Как автоматическая классификация сообщений помогает геймдеву: практический кейс Kolas.ai
В 2025 году более 70% разработчиков онлайн-игр и социальных платформ сообщают о росте числа жалоб, связанных с токсичным поведением пользователей (Statista, Unity Gaming Report). Игровые чаты, внутриигровые каналы и пользовательские комментарии всё чаще становятся источником агрессии, спама и неуместной рекламы. Это не просто проблема пользовательского опыта — это прямая угроза удержанию и монетизации.
Согласно данным Newzoo, 58% игроков покидают многопользовательские проекты после первого негативного опыта общения. А в продуктах с пользовательским контентом (UGC) до 80% инцидентов токсичности фиксируются именно в текстовых сообщениях. Учитывая миллионы сообщений в сутки, ручная модерация перестаёт быть жизнеспособной.
Решение — внедрение интеллектуальной системы автоматической классификации. Kolas.ai — это API-сервис, способный за доли секунды определить, содержит ли сообщение оскорбления (insult
), спам (spam
), коммерческий контент (commercial
) или является нейтральным (neutral
). Ниже я, как архитектор программных решений, покажу, как Kolas.ai был внедрён в мобильную MMO-игру, и каких измеримых бизнес-результатов удалось добиться.
1. Проблема: токсичный чат как фактор оттока
В многопользовательской игре чат — ключевой элемент взаимодействия. Он может стать двигателем вовлечённости, а может — источником негатива и оттока. Типичные проблемы:
- Оскорбления: враждебные, дискриминационные или агрессивные формулировки;
- Спам: бессмысленные повторы, ссылки, оффтоп;
- Коммерция: предложения покупки игровых ресурсов и аккаунтов;
- Флуд: чрезмерно частые или объёмные сообщения.
Без защиты от подобных сообщений пользователь теряет интерес к взаимодействию, отключает чат или уходит из продукта.
2. Решение: как Kolas.ai интегрируется в инфраструктуру
Kolas.ai реализован в формате API-first и предоставляет разработчикам простой и гибкий интерфейс для подключения автоматической классификации сообщений.
Способы интеграции:
- Синхронный режим (REST API) — для обработки сообщений до их отображения.
- Асинхронный режим (Webhook + очередь заданий) — для фоновой модерации или периодического анализа больших объёмов текста.
Пример архитектуры:
- Чат-сервер (например, на Node.js или Go) принимает сообщение от клиента.
- Производится API-запрос к Kolas.ai с текстом.
- Система получает ответ.
- Далее система:
- либо блокирует сообщение,
- либо отправляет предупреждение,
- либо передаёт инцидент в модераторский интерфейс.
Дополнительно реализован локальный LRU-кэш для повторяющихся фраз, что снизило количество API-запросов на 22%.
3. Почему не стоит создавать свою ML-модель
Команда клиента на начальном этапе рассматривала идею построить собственную систему фильтрации. Это потребовало бы:
- Сбор и разметку датасета (от 50 000 вручную проверенных сообщений),
- Настройку инфраструктуры обучения и хостинга модели (GPU, CI/CD),
- Контроль качества: Precision, Recall, F1-метрики,
- Постоянную поддержку модели и защиту от её «деградации».
Итог: оценка внутренних затрат составила 3–5 месяцев работы двух специалистов и $15 000+ в инфраструктуре и времени.
Вместо этого Kolas.ai позволил:
- Интегрировать фильтрацию за 3 дня;
- Получить точность выше 92% (F1-score по всем базовым категориям);
- Обойтись без отдельной команды по NLP и ML.
4. Результаты внедрения в продукт
Продукт: мобильная MMO-игра с аудиторией 60 000 DAU.
Объём сообщений: ~270 000 в сутки.
Результаты после внедрения Kolas.ai:
- Жалобы на токсичность сократились на 73% за первый месяц;
- Участие в чате выросло на 25% — пользователи активнее вступают в диалог;
- Загрузка модераторов снизилась на 80%;
- Уровень банов снизился на 19% за счёт раннего предупреждения;
- Retention D7 вырос на 12%.
Все данные зафиксированы в аналитике продукта и подтверждены A/B-тестированием.
5. Масштабирование и кастомизация
Kolas.ai масштабируется автоматически и способен обрабатывать до 5 миллионов сообщений в сутки на одного клиента.
Дополнительные возможности:
- Настройка кастомных категорий (например, «политическая риторика», «обращения в техподдержку»);
- Мультиязычная поддержка: английский, украинский, русский — другие языки можно добавить по запросу;
- Стабильная производительность.
Осознанный выбор в пользу защиты продукта
Токсичный контент, спам и агрессивная реклама — это неотъемлемые риски для всех платформ, в которых есть пользовательская генерация контента. Игнорирование этой угрозы — стратегическая ошибка. Выбор в пользу интеллектуальной фильтрации, такой как Kolas.ai, — это инвестиция в удержание, вовлечённость и здоровье сообщества.
Так же, как выбор кредитной карты требует оценки условий и доверия к банку, выбор технологии модерации должен быть осознанным: учитывать качество, скорость, масштабируемость и надёжность. Kolas.ai удовлетворяет всем этим критериям.
Создайте бесплатный аккаунт на app.kolas.ai, чтобы:
- Получить 5 000 бесплатных проверок сообщений в месяц,
- Ознакомиться с полной API-документацией,
- Оценить работу фильтра в демо-режиме,
- Получить доступ к аналитике по классифицированным сообщениям.
Начните защищать вашу платформу уже сегодня — с минимальными затратами времени и ресурсов.