7月份的时候，Steam上线了“实验室”板块，其中就有“Steam互动推荐”功能，目的是通过算法优化和AI神经学习，能让系统更有效率地向玩家推荐他们可能喜欢的好游戏。
毕竟之前的Steam的推荐机制只有底部的“更多类似产品”和专门的“为您推荐”选项，但是他们所表现出的效果并没有达到V社的预期，也有许多玩家在社区中表示，他们都过于偏向热门游戏，缺少个性化的定制。
所以在那次测试中，V社彻底调整了推荐代码，并且发送给5%的顾客，在过去的几周内进行了测试，最终这个机制正式上线了。
现在的“为您推荐”会更倾向于玩家个人的相关性，在之前的测试阶段的数据里，玩家们的推荐点击率也有了明显的提升，按照官方的话来说就是，“更多的顾客找到了自己并未意识到会喜欢的游戏”。
不过，虽然优化是好事，但从去年开始就一直说在优化算法，一直到现在正式公布，期间经历了这么长的时间，但最终的效果却和SteamDB（第三方网站）的早期功能撞车，在很多场合下，也明显是别人提供的算法推荐更甚一筹。
比方说，现在玩家们能够按照价格和折扣搜索游戏，但这些功能在SteamDB上早就存在了，甚至别人还能查看不同游戏在不同区域的价格，折扣历史，和折扣百分比，最终对这些结果进行排序，怎么说也比Steam当前的搜索要强上不少。
不过从当前各家平台的搜索算法来看，Steam还是处于领先地位（你看Epic商店才上线搜索功能），毕竟在拥有庞大游戏数量的情况下，如何针对不同玩家推荐不同游戏也并不是一个容易活。
而且就体验而言，当前Steam给我推荐的几款游戏也是我之前在别家平台已经游玩过或者观望已久的游戏，从这点来看，或许这个AI再进化一段时间，我们就不需要各大媒体或者UP主所创作的游戏推荐视频了。
V社在公告中最后表示：“玩家们可以前往Steam实验室，去激活使用这个全新的交互式推荐模型实验，只需点击数下，我们保证您会找到或重新发现让您感兴趣的游戏。”
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