pogrešno. Timovi koji svaki dan pokažu verziju igre stvarnim igračima i mijenjaju je na temelju onoga što primijete pobijedit će timove koji mjesecima rade u tišini.

I odnos s igračima. Zajednica, ime koje ljudi prepoznaju, razlog da isprobaju vašu sljedeću igru.

Najprije se usredotočite na uspostavljanje tog ciklusa. Alati će se mijenjati svakih nekoliko mjeseci, ali ne morate ih sve naučiti koristiti. Slušanje igrača jedina je navika kojoj nikad ne istječe rok trajanja.

Hvala vam na sjajnom intervjuu; čitatelji koji žele saznati više o distribuciji web-igara, monetizaciji i igrama izrađenima uz pomoć umjetne inteligencije mogu posjetiti Playgama.