Dmitry Kachmar, Playgama’nın Kurucusu – Röportaj Serisi

Dmitry Kachmar, reklam teknolojisi ve dijital dağıtım alanlarındaki deneyimini tarayıcı oyunlarına taşıyan Playgama’nın kurucusudur. Şirketi kurmadan önce Yandex’te on altı yıl çalıştı. Reklamcılık ve ticari liderlik alanlarında edindiği deneyim, ürünleri kitlelerle buluşturma ve sürdürülebilir gelir modelleri oluşturma yaklaşımını şekillendirdi. Playgama’da geliştiricilerin oyunları test etmesi, oyunculara ulaşması ve insanların oyunları gerçekte nasıl oynadığını anlaması için gereken altyapıya odaklanıyor.

Playgama, web oyunu geliştiricilerine dağıtım, gelir elde etme ve analiz araçları sunuyor. Bunlar arasında açık kaynaklı Bridge SDK’sı ile oyun portallarına ve diğer platformlara yönelik hizmetler de bulunuyor. AI Game Index, geliştiricilerin bildirdiği yapay zekâ araçlarını, bu araçlarla geliştirilen oyunlara oyuncuların verdiği tepkilerle birlikte izliyor. Kachmar bu röportajda oyuncu davranışlarının yapay zekâyla geliştirilen oyunlar hakkında neler ortaya koyduğunu, modelleri karşılaştırmanın sınırlarını ve oyun üretimi daha erişilebilir hâle geldikçe oyuncuların oyuna alıştırılmasının, elde tutulmasının, keşfedilmesinin ve yaratıcı yargının neden önem taşıdığını anlatıyor.

Geçmişiniz, dağıtım ve gelir elde etmenin kritik önem taşıdığı reklam teknolojisi ve seri ilanlar sektörlerini kapsıyor. Tarayıcı oyunlarında Playgama’yı kurmanıza yol açan ne tür bir fırsat gördünüz ve bu deneyim, geliştiricilerin oyunculara ulaşmasına yardımcı olma yaklaşımınızı nasıl şekillendirdi?

Yandex adında bir şirkette on altı yıl çalıştım. Yandex, büyük bir yerel pazarda Google’ı geride bırakabilecek dünyadaki az sayıdaki oyuncudan biriydi. Sonunda Ticari İşlerden Sorumlu Başkan ve CEO olarak reklam işlerini yönettim ve 2 milyar doların üzerinde reklam geliri elde edilmesinden sorumlu oldum. Bu ölçekte çalışınca bir şeyi öğreniyorsunuz: Dağıtımı olmayan iyi bir ürün görünmez kalır; gelir modeli olmayan dağıtım ise bir hobiden ibarettir.

Web oyunlarına baktığımda, gerçek talebin ve gerçek arzın bulunduğu ama ikisinin arasında işleyen bir altyapının neredeyse hiç olmadığı bir pazar gördüm. Bu bir buzdağı gibi: görünen kısım, gerçekte var olanın yalnızca küçücük bir bölümü. Her ay yüz milyonlarca kişi tarayıcı oyunları oynuyor, binlerce geliştirici de bu oyunları üretiyor. Buna rağmen pazarın üç temel unsuru tamamen işlevsizdi.

İlki, gelir elde etme. Çoğu web oyunu çok temel bir kurulumla reklam yayınlıyordu; bu yüzden iyi oyunlar kazanabileceklerinden çok daha az gelir elde ediyordu. İkincisi, keşfedilebilirlik. Oyuncular oyunları, zevklerine göre uyarlanmış algoritmalar yerine uçsuz bucaksız kataloglar ve şans sayesinde buluyordu. Bir de oyunların reklamı vardı: İyi bir tarayıcı oyununuz olsa bile, oyuncu satın alıp bu yatırımın karşılığını alıp alamayacağınızı görmenin olağan bir yolu yoktu.

Bu yüzden işe içerikten değil, paradan ve trafikten başladık. Web oyunları için kendi reklam altyapımızı kurduk, bunu doğrudan büyük reklam talebine bağladık ve aynı verileri kullanarak hangi oyunların oyuncuları elde tuttuğunu ve daha fazla oyuncuyu hak ettiğini gördük. Bana göre bunlar aynı sorunun iki yüzü: İyi gelir elde eden bir oyun oyuncu kazanmak için para harcayabilir; oyuncuları elinde tutan bir oyun da iyi gelir elde eder.

Yapay zekâyla geliştirilen oyunları oynayan insanları gözlemleyerek, yalnızca kodu değerlendirerek asla öğrenemeyeceğiniz neler öğrendiniz? Olumlu ya da olumsuz yönde sizi şaşırtan bir oyun örneği verebilir misiniz?

Kod, oyunun çalışıp çalışmadığını; oyuncularsa onun gerçekten bir oyun olup olmadığını gösterir. Yapay zekâyla geliştirilen oyunlar neredeyse hiçbir zaman kod yüzünden başarısız olmaz. Başarısızlık, oyuncuların ilgisini kaybetmeden kuralları öğretmeniz gereken ilk 30 saniyede yaşanır. Oyun çalışır ve güzel görünür ama oyuncu sekmeyi kapatıp gider. Bunu kod incelemesinde göremezsiniz; çünkü geliştirici oyunu zaten oynamayı bilir ve doğal olarak oyuna ilgi duyar.

Bir başka çarpıcı örnekte, bir geliştirici kendi oyununu kazanamıyordu. Ajan zorluk seviyesini o kadar yükseltmişti ki oyunun yaratıcısı bile her seferinde kaybediyordu. Geliştirici bunu ancak ikinci seviyeyi kimsenin geçmediğini fark edince anladı.

AI Game Index’iniz, geliştiricilerin bir aracı ne ölçüde kullandığıyla oyuncuların o araçla geliştirilen oyunlara verdiği tepkiyi birbirinden ayırıyor. Geliştiricilerin aracı benimsemesiyle oyuncuların memnuniyeti arasındaki farkı ne açıklıyor ve küçük bir stüdyo araçlarını seçerken bundan ne sonuç çıkarmalı?

Bu konuda temkinli konuşmak istiyorum. Endeksimiz bir termometre, yargıç değil. Neler olduğunu gösteriyor ama nedenini açıklamıyor.

Ekim 2026’nın sonlarında, yeni yapay zekâ oyunlarının yarısından fazlasında Claude Opus kullanılırken OpenAI oyunları oynanma başına daha fazla beğeni aldı. Bu iki durum aynı anda doğru olabilir.

Tahmin yürütüyorum ama bunu kanıtlayamam. En popüler modeli muhtemelen ilk oyununu yapanlar da dâhil herkes kullanırken, daha az popüler bir modeli daha motive olmuş içerik üreticileri bilinçli olarak seçiyor olabilir. Yani belki de modelleri değil, insanları karşılaştırıyoruz. Ayrıca bir model tüm oyunların yarısını ürettiğinde, o modelin kalıpları tanınır hâle geliyor ve oyuncular yeni şeyler görmeye can atıyor.

Endeks, geliştiricilerin bildirdiği model etiketlerine ve oyunların farklı miktarlarda trafik almasına dayanıyor. Bir modelin katkısını geliştiricinin becerisinden, oyun türünden ya da oyunun çektiği kitleden nasıl ayırt ediyorsunuz?

Açıkçası bunları bütünüyle birbirinden ayırmıyoruz ve bunu sayfada belirtiyoruz. Temelde yalnızca bariz gürültüyü filtreliyoruz. Bir oyun ancak 20 oynanma sayısına ulaştığında hesaba katılıyor; bir model de 15 oyunu kayda geçirilene kadar puan almıyor. Ortalama yerine medyanı kullanıyoruz; böylece viral olan tek bir oyun, satırın tamamını yukarı çekemiyor. Her sayı bir tarihle birlikte veriliyor ve az verili satırlar bu şekilde işaretleniyor.

Oyuncu becerisi ve tür, sayılara hâlâ yansıyor. Deneyimli geliştiricilerin ilgisini çeken bir model daha iyi görünecektir. Basit atari oyunlarında popüler olan bir model, simülatörlerde kullanılan bir modelden farklı görünecektir. Bunu henüz ortadan kaldıramıyoruz, bu yüzden gizlemiyoruz. İleride türe ve geliştirici deneyimine göre ayrıntılı dökümler eklemek istiyoruz. O zamana kadar dizini yorumlamanın en iyi yolu, gerçek oyuncuların bu oyunlarla nasıl etkileşime girdiğine bakmak.

Yapay zekâyla oluşturulan oyunlar, oyun olarak en çok hangi açılardan başarısız oluyor: kontroller, zorluk ilerleyişi, bölüm tasarımı, özgünlük ya da başka bir şey mi? Bu zayıflıklardan hangisi, deneyimli bir tasarımcının en fazla müdahalesini gerektiriyor?

Oyuna alışma süreci ve zorluk önem taşıyor. Oyuncu ilk saniyelerde hedefi anlamıyor ya da oyun ya fazla kolay ya da imkânsız oluyor. Üçüncü sorun mobil kontroller; çünkü ajanlar çoğu zaman fare için geliştirme yapıyor ve başparmağı hesaba katmıyor.

İyi haber şu ki bu sorunlar verilerde görülebiliyor. Çok sayıda oyuncu üçüncü öğretici adımında oyunu bırakıyorsa bir ajan bunu telemetri verilerinden görebilir ve o adımı basitleştirebilir. Zorluk dengesi de aynı şekilde yeniden ayarlanabilir.

Deneyimli bir tasarımcının hâlâ gerekli olduğu konu, verilerin size söyleyemeyeceği şey: oyunun ne hakkında olduğu ve neden var olması gerektiği. Ajanlar bir oyunu düzeltmekte başarılı. Ancak hangi oyunun yapılmaya değer olduğuna karar vermekte henüz başarılı değiller. Özgünlük, zevk ve “Bunu daha önce görmedim” hissi hâlâ insan işi.

Küçük bir stüdyo için oynanabilir bir prototip üretmek, sürdürülebilir bir iş kurmanın yalnızca bir adımı. Yapay zekâ web oyunu geliştirmenin ekonomisini hangi alanlarda kayda değer ölçüde iyileştiriyor ve hangi maliyetleri düşürmek hâlâ inatla zor?

Yapay zekâ, üretim maliyetini neredeyse sıfıra indirdi. Kesinlikle ucuzlamayan tek şey oyuncuların ilgisi. Gerçek oyuncular, gerçek ilgi ve iyi zevk; bunların hiçbiri ucuzlamadı. Bir oyunu onu gerçekten isteyen kişilerin karşısına çıkarmanın maliyeti aynı kaldı, hatta arttı; çünkü artık aynı akşam için rekabet eden çok daha fazla oyun var.

Dolayısıyla ekonominin dengesi değişti. Eskiden pahalı olan kısım oyunu yapmaktı. Şimdi en pahalı kısım, sonrasında yapılan her şey. Gerçek kişilerle test, dağıtım, oyuncuyu elde tutma ve para kazanma. Küçük bir stüdyo, üretimden tasarruf ettiği bütçeyi on prototip daha yapmak yerine bu alanlara harcamalı.

Oyun üretmek ve yayımlamak kolaylaştıkça platformlar, oyuncuların yeni oyunları keşfetmesini nasıl faydalı hâle getirebilir? Özellikle de gösterişli görünen oyunlar pek derinlik sunmayabiliyorken Playgama, hangi oyunların öne çıkarılacağına karar verirken hangi ölçütleri kullanıyor?

Kararı insanlar oynadıktan sonra vermelisiniz, önce değil. Bir sunum metni, fragman ya da güzel ekran görüntüleri hazırlamak artık çok kolay. Gerçekten oynanabilecek on dakika ise öyle kolayca ortaya çıkmıyor.

Sandbox’ımızda her yeni oyun, gerçek oyuncularla adil bir ilk teste tabi tutuluyor. Sonra kararı oyuncu davranışları veriyor: Oyuncular ne kadar süre kalıyor, geri geliyor mu, oyunu beğeniyor mu? Oyuncuları tutabilen oyunlar daha fazla kişiye gösteriliyor; bunların en iyileri ana kataloğumuza ve harici platformlara taşınıyor. Yaklaşık her on oyundan biri bunu başarıyor.

Cilalı ama içi boş oyunlar genellikle burada kendi kendine eleniyor. Tıklama alıyorlar ama oyuncular hızla ayrılıyor. Oyuncu davranışını taklit etmek, iyi görünmeyi taklit etmekten çok daha zor. Çözümün bir jüri ya da “yapay zekâ yok” etiketi olduğunu düşünmüyorum. Oyuncular bir oyunun nasıl yapıldığıyla ilgilenmiyor. İyi olup olmadığıyla ilgileniyorlar ve harcadıkları zaman, elimizdeki en dürüst gösterge.

Bir mesajlaşma uygulamasında, sosyal ağda veya oyun dışı başka bir platformda bir oyunun işe yaramasını sağlayan nedir? Oyunu kesinti gibi ya da kısa süreli etkileşim sağlamaya yönelik, hemen gözden çıkarılabilir bir taktik gibi hissettirmeden bu kitleye uygun şekilde nasıl tasarlarsınız?

Oyun dışı bir platformdaki oyuncu oynamaya gelmemiştir. Sohbet etmeye ya da video izlemeye gelmiştir. Bu nedenle oyun buna saygı göstermeli.

Üç şey işe yarıyor. Birincisi, anında başlamak: yükleme ekranı yok, uzun bir öğretici yok; oyun üç saniyede anlaşılabiliyor. İkincisi, istenen anda bitirilebilen ve ilerlemenin kaybolmadığı kısa oturumlar; çünkü kişi sohbete geri dönmek zorunda kalacak. Üçüncüsü, tuzak gibi değil alışkanlığın parçası gibi hissettiren bir geri dönme nedeni: günlük bir bulmaca, bir arkadaşın puanı ya da kısa bir galibiyet serisi.

Oyuncuyu yalnızca trafik olarak görmek işe yaramıyor. Oyun sadece birini uygulamada daha uzun süre tutmak için varsa insanlar bu çaresizliği hemen anlıyor.

Reklam teknolojileri alanındaki deneyiminiz, reklam gelirleriyle oyuncu keyfi arasındaki gerilimi yakından görmenizi sağlıyor. Web oyunu geliştiricileri, reklam gösteriminin yarattığı kesintiye değip değmeyeceğine nasıl karar vermeli ve para kazanma çalışmalarının uzun vadede oyuncu tutma oranına zarar verdiğini hangi ölçümler ortaya koyar?

Kural oldukça basit: Reklamlar yalnızca doğal bir duraklama sırasında gösterilmeli, asla aksiyonun tam ortasında çıkmamalı. Bölümler arasında, bir yenilginin ardından ya da oyuncu bonus kazanmak için ödüllü video izlemeyi seçtiğinde gösterilebilir. Ödüllü reklamlar en sağlıklı biçim; çünkü kararı oyuncu veriyor.

Zararı görmek için yalnızca oturum başına gelire bakmayın. Geliri oyuncuyu elde tutma oranıyla birlikte değerlendirin. Bir reklam yerleşimi eklediğinizde günlük gelir artıyor ama 1. ve 7. gündeki geri dönüş oranları düşüyorsa gelecekteki oyuncularınızı tüketiyorsunuz demektir. Oturum süresini ve oyuncuların oyunu nerede bıraktığını da izleyin: Çok sayıda oturum bir reklamın hemen ardından sona eriyorsa reklam fazla agresif ya da yanlış yerde demektir.

En iyi ekipler reklam değişikliklerini oynanış değişiklikleri gibi test eder: bir seferde tek bir değişiklik yapar, sağlıklı bir karşılaştırma yürütür ve yalnızca ertesi günkü gelire değil, bir hafta sonraki elde tutma oranına da bakar.

Yapay zekâ, nitelikli oyun üretimini herkes için erişilebilir hâle getirirse bağımsız bir geliştiricinin rekabet avantajı nereden gelecek? Araçlar geliştikçe farklılığını koruyan bir iş kurmak için küçük bir ekibe bugün neye yatırım yapmasını önerirsiniz?

Herkes nitelikli bir oyun yapabildiğinde, nitelikli olmak artık bir avantaj olmaktan çıkar. Üç özellik insana özgü kalır.

Zevk; çünkü sıradan olandan farklı olan değer kazanır. Kendine özgü, belirgin bir tarz; sıra dışı bir fikir; bir insanın yaptığı hissini veren bir oyun.

Öğrenme hızı önemlidir. Üretim hızı değil; artık herkes hızlı üretebiliyor. Önemli olan, neyi yanlış yaptığını ne kadar çabuk fark ettiğindir. Her gün bir sürümü gerçek oyuncuların karşısına çıkarıp gördüklerine göre değişiklik yapan ekipler, aylarca sessizce geliştirme yapan ekiplere karşı kazanır.

Oyuncularınızla kurduğunuz ilişki de önemlidir: bir topluluk, insanların tanıdığı bir isim ve bir sonraki oyununuzu denemeleri için bir neden.

Önce bu döngüyü kurmaya odaklanın. Araçlarınız birkaç ayda bir değişmeye devam edecek, ama hepsini öğrenmeniz gerekmiyor. Oyuncuları dinlemek, modası asla geçmeyen tek alışkanlık.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Web oyunlarının dağıtımı, gelir elde etme yöntemleri ve yapay zekâyla geliştirilen oyunlar hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okurlar Playgama sitesini ziyaret edebilir.