मॅचमेकिंग अल्गोरिदम: कौशल्य-आधारित खेळाडू जुळवणीचे सखोल विश्लेषण

ऑनलाइन गेमिंगच्या गतिमान जगात, एक महत्त्वपूर्ण घटक जो अनेकदा अदृश्य असतो पण सतत जाणवतो, तो म्हणजे मॅचमेकिंग अल्गोरिदम. ही अत्याधुनिक इंजिन, पृष्ठभागाखाली लपलेली, तुम्ही कोणासोबत खेळता आणि कोणाविरुद्ध खेळता हे ठरवते. कौशल्य-आधारित मॅचमेकिंग (SBMM) एक महत्त्वपूर्ण दृष्टिकोन म्हणून उभा आहे, ज्याचे उद्दिष्ट जगभरातील खेळाडूंसाठी संतुलित आणि आकर्षक गेमप्ले अनुभव तयार करणे आहे. हा ब्लॉग पोस्ट SBMM च्या मुख्य तत्त्वांचे विश्लेषण करेल, त्याचे फायदे आणि तोटे शोधेल, आणि आधुनिक व्हिडिओ गेम्समध्ये त्याच्या अंमलबजावणीला आकार देणाऱ्या गुंतागुंतीच्या घटकांचा शोध घेईल.

कौशल्य-आधारित मॅचमेकिंग (SBMM) म्हणजे काय?

त्याच्या गाभ्यात, SBMM ही एक प्रणाली आहे जी समान कौशल्य पातळीच्या खेळाडूंशी खेळाडूंना जुळवण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. हे इतर मॅचमेकिंग पद्धतींच्या विरोधात आहे, जसे की भौगोलिक जवळीक किंवा कनेक्शन गतीला प्राधान्य देणाऱ्या पद्धती. SBMM स्पर्धात्मकदृष्ट्या संतुलित असलेल्या मॅचेस तयार करण्याला प्राधान्य देते, ज्यामुळे सैद्धांतिकदृष्ट्या सर्व सहभागींसाठी अधिक आकर्षक आणि आनंददायक अनुभव मिळतो. मुख्य उद्दिष्ट असे परिस्थिती टाळणे आहे जिथे खेळाडू सातत्याने हरतो किंवा अत्यधिक वर्चस्व गाजवतो, ज्यामुळे निराशा किंवा कंटाळा येतो.

SBMM कसे कार्य करते: पडद्यामागील यंत्रणा

SBMM ची अंमलबजावणी वेगवेगळ्या गेम शैली आणि टायटल्समध्ये लक्षणीयरीत्या बदलते, परंतु मूलभूत तत्त्वे सुसंगत राहतात. या प्रक्रियेमध्ये सामान्यतः खालील प्रमुख घटक समाविष्ट असतात:

• कौशल्य मूल्यांकन: गेम्स खेळाडूचे कौशल्य मोजण्यासाठी विविध पद्धती वापरतात. या पद्धतींमध्ये हे समाविष्ट असू शकते:
  • विजय/पराभव रेकॉर्ड: विजय आणि पराभवांचे प्रमाण दर्शवणारे एक सोपे पण अनेकदा प्रभावी मेट्रिक.
  • किल/डेथ रेशो (K/D): खेळाडूने मिळवलेल्या किल्सची संख्या त्याच्या डेथ्सशी मोजते.
  • विशिष्ट उद्दिष्टांमधील कार्यप्रदर्शन: उदाहरणार्थ, टीम-आधारित शूटरमध्ये, पॉइंट्स मिळवणे किंवा उद्दिष्टे वाचवणे हे मुख्य निर्देशक असू शकतात.
  • इन-गेम आकडेवारी: अचूकता, हेडशॉट टक्केवारी, किंवा टीममेट्सना मदत करण्यासाठी घालवलेला वेळ यासारख्या अनेक क्रियांचा मागोवा घेणे.
  • रेटिंग सिस्टम (ELO, Glicko): अत्याधुनिक रेटिंग सिस्टम्स जे इतरांविरुद्धच्या त्यांच्या कामगिरीवर आधारित खेळाडूच्या कौशल्य रेटिंगला डायनॅमिकरित्या समायोजित करतात. या सिस्टम्स खेळाडूंमधील कौशल्य फरक विचारात घेतात, अधिक सूक्ष्म मूल्यांकन देतात.
• डेटा संकलन आणि साठवणूक: गेम प्रत्येक खेळाडूसाठी या कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्सचे संकलन आणि साठवणूक करते, त्यांच्या कौशल्य पातळीचे प्रोफाइल तयार करते. हा डेटा सामान्यतः गेम सर्व्हरवर किंवा क्लाउड डेटाबेसमध्ये साठवला जातो. या संवेदनशील वापरकर्त्यांची माहिती हाताळताना डेटा गोपनीयता, GDPR (General Data Protection Regulation) किंवा CCPA (California Consumer Privacy Act) सारख्या जागतिक नियमांचे पालन करणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे.
• मॅचमेकिंग अल्गोरिदम: ही प्रणालीचा गाभा आहे. जेव्हा एखादा खेळाडू मॅच सुरू करतो, तेव्हा अल्गोरिदम समान कौशल्य रेटिंग असलेल्या इतर खेळाडूंचा शोध घेतो, खालील घटकांचा विचार करतो:
  • कौशल्य रेटिंग जवळीक: संतुलित स्पर्धांना प्रोत्साहन देण्यासाठी जवळच्या कौशल्य रेटिंग असलेल्या खेळाडूंना प्राधान्य देणे.
  • कतार वेळ: वाजवी कतार वेळेच्या इच्छेसह संतुलित मॅचेसची गरज यांचा समतोल साधणे. इष्टतम संतुलन शोधणे महत्त्वपूर्ण आहे, कारण लांब कतार वेळ खेळाडूंना दूर करू शकते.
  • टीम रचना: अल्गोरिदम संतुलित टीम्स तयार करण्याचा प्रयत्न करू शकतो, उदाहरणार्थ, टीम्समध्ये खेळाडूंच्या कौशल्य पातळीचे समान वितरण असल्याची खात्री करणे.
  • पिंग आणि कनेक्शन: लॅग कमी करण्यासाठी आणि गुळगुळीत गेमप्ले अनुभव सुनिश्चित करण्यासाठी समान इंटरनेट कनेक्शन गुणवत्ता असलेल्या खेळाडूंना जुळवणे. कमी विश्वासार्ह इंटरनेट पायाभूत सुविधा असलेल्या प्रदेशांमध्ये हे विशेषतः महत्त्वाचे आहे.
• मॅच तयार करणे आणि खेळाडूंचे स्थान निश्चित करणे: अल्गोरिदम निर्दिष्ट निकष पूर्ण करणाऱ्या खेळाडूंची निवड करतो आणि एक मॅच तयार करतो. टीम्सना नंतर, लागू असल्यास, टीम्स संतुलित करण्यासाठी पूर्व-परिभाषित नियमांनुसार नियुक्त केले जाते.

कौशल्य-आधारित मॅचमेकिंगचे फायदे

SBMM अनेक फायद्यांसह येते जे एकूण गेमिंग अनुभव वाढवतात:

• वाढलेला आनंद आणि प्रतिबद्धता: समान कौशल्याच्या विरोधकांशी खेळाडूंना जुळवून, SBMM स्पर्धात्मक आणि आकर्षक मॅचेस तयार करण्याचा प्रयत्न करते. खेळाडू कमी प्रमाणात दबलेले किंवा कंटाळलेले असण्याची शक्यता आहे, ज्यामुळे अधिक सकारात्मक आणि टिकणारा गेमिंग अनुभव मिळतो.
• सुधारित खेळाडू टिकून राहणे: जेव्हा खेळाडू सातत्याने संतुलित मॅचेसचा अनुभव घेतात आणि जिंकण्याची संधी असल्याची भावना ठेवतात, तेव्हा ते खेळत राहण्याची शक्यता असते. हे गेम डेव्हलपरसाठी चांगले खेळाडू टिकून राहण्याचे प्रमाण वाढवते.
• अधिक योग्य स्पर्धा: SBMM एक समान मैदान प्रदान करते जिथे कौशल्य आणि प्रयत्न हे यशाचे प्राथमिक निर्धारक आहेत. हे योग्यतेची भावना वाढवते आणि खेळाडूंना त्यांची कौशल्ये सुधारण्यास प्रोत्साहित करते.
• कमी विषारीपणा: थेट समाधान नसले तरी, संतुलित मॅचेस निराशा कमी करू शकतात आणि परिणामी, कचरा बोलणे किंवा अकाली सोडणे यासारख्या नकारात्मक खेळाडू वर्तनाची शक्यता कमी करू शकतात.
• शिकणे आणि सुधारणेसाठी संधी: समान कौशल्याच्या विरोधकांविरुद्ध खेळणे खेळाडूंना धोरणात्मक समायोजन आणि त्यांची कौशल्ये सुधारून त्यांच्या गेमप्लेमधून शिकण्यासाठी संधी निर्माण करते.

SBMM चे तोटे आणि आव्हाने

त्याच्या फायद्यांनंतरही, SBMM ला विविध आव्हाने आणि संभाव्य तोट्यांना सामोरे जावे लागते:

• लांब कतार वेळ: विशेषतः अत्यंत विशेष कौशल्य रेटिंग असलेल्या खेळाडूंसाठी किंवा लहान खेळाडू आधार असलेल्या गेम्समध्ये, परिपूर्ण संतुलित मॅच शोधण्यासाठी कधीकधी अधिक वेळ लागू शकतो. तात्काळ गेमप्ले शोधणाऱ्या खेळाडूंसाठी हे निराशाजनक असू शकते.
• कल्पित हेरफेर: काही खेळाडूंना वाटते की SBMM कृत्रिमरित्या जवळच्या मॅचेस तयार करण्यासाठी मॅचेसमध्ये फेरफार करू शकते. ही धारणा खेळाडूंचा प्रणालीवरील विश्वास कमी करू शकते आणि विशिष्ट खेळाडूंसाठी 'सक्तीचे नुकसान' किंवा अनुचित फायद्यांच्या आरोपांना कारणीभूत ठरू शकते.
• शोषण आणि स्मर्फिंग: सोप्या फायद्यासाठी कमकुवत विरोधकांशी खेळण्यासाठी खेळाडू जाणीवपूर्वक त्यांचे कौशल्य रेटिंग कमी करू शकतात (स्मर्फिंग). हे मॅचेसचे संतुलन बिघडवू शकते आणि प्रणालीच्या योग्यतेला कमी करू शकते. याउलट, बूस्टिंग होऊ शकते, जिथे कुशल खेळाडू त्यांच्या रेटिंग वाढवण्यासाठी कमी कुशल खेळाडूंच्या खात्यांवर हेतुपुरस्सर खेळतात.
• अपरिवर्तनशीलता आणि विविधतेचा अभाव: अत्यंत परिष्कृत SBMM कधीकधी पुनरावृत्ती होणारे गेमप्ले अनुभव देऊ शकते, कारण खेळाडू सतत समान प्लेस्टाइल असलेल्या विरोधकांना सामोरे जातात. खेळाडूंच्या भेटींमध्ये विविधतेचा अभाव मॅचेसचा उत्साह आणि अप्रत्याशितता कमी करू शकतो.
• कौशल्य परिभाषित करणे आणि मोजणे मध्ये अडचण: खेळाडूचे कौशल्य अचूकपणे मोजणे हे एक जटिल कार्य आहे. मेट्रिक्स कधीकधी दिशाभूल करणारे असू शकतात किंवा खेळाडूच्या क्षमतेतील बारकावे पकडण्यात अयशस्वी ठरू शकतात. भिन्न गेम शैली आणि गेम मोड देखील कौशल्य मूल्यांकनाच्या दृष्टीने अद्वितीय आव्हाने सादर करतात.
• सामाजिक गतिशीलतेवर परिणाम: काही खेळाडू मित्रांसोबत खेळणे पसंत करतात, जरी कौशल्यातील फरक असला तरी. SBMM मोठ्या प्रमाणात भिन्न कौशल्य पातळी असलेल्या खेळाडूंना एकत्र खेळणे कठीण बनवू शकते, ज्यामुळे गेमिंगच्या सामाजिक पैलूंवर परिणाम होऊ शकतो.

SBMM अंमलबजावणीसाठी विविध दृष्टिकोन

गेम डेव्हलपर SBMM लागू करण्यासाठी विविध दृष्टिकोन वापरतात. गेम शैली, खेळाडू आधार आकार आणि इच्छित खेळाडू अनुभव यावर आधारित हे बदलू शकतात. काही सामान्य बदल समाविष्ट आहेत:

• कठोर SBMM: हे अत्यंत जवळच्या कौशल्य रेटिंग असलेल्या खेळाडूंना जुळवण्यास प्राधान्य देते. यामुळे संतुलित मॅचेस होऊ शकतात परंतु कतार वेळ वाढू शकते. स्पर्धात्मक गेम्समध्ये या दृष्टिकोनाला प्राधान्य दिले जाऊ शकते.
• शिथिल SBMM: हे कठोर कौशल्य जुळवणीवर कमी भर देते, अनेकदा कतार वेळ कमी करण्यासाठी मॅच संतुलनाचा त्याग करून, विस्तृत श्रेणीच्या कौशल्य स्तरांना एकत्र जुळवण्याची परवानगी देते. कॅज्युअल गेम मोड्स अनेकदा या दृष्टिकोनाकडे झुकतात.
• हायब्रिड सिस्टम्स: इतर मॅचमेकिंग घटकांसह SBMM एकत्र करणे. उदाहरणार्थ, एक प्रणाली अधिक विश्वासार्ह कनेक्शन प्रदान करण्यासाठी भौगोलिक जवळीक सारख्या घटकांचा विचार करताना कौशल्य-आधारित जुळवणीला प्राधान्य देऊ शकते.
• डायनॅमिक सिस्टम्स: या सिस्टम्स खेळाडूंच्या फीडबॅक, गेम मोड आणि लोकसंख्येच्या आकारावर आधारित त्यांचे जुळवणी निकष समायोजित करतात. उदाहरणार्थ, पीक अवर्स दरम्यान, सिस्टम गतीला प्राधान्य देऊ शकते, तर ऑफ-पीक अवर्स दरम्यान कौशल्य जुळवणीवर अधिक कठोर असू शकते.

कृतीत SBMM ची उदाहरणे: जागतिक दृष्टिकोन

SBMM अनेक लोकप्रिय गेम्समध्ये लागू केले जाते, ज्यात जागतिक प्रेक्षक असलेले गेम्स समाविष्ट आहेत. येथे काही उदाहरणे दिली आहेत, जी विविध गेम शैलींमध्ये SBMM कसे लागू केले जाते हे दर्शवतात, काही भौगोलिक बारकावे विचारात घेतात:

• फर्स्ट-पर्सन शूटर (FPS): Call of Duty आणि Apex Legends सारखे गेम्स SBMM चा मोठ्या प्रमाणावर वापर करतात. हे गेम्स अनेकदा K/D रेशो, विजय दर आणि उद्दिष्टांमधील कामगिरीचे संयोजन खेळाडूचे कौशल्य मोजण्यासाठी आणि संतुलित मॅचेस तयार करण्यासाठी वापरतात. भौगोलिक विचार येथे महत्त्वपूर्ण आहेत, जगभरातील खेळाडू कमी लेटेंसीसह खेळू शकतील याची खात्री करतात.
• मल्टीप्लेअर ऑनलाइन बॅटल एरिया (MOBA): League of Legends आणि Dota 2 सारखे गेम्स खेळाडूंना रँक देण्यासाठी आणि मॅचेस तयार करण्यासाठी ELO किंवा Glicko सारख्या रेटिंग सिस्टम्स वापरतात. या सिस्टम्स वैयक्तिक कार्यप्रदर्शन आणि टीम योगदानाचे मोजमाप करतात. स्थानिकरण विविध प्रदेशांची पूर्तता करण्यासाठी महत्त्वाचे आहे; गेम सर्व्हर विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्रांमध्ये कमी लेटेंसीसाठी धोरणात्मकपणे ठेवलेले आहेत.
• बॅटल रॉयल गेम्स: Fortnite आणि PUBG: Battlegrounds खेळाडू अनुभव पातळी आणि भौगोलिक स्थानासारख्या इतर मॅचमेकिंग पॅरामीटर्ससह SBMM वापरतात. स्पर्धात्मकतेचा थरार वाजवी प्रतीक्षा वेळेच्या गरजेसह संतुलित करणे हे उद्दिष्ट आहे. या गेम्सना विविध देशांमधील हार्डवेअर आणि नेटवर्कमधील तफावत विचारात घेणे आवश्यक आहे.
• फायटिंग गेम्स: Street Fighter आणि Tekken सारखे टायटल्स समान कौशल्याच्या पातळीच्या खेळाडूंना जुळवण्यासाठी रँक केलेले मोड्स वापरतात. हे गेम्स कमांड्सच्या अचूक इनपुटवर आणि जलद प्रतिसादांवर खूप अवलंबून असतात, त्यामुळे कमी पिंग कनेक्शन अत्यंत महत्त्वाचे आहे.
• स्पोर्ट्स गेम्स: FIFA आणि NBA 2K सारखे गेम्स विविध प्रेक्षकांसाठी आनंददायक स्पर्धात्मक मॅचेस तयार करण्याच्या उद्देशाने, ऑनलाइन मोड्समध्ये खेळाडूंना जुळवण्यासाठी SBMM आणि खेळाडू रेटिंगचे मिश्रण वापरतात. मॅचमेकिंग सिस्टम्सना कॅज्युअल ते स्पर्धात्मक खेळाडूंपर्यंतचे विविध खेळाडूंचे कौशल्य ओळखणे आवश्यक आहे.

ही उदाहरणे SBMM च्या जागतिक प्रभावाला स्पष्ट करतात, गेम विविध पार्श्वभूमी आणि कौशल्य पातळीच्या खेळाडूंना, जागतिक स्तरावर कसे सामावून घेण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत हे दर्शवतात.

SBMM चे भविष्य: ट्रेंड आणि नवकल्पना

SBMM उत्क्रांत होत आहे, डेव्हलपर सतत सुधारणा शोधत आहेत. भविष्यातील ट्रेंडमध्ये हे समाविष्ट आहे:

• प्रगत कौशल्य मेट्रिक्स: पारंपारिक मेट्रिक्सच्या पलीकडे, गेम्स खेळाडूच्या वर्तनाचे विश्लेषण करण्यासाठी मशीन लर्निंग आणि AI चा समावेश करून, खेळाडूचे कौशल्य अधिक अचूकपणे मोजण्यासाठी अधिक अत्याधुनिक मार्ग शोधत आहेत.
• अनुकूल SBMM: सिस्टम्स जे खेळाडूंचा अभिप्राय, गेम मोड आणि लोकसंख्येच्या आकारावर आधारित त्यांचे पॅरामीटर्स डायनॅमिकरित्या समायोजित करतात. हे सुनिश्चित करते की SBMM लवचिक आहे आणि खेळाडू बेसच्या विकसित गरजांशी जुळवून घेते.
• AI-चालित मॅचमेकिंग: खेळाडूंचे वर्तन, फसवणूक कमी करणे आणि एकूणच मॅचमेकिंग अनुभव सुधारण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर केला जाऊ शकतो. उदाहरणार्थ, AI चा वापर स्मर्फिंग शोधण्यासाठी किंवा अधिक आकर्षक गेमप्लेसाठी मॅचमेकिंग प्रक्रिया वाढवण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
• पारदर्शकता आणि खेळाडूंचा अभिप्राय: डेव्हलपर त्यांच्या मॅचमेकिंग प्रक्रियेबद्दल अधिकाधिक खुले होत आहेत, खेळाडूंना मॅचेस कसे तयार केले जातात याबद्दल अधिक माहिती देतात. खेळाडूंचा अभिप्राय SBMM सुधारण्यासाठी एक महत्त्वपूर्ण घटक राहील.
• सामाजिक वैशिष्ट्यांसह एकत्रीकरण: मॅचमेकिंग अल्गोरिदम सामाजिक वैशिष्ट्यांसह एकत्रित होऊ शकतात, जसे की खेळाडूंना प्री-मेड टीम्स तयार करण्यास किंवा विशिष्ट मित्रांसोबत किंवा त्यांच्याविरुद्ध खेळण्यासाठी मॅचमेकिंग प्राधान्ये सानुकूलित करण्यास परवानगी देणे.

SBMM लागू करणाऱ्या गेम डेव्हलपरसाठी सर्वोत्तम पद्धती

गेम डेव्हलपरसाठी, SBMM प्रभावीपणे लागू करण्यासाठी काळजीपूर्वक विचार आणि सक्रिय दृष्टिकोन आवश्यक आहे. येथे काही प्रमुख सर्वोत्तम पद्धती आहेत:

• डेटा-आधारित दृष्टिकोन: व्यापक डेटा विश्लेषणावर आधारित मॅचमेकिंग निर्णय घ्या. यामध्ये खेळाडूंच्या कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्सचा मागोवा घेणे, कतार वेळेचे विश्लेषण करणे आणि सुधारणेसाठी क्षेत्रे ओळखण्यासाठी खेळाडूंच्या अभिप्रायाचे निरीक्षण करणे समाविष्ट आहे.
• पारदर्शकता: SBMM कसे कार्य करते याबद्दल खुले आणि पारदर्शक रहा. कौशल्य कसे मोजले जाते आणि अल्गोरिदम खेळाडूंमध्ये विश्वास आणि समजूतदारपणा वाढवण्यासाठी कसे कार्य करते हे स्पष्टपणे कळवा.
• पुनरावृत्ती डिझाइन: SBMM प्रणाली सतत परिष्कृत आणि सुधारित करा. अभिप्राय गोळा करा, डेटाचे विश्लेषण करा आणि खेळाडूंच्या अनुभवांवर आणि कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्सवर आधारित समायोजन करा.
• कौशल्य आणि कतार वेळ संतुलित करा: योग्य मॅचेस तयार करणे आणि कतार वेळ कमी करणे यामधील इष्टतम संतुलन शोधा. हा एक सतत व्यापार आहे, आणि आदर्श संतुलन गेम आणि त्याच्या खेळाडू बेसवर अवलंबून बदलू शकते.
• स्मर्फिंग आणि बूस्टिंग संबोधित करा: स्मर्फिंग आणि बूस्टिंगचा मुकाबला करण्यासाठी उपाययोजना लागू करा. यामध्ये अत्याधुनिक ओळख प्रणाली, गुन्हेगारांसाठी दंड किंवा भिन्न खात्यांखाली खेळणाऱ्यांसोबत किंवा त्यांच्याविरुद्ध खेळण्याचे पर्याय समाविष्ट असू शकतात.
• सानुकूलन ऑफर करा: खेळाडूंना त्यांची मॅचमेकिंग प्राधान्ये सानुकूलित करण्यास अनुमती द्या, जसे की मित्रांसोबत खेळणे, विशिष्ट गेम मोड शोधणे किंवा इष्टतम कनेक्शन गुणवत्तेसाठी त्यांचा पसंतीचा प्रदेश निवडणे.
• खेळाडू अनुभव प्राधान्यकृत करा: अंतिम, SBMM चे उद्दिष्ट खेळाडू अनुभव सुधारणे आहे. म्हणून, सर्व डिझाइन निर्णय आनंददायक, स्पर्धात्मक आणि योग्य गेमप्ले तयार करण्याकडे निर्देशित केले पाहिजेत.

निष्कर्ष

कौशल्य-आधारित मॅचमेकिंग ऑनलाइन गेमिंगचा आधारस्तंभ बनले आहे, जे खेळाडू संवाद साधतात आणि स्पर्धा करतात त्या मार्गाला आकार देते. जरी ते आव्हाने सादर करत असले तरी, फायदे - वाढलेला आनंद, अधिक योग्य स्पर्धा आणि सुधारित खेळाडू टिकून राहणे - निर्विवाद आहेत. तंत्रज्ञान प्रगती करत असताना आणि डेव्हलपर खेळाडूंच्या वर्तनाबद्दल सखोल ज्ञान प्राप्त करत असताना, SBMM विकसित होत राहील, ज्यामुळे जगभरातील खेळाडूंसाठी अधिक संतुलित, आकर्षक आणि आनंददायक गेमिंग अनुभव मिळेल. SBMM कसे कार्य करते हे समजून घेणे आधुनिक ऑनलाइन गेमिंगच्या बारकाव्यांची प्रशंसा करण्यासाठी, आणि गेम डेव्हलपर जागतिक स्तरावर खेळाडूंसाठी सर्वोत्तम अनुभव प्रदान करण्याचा कसा प्रयत्न करत आहेत हे समजून घेण्यासाठी महत्त्वाचे आहे. गेमिंगचा विस्तार होत असल्याने, स्पर्धात्मक आणि कॅज्युअल प्लेच्या भविष्याला आकार देण्यामध्ये SBMM ची भूमिका निश्चितपणे वाढेल.