诊断商店页算法病灶，
推演首周 P10 / P50 / P90 销量锥
输入你的 Steam AppID，30 秒内获得商店页算法健康分、愿望单僵尸粉审计、首周销量与首年营收推演，以及 5 条可执行的提分处方。
从数据诊断到销量突围的确定性闭环
让独立游戏开发者在按下发售按钮之前，清晰掌握自己游戏在 Steam 算法眼中的真实竞争力。
如何 30 秒诊断 Steam 商店页算法病灶？
WishlistDoc 是一套自动化的 Steam 商店页算法健康体检系统。输入任意 AppID，系统自动提取商店页元数据，从标签精准度、全球多语言覆盖、客单价弹性到试玩版闭环，计算 0-100 健康分与六角雷达图。
如何推演独立游戏首周 P10/P50/P90 销量锥？
P10/P50/P90 销量锥是基于统计学分布的发售预测模型。综合 Roguelike/RPG/SLG 等垂直品类基准转化率（8.5%~16%）与语言、Demo、视觉等多变量修正乘数，推演保守扑街线 (P10)、市场中位数 (P50) 与爆款突围线 (P90)。
发售前有哪些可立即落地的提分与转化处方？
杜绝泛泛而谈的理论空谈。系统根据诊断发现的最低分维度，自动开出可执行的提分 SOP：重构前两张高张力实机截图、增补高购买力语种、优化短描述微循环逻辑，精准打破转化瓶颈。
行业统计数据源与研究引用 (Empirical Research & Citations)
“Across hundreds of analyzed Steam indie launches, historical wishlist data displays a natural half-life decay of approximately 270 days. Stale wishlists older than 9 months convert at less than half the velocity of recently acquired organic additions.”
“Store pages featuring playable demos and localized store metadata achieve significantly higher player retention and algorithmic visibility during global promotional events like Steam Next Fest.”
一次性深度体检，无需月费订阅
为每一款 Steam 独立游戏量身定制的发售前决策保险。
适合快速查看商店页面的算法健康度与基础缺陷。
- 30 秒公开商店页 0-100 健康分诊断
- 6 维算法友好度雷达图与分项诊断
- 公开数据推演的 P10/P50/P90 粗略预测锥 (带水印)
- 前 3 项核心实操提分建议
导入 Steamworks 真实愿望单，剔除机刷水军与沉睡粉，获取高精销量推演。
- 包含免费版所有诊断功能
- 100% 浏览器内存解析，零服务器上传保证
- PVR 脉冲机刷检测算法 + 270 天半衰期时间折旧
- 校准后的真·有效愿望单高精 P10/P50/P90 预测锥 (无水印)
- 解锁全部 5 项深度落地处方 + 竞品黑匣子对比
- 暗黑极客风 12 页 PDF 报告导出 + 私密加密分享链接
常见问题与算法原理解读 (FAQ & Methodologies)
了解我们如何恪守零上传隐私红线，以及基于行业大盘实证研究的算法推演逻辑。