游戏+品牌广告：创意无限，效果倍增
游戏+品牌广告：创意无限，效果倍增
游戏和品牌广告是当前市场上最受欢迎的营销方法之一。这种广告形式将游戏和品牌广告相结合，为品牌带来了更高的曝光率和更好的转化率。本文将从四个方面详细讨论游戏+品牌广告的价值：创意、互动、曝光和转化。
创意无限
游戏+品牌广告可以为品牌广告带来创意无限的新想法。与传统形式的品牌广告不同，这种广告形式允许广告商与产品创意相结合。通过利用游戏中的交互式元素，品牌可以更好地传达其产品或服务的特点，增强客户对品牌的认知。
例如，可口可乐公司曾在游戏《镇魂曲》中推出了爱心之旅活动。玩家需在游戏中收集可口可乐的道具，可以兑换相关奖品。通过这种互动活动加上游戏元素的加持，品牌在广告中加入了创意、趣味，玩家既可以获得奖励，也可以加深对品牌的认知。
互动体验
游戏+品牌广告的另一个优势在于它可以提供互动体验，这种体验在传统广告中并不常见。游戏+品牌广告可以增加品牌与用户之间的互动，打破了传统广告单向传达信息的格局。
例如，中国华润万家曾在《开心消消乐》中推出了华润万家购物节活动。玩家可以在游戏中找出与华润万家相关的道具，然后将其兑换成奖品或优惠券。这种互动活动增加了用户对品牌的认知和好感度，并在用户心中留下深刻的印象。
曝光率提升
游戏+品牌广告不仅可以提供独特的创意和互动体验，还可以为品牌带来更高的曝光率。这种广告形式可以利用游戏本身的流量和用户粘性，让用户更多地接触到品牌广告。
例如，日清公司曾在游戏中推出了泡面英豪活动。玩家需要在游戏中收集日清泡面相关的道具，就可以获得相应奖励。通过这种广告活动，日清公司成功地将品牌形象融入到了游戏中，让用户在进行游戏过程中更加容易接触到品牌广告。
转化率提高
游戏+品牌广告的最后一个优势在于它可以为品牌带来更高的转化率。与传统广告相比，这种广告形式可以更好地激发用户兴趣和积极性，增加品牌的点击率和转化率。
例如，OPPO曾与《王者荣耀》合作推出了活动。玩家可以在游戏中完成任务，获得OPPO手机的相关信息和抽奖机会。通过这种互动活动，OPPO成功地吸引了用户的兴趣，增加了点击率和转化率。
结论
游戏+品牌广告是一种创新的广告形式，能为品牌带来更高的曝光率和转化率。这种广告形式的优势在于它可以提供创意无限的思路，增加品牌与用户之间的互动，提升品牌的曝光率和转化率。如果品牌能够巧妙地利用这种广告形式，就能更好地扩大品牌影响和市场份额。
问答话题
什么是游戏+品牌广告？
游戏+品牌广告是一种将游戏和品牌广告相结合的广告形式。在这种广告形式中，品牌可以将自己的产品与游戏元素相结合，增加用户的互动体验和品牌的曝光率。
游戏+品牌广告有哪些优势？
游戏+品牌广告有许多优势：它可以为品牌带来创意无限的思路，增加品牌与用户之间的互动，提高品牌的曝光率和转化率。这种广告形式可以利用游戏的流量和用户粘性，让用户更多地接触到品牌广告。
游戏+品牌广告如何更好地利用？
为了更好地利用游戏+品牌广告，品牌需要注意以下几点：首先，品牌需要与游戏开发商合作，以确保游戏中的品牌广告是适合游戏内容和用户口味的。其次，品牌需要充分利用游戏中的互动元素，增加用户对品牌的认知和好感度。最后，品牌需要充分利用游戏的流量和用户粘性，让用户更多地接触到品牌广告。
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反馈模型和代码生成模型不必(bi)相(xiang)同(tong)。事(shi)实上，反馈模型是瓶(ping)頸(jing)。 - 基(ji)於(yu)GPT-4的反馈，GPT-3.5能够编写更(geng)好(hao)的代码。 - 基于专业人员的反馈，GPT-4本(ben)身(shen)能够编写更好的代码。 揭(jie)秘(mi)用(yong)于代码生成GPT修复 我们都知道，大語(yu)言(yan)模型在生成代码方(fang)面(mian)，表现出了非(fei)凡(fan)的能力。 然(ran)而，在具有挑(tiao)戰(zhan)性的编程任(ren)務(wu)（比(bi)如(ru)竞賽(sai)和软件工程师的面试）中，它们卻(que)完(wan)成得(de)并不好。 好在，很多模型會(hui)通过一种自修复工作流(liu)来「自省」，来自我纠正代码中的错误。 研究者很希(xi)望(wang)知道，这些(xie)模型在多大程度上能提供正确的反馈，并且說(shuo)明(ming)自己(ji)生成的代码为什么是错误的。 如图顯(xian)示(shi)的是，基于自我修复方法的經(jing)典(dian)工作流程。 首(shou)先(xian)，给定(ding)一个規(gui)範(fan)，從(cong)代码生成模型中采(cai)样一个程序，然后在规范中提供的一組(zu)單(dan)元測(ce)试上执行該(gai)程序。 如果程序在任何(he)单元测试中失(shi)敗(bai)，那(na)么错误的消(xiao)息(xi)和程序会被(bei)提供给一个反馈生成模型，该模型再(zai)输出代码失败原因的簡(jian)短(duan)解(jie)釋(shi)。 最后，反馈被傳(chuan)遞(di)给一个修复模型，该模型生成程序的一个固(gu)定版(ban)本。 表面上看，这个工作流似(si)乎(hu)非常(chang)完美(mei)。它让系(xi)統(tong)在解码过程中克(ke)服(fu)由于不良(liang)样本引(yin)起(qi)的错误，在修复階(jie)段(duan)容(rong)易(yi)地合(he)并来自符(fu)號(hao)系统（编譯(yi)器(qi)、靜(jing)態(tai)分(fen)析(xi)工具和执行引擎(qing)等(deng)）的反馈。 并且模仿(fang)人类软件工程师编写代码的试错方式(shi)。 然而，工作流有一个问题：自修复需要对模型进行更多的調(tiao)用，从而增(zeng)加(jia)了計(ji)算(suan)成本。 而且，研究者们发现了一个很有意(yi)思的现象(xiang)：大模型自修复的有效性不僅(jin)取(qu)決(jue)于模型生成代码的能力，还取决于它对于代码如何在任务中犯(fan)错的識(shi)別(bie)能力。 目(mu)前(qian)还沒(mei)有任何工作对此(ci)进行詳(xiang)細(xi)调查，因此，作者们研究了GPT-3.5和GPT-4在解决竞赛級(ji)代码生成任务時(shi)的自修复有效性。 研究人员提出了一个新的評(ping)估(gu)策(ce)略(lve)，稱(cheng)为 ，在这个策略中，根据从模型中采样的token總(zong)數(shu)来衡(heng)量任务的通过率(lv)。 因为使用的是pass@t，而不是传统的pass@k（根据实驗(yan)数量衡量通过率），这样就(jiu)能与純(chun)粹(cui)基于采样的方法进行公(gong)平(ping)的比較(jiao)。 从实验中，研究者发现： 2. 即使对于GPT-4模型，性能提升也最多只能算是適(shi)度的（在预算为7000个token的情(qing)況(kuang)下，通过率从66％提高(gao)到(dao)71％，約(yue)等于45个獨(du)立(li)同分布(bu)的GPT-4样本的成本），并且取决于初(chu)始(shi)程序的多样性足(zu)够豐(feng)富(fu)。 3. 使用GPT-4生成的反馈替(ti)換(huan)GPT-3.5对错误的解释，可以獲(huo)得更好的自修复性能，甚至超(chao)过基准的无修复GPT-3.5方法（在7000个token下，从50％提高到54％）。 4. 使用人类程序员提供的解释替换GPT-4自己的解释，可以显著(zhu)改善(shan)修复效果，修复并通过测试的程序数量增加了57%。 自修复方法涉(she)及(ji)4个阶段：代码生成、代码执行、反馈生成和代码修复。对此，研究人员正式定義(yi)了这四个阶段。 阶段一：代码生成 给定规范 ，一个程序模型 ，首先生成 样本 用一个公式来表示： 阶段二(er)：代码执行 然后在测试平臺(tai)上执行 代码示例(li)，并假(jia)設(she)可以以可执行形(xing)式的訪(fang)问完整(zheng)测试集(ji)。 如果任何样本通过了所有的测试，就会停(ting)止(zhi)，因为此时已(yi)经找(zhao)到了令(ling)人滿(man)意的程序。 否(fou)則(ze)，收(shou)集执行环境返(fan)回(hui)的错误信(xin)息 。 这些错误消息要么包(bao)含(han)编译/运行时错误信息，要么包含程序输出与预期(qi)不同的示例输入(ru)。 阶段三(san)：反馈生成 在此，研究人员使用反馈模型来生成更详细的错误解释。 在这个阶段，为每(mei)个错误的程序生成 反馈字(zi)符串(chuan)， ，如下所示: 阶段四：代码修复 在最后一步(bu)中，对于每个初始程序 和反馈 ， 候(hou)選(xuan)修复程序从 中采样： 研究人员称这个过程產(chan)生的交(jiao)错文本和程序樹(shu)修复树T ——植(zhi)根于规范 ，然后分支(zhi)到初始程序 ，每个程序分支到反馈 ，然后修复 。 具体如图所示： 由于自我修复需要幾(ji)个非一致(zhi)成本的相關(guan)模型调用，在这种设置(zhi)中， （在 样本中获得正确程序的可能性）不是比较和评估自我修复的各(ge)种超參(can)数选擇(ze)的合适度量。 相反，研究人员將(jiang)通过率作为从模型中采样总token数量的函(han)数来衡量，将其称之为 的度量。 实验过程 研究人员又(you)进一步針(zhen)对3个问题进行了测试： 1. 对于更加有挑战的编程任务中，这些模型的自我修复是否比不进行修复的i.i.d.有更好的采样？ 2. 更强的反馈模型会提高模型的修复性能嗎(ma)？ 3. 如果让人类参与功(gong)能最强模型的自我修复循环，提供人工反馈，是否可以解鎖(suo)更好的修复性能？ 首先研究團(tuan)隊(dui)引入了一个很有挑战的编程任务：Automated Programming Progress Standard （APPS）数据集中的编程任务。 这个数据集中的任务包括(kuo)从入門(men)级到大学竞赛级的编程任务，可以用来评估人类程序员解决问题和代码能力。 研究人员选取了300个任务，包括60个入门级别的任务和60个竞赛级别的任务。 研究人员选取了GPT-3.5和GPT-4作为模型，使用模板(ban)字符串連(lian)接(jie)和单次提示詞(ci)来进行自我修复。 下图为提示词的实例之一。 自修复需要强大的模型和多样化(hua)的初始样本 研究人员让单个模型分别进行代码的修复生成和反馈生成。 在右(you)邊(bian)的图中，我们沿(yan)軸(zhou)显示了具有兩(liang)个超参数的熱(re)图，其中每个单元格(ge)中的值(zhi)表示平均(jun)通过率，當(dang)给定相同的token预算（即t的相同值pass@t）时，自我修复由基線(xian)的平均通过率歸(gui)一化。 从图中可以看到，对于GPT-3.5模型，pass@t在所有设置下都低于或等于相應(ying)的基线（黑(hei)），清(qing)楚(chu)地表明自我修复对GPT-3.5并不是一种有效的策略。 而在GPT-4（下图）中，有几个值的自修复通过率明显優(you)于基线。 下图是 和基线的无修复方法。 GPT-4反馈改进了GPT3.5的修复结果 研究人员又进一步进行了新的实验，评估使用单独的、更强的模型来生成反馈的效果，目的是为了测试一个假设：由于模型无法內(nei)省和调试自己的代码，阻(zu)礙(ai)了自我修复（比如说对于GPT-3.5）。 这个实验的结果如上图（亮(liang)藍(lan)色(se)）所示。 在絕(jue)对性能方面，GPT-3.5，GPT-4确实突(tu)破(po)了性能障(zhang)碍，并且比GPT-3.5的i.i.d.采样略微更高效。 这表明文本反馈阶段本身是至关重(zhong)要的，改进它可以緩(huan)解GPT-3.5自修复的瓶颈。 人工反馈显著提高了GPT-4修复的成功率 在最后一项实验中，想(xiang)要研究在用更强的模型（GPT-4）进行修复时，加入专家人类程序员的反馈的影(ying)響(xiang)。 研究目的是了解模型识别代码中错误的能力与人类的能力相比如何，以及这如何影响自修复的下遊(you)性能。 研究人员研究人员招(zhao)募(mu)了16名(ming)参与者，包括15名研究生和1名专业机器学習(xi)工程师。 每个参与者都有五(wu)种不同的基礎(chu)程序，基于他们的Python经验编写代码。 每个程序都取自不同的任务，参与者永(yong)遠(yuan)不会看到屬(shu)于同一个任务的两个不同的程序。 然后，参与者被要求(qiu)用他们自己的話(hua)解释这个程序做(zuo)错了什么。 实验结果如下图所示： 研究人员发现，当我们用人类参与者的调试替换GPT-4自己的调试时，总体成功率提高了1.57×以上。 不出意外(wai)的是，隨(sui)著(zhe)问题變(bian)得更難(nan)，相对差(cha)異(yi)也会增加，这表明当任务(和代码)变得更复雜(za)时，GPT-4产生准确和有用反馈的能力远远落(luo)后于人类参与者。返回搜(sou)狐(hu)，查看更多 責(ze)任编輯(ji)：