真经阁｜MOBA游戏中的数学题 ——英雄平衡性该怎么做？
玩过MOBA游戏的人都知道平衡很重要，而站在策划角度来看，如果今天要系统地讲下平衡性为什么重要，主要有两个原因：1. MOBA品类的核心乐趣在于多变的英雄选择和战场变化。既然英雄就是组成多变乐趣的重要一环，那显然某一版本中如果存在某个英雄过强的情况，就很容易就会出现英雄的胜率和登场率双高的情况，从而导致多数玩家都会倾向于选择强势英雄，其余玩家要么就是因为打不过而被迫加入、要么就是因为版本的不平衡而快速流失。为了防止这种恶性循环，MOBA游戏的平衡性迭代都是快节奏的。左侧来自AOV（ArenaofValor）中的截图是我们单个大版本中会进行的平衡性调整列表，可以看到总共有20多个英雄进行了平衡性的调试，当时游戏的实际更新频率是每两周一次，换算过来这20多个英雄的调试也就发生在两个月的时间内。当然，根据游戏的不同，更新频率也需要考虑两个因素，如AOV两周一次的频率便是根据玩家对版本的适应周期，以及项目组本身所需要的研发与测试时长来决定的。
2. 平衡性可以被视为研发团队与玩家之间的一个长期约定。每个玩家在游戏中对某个英雄的长期游玩都是对游戏的一种投入。所以如果我们无视平衡性的调试，就会导致玩家被版本的强势或弱势英雄摧毁游戏体验。换而言之，我们希望长期让版本的平衡性保持在一个稳定的状态，确保玩家在我们游戏中的投入是持久和保值的。
二平衡性的概念
目前市面上绝大多数MOBA品类的平衡性判断标准都是从胜率及登场率出发，而AOV也是如此。
最基础的判断是从数据层面，除开以英雄的胜率与登场率为主，在评判过程中我们也会纳入一些过程数据，包括英雄的禁用率、选择率，以及对局数据，如击杀、连续击杀等等。
其次是感受层面。随着玩家调研与反馈的增多，玩家的对抗体验感受也成为了我们进行平衡性调试的衡量重点。简而言之，英雄在数据层面的合理不代表拥有合格的对抗体验，而这普遍会反映在玩家感受层面的反馈。
接着则是水平差异带来的考量。这应该很好理解，不同段位的玩家和不同水平的玩家对于游戏的平衡性理解是存在差异的。比如某个英雄的技能是需要瞄准的射击技能，那么水平较低的玩家多数是点触操作，在面对一些高机动的目标时很难命中；再比如MOBA游戏中根据战场设计的策略差异，滚雪球、卡视野、打时间差，这些策略基本上都得是高段位的玩家才能够利用的，而在低段位的对局中，多数玩家只能进行平推或者抱团推，而这些策略、操作水平上的差异也就导致了玩家之间对平衡性的理解不同。
为了从水平差异角度来进行平衡性的衡量，我们进行了一项调研，左侧的图例中，我们将各段位玩家数与其对平衡性的敏感度做了调查，从图中可以看出，通常低段位的玩家因为水平有限，所以对平衡性的敏感度也比较低，通过练习来提高操作及意识水平对这类玩家的胜率影响远高于我们直接对英雄的平衡性进行调整。而对于高段位的玩家群体而言，哪怕我们只是稍微调整了某个英雄的伤害数值，就可能导致这群玩家或者职业选手选择或者放弃这一英雄。所以将水平差异纳入平衡性衡量是我们需要寻找段位和敏感度的最佳的切入点，也就是大盘用户，比如白金、钻石段位，以及再往上的星耀、王者段位。另外，由于职业选手以及KOL拥有着很高的传播力，很多玩家会通过比赛或者直播来了解游戏版本，所以我们也会在一定程度上关注这部分高端用户的反馈。
最后是地域差异的角度，比如港澳台、东南亚、欧美玩家在设备、网络以及游戏习惯上的差异。比如越南，多数用户由于机型设备的限制，有大几率会在团战的时候发生网络卡顿及操作延迟的情况，玩家只能进行平A操作，而这也意味着需要高操作、或者看重进场时机的刺客英雄在越南的胜率是整体偏低的。反过来，在普攻和移速上具有一定优势的射手或者战士英雄的胜率则整体偏高。总体来说，虽然因为设备、网络或者习惯带来的地区差异很难在短期内解决，但是团队可以做到的是尽量保证每个地区，英雄胜率的上下限与强度都在可控的范围内。
综合上面我们所说的四个角度，我们就可以对平衡性的衡量标准达成一些共识。这也是我强烈建议一个MOBA游戏的平衡性团队需要制定的。只有团队成员都达成了共识，才能节省掉过多的会议与辩论，快速做出版本的平衡性调整。
而团队会希望在每次大版本更新之后，每个分路、职业的英雄，从强度到梯度都是有迭代的，让玩家感受到版本带来的变化，并重新投入到对不同英雄的探索中。而基于玩家侧的调研反馈，团队也在不断地对现有标准进行扩展。
1. 首先是基于公平性的共识，团队针对英雄的数据层面进行调整。在AOV这一游戏中，我们最基础的调整标准还是以胜率结合登场率的数据评价，团队内部达成的共识是一个常规英雄的可接受胜率范围大概在47%~53%之间浮动。而如果一个英雄比较冷门、或者只有少数高端玩家在使用，在英雄的登场率较低的情况下我们也会接受他的胜率比常规英雄略高。另外，我们首先会对胜率及登场率出现双高的英雄进行削弱，而登场率略低的英雄团队对于英雄的胜率上限则会略微太高；但如果登场率低到一定的界限，出于多样化的考虑，无论此英雄的胜率高低，我们都会进行调整，以确保这个英雄在玩法功能层面能够吸引到一定范围的玩家。
再来就是针对老英雄的关怀，从AOV来看，在版本迭代的过程中，团队对于新英雄的实际强度还是控制在合理范围内的，一个新英雄首周的胜率大概都是在45%-47%之间浮动。但由于每次新英雄登场、版本更新都伴随着新机制或者新功能的投放，玩家会天然地产生新英雄具有优势的感受。再加上老英雄的机制相比于新英雄肯定是落后的，虽然团队会尝试通过一些数值的调整来增强老英雄，但即使在胜率上与新英雄持平，老英雄在对抗体验的层面或者是在功能玩法的层面，也是落后于新英雄的。所以团队针对老英雄的平衡性调整就包括在每两周或者每一个月的更新中，将老英雄在玩法、功能层面上的数据向新英雄对齐。
最后便是针对对抗体验，也就是我们前面提到过的由玩家感受层面所衍生出来的调整。
这类数据层面无问题，但是玩家反馈体验差的英雄主要有三种问题：
第一种就是使对手完全丧失对抗体验的设计。比如过长的控制链，它会让对手在被控制期间常见无法有效操作，甚至从满血到死无法反抗；还有就是特定机制的过度投放，尤其是机动性（位移）；传统的短腿法师或者射手在面对多位移刺客或者战士时，往往想打打不中、想跑跑不掉，就无法形成有效的对抗。
第二种是清晰度导致的问题。第一，技能特效看不清，例如图中英雄的技能冻结特效，如果放置在河道，因为都是蓝色，所以在实战中经常会出现对手没看见特效就被命中了。第二种则是出现预警特效和实际特效不匹配的问题，它在对局中的具体表现是玩家觉得自己被秒得莫名其妙，从而得出对手英雄过于强势，需要削弱。但这种在团队实际研究过程中会发现是由于这一英雄攻击特效不清晰/明显，导致玩家在遭到伤害时没有意识到，从而没有进行相应地移动或者躲避操作。
第三种英雄战略层面上的问题。主要发生在一些功能性辅助英雄身上，他们的功能特色缺乏对应的克制位，所以导致对手玩家的对抗体验极差，这也是团队需要去关注的。
2. 第二是基于多样性共识进行的调整。我们在最开始就提过，MOBA游戏的核心乐趣就在于多样化的英雄选择和战局变化。即使玩家有自己的本命英雄、拿手英雄，但从游戏体验的角度来看，如果多数玩家的阵容处于长期固化的状态，对于玩家而言是会腻味的。所以我们会尽量考虑在每次平衡性调整中都加入新的英雄来优化玩家的体验。
再来，便是针对英雄进行个体/团队中的定位差异化调整。比如上图左侧这些英雄便是AOV中的法师英雄，可以看到每一个法师英雄都有它独属于的标签，团队需要尽量确保每个职业或位置上的英雄之间能够拉开足够大的差异，并且具有可玩性。同理，这些英雄的团队定位也需要确保有各自的特色。例如MAX这个英雄，他在初始版本中的被动技能减疗效果是25%，但是我们考虑到这个英雄的特色便是减疗，并且在AOV中只有MAX有这个标签，所以在后续版本中将其被动技能的减疗效果提升到50%，确保玩家在面对治疗/回复能力强的团队时能意识到使用MAX作为克制位。
3. 最后，为了增加新鲜感，我们还会在版本中针对战场引导进行调整。比如在现有版本中，如果中路被蹭线的几率较大，导致中路能够拿到的经济变少、却又承担了打AOE输出，面临着钱少事多的窘境，那么团队就会针对性地在下一个版本进行整体调整，增加中路在决定战场胜负上的权重。
三数值策划的平衡性设计实践
讲完理论，我们接下来就进入大家最关注的实践部分。下面我们将从一个英雄从无到有的过程，包括设计、调节、外网平衡三个阶段来进行案例分析。
基础数值-初始身板
这是AOV中一个战士的战斗力标准模板。先说下这个模板的由来。首先解释下概念。
第一列是有效生命，它是在计算英雄的生命值、护甲值与减伤后得出的，也就是一个英雄能够承担的最大物理伤害。
然后第二列是预期输出，打个比方，如果一个英雄的攻击力是100，而他每秒的输出是2.5倍攻击力，那么这个英雄的预期输出就约等于250。
再来就是第三列的预期击杀时间（time to kill，后面简称TTK），这里计算的是两个英雄对打时能够分出胜负的预估时间。这里要着重提一下，上图为一个标准的战士模板，预期TTK在前面单人对线期大概是10秒，而到了后期，考虑到团战等因素，我们的预期TTK就拉大到了15秒。这么做的原因是在AOV之前的版本中，曾经遭遇过由于英雄后期TTK过短，导致脆皮角色对战时很容易出现互秒的情况，而这种没有反馈的击杀本质上就是糟糕的对抗体验。所以为了拉长后期TTK，团队曾针对英雄进行过后期TTK做过一轮放大。
最后一列是战斗力，顾名思义，是基于预期输出和有效生命所进行的乘积计算，代表了英雄在生存的空间内能打出的最高伤害值。
而在做完一个，攻防均衡的战士英雄模板后，我们就会着手进行拆分定位，比如更倾向于防守的坦克，或者是更倾向于输出的刺客和射手；而在定位拆分的基础上，我们同时会对成长做拆分，比如强势期在前期的英雄就会拉高前期数值，但是相应地成长性会有调低。最后还有战场的拆分，比如装备与英雄基础身板的伤害/生命加成比例。
基础数值-技能加成
在完成了英雄的基础身板设计后，我们就会开始考虑技能对英雄战斗力的放大。这里我放了一张技能加成结构的图，图中所展示的是技能基础值和装备加成在技能伤害中的比例。通常来拥有高装备加成就属于刺客或者滚雪球能力强的英雄。这类英雄如果能在前期拿到击杀或者是取得装备优势，对于装备的利用率会更大。而装备加成较低的便是辅助类英雄，这类英雄不承担吃经济的定位，但他们具有的是战略价值，我们会将辅助角色在前期的基础值提高，相应地在技能和装备加成上则会拉低。
这里有几个在评价英雄强弱时的关键数据需要我们重点关注。
第一是爆发伤害，英雄的一套技能打出的伤害数值以及爆发的窗口期长短。另外还要针对木桩的稳定伤害，这两者都是我们衡量一个角色输出能力的关键指标。
第二是生存放大，主要针对坦克或者是重装战士这类防守职业，会关注技能对这类英雄生存能力的放大。
第三个是控制/机动投放，这是一个比较难把握的关键点，我们在设计时只能先基于每个职业的标准角色所持的控制/技能技能数量，来对新英雄进行投放。虽然玩家普遍倾向于能秀、也就是机动性高的英雄，但是我们却需要在投放时把握好尺度，给新英雄投放过多的控制/机动技能会让老英雄处于尴尬的位置，整体的游戏环境也会变差。
第四是打击距离，它可以当做针对于控制/机动投放的一种对抗手段。如果一个英雄的机动性过高，我们会在它的身板，比如血量以及战斗距离上做衰减，确保没有位移技能的英雄对上这类英雄时能有生存空间。
基础数值衡量-定向对比法
当我们计算好了一个英雄的基础数值之后，我们就需要进行第一轮的平衡调整，确保这个新英雄不会过于过强（overpower，后面简称OP）。而在这里，我们最经常使用的、用于评价英雄的方法就是定向对比法。
拿法师英雄为例，分为输出型的炮台法师和控制型法师，而这两种定位的法师英雄在伤害值上就有不同的标准，比方说输出型的炮台法师场均伤害在6万左右，控制型法师则只在5万左右。而当一个控制型法师的场均伤害经测试达到了6万，也就是炮台法师的标准时，我们就会判定这个英雄是OP的。
而除了最常规的身板数值，我们会观察英雄在同职业、同分路英雄中的排位情况。包括输出能力、生存能力、发育速度的数据，确保英雄的整体强度在同职业或者同分路的类型英雄中处于正常水平。
再来，我们基于过去的经验，针对性地关注新英雄的关键数据，避免以前踩过的雷。比如对于刺客类英雄而言，爆发输出是关键点，一个刺客英雄的爆发伤害每增加3%，胜率就能加1%，而持续输出的影响则没那么大。所以我们在对刺客英雄进行设计与调整时，对爆发伤害就会着重关注。
但这里所说的种种调整策略，也只是在数值层面根据对比与过去经验进行微调，而实际上我们要考虑地还有英雄的对抗体验等因素，假如我们想提升某个英雄的人气或者削弱某个OP英雄时，单从数值入手做简单粗暴地拔高/拉低实际上不会起到很大的效果，需要考虑地还有更多。
复杂机制-功能类
而这就涉及到数值策划在工作中要面临的一个日常灵魂拷问。许多英雄设计师往往在第一版设计中会加入自己的很多创意，给英雄投放的技能都是功能向的，比隐身、霸气、不可选中等等。这些功能相较于数值类的技能，都是不可量化的，而许多英雄设计师灵感一来、创意一个个地往新英雄身上塞，很容易导致OP。所以接下来我们就来看下如何衡量这些不可知、不可量化的功能向技能，确保英雄在游戏中整体是平衡的。
1. 删繁就简
首先来看下一个新英雄的第一版策划案。从图中的技能描述中，我们可以看到设计师的大体构思是设计一个双形态的射手/刺客。从左面的实际游戏画面中可以看到，这个英雄的远程普攻会在敌方身上留下血滴叠层，然后当英雄切换到近战状态后，可以将所有的血滴叠层消耗掉来造成一次高额的伤害。
但实际上，我们在看到这个英雄的第一版设计时，会发生里面有许多不可量化的功能向技能。比如被动技能中的隐身、获得真实视野、躲避指向攻击的功能。这些就是不好把握的，在我看来已经近似于无敌状态的加成。再比如下一次位移之后附带普攻的技能描述，这会让英雄的整体爆发伤害变得很高，一次位移两次普攻的伤害再加上装备武器的加成，会让这个英雄的爆发伤害在刺客类英雄中都排到中上的位置，并且技能中还有沿途增加位移物理伤害的设计，所以从爆发伤害来看这个技能就是OP的。再加上这个英雄的大招机制是与地方换血，提升移速、攻速以及获得侦测视野的功能。所以接到初版策划案时，身为数值策划的我是一脸懵逼的。
在这种情况下，我们首先要做的就是与英雄的设计师进行沟通，第一个是理清对于设计师而言，这个英雄必须要保留的核心机制、定位是什么？拿这个案例中的英雄为例，设计师认为远程叠状态+近战爆发的机制，以及控制自身血量的二技能是他的核心机制。
所以在确定了这个英雄的核心玩法为控制血量之后，他的输出循环就很清晰了：远程耗血，对敌方造成伤害并叠加印记，近战可基于印记进行爆发输出与回血。当我们确定好英雄的核心机制后，再来看大招技能中关于“根据敌方血量判定获得攻速与移速的提升”的描述，这就是需要调整的一个点。无论是基于机制设计或是实战环境的考虑，英雄的定位是脆皮，远程耗血的设定使得他的血量控制一直很低，而且在实战中一般没有精力进行敌方血量的判断，所以我们将技能改成了根据自身血量获得移速提升。
接着就是对影响对抗体验、或者与英雄本身机制不相干的技能进行删减，比如被动技能中关于“自爆使敌方无法获得赏金”的描述。整体而言我们会聚焦于将英雄的核心机制进行优化，而对其他不好量化的功能型技能进行限制和删减。而为了让新英雄兼具玩法机制上的独特性，同时又不影响平衡，我们需要在过程中与英雄的设计师进行及时的沟通，因为我们要做的是帮设计师理清思路、而非限制他们的思路，才能够实现新英雄在数值设计上的合理可控。
2. 控制技能的投放
第二个我们要讲的是控制技能的投放思路。在近期，我们就受到了玩家关于游戏中控制技能所造成的对抗体验较差，大量的点控和散控技能经常导致玩家的操作遭到干扰限制。基于这类问题，我们也对硬性控制技能的投放做了调整，变得更加谨慎。整体上的投放思路是基于击杀时间与职业特性来决定的。基于击杀时间的考量是假设一个脆皮角色在对局中后期的击杀时间在3-5秒，我们就会保证他受到的控制技能效果大致在2秒左右，确保玩家有一定的逃生空间。而基于职业特性的考量则是对于能够在团战中切到后排的刺客类英雄，我们在硬控的投放上将进行限制，让这类具有爆发伤害的角色不会过于OP。
再来就是限制控制技能的射程、长度，比如稳定控制技能的射程一般不会超过射手的攻击距离，以免起手就能切入后排的技能存在；而限制控制链的长度就是基于一些玩家反馈在游戏中被连控的体验很差，我们所进行的一定调整。比如玩家被一个控制技能控制0.5秒，而后可以移动0.5秒，然后又被控制0.5秒，而在这间隔0.5秒的操作空间中，其实大多数玩家很难及时地做出反抗，很轻易就会被后续的控制技能命中。所以我们现在对于这类存在控制链的技能，会对中间给予敌方可反抗时间做优化，而如果可操作的间隔时间太短，我们会将整个控制链的时长视为控制技能的时长来进行衡量。
3. 机动技能的投放思路
这也是AOV在近期版本中所面临的一个问题，许多玩家都会反馈后排脆皮角色没有位移，对抗体验很差。而这类问题就与上面所说的控制技能投放比较相似，我们的思路还是基于职业特性来进行机动技能的投放。我们对于控制、机动、爆发类技能的投放上限调整还是针对刺客类型的英雄，例如两段位移的距离是8米，那么我们在进行技能设计时会注意，只有具备超高机动性的刺客才可能在10米的距离迅速贴近后排的射手、法师类英雄。而针对后排英雄，我们则对加减速技能的覆盖率进行了扩大，提高他们面对刺客英雄时具备一定的操作空间。整体而言，加减速技能与机动技能的投放是相当的。为了制衡机动性技能，对于机动性高的英雄，我们设定的血量便越低；而对于无位移的英雄，则会给到较远的技能射程，确保整体的对抗体验是相对可控的。
4. 命中难度预设
关于命中难度的设计，我们通过上图这个例子来说明。这是游戏中一个前摇时间最长、同时能够造成很高伤害的技能，但它的特点就是命中难度很高。技能从施法到出现预警大致需要0.2秒，而从预警到爆炸大致又有1秒的时长。通常情况下，敌方玩家看到预警之后，会有0.2~0.3秒的时间做反应，然后还有1秒的时间进行走位。假如一个英雄的标准移速是400，1秒的走位空间大概就足够移动4米的距离。所以当这个技能出现在英雄脚下时，团队就会考虑玩家是否能够走出爆炸伤害的范围，在这个技能中，范围是2.5米的圆径，也就是说一般英雄，即使被套上了轻度的缓速技能，也有走出爆炸范围，躲避伤害的空间。这里基本上就是我们对于高伤害的范围技能所进行的限制思路，我们会对每个技能的命中参数标准做基本的预设，然后根据伤害的高低，对于这类技能的命中难度进行预设。
其他功能机制的衡量
这里我们举一个辅助英雄的案例来看下。这个英雄的二技能是吸纳友方英雄，同时它也可以吸纳兵线和野怪，结合能够滚动长距离的大招机制，英雄就具备了偷塔、开团和撤退的功能，既可以吸纳友方英雄在团战中拉开距离，躲避伤害，也可以吸纳兵线到敌方塔下偷塔。所以我们就会从这三个功能的角度进行考虑，首先偷塔的方向，敌方有多大的反应空间？当敌方看到英雄吸纳兵线时，猜测到他偷塔的意图后，便会开始移动，进行守塔，所以我们要考虑给到敌方反应并进行跑图的时间。甚至更极端一些，如果我们判定这个技能要偷塔实在太过容易，可能会加上全图预警，提示敌方尽快到塔下集合守塔。除此之外，我们也发现这个技能的成功关键在于英雄吸纳兵线后的滚动速度，它决定了从英雄开始发动技能吸纳兵线，到他带兵冲到敌方塔下所需的时长。所以整体来看，滚动速度是衡量技能能否成功的关键参数。
再来就是撤退功能，在这点上我们主要考虑敌方能否通过输出伤害来迫使英雄放出队友，再一个是技能发动期间敌方能否追击上英雄，所以限制这一英雄的核心参数还是滚动效果，也就是滚动速度和最大距离。
我们通过这个案例可以发现，对于具备高功能性的英雄来说，常规的削弱伤害或者控制能力是不能用来衡量其技能强度的。就如这个英雄的平衡性、强度把控在于技能的滚动速度与最大距离。
四玩家眼中的平衡性要点
讲完平衡性的设计到调整，我们再来看下玩家对平衡性的看法，以及我们作为游戏团队，在与玩家进行沟通时要注意的技巧。
如果要把平衡性在各个维度的衡量排上优先级，玩家的体感平衡则比基础的数值平衡还要重要的。但是体感平衡也是所有平衡性中最难衡量的。例如我们要面临玩家对新英雄长期存在的“过强”共识，举个例子，AOV在半年前所上线的新英雄若伊，这个在上线初期就被玩家列入必Ban位的英雄，但实际上从玩法层面来看，这个英雄极度考验团队协作，只有在多人组排、或者非常擅长合作的玩家手里才能发挥最大价值；而从数据层面来看，若伊首周、次周的胜率还不到42%，但Ban率却达到了75%，所以从整体而言，玩家对这个新英雄的观感可以说是非常糟糕了。所以即使当时在团队看来，这个英雄从数值、玩法层面上是需要加强的，考虑到玩家对她的观感普遍都是过于OP，如果再加强势必会引起玩家群体更大的不满，所以对若伊的平衡性调整便进行了延后。
这里可以总结下团队在与玩家进行沟通时的一些Tips。通常来说，我们最常用的沟通方式就是设计师公告，与玩家说明这个版本希望更新的内容，包括我们针对哪些点进行了优化，以及希望优化后能够带来的效果。然后第二种社区论坛上的设计师蓝贴，最后则是线上的沟通，但是因为很多地区存在语言不通的情况，所以频率较低。
从AOV上线至今，我们在与玩家沟通中发现，首先玩家肯定是希望自己的意见得到重视的，比如玩家反馈，觉得某个英雄太弱，希望增强这个英雄的伤害，但是我们在衡量过后将这个英雄的续航能力进行了增强，结果是玩家并不买账。他们希望的是团队能够按照他们所希望的角度来进行加强。在这点上，我们可能无法避免与玩家观点之间的相左，这个时候沟通就显得额外重要，你需要让玩家知道你并不是无视他们的意见，你需要与玩家沟通，让他们了解那个英雄调整的背后思路。整体而言，团队在重视玩家反馈的同时，也要避免过度地为玩家捆绑。
然后第二点，不要教玩家打游戏。之前我们曾在设计师公告中有“XX英雄胜率低是因为玩家常用的玩法不合理”的描述，显然这种发言就导致挨喷，其实回头一想就明白，作为游戏团队，我们需要让玩家知道的是这个英雄有多种玩法，起到引导的作用，而非简单粗暴地哔哔玩家这样玩不行，那样玩会输。
第三点，大多数玩家都是“标题党”，这里指的是玩家评判一个英雄的调整很可能就是从设计师公告中的关键词描述，比如技能有暴击效果就意味着伤害增加了。所以在进行调整和说明时，我们也得尽可能简明扼要地突出重点，而不是用长段的文字把玩家绕晕。
第四点也是人之常情了，玩家普遍偏向于增强、而非削弱。大家都希望自己玩的英雄能够加强，但没人希望自己玩的英雄被削弱。但很多时候站在数值策划的角度，削弱在某些时候还是必须的，我们唯一能做的是在削弱某个英雄时，尽量控制条目，不要让玩家觉得这个英雄的每个技能都遭到了针对，被砍废了。
五平衡性调整+技巧
最后再给大家总结一下个人在工作中总结的一些平衡性调整需要注意的小技巧。
1+1>2
第一点，我们在进行每一个版本中包括英雄、战场、装备等方面的平衡性调整时，主要的目标就是避免各个方向的调整互相叠加产生指数倍的效应。以上图中的英雄萝尔为例，左侧图显示的是她在一个版本更新后的胜率变化。实际上在那次更新中，我们并没有对萝尔进行加强，这个英雄此前的胜率一直稳定在52%左右，处于健康的范围，但在更新过后便提升到了56%，所以我们针对性的做了一次回顾。首先我们修复了英雄的一个技能丢失伤害的bug，但是基于我们预估的话，对其胜率的影响应该只有1-2%；第二个则是英雄的核心装备获得了加强；第三，当时的版本中增加了中路兵线的经济，而萝尔是一个发育型的英雄，中路经济的增加意味着萝尔的发育速度变快了。当时为了弄清楚每项调整对于英雄胜率的影响，我们花费了很多时间。所以经过那次经验教训，我会建议在一次版本更新中谨慎进行多个维度的加强，否则一旦调整效果脱离了预期，很难快速地定位问题并进行解决。
体验服测试
第二点，我们在进行新英雄，或者新机制的调试时往往会通过体验服的数据来进行判断，但事实上，体验服的玩家基数与对局场次都是过小的，所以如果我们拉取体验服一个英雄的胜率情况，会发现由于胜率是一个0/1的数据集，输了是0，赢了是1，所以在对局场次不够的情况下，英雄的胜率波动会非常夸张。所以我们首先会更多地关注一次调整对数据带来的波动性是相对可控的，比如我们将某个英雄的伤害提升了它100点，我们会关注这100点对总伤害的提升，并以此来预估相同比例的伤害提升在常规服会对胜率造成的波动。
第二则是尝试通过一些适当的手段来提高对比质量。比如当我们对一个冷门英雄进行调整后，我们希望玩家体验他，测试是否有BUG存在或者强度是否合理。这时我们会通过一些运营手段，比如投放皮肤来作为进行对局的奖励，以此来提高测试玩家的积极性。
最后还有一个需要注意的地方，体验服中OP的角色与装备需要尽快地处理。体验服作为我们进行测试的服务器，任何英雄/装备的单一变量都会对游戏中整体的英雄强度判断造成干扰，所以如果发现英雄/装备OP的情况，应当快速地进行屏蔽，解决问题后再进行投放测试。
膨胀幅度的控制
在AOV的迭代过程中，我们会希望保证整体的英雄强度、战场环境都是有序膨胀的，这就要求在每个版本的更新中尽量保证加强和削弱的幅度都是相对可控的。首先我们会对每个职业的标杆英雄强度，比方说胜率进行关注，将一年之内整体英雄的战力膨胀控制在5%-10%之间。这也是吸取了从前的经验教训，因为某一英雄的过渡膨胀带动整体英雄的战力膨胀。对单一英雄、装备的伤害加强都会带来连锁反应，直接的结果就是英雄在后期的伤害爆炸，团战的击杀时间缩短，许多玩家在团队中甚至没来得及反应就已经死亡。所以现在AOV会比较注重膨胀幅度的控制，确保整体游戏体验是良好的。
结语
写在末尾的其实也是最重要的一点，就是加强团队在平衡性调整上的共识。无论是策划内部对于平衡性的衡量原则与方式；还是与运营之间的沟通，让他们理解调整背后的逻辑，这都影响到工作中的协作与效率。如果大家实在达不成共识，那就开一局游戏吧！
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