免費遊戲得來速 - Feature Buy

你是否覺得老虎機的免費遊戲有時候真的很難觸發? 你是否覺得有時候老虎機就像是作弊一樣,一直不讓你進免費遊戲? 那麼今天的主題你一定要看!

免費遊戲得來速 - Feature Buy
Feature Buy

Feature Buy 是一種近幾年在歐洲流行起來的老虎機遊戲機制,基本上就是讓玩家可以付出較高的金額直接玩免費遊戲。如果你玩的遊戲是一把押 1 元,那麼通常會讓你付 50 元或 100 元直接進一次免費遊戲,不過 Feature Buy 購買的免費遊戲,並不一定會跟普通 Spin 觸發的免費遊戲機率設定完全相同,老王認為大多都會有些許差異。

從歐洲其中一個大平台 LeoVegas 的介面可以發現,Feature Buy 甚至被劃分為其中一種主類別,由此可見此機制確實有一定的流行程度。

起源

最早推出這種機制的遊戲是 2017 年由 BTG 所推出的 White Rabbit,也就是在本站之前文章【 Megaways Slots – 衍伸篇】 所提到的遊戲,而 White Rabbit 即使到了今日也依然是很特別的 Feature Buy 遊戲,因為它在遊戲中還能藉由蒐集硬幣來降低直接購買免費遊戲的金額,而這也算是一種【 State Game 】機制。

特殊購買

大多數的 Feature Buy 都是 50 或 100 倍的押注金額,但也有一些例外。例如 Nolimit City 所推出的遊戲 San Quentin 就有 3 個購買選項,其中最貴的是用 2000 倍押注金額購買 5 個 Scatters 觸發免費遊戲,而這 2000 倍押注購買的免費遊戲過程也大多是相當的刺激有爽感!

上面的 2000 倍保證 5 個 Scatters 觸發免費遊戲,一般玩家非常難靠玩普通的 Spin 去體驗到,除非真的玩很久玩超級多場,另外也有一些做法是真的把一些特殊的玩法只做在 Feature Buy,只玩普通的 Spin 是完全沒有辦法體驗到的內容。例如 ELK 所推出的遊戲 Cluster Slide 有 5 個購買選項,其中就有 3 種選項是普通 Spin 永遠無法體驗到的內容,而且 ELK 甚至沒有將 Feature Buy 功能放到免費 Demo 試玩的版本,因此讓玩家必須花真錢才能體驗到那些特殊內容。

誰會買

老王個人認為 Feature Buy 的購買金額普遍是設定有點高,對於大多數低押注玩家來說應該只負擔得起偶爾買來玩個幾次。不過對於中高押注的玩家,可能就會從原本一把 10、20、或 50 元的遊戲變為玩基本押注 1 、2 、5 元的 Feature Buy。

另外就是對於許多在 Twitch 上的 Slot 實況主來說,這種機制非常適合他們,因為觀眾最想看的就是免費遊戲,基本上現在很多實況主都會大量連續的買 Feature Buy 來吸引觀眾,例如其中一位非常有名的實況主 ROSHTEIN 就常常做這種事。不過他們是否真的是花自己的錢來買,或是廠商贊助,那就又是另外一個故事了。

法規

或許是因為 Feature Buy 的玩法會很大幅度的加速玩家投入的金額,也因此加快了輸錢的速度,後來英國法規正式禁止了這種機制,所以在英國的線上賭場已經不能玩到 Feature Buy。不過反過來說,這也證明了這種玩法對於賭場跟遊戲開發商來說,確實是能從玩家身上賺到更多的錢獲得更高的利潤。

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AI 與負責任博弈

AI 與負責任博弈

在當今的數位博弈時代,AI 已經慢慢開始帶來一些影響,例如AI可以把客製化遊戲推薦做到最佳自動化,為玩家帶來前所未有的沉浸式體驗。然而,在這項強大技術的光環之下,一個深刻的道德悖論正在浮現。 同一套用於最大化玩家參與度的演算法,也被宣傳為保護弱勢玩家、促進負責任博弈 (Responsible Gaming, RG) 的工具。這引出了一個關鍵問題:當一項技術的設計初衷是為了讓玩家持續遊玩時,它能否真正有效地保護他們免於傷害?本文將深入探討人工智慧在負責任博弈中的雙重角色,剖析其作為數位守護者的巨大潛力,同時揭示其背後潛藏的利益衝突與道德困境。 第一部分:AI 的承諾——新一代的數位守護者 傳統的負責任博弈措施多為被動式,依賴玩家的自覺,例如自行設定存款上限或申請自我排除。然而,AI 的出現徹底改變了這一模式,將玩家保護從被動回應轉變為主動預防。 數據驅動的早期預警系統 AI 的核心優勢在於其處理和分析海量玩家數據的能力。每一筆存款、每一次下注、每一次點擊以及遊戲時長,都成為 AI 演算法的分析對象。透過機器學習模型,AI 能夠識別與問題博弈相關的特定行為模式或「傷害指標」。

By 根博之樂