“经常收到来自大R的客户投诉，抱怨游戏的性能不好，在某场战斗中卡顿或者闪退等等。我们希望可以进一步定位他当时的游戏环境。”
“ 因为我们项目的玩法类型自由度较高，玩家可以在场景中堆放很多物件，所以这些操作具体对于项目会造成什么样的性能表现我们无从得知，对于这类行为也比较难做打点。我们希望可以进一步了解玩家游玩时的场景信息。”
“在对外测试中，想了解用户在新手阶段体验完一些固定关卡后的行为，例如某些流失非常高的关卡。我们希望掌握用户流失前最后停留的页面信息来进行分析。”
在游 戏的开发、测试直到上 线及长期运营的过程中，项目组常常遇到由于玩家 特殊设备、自由玩法等带来的复杂问题，说不清道不明的描述让项目组常常措手不及，尤其当这些问题成为用户投诉时，更觉被动。然而，现在通过 UWA GPM 2.0，我们可以主动应对问题。无论是收到玩家反馈后的精确定位，还是日常性能监控，GPM 2.0 都能帮助项目组变被动为主动。
以下是三个典型案例，展示 GPM 2.0 如何轻松解决这些常见问题。
定位大R玩家体验不佳时的游戏环境
GPM 2.0 提供的「异常用户列表」功能，让项目组能在第一时间锁定大R用户的动态表现。只需通过玩家 ID 或 GPM ID 将玩家添加至异常用户列表，即可追踪该玩家的游戏动态和异常报告。
借助动态列表的直观展示，一旦发现高价值（大R）玩家的游戏活跃度有所下降，就可以立即结合性能趋势图进行深入分析，迅速验证是否是由于一些游戏性能上的不佳表现影响到了玩家的游戏体验，以及可以在具体异常报告中去尝试定位问题发生的位置。同时，具体的异常报告将帮助您精准定位问题的根源。诸如“卡顿”和“闪退”这类玩家常反馈的问题，往往源于游戏运行中的Jank卡顿和PSS内存过高，而这些问题在GPM 2.0的异常报告中都将得到详尽的呈现。
更重要的是，GPM 2.0不仅限于在接到玩家反馈后解决问题，它还能在新版本发布之初，就对大R用户进行密切关注，从而提前洞悉他们的游戏体验。这一功能可以让大家在游戏性能优化方面占据先机，正如俗话所说：“掌握了大R，就是掌握了一切。”通过GPM 2.0，我们期待帮助更多项目组实现前所未有的关注力度和响应速度。
应对玩法自由度高时的场景信息定位
在和各项目组的沟通过程中其实经常遇到类似的情况，不仅局限于游戏的家园系统（基建、舰船等）中的建筑布局与家具摆设，还广泛涉及类似《堡垒之夜》那样在战斗进程中动态改变地形与进行建造的复杂场景，以及MMO游戏中玩家选择携带了某件装备或是某个宠物。 这些内容因其高度的灵活性和广泛的选项范围，给项目组的QA同学们带来了极大的测试遍历难度。 即便QA人员已经倾尽全力进行测试，仍可能遭遇如同“在酒吧中点炒饭”般出乎意料、难以预见的用户行为，进一步增加了测试的复杂性和不确定性。
GPM 2.0 提供了「自定义事件」API，可以针对特定的场景或操作步骤，指定API将一些玩家的角色信息和所处的场景信息进行回传，以便项目组快速找到万千变量中发生了性能异常的那一个。
在异常报告的场景参数数据图下方，展示了一个详尽的事件列表。该列表不仅包含了默认的切换场景、用户登录等事件、还囊括了所有添加的自定义事件。用户只需点击列表中的任意事件，即可在数据图和截图序列中迅速定位到对应位置。这一功能极大地便利了项目组，使他们能够轻松确认特殊事件的发生点，从而更有效地缩小问题范围或准确锁定问题所在。
分析新手阶段玩家流失时的行为轨迹
可以对玩家流失前的行为进行分析也是UWA GPM 2.0的一大便利功能。 当我们在SDK中通过UWAGPM.SetUser/SetUserId API设置并关联玩家ID之后，我们就可以把内部玩家服务器上发现的流失玩家的游戏动态通过GPM 2.0的「异常用户筛查」功能罗列出来。 运营人员可以通过观察玩家最后数次进行游戏时项目的性能表现和玩家的游玩路径，结合画面截帧来尝试推测玩家流失可能的原因。
通常，我们建议有这类玩家流失分析需求的项目可以在项目对外测试的阶段就接入GPM 2.0，并通过API数据采集模式来开启全量的数据采集，以便更好地还原和观察玩家在发生流失前的具体游戏路径。
以下选取一份真实案例作为展示。
在该名玩家的游玩过程中，持续时间较长的报告上都呈现出了FPS抖动较严重、PSS内存峰值过高、发热较严重的情况，经查玩家使用的设备号为某品牌的某机型，它的标定RAM大小最低为8GB。而在该玩家产出的报告中存在PSS内存峰值大于4000MB的情况，在这种情况下很有可能会引起项目在该设备上的闪退。
由报告中「温度数据」页签可以看到，在该名玩家进行游戏的过程中，设备温度全程保持在一个较高的值（CPU-75℃±、GPU-70℃±、电池-45℃±），这对于玩家手感、设备电耗和双U的性能都会造成一定的影响，从而导致玩家的游戏体验不佳。鉴于目前在大部分报告上体现出来的温度表现都是CPU温度高于GPU温度，推测项目在逻辑函数方面可能存在较大瓶颈，建议项目组对此进行针对性测试。
在该玩家最后一次游玩时，可以看到他的场景路径为Scene1→Scene2→Scene3，这三个场景的PSS内存峰值分别为2066.4MB→2806.9MB→3764.1MB，有比较严重的PSS内存泄漏嫌疑。且最后一个场景Scene3下最后的画面停留在“任务完成”界面，同时PSS内存也爬升至最高点。鉴于一般玩家不太会在“任务完成”之后直接退出游戏，合理推测若下一场景是切换场景或切换UI，很可能导致了游戏在设备上的闪退情况。
当项目组拿到以上推测之后，便可以在Debug包中结合玩家所使用的设备机型，遵照玩家的游玩路径进行PSS内存上涨趋势的复现测试了，也可以和UWA GOT Online等工具相结合，通过“内存分析”等相关功能进行问题的进一步定位。
GPM 2.0 通过多维度的数据采集和分析，让项目组能够对玩家体验和性能问题快速做出反应。不论是优化大R用户体验，还是应对高自由度玩法带来的挑战，GPM 2.0 都是游戏团队不可或缺的有力助手。
关于GPM 2.0
GPM 2.0 是一款专为上线或测试阶段的游戏项目打造的高效性能监测工具。它不仅深入捕捉宏观性能数据，还通过其独特的性能无损截图功能，让开发者在不影响玩家体验的前提下，全面掌握玩家运行时的关键细节，从多个维度优化游戏的性能表现，提升整体用户体验。
如果您的项目也希望体验GPM 2.0的强大功能，欢迎随时与UWA取得联系。我们将为您提供免费试用机会，并在试用期间全程支持服务搭建、数据分析与反馈，确保您能够充分体验GPM 2.0带来的价值。
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