2026年，Steam平臺正在想辦法調整推薦機制。
遊戲發行商Hooded Horse的CEO蒂姆·本德在領英上分享了一組數據：他旗下一款遊戲在“折扣與活動”推薦流中，過去五個月總共只獲得了14次商店頁面訪問。而在過去一個月裏，這個數字變成了7341次。
變化源於Valve對“折扣與活動”欄目的一次底層調整。這個位於Steam首頁顯眼位置的板塊，原本依靠人工排期和編輯精選來展示促銷內容，如今正在被算法驅動的個性化推薦所取代。
Valve在官方公告中表示，測試期間他們“每天在該欄目向玩家展示的遊戲數量是之前的10倍”，商店頁訪問、願望單添加和購物車添加均有“有效增長”。
對獨立開發者來說，這似乎是好消息。
但在這片熱鬧之下，一個更復雜的圖景正在浮現。
Steam的遊戲發行量正處於歷史最高點。
2025年全年，Steam上架了超過20000款新遊戲，首次突破兩萬大關。
8月下旬，Steam甚至創下了一週發佈720款新遊戲的紀錄，平均每天超過100款，每四五個小時就有一款新遊戲誕生。
但“井噴”的另一面是殘酷的注意力分配，在那創紀錄的一週裏，530款遊戲（佔74%）的用戶評測數不足10條。只有190款獲得了兩位數的評測，而評論數破千的僅有10款。
“遊戲開發井噴”在數量上是一個事實，在可見性上卻是一個幻覺。絕大多數新遊戲從誕生那一刻起，就沉沒在了算法的汪洋之中。
Valve將“折扣與活動”欄目轉向算法推薦，邏輯上是爲了解決這個問題。人工排期的展示位數量固定，算法理論上可以讓“更多遊戲有機會被看見”。
本德也承認，這對小型獨立團隊來說是“歷史性的進步”，“此前他們的作品根本沒機會出現在這個板塊裏”。
但算法的另一面是信息繭房。
Steam的推薦機制早已暴露出類似的偏好放大問題，有玩家在Reddit上抱怨，Steam反覆推薦“小黃油”，僅僅因爲他玩過的某些遊戲（如《賽博朋克2077》《博德之門3》）帶有相關標籤。NGA論壇上也有玩家指出，探索隊列的推薦“根據你興趣來的”，但“玩幾個EA階段的遊戲直接爛完”，算法會將標籤污染無限放大。
當“折扣與活動”這個原本帶有人工編輯意志的板塊也完全交給算法，玩家看到的“個性化推薦”，本質上是在重複確認他們已有的偏好。
那些不符合既有行爲模式的遊戲，無論質量如何，獲得曝光的機會反而可能進一步收窄。
算法之外，AI的湧入正在讓“可見性”變得更加廉價而渾濁。
根據開發者Sulka Haro對超過5.3萬款Steam遊戲的數據分析，截至2026年中期，大約每三款新遊戲中就有一款帶有“AI生成內容”披露標記。而按當前趨勢，到2027至2028年，AI參與的遊戲可能佔據Steam新作的半數以上。
Haro指出，AI“不僅降低了做一款遊戲的門檻，也降低了做很多款遊戲的門檻”。這直接推高了Steam的發行量，在月度發行增長中，60%到90% 來自AI標記的遊戲。
當算法的推薦池被這類內容稀釋，“信息繭房”的效應只會加劇：玩家被推送到更多看似符合“興趣標籤”但實際缺乏價值的遊戲，而真正需要被發現的作品，可能連進入推薦隊列的機會都沒有。
Valve在公告中寫道：“手動管理日曆的約束，在用戶口味如此多樣、相關優惠如此之多的情況下，已經不那麼合理了。”
這句話本身沒有錯，人工排期確實無法應對每週數百款新遊戲的體量。
但算法從來不是價值中立的。
對開發者而言，這意味着遊戲的“可發現性”從一個關於編輯品味和人工策展的問題，變成了一個關於算法權重和標籤博弈的問題。
對玩家而言，這意味着“發現好遊戲”的體驗，正在從“逛一家書店”，變成“刷一個越來越懂你、也越來越限制你的信息流”。
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