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Überarbeitetes Steam spricht ab sofort Empfehlungen aus

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Überarbeitetes Steam spricht ab sofort Empfehlungen aus
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Nicht zuletzt durch die gestiegene Zahl an Early-Access-Titeln ist der Steam-Katalog mittlerweile unübersichtlich geworden. Insgesamt 3.700 verschiedene Titel sind über Valves Online-Plattform verfügbar und nur ein verschwindend geringer Anteil wird auf der Shop-Seite beworben.

Mit dem in der vergangenen Nacht veröffentlichten Update soll die Übersichtlichkeit jedoch verbessert worden sein. Denn im Mittelpunkt der Überarbeitung stehen die neuen Entdeckungslisten. Diese sollen dem Nutzer möglichst passende neue Spiele empfehlen, als Basis für die Vorschläge gelten nicht nur das vor geraumer Zeit eingeführte Tag-System, sondern auch die neuen Steam-Kuratoren. Bei letzteren handelt es sich um Spieler, die über Community-Gruppen Empfehlungen und Wertungen aussprechen. Stimmen die Geschmäcker überein, kann den Kuratoren gefolgt werden, um weitere Vorschläge zu erhalten.

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Aber auch abseits der Empfehlungen soll das Auffinden potentieller Neuerwerbungen vereinfacht worden sein. Möglich wird dies durch neue Filter, mit deren Hilfe beispielsweise nach Singleplayer-Rollenspielen für weniger als 20 Euro gesucht werden kann; auch hier setzt Valve auf das Tag-System.

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Durch die Neuerungen wurde auch der Aufbau innerhalb des Steam-Clients überarbeitet. So gibt es nun im Shop-Reiter den Unterpunkt Empfohlen, der alle Vorschläge zusammenfasst. Zusätzlich ist die Empfehlungsliste mit zwölf Vorschlägen auf der Hauptansicht verlinkt. Aber auch zahlreiche weitere Aspekte wurden verändert. So nutzt Valve für seinen Shop nun Blautöne statt Schwarz, schlankere Elemente sowie verschiedene Färbungen je nach Art des Spiels. Darüber hinaus soll Steam stärker als bislang das eingesetzte Betriebssystem für die angezeigten Titel nutzen, OS-X-Spieler dürften dementsprechend weniger reine Windows-Vorschläge erhalten.

Nach eigenen Angaben sollen in den kommenden Wochen die gesammelten Reaktionen für weitere Anpassungen am Client genutzt werden, um vor allem das Empfehlungssystem zu optimieren.

Quellen und weitere Links

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