在過去24小時內由數千名玩家選擇的遊戲
1）確切地認為「過去24小時內」
窗口：滑動T − 24h…… T，帶有固定的展示時間（每個項目一個）。
細分市場：移動/臺式機，新/返回的受眾，關鍵GEO（如果相關）。
重復數據消除：一個用戶=一個帳戶（考慮設備指紋/anti-fraud）,一個遊戲的「皮膚」組合成一個活動版本。
2）樣本的最低入場閾值
只有在24 h以上至少完成以下一項時，遊戲才會進入池：
Unique Starts ≥ 1,000*或Sessions ≥ 4,000（根據項目調整規模）。
同時：
Crash/Error Rate ≤ 0.5％的會話。
TTI（web）≤ 6與「冷」開始。
沒有流量異常（見第5段）。
3）內核度量（以「原樣」和平滑形式收集）
CR啟動=First Spin/Card Views。
ASL/SPS-會話的平均持續時間（地雷）和自旋/會話。
HR-獲勝旋轉比例>0。
BER/MFR-獎金/100自旋或迷你活動總頻率（每8-25個自旋活動一次）。
Fav/Add （D0）-24h 的最愛/100獨有的添加。
Reopen\_ 24 h-從窗口內的「歷史/精選」重新啟動。
PW100/NPS是有利可圖的≥1× /100背面或「加價」會話的一部分。
TTI，Crash/Error-技術質量（Web/mobile）。
分數平滑（beta平滑）：
$$
\hat p =\frac {ext{成功}+\alpha} {ext{測試}+\alpha ++\beta}
$$
推薦：CR，Fav/Add → $\alpha =\beta=5美元；Reopen → $\alpha=3,\beta=7$.這消除了小體積的「噪音」。
Real Time平均值（每小時EMA）：
小時重量$h $bet： $w_h=0{，}5^{h/au}$,半衰期$au=6 $h。
平滑值：$\overline x =\sum （w_h x_h） /\sum w_h$。
4）24小時趨勢指標（TrendLift）
反映了對遊戲自身基礎的興趣增長。
Growth vs 7天avg： $g =ext {UStarts}_{24h} /ext {UStarts}_{7d\avg}-1美元（裁減$［-0{，}5；+1{，}0］$）。
EMA傾斜度：24 h（在EMA平滑數據上）的每小時UStarts的線性趨勢系數。
Итог: $extbf{TrendLift} = 0{,}5\cdot g + 0{,}5\cdot ext{slope}$.
5）反異常和數據清潔
如果至少發現一個候選者，請切斷：
單個流量源/GEO的激增（>所有啟動的70%）在接下來的6-12小時內未得到確認。
可疑重播（許多單設備/IP帳戶），顯式農場自旋模式。
不同類別的同一遊戲「皮膚」的副本（我們保留最完整的版本）。
UX中的失真（沒有點擊的強制自動啟動，「紮根」tutorials）。
Techproblems： Crash> 0.5%, TTI> 6秒,頻繁重新啟動asset。
6）積分評分「24小時選擇」
我們通過在24h窗口（winsorize 1-2％）內的指針規範化度量，我們相信：
$$
Penalties（高達− 15％）：碰撞/錯誤，TTI幹擾，交通異常，長的「安靜」系列（DSR），沒有迷你鏡頭。
7）進入最終展示的門檻
如果同時顯示以下內容，則在塊中顯示遊戲：
達到了閾值。2並經歷了反異常。
CR（sglage。）≥ 38%，ASL/SPS ≥窗口中位數。
BER ≈ 1/85-1/140*或MFR=每8至25次自旋一次。
Fav/Add ≥ 10％，Reopen ≥ 30％（均為英文）。.
PW100 ≥ 10*或NPS ≥ 30%。
在候選人中排名第一的四分之一中得分。
8）陳列櫃的平衡（以便列表不是「zakis」）
提供商配額：來自一個工作室不超過2個職位。
發布年齡：至少30％-新產品（≤45天），至少30％-evergrina（≥6月）。
各種機械師：Respin，Cluster/Tumble，Megaways，Light FS，Sticky/Collect。
更新：每小時重新計數，每3 小時發布/kesh店面。
9）遊戲卡模板
事實行：
*力學·波動·節奏：每N-M旋轉·BER（或MFR）·ASL/SPS ≥中位數·Fav/Add X-Y%· Reopen Z%·趨勢↑（TrendLift）*
短擴展（3-4個項目）：
基地「擁有」的東西（迷你活動/休閑時尚），
如何感受到獎金（頻率/回流），
對於誰（初學者/經驗豐富的人），
技術優勢（快速啟動、穩定）。
徽章：*目前趨勢為*,*Evergreen*,*新版本*,*返回一周*。
10）為什麼正是這些遊戲進入「24小時選擇」
典型的特征是：
1.活節奏是每8-25個旋轉一次的事件，很少有「安靜」的系列。
2.可用的獎勵或補償MFR-玩家迅速獲得增援。
3.Clean UX-TTI ≤ 6秒,skip動畫,大按鈕,從背景正確返回。
4.強烈的行為反應是Fav/Add的生長，早在淩晨就出現了高Reopen。
5.可持續性-在平滑和清除流量後保持指標。
11）該塊出版物的支票清單
1.刪除24 h數據，應用beta平滑和EMA。
2.刪除異常/復制,檢查Crash/TTI。
3.計算Score\_ {24h}，應用配額和平衡。
4.形成卡（事實行+3-4原因）。
5.設置徽章，更新展示，記錄報告的快照。
12）紅旗（不包括店面）
Fav/Add <8％和/或Reopen <25％的平滑數據。
HR <26%，BER <0.6，MFR低-「空」基數。
TTI> 7-8 s, Crash> 0.5%, 頻繁重新啟動asset。
單個來源/GEO的異常貢獻未經重復確認。
激進的Buy Feature作為基礎遊戲的替代品。
13）負責任的
「24小時選擇」展示櫃反映了球員的活動，沒有獲勝的可能性。建議時間限制/銀行和休息時間。僅在您所在地區的授權平臺上播放。
底線：「過去24小時內由數千名玩家選擇的遊戲」是透明的，數字評級：入場閾值，交通清潔，平滑（EMA/beta），趨勢因子TrendLift 和積分得分\{24h}。保持機械師/提供商之間的平衡，按計劃更新展示櫃，並在卡中僅顯示可驗證的指標-因此「當前最受歡迎的插槽」部分將保持準確和誠實。
窗口：滑動T − 24h…… T，帶有固定的展示時間（每個項目一個）。
細分市場：移動/臺式機，新/返回的受眾，關鍵GEO（如果相關）。
重復數據消除：一個用戶=一個帳戶（考慮設備指紋/anti-fraud）,一個遊戲的「皮膚」組合成一個活動版本。
2）樣本的最低入場閾值
只有在24 h以上至少完成以下一項時，遊戲才會進入池：
Unique Starts ≥ 1,000*或Sessions ≥ 4,000（根據項目調整規模）。
同時：
Crash/Error Rate ≤ 0.5％的會話。
TTI（web）≤ 6與「冷」開始。
沒有流量異常（見第5段）。
3）內核度量（以「原樣」和平滑形式收集）
CR啟動=First Spin/Card Views。
ASL/SPS-會話的平均持續時間（地雷）和自旋/會話。
HR-獲勝旋轉比例>0。
BER/MFR-獎金/100自旋或迷你活動總頻率（每8-25個自旋活動一次）。
Fav/Add （D0）-24h 的最愛/100獨有的添加。
Reopen\_ 24 h-從窗口內的「歷史/精選」重新啟動。
PW100/NPS是有利可圖的≥1× /100背面或「加價」會話的一部分。
TTI，Crash/Error-技術質量（Web/mobile）。
分數平滑（beta平滑）：
$$
\hat p =\frac {ext{成功}+\alpha} {ext{測試}+\alpha ++\beta}
$$
推薦：CR，Fav/Add → $\alpha =\beta=5美元；Reopen → $\alpha=3,\beta=7$.這消除了小體積的「噪音」。
Real Time平均值（每小時EMA）：
小時重量$h $bet： $w_h=0{，}5^{h/au}$,半衰期$au=6 $h。
平滑值：$\overline x =\sum （w_h x_h） /\sum w_h$。
4）24小時趨勢指標（TrendLift）
反映了對遊戲自身基礎的興趣增長。
Growth vs 7天avg： $g =ext {UStarts}_{24h} /ext {UStarts}_{7d\avg}-1美元（裁減$［-0{，}5；+1{，}0］$）。
EMA傾斜度：24 h（在EMA平滑數據上）的每小時UStarts的線性趨勢系數。
Итог: $extbf{TrendLift} = 0{,}5\cdot g + 0{,}5\cdot ext{slope}$.
5）反異常和數據清潔
如果至少發現一個候選者，請切斷：
單個流量源/GEO的激增（>所有啟動的70%）在接下來的6-12小時內未得到確認。
可疑重播（許多單設備/IP帳戶），顯式農場自旋模式。
不同類別的同一遊戲「皮膚」的副本（我們保留最完整的版本）。
UX中的失真（沒有點擊的強制自動啟動，「紮根」tutorials）。
Techproblems： Crash> 0.5%, TTI> 6秒,頻繁重新啟動asset。
6）積分評分「24小時選擇」
我們通過在24h窗口（winsorize 1-2％）內的指針規範化度量，我們相信：
$$
| extbf{Score}_{24h} = 0{,}14\cdot CR + 0{,}14\cdot ASL + 0{,}08\cdot SPS + 0{,}08\cdot (BER | MFR) + 0{,}12\cdot Fav + 0{,}10\cdot Reopen + 0{,}10\cdot (PW100 | NPS) + 0{,}08\cdot UStarts_{norm} + 0{,}16\cdot TrendLift - ext{Penalties} |
|---|---|---|
| $$ |
Penalties（高達− 15％）：碰撞/錯誤，TTI幹擾，交通異常，長的「安靜」系列（DSR），沒有迷你鏡頭。
7）進入最終展示的門檻
如果同時顯示以下內容，則在塊中顯示遊戲：
達到了閾值。2並經歷了反異常。
CR（sglage。）≥ 38%，ASL/SPS ≥窗口中位數。
BER ≈ 1/85-1/140*或MFR=每8至25次自旋一次。
Fav/Add ≥ 10％，Reopen ≥ 30％（均為英文）。.
PW100 ≥ 10*或NPS ≥ 30%。
在候選人中排名第一的四分之一中得分。
8）陳列櫃的平衡（以便列表不是「zakis」）
提供商配額：來自一個工作室不超過2個職位。
發布年齡：至少30％-新產品（≤45天），至少30％-evergrina（≥6月）。
各種機械師：Respin，Cluster/Tumble，Megaways，Light FS，Sticky/Collect。
更新：每小時重新計數，每3 小時發布/kesh店面。
9）遊戲卡模板
事實行：
*力學·波動·節奏：每N-M旋轉·BER（或MFR）·ASL/SPS ≥中位數·Fav/Add X-Y%· Reopen Z%·趨勢↑（TrendLift）*
短擴展（3-4個項目）：
基地「擁有」的東西（迷你活動/休閑時尚），
如何感受到獎金（頻率/回流），
對於誰（初學者/經驗豐富的人），
技術優勢（快速啟動、穩定）。
徽章：*目前趨勢為*,*Evergreen*,*新版本*,*返回一周*。
10）為什麼正是這些遊戲進入「24小時選擇」
典型的特征是：
1.活節奏是每8-25個旋轉一次的事件，很少有「安靜」的系列。
2.可用的獎勵或補償MFR-玩家迅速獲得增援。
3.Clean UX-TTI ≤ 6秒,skip動畫,大按鈕,從背景正確返回。
4.強烈的行為反應是Fav/Add的生長，早在淩晨就出現了高Reopen。
5.可持續性-在平滑和清除流量後保持指標。
11）該塊出版物的支票清單
1.刪除24 h數據，應用beta平滑和EMA。
2.刪除異常/復制,檢查Crash/TTI。
3.計算Score\_ {24h}，應用配額和平衡。
4.形成卡（事實行+3-4原因）。
5.設置徽章，更新展示，記錄報告的快照。
12）紅旗（不包括店面）
Fav/Add <8％和/或Reopen <25％的平滑數據。
HR <26%，BER <0.6，MFR低-「空」基數。
TTI> 7-8 s, Crash> 0.5%, 頻繁重新啟動asset。
單個來源/GEO的異常貢獻未經重復確認。
激進的Buy Feature作為基礎遊戲的替代品。
13）負責任的
「24小時選擇」展示櫃反映了球員的活動，沒有獲勝的可能性。建議時間限制/銀行和休息時間。僅在您所在地區的授權平臺上播放。
底線：「過去24小時內由數千名玩家選擇的遊戲」是透明的，數字評級：入場閾值，交通清潔，平滑（EMA/beta），趨勢因子TrendLift 和積分得分\{24h}。保持機械師/提供商之間的平衡，按計劃更新展示櫃，並在卡中僅顯示可驗證的指標-因此「當前最受歡迎的插槽」部分將保持準確和誠實。
