Dmitry Kachmar, fondatore di Playgama – Serie di interviste

Dmitry Kachmar è il fondatore di Playgama e porta nel settore dei giochi per browser la sua esperienza nelle tecnologie pubblicitarie e nella distribuzione digitale. Prima di fondare l’azienda, ha lavorato per sedici anni in Yandex, dove l’esperienza nella pubblicità e nei ruoli dirigenziali commerciali ha influenzato il suo approccio nel mettere in contatto i prodotti con il pubblico e creare modelli di monetizzazione sostenibili. In Playgama si occupa delle infrastrutture di cui gli sviluppatori hanno bisogno per testare i giochi, raggiungere i giocatori e capire come giocano davvero.

Playgama offre strumenti di distribuzione, monetizzazione e analisi per gli sviluppatori di giochi per il web, tra cui il suo Bridge SDK open source e servizi per portali di gioco e altre piattaforme. Il suo AI Game Index monitora gli strumenti di IA indicati dagli sviluppatori e le reazioni dei giocatori ai giochi realizzati con essi. In questa intervista, Kachmar parla di ciò che il comportamento dei giocatori rivela sui giochi realizzati con l’IA, dei limiti dei confronti tra modelli e del perché l’inserimento dei nuovi utenti, la fidelizzazione, la visibilità e il giudizio creativo siano importanti man mano che la produzione di giochi diventa più accessibile.

La sua esperienza spazia dalla tecnologia pubblicitaria agli annunci economici, settori in cui la distribuzione e la monetizzazione sono fondamentali. Quale opportunità ha visto nel settore dei giochi per browser che l’ha portata a fondare Playgama, e in che modo questa esperienza ha influenzato l’approccio dell’azienda nel supportare gli sviluppatori a raggiungere i giocatori?

Ho lavorato per sedici anni in un’azienda chiamata Yandex, uno dei pochi operatori al mondo in grado di battere Google in un importante mercato locale. Alla fine ho assunto la guida della divisione pubblicitaria, ricoprendo i ruoli di direttore commerciale e amministratore delegato, e gestendo oltre 2 miliardi di dollari di ricavi pubblicitari. A quella scala si impara una cosa: un buon prodotto senza distribuzione è invisibile, e la distribuzione senza monetizzazione è un hobby.

Quando ho esaminato il settore dei giochi per il web, ho visto un mercato con una domanda e un’offerta reali, ma quasi privo di infrastrutture funzionanti che le collegassero. È come un iceberg: ciò che si vede è solo una minima parte di ciò che c’è davvero. Ogni mese centinaia di milioni di persone giocano ai giochi per browser e migliaia di sviluppatori li creano. Eppure, tre elementi del settore erano completamente inadeguati.

Primo: la monetizzazione. La maggior parte dei giochi per il web ospitava annunci con configurazioni molto rudimentali, perciò anche i giochi migliori guadagnavano molto meno di quanto avrebbero potuto. Secondo: la visibilità. I giocatori trovavano i giochi in cataloghi sterminati e per caso, anziché tramite algoritmi che rispecchiassero i loro gusti. E poi la promozione dei giochi stessi: se avevi un buon gioco per browser, non c’era un modo efficace per acquistare giocatori e capire se ripagavano l’investimento.

Perciò abbiamo iniziato dai ricavi e dal traffico, non dai contenuti. Abbiamo creato una nostra infrastruttura pubblicitaria per i giochi per il web, l’abbiamo collegata direttamente a grandi volumi di domanda pubblicitaria e abbiamo usato gli stessi dati per capire quali giochi riescono a fidelizzare i giocatori e meritano di averne di più. A mio avviso, sono due facce dello stesso problema: un gioco redditizio può permettersi di acquistare giocatori, e un gioco che fidelizza i giocatori è redditizio.

Che cosa ha imparato osservando le persone giocare ai giochi realizzati con l’IA che non avrebbe mai scoperto valutando soltanto il codice? Può raccontarci di un gioco che l’ha sorpresa, in positivo o in negativo?

Il codice ti dice se il gioco funziona; i giocatori ti dicono se è davvero un gioco. I giochi realizzati con l’IA quasi mai falliscono per via del codice. Falliscono nei primi 30 secondi, proprio in quel momento in cui bisogna insegnare le regole senza perdere l’attenzione dei giocatori. Il gioco funziona e ha un bell’aspetto, ma il giocatore chiude semplicemente la scheda. Non te ne accorgi esaminando il codice, perché lo sviluppatore sa già come si gioca ed è interessato per definizione.

C’è un altro caso interessante: uno sviluppatore non riusciva a vincere al proprio gioco. L’agente aveva impostato un livello di difficoltà talmente alto che persino l’autore perdeva ogni volta; se n’è accorto solo quando ha visto che nessuno superava il secondo livello.

Il suo AI Game Index distingue la diffusione di uno strumento tra gli sviluppatori dalle reazioni dei giocatori ai giochi realizzati con esso. Come si spiega la differenza tra l’adozione da parte degli sviluppatori e la soddisfazione dei giocatori, e cosa dovrebbe dedurne un piccolo studio quando sceglie gli strumenti da usare?

Voglio essere prudente su questo punto. Il nostro indice è un termometro, non un giudice. Mostra che cosa sta succedendo, ma non ne spiega il motivo.

Alla fine di ottobre 2026, Claude Opus era alla base di oltre la metà di tutti i nuovi giochi realizzati con l’IA, mentre i giochi realizzati con OpenAI ricevevano più «Mi piace» per partita giocata. Due cose possono essere vere allo stesso tempo.

È un’ipotesi, ma non ho prove. Probabilmente il modello più popolare viene usato da tutti, anche da chi crea il suo primo gioco, mentre un modello meno popolare è una scelta consapevole di autori più motivati. Forse, quindi, stiamo confrontando le persone, non i modelli. Inoltre, quando un modello viene usato per metà dei giochi, i suoi schemi diventano riconoscibili e i giocatori hanno voglia di novità.

L’indice si basa sulle etichette dei modelli indicate dagli sviluppatori e su giochi che ricevono quantità diverse di traffico. Come distingue il contributo di un modello dall’abilità dello sviluppatore, dal genere o dal pubblico che il gioco attira?

A dire il vero, non riusciamo a distinguerli del tutto, e lo dichiariamo nella pagina. In pratica, eliminiamo solo i casi palesemente anomali. Un gioco viene conteggiato solo quando raggiunge 20 partite giocate e un modello riceve una valutazione solo dopo che sono stati registrati 15 giochi. Usiamo la mediana dei giochi, non la media, così un singolo successo virale non può influenzare un’intera riga. Ogni numero riporta una data e le righe con pochi dati sono contrassegnate come tali.

Le competenze e il genere incidono ancora sui numeri. Un modello che attira sviluppatori esperti ottiene risultati migliori. Un modello popolare per i giochi arcade semplici presenta risultati diversi da uno usato per i simulatori. Per ora non possiamo eliminare questo fattore, quindi non lo nascondiamo. In futuro vogliamo aggiungere suddivisioni per genere e per livello di esperienza degli sviluppatori. Fino ad allora, il modo migliore per leggere l’indice è osservare come i giocatori reali interagiscono con questi giochi.

In quali aspetti i giochi realizzati con l’IA tendono più spesso a non funzionare come giochi: comandi, progressione della difficoltà, progettazione dei livelli, originalità o altro? Quale di queste debolezze richiede ancora il maggiore intervento da parte di un designer esperto?

L’onboarding e la difficoltà sono importanti. Il giocatore non capisce l’obiettivo nei primi secondi, oppure il gioco è troppo facile o impossibile. Il terzo problema sono i comandi sui dispositivi mobili, perché spesso gli agenti progettano per il mouse e si dimenticano del pollice.

La buona notizia è che questi problemi emergono dai dati. Se molti giocatori abbandonano al terzo passaggio del tutorial, un agente può rilevarlo nei dati di telemetria e semplificare quel passaggio. La difficoltà può essere ribilanciata allo stesso modo.

Ciò per cui serve ancora un designer esperto è qualcosa che i dati non possono dirti: di cosa parla il gioco e perché dovrebbe esistere. Gli agenti sono bravi a correggere un gioco. Non sono ancora bravi a decidere quale gioco valga la pena realizzare. L’originalità, il gusto, la sensazione di «non aver mai visto niente del genere»: sono ancora aspetti che dipendono dalle persone.

Per un piccolo studio, realizzare un prototipo giocabile è solo un passo verso la creazione di un’attività sostenibile. In che modo l’IA sta migliorando concretamente l’economia dello sviluppo di giochi per il web, e quali costi restano ostinatamente difficili da ridurre?

L’IA ha reso la produzione quasi gratuita. L’unica cosa che di certo non è diventata meno costosa è l’attenzione dei giocatori. I giocatori reali, l’attenzione vera e il buon gusto: niente di tutto questo costa meno. Il costo per far conoscere un gioco alle persone che lo vogliono davvero è lo stesso o addirittura più alto, perché ora sono molti più i giochi che competono per la stessa serata.

L’economia, quindi, è cambiata. Prima, la parte costosa era realizzare il gioco. Ora la parte più costosa è tutto quello che viene dopo: testarlo con persone reali, distribuirlo, fidelizzare i giocatori e monetizzarlo. Un piccolo studio dovrebbe destinare a queste attività il budget risparmiato sulla produzione, invece di usarlo per realizzare altri dieci prototipi.

Man mano che diventa più facile generare e pubblicare giochi, come possono le piattaforme continuare a offrire ai giocatori strumenti di scoperta efficaci? Quali criteri usa Playgama per decidere quali giochi meritano visibilità, soprattutto quando titoli dall’aspetto curato possono offrire ben poca profondità?

La decisione va presa dopo che le persone hanno giocato, non prima. Oggi è molto facile realizzare una presentazione, un trailer o degli screenshot accattivanti. Dieci minuti di gioco effettivo, invece, non si possono improvvisare.

Nel nostro ambiente di prova, ogni nuovo gioco viene sottoposto a un primo test equo con giocatori reali. Poi è il comportamento a decidere: quanto a lungo le persone giocano, se tornano e se il gioco piace loro. I giochi che riescono a trattenere i giocatori vengono mostrati a più persone, e i migliori entrano nel nostro catalogo principale e nelle piattaforme esterne. Ce la fa all’incirca un gioco su dieci.

Di solito, i giochi curati ma vuoti non superano questa prova. Ottengono un buon numero di clic, ma le persone se ne vanno in fretta. Il comportamento è molto più difficile da falsificare dell’aspetto. Non credo che la soluzione sia una giuria o un’etichetta «senza IA». Ai giocatori non interessa come è stato realizzato un gioco. Vogliono sapere se è bello, e il tempo che gli dedicano è il segnale più sincero che abbiamo.

Cosa serve perché un gioco funzioni all’interno di un’app di messaggistica, di un social network o di un’altra piattaforma non dedicata ai giochi? Come si progetta un gioco per quel pubblico senza farlo sembrare un’interruzione o uno strumento usa e getta per aumentare il coinvolgimento?

Su una piattaforma non dedicata ai giochi, il giocatore non è lì per giocare: è venuto per chattare o guardare video. Perciò il gioco deve rispettare questa esigenza.

Ci sono tre elementi che funzionano. Primo, l’avvio immediato: nessuna schermata di caricamento, nessun tutorial interminabile; il gioco deve essere comprensibile in tre secondi. Secondo, sessioni brevi che si possano interrompere in qualsiasi momento senza perdere i progressi, perché la persona verrà richiamata alla chat. Terzo, un motivo per tornare che diventi un’abitudine, senza trasformarsi in una trappola: un rompicapo quotidiano, il punteggio di un amico, una breve serie di accessi consecutivi.

Non funziona trattare il giocatore come semplice traffico. Se l’unico scopo del gioco è trattenere più a lungo una persona nell’app, la disperazione si percepisce subito.

La tua esperienza nel settore della tecnologia pubblicitaria ti offre una prospettiva ravvicinata sulla tensione tra i ricavi pubblicitari e il divertimento dei giocatori. Come dovrebbero decidere gli sviluppatori di giochi per il web quando un annuncio vale l’interruzione, e quali metriche rivelano se la monetizzazione sta danneggiando la fidelizzazione a lungo termine?

La regola è piuttosto semplice: gli annunci dovrebbero apparire solo durante una pausa naturale e mai nel bel mezzo dell’azione. Tra un livello e l’altro, dopo una sconfitta o quando il giocatore sceglie di guardare un video con ricompensa per ottenere un bonus. Gli annunci con ricompensa sono il formato più sano, perché è il giocatore a decidere.

Per individuare eventuali effetti negativi, non considerare soltanto i ricavi per sessione. Valuta i ricavi insieme alla fidelizzazione. Se aggiungi un annuncio e i ricavi giornalieri aumentano, ma diminuisce il ritorno dei giocatori il primo e il settimo giorno, stai sacrificando i giocatori futuri. Tieni d’occhio anche la durata delle sessioni e il momento in cui le persone abbandonano: se molte sessioni terminano subito dopo un annuncio, quell’annuncio è troppo invasivo o si trova nel punto sbagliato.

I team migliori testano le modifiche agli annunci pubblicitari come quelle al gameplay: una modifica alla volta, un confronto attendibile e un’analisi della fidelizzazione dopo una settimana, non solo dei ricavi del giorno successivo.

Se l’IA rende ampiamente accessibile la produzione di giochi validi, da dove verrà il vantaggio competitivo di uno sviluppatore indipendente? In cosa consiglieresti a un piccolo team di investire oggi per costruire un’attività che rimanga distintiva man mano che gli strumenti migliorano?

Quando tutti possono creare un gioco valido, la competenza smette di essere un vantaggio. Ci sono tre aspetti che restano umani.

Il gusto, perché ciò che si discosta dalla norma acquista valore. Uno stile riconoscibile, un’idea stravagante, un gioco che sembra fatto da una persona.

La rapidità di apprendimento è importante. Non la velocità di produzione, ormai alla portata di tutti, ma la rapidità con cui si scopre cosa si è sbagliato. I team che ogni giorno sottopongono una versione del gioco a giocatori veri e la modificano in base a ciò che osservano avranno la meglio su quelli che lavorano per mesi senza mostrarla a nessuno.

E il rapporto con i propri giocatori. Una community, un nome riconoscibile, un motivo per provare il tuo prossimo gioco.

Concentrati prima sull’impostare il ciclo. Gli strumenti continueranno a cambiare ogni pochi mesi, ma non devi impararli tutti. Ascoltare i giocatori è l’unica abitudine che non passa mai di moda.

Grazie per l’ottima intervista. I lettori che desiderano saperne di più sulla distribuzione dei giochi per il web, sulla monetizzazione e sui giochi realizzati con l’IA possono visitare Playgama.