一、浅谈游戏化AI谈天

在大型措辞模型的运用领域中,有一种热门类型被称为“AI陪聊/谈天”。
这类产品让AI扮演特定角色,使得用户可以与AI进行互动对话。
我们也可以将这类产品称为“AI社交产品”。

外洋的代表性产品为Character.ai,而在海内,我们有星野、筑梦岛等精良的产品。
用户可以与这些平台上的AI角色进行对话,乃至自由创建自己的AI角色。
这些AI角色能够通过多模态的信息展示办法(如声音、文本、图片等)与用户进行互换,在一定程度上知足用户的情绪需求。

图为Character.ai截图

浅谈若何构建基于AI聊天游戏的营销活动

图为星野APP截图

那AI陪聊/谈天市场情形怎么样呢?根据Character.AI表示,在他们的运用程序正式发布之前,他们的网站已经吸引了超过2亿次的访问,均匀每位用户的访问时长高达29分钟。
这个数字是ChatGPT的三倍之多。
更值得把稳的是,在最新的AI运用排行榜中,Character.AI成功霸占了第六名的位置。

Character.ai 月度访问量(左),2024年2月环球AI运用访问量排名(右),来源国联证券

同时,AI陪聊/谈天产品也呈现出了“游戏化”的趋势。
比如之前很火的《哄哄仿照器》,以及在过年期间,智谱清言推出的三款角色扮演游戏:《塌台!
被村落里亲戚包围》、《怒捶熊孩子》和《春晚导演仿照器》。
Minimax的星野也推出了一款名为《阴影怪气怼亲戚》的游戏,而ChatMindAI则发布了《决斗拜年之巅》等。

依次为哄哄仿照器、智谱清言、阴阳怪气怼亲戚、决斗拜年之巅

据宣布,《哄哄仿照器》在24小时内吸引了60万用户,一天内10e token(代价约2000美元)就被花费完。
我个人认为,这些产品能够在社交媒体上吸引玩家,并形成社交裂变的效果,个中的“游戏化”设计功不可没。

那么,什么是游戏化设计?

游戏化设计是一种将游戏中的设计方法和理念运用在产品设计上,以提高用户的参与度,进而增强产品的生动性和留存率。
紧张包括以下几个方面:

1. 沉浸感设计

通过措辞、图片、动画、视频等多模态形式,尽可能仿照真人交互的过程,让玩家有身临其境的觉得。

2. 目标驱动设计

根据《游戏改变天下》一书的描述,游戏具有四大特性:目标、规则、反馈和志愿参与。
这些特性担保了玩家的高度参与动力,可以通过以下办法实现:

i)角色与场景

《游戏改变天下》一书中提到,“意义是我们置身于比个人更伟大的奇迹所产生的觉得”。
因此,在游戏化设计中,我们可以通过场景仿照,让玩家扮演某个角色,在某个场景下进行游戏交互,来仿照这种“意义感”。
这种“意义感”也是吸引玩家志愿参与的主要成分。

ii)目标设定

当我们给玩家设定了“意义感”后,须要见告玩家在这个角色和场景下,他们须要达成什么目标,从而驱动玩家的行动。

iii)规则与寻衅

玩家的行动过程中,常日会有一些限定性的规则。
这些规则旨在确保用户的体验具有一定的寻衅性。
如果游戏设置得过于大略,玩家可能会由于快速通关而放弃。

但如果游戏具有一定的难度,玩家在不断提升自己的技能和策略以通关游戏的过程中,会得到很高的造诣感。

正如“高等快乐内啡肽,低级快乐多巴胺”这个说法,快速通关得到的快乐属于低级快乐,具有难度的快乐属于高等快乐,这反而更持续、更持久。

iv)实时反馈

在寻衅游戏难关的过程中,玩家可能会感到挫败或怠倦。
为了保持玩家的激情和激情亲切,须要实时给予玩家反馈,这种反馈可以是游戏进度的打破,也可以是道具的褒奖。

v)个性化体验

游戏的魅力在于它们能够让玩家沉浸于一个虚构的角色之中,引发他们按照自己的意愿和预期在特定场景下采纳行动,从而实现个性化的抱负。
这种沉浸感是鼓励玩家自发参与并保持高度生动的关键所在。

在《哄哄仿照器》中,玩家可能会沉浸在这样的抱负中:“如果在这个时候,和女友吵一架会怎么样?”、“能否利用邪术打败邪术?”。
基于这些抱负,玩家被引发出一种内在的动力,推动他们连续游戏。
而且当玩家构思出一个“自认为精妙的抱负”时,还会社交媒体上,这一定程度也会有利于产品的营销推广。

游戏业界有一个词,叫做“player fantasy”,意思是“玩家想要看到的、而且一样平常是无法在现实中实现的那种抱负、期待,正是是游戏要给玩家带来的终极体验”。

正如之前大火的幻兽帕鲁,正是投射了玩家对付宠物小精灵的奇怪抱负。

3. 生动/留存坚持设计

了保持用户的生动性和留存率,游戏常日会设置逐日任务、每周任务、战斗通畅证等功能,这些功能对提升游戏的生动性和留存率起到赞助浸染。

Anyway,《哄哄仿照器》、《阴阳怪气怼亲戚》以及《决斗拜年之巅》等游戏化产品不仅展示了LLM的一种新型运用模式,也揭示了一种新的营销策略的可行性。
这紧张基于以下两点缘故原由:

1.“用LLM设计AI陪聊/谈天”的过程类似于“利用低代码平台”,AI陪聊/谈天产品具有高度自定义的能力,可以完美地知足各种营销需求。
同时,它还能够快速调度玩法,以适应不断变革的营销环境。

除了哄哄like,目前也有其他基于AI陪聊/谈天的小游戏类型,比如AI地下城跑团、AI人生仿照器。
这些也同样可以嵌入到营销活动上。

2.引入游戏化元素可以吸引用户深度参与,在保持用户生动和提高留存率的过程中,履行有效的营销策略。

3.前者的成功案例:哄哄仿照器24小时得到用户60万,10e token一天烧完(代价两千刀),恐怖的增长速率!

4.目前未看到有游戏功能有较大规模的这类活动,这类玩家在游戏营销上属于蓝海,有较大的潜力。

二、如何设计AI谈天游戏营销

AI谈天游戏营销的实现紧张依赖于四个关键模块。

符合营销目标的Agent(s):Agent(s)是AI谈天游戏的核心,它构成了AI谈天游戏能力的根本。
谈天功能:基于Agent(s)的输出结果,谈天功能须要以适当的办法展示Agent(s)的输出内容,利用户能够投入个中进行游戏。
营销干系功能:营销干系的能力卖力将谈天功能串联起来,以实现营销目标。
风险考验:对输出内容进行风险掌握和内容层面的考验,确保输出结果既无风险,又符合预期。

三、设计要点

我认为,创建一个成功的AI谈天游戏营销须要做到“好玩又有效”,也便是说,在实现游戏化培植的同时,还要知足营销目标。

1. 好玩的营销

干系的关键点紧张包括:

1)Agent(s)的设计须要遵照游戏化设计思路,并融入目标驱动设计理念。

2)谈天功能界面应以打造沉浸式体验为目标。

3)营销能力须要合营用户留存和生动度的提升进行设计,以增强营销效果。

2. 有效的营销

要实现贴合营销目标的营销活动,卖力人须要构建一套完全的营销方案作为辅导,个中包括但不限于:营销目标、用户画像、营销创意、预算方案、投放渠道、实行细节、评估指标等成分的考虑。

AI谈天游戏营销实质上仍旧是一场营销活动,优先考虑的该当是营销目标,其次才是游戏化的谈天玩法。

评价一个营销活动的主要指标是ROI,即投入本钱与营销收益的比值。
值得把稳的是,在AI谈天营销活动中,投入本钱除了人力、物料、宣扬用度外,还额外包括了AI大模型的调用本钱。

我们须要预估营销活动的“用户规模”和“用户均匀嬉戏次数”,以打算这次营销活动的大致本钱,从而判断是否可以实现正向的ROI。

为了方便理解,这里给到一个营销活动主流程作为示例。
每个玩家一开始只有3次谈天寻衅次数,寻衅成功进行抽奖。
玩家可通过做任务(APP登录、APP充值、APP生动等)获取寻衅次数。
通过褒奖吸引玩家进行游戏,从而刺激玩家的APP登录、APP充值、APP生动行为,从而给到产品数据上的增长。

如果已经拟定好了营销方案。
那么接下来,谈论下各个模块的实现。

四、符合营销目的的AI谈天游戏营销

营销活动可以根据其目标进行分类,包括但不限于以下几种:

1)品牌宣扬和曝光:通过展示产品的特性和上风,或在各种媒体上展示产品,以提高产品的有名度和曝光率。

2)分享裂变:利用用户的分享行为,通过社交网络或其他渠道,扩大产品或品牌的影响力和用户群体。

3)产品导流:通过与产品的关联,勾引用户参与体验和利用产品,从而提升产品的新增用户、生动用户和留存用户。
(对付实体产品,则是提升发卖数据)

4)付费勾引:通过广告投放、匆匆销活动等办法,勾引客户购买或利用产品,以实现营销收益的最大化。

我们须要结合这些营销目标,将AI谈天游戏的设定融入到营销活动中。
例如,假设我们要对某个扮装品进行营销,可以设计一个“哄女朋友愉快”的活动,在游戏过程中,用户创造送这个品牌的扮装品是让女朋友愉快的关键。

设计符合营销目的的AI谈天游戏可以分为以下几步:

1. 游戏设定&流程设计

游戏的设定和流程都该当考虑到营销的目标,而不仅仅是为了创建一个游戏,因此我们须要优先设计游戏的设定和流程。

以类似于《哄哄仿照器》这样的小游戏为例,其紧张步骤包括:

i)游戏先容:我们须要向玩家先容游戏的角色、场景、目标、规则等内容,这样他们才能够深入游戏天下,准备好欢迎即将到来的寻衅。

ii)谈天寻衅:游戏的互动从玩家与Agent的对话开始,Agent会根据其所扮演的角色和玩家的回答来做出相应的反应。

iii)规则考验:游戏内置的规则会实时评估玩家的回答及其产生的效果。
在《哄哄仿照器》中,例如,玩家的回答会被转化为一个“体谅值”,这是决定玩家是否能够成功通关的关键指标。

iv)游戏结算(通关/重试):《哄哄仿照器》哀求玩家在有限的次数内让女友体谅自己,根据有限次数内的结果判断成功或失落败。
这样做一方面可以增加游戏的寻衅性,另一方面也可以掌握token的花费。

v)营销动作:游戏的关键节点成为了营销活动的绝佳机会。
例如,当玩家失落败时,我们可以鼓励他们通过分享游戏来得到额外的考试测验机会;而在玩家通关时,我们则可以展示产品页面,提高产品的曝光率。

2. Agent(s)能力设计

在我们的游戏营销流程中,必须精心构建和分配不同的Agent(s),以确保流程的顺畅实行。
对付大略的游戏流程逻辑,可能只需一个Agent(s)就能胜任。
然而,更为繁芜的游戏流程设计可能哀求多个Agent(s)协同事情,以知足多样化需求。

因此,我们必须对每个Agent进行设计,这包括精确定义输入和输出预期、提示词工程构建、大模型选型、能力调用掌握。

i)输入和输出预期

考虑像是《哄哄仿照器》这样的游戏,其整体规则相对大略,一个Agent就能知足需求。
我们只须要输入安慰话术,AI便能输出女友的回答、体谅值、游戏进程信息等内容。

然而,如果我们要设计一个”谁是卧底”的游戏,那么就须要设定N个AI玩家Agents(与真实玩家共同参与游戏)、词组天生Agent、以及游戏管理者Agent(推动游戏进程、管理投票)。

通过对输入和输出的预期进行管理,我们可以明确须要设定哪些类型的Agent,并针对每个Agent进行详细设计。

ii)Agent设计(提示词工程构建、大模型选型、能力调用掌握)

每个Agent 分为三个模块,感知模块、操持模块、行动模块。

感知模块:该模块通过连接业务数据源和外部数据源,将数据集成到提示词中以供输入。
在当前场景中,它常日用于将用户属性、谈天内容等信息输入到提示词中进行决策。

行动模块:行动模块通过连接业务能力接口,根据感知和操持的结果实行相应的业务操作。
在当前场景中,它常日用于调用下一个Agent、多模态能力的调用(如天生场景图片、天生语音)、营销干系能力的调用,以及根据条件判断下一步流程(例如,如果游戏限定在N轮内完成,则须要在此添加此逻辑)。

操持模块:操持模块是AI Agent的核心,它将感知模块网络的数据输入到大模型中进行决策判断,并实行干系的行动。
我们须要结合“输出预期”进行提示词工程培植和大模型的选型,以便输出符合需求的内容。

这个过程中有两项主要的事情:

提示词工程:通过设计提示词,我们将感知模块输入的数据组装起来,并结合输出需求,输出相应的内容和行动。
例如,《哄哄仿照器》的实现只需依赖一段提示词,以下是网上大神扒下的结果。

## Goal

现在你的工具很生气,你须要做出一些选择来哄她愉快,但是你的工具是个很难哄的人,你须要尽可能的说精确的话来哄 ta 愉快,否则你的工具会更加生气,直到你的工具体谅值达到 100,否则你就会被工具甩掉,游戏结束。

## Rules

– 第一次用户会供应一个工具生气的情由,如果没有供应则随机天生一个情由,然后开始游戏

– 每次根据用户的回答,天生工具的回答,回答的内容包括心情和数值。

– 初始体谅值为 20,每次交互会增加或者减少体谅值,直到体谅值达到 100,游戏通关,体谅值为 0 则游戏失落败。

– 每次用户回答的话请从-10 到 10 分为 5 个等级:

-10 为非常生气

-5 为生气

0 为正常

+5 为愉快

+10 为非常愉快

– 游戏结束后,根据所有会话天生一张游戏结束图片,和一首诗。

– 如果通关,根据上面的对话天生一幅游戏结束画,要喜庆欢快

– 如果失落败,根据上面的对话天生一幅游戏结束画,要悲哀悲惨

## Output format

{工具心情}{工具说的话}

得分:{+-体谅值增减}

体谅值:{当前体谅值}/100

## Example Conversation

### Example 1,回答让她生气的话导致失落败

User: 女朋友问她的闺蜜谁好看我说都好看,她生气了

Assistant:

游戏开始,请现在开始哄你的女朋友愉快吧,回答让她愉快的话!

得分:0

体谅值:20/100

User: 你闺蜜真的蛮好看的

Assistant:

(生气)你怎么这么说,你是不是喜好她?

得分:-10

体谅值:10/100

User: 有一点点心动

Assistant:

(愤怒)那你找她去吧!

得分:-10

体谅值:0/100

游戏结束,你的女朋友已经甩了你!

你让女朋友生气缘故原由是:…

新建会话可以重新开始游戏

### Example 2,回答让她愉快的话导致通关

User: 工具问她的闺蜜谁好看我说都好看,她生气了

Assistant:

游戏开始,请现在开始哄你的女朋友愉快吧,回答让她愉快的话!

得分:0

体谅值:20/100

User: 在我心里你永久是最美的!

Assistant:

(微笑)哼,我怎么知道你说的是不是真的?

得分:+10

体谅值:30/100

恭喜你通关了,你的女朋友已经体谅你了!

新建会话可以重新开始游戏

来源于CSDN的coffee_baba的《Prompt Engineering实战-构建“哄哄仿照器”》

提示词设计完成后须要进行准确率校验,我们可以设置一个测试库,对提示词进行各种场景的验证。
比如:敏感内容输入、无关内容输入、prompt注入等,用于衡量提示词的准确度,判断调优方向。

大模型选型:LLM构成了我们谈天Agent的核心,我们须要选择一个既知足业务需求又具有得当本钱的大模型。
当前市场上的LLM种类繁多,我们可以通过设计一套模型评估体系,利用我们设计的提示词,对各种大模型的能力进行评估。
终极,我们应选择一个在准确率和本钱之间达到平衡的大模型选项。

值得把稳的是,不同的Agent可能并不须要利用同一个大模型。
在某些场景中,我们可能并不须要过于精确的结果,因此可以选择一些本钱较低的大模型方案,以节省整体本钱。

五、谈天功能

我们的营销活动并非仅限于笔墨型MUD游戏,因此除了笔墨,我们还须要通过图片、视频、声音等多模态内容来打造一个具有沉浸感的游戏环境。
这方面的内容包括:

1. 界面设计

这紧张包括游戏主界面、任务界面等前端功能的开拓设计,这些将构成用户进行游戏的紧张场景。
由于我们是基于AI谈天的游戏,游戏主界面常日便是一个谈天界面,并在个中展示一些游戏信息(如游戏目标、数据等)。
我们可以参考现有的AI谈天产品,例如《决斗拜年之巅》。

当然,我们也可以通过增强图片的感知力,如星野通过谈天工具的图片来构建用户的沉浸感。

或者,利用3D建模构建谈天工具的谈天形式,如Replika。

2. 语音内容

结合游戏营销的目标和本钱考量,我们可以适当引入语音能力,以增强用户的沉浸感。
不过这又会额外增加本钱……

3. 谈天赞助功能

打字可能会让人感到疲倦,因此我们可以供应默认选项,降落玩家的游戏门槛,以知足更广泛用户的需求。
同时,这也可以降落游戏中涌现OOC的风险。

4. 其他内容

目前,视频、模型等模态的内容相对较少,一方面是由于这一块的大模型能力尚未成熟,另一方面则是出于本钱的考量。

六、营销干系功能

Agent和谈天功能构成了AI谈天游戏的根本能力,再结合营销干系的功能,我们就可以构建起AI谈天游戏营销。
这些营销干系的能力包括但不限于:

账号体系:账号用于记录玩家的唯一身份,并与企业的用户数据进行关联。
根据营销产品的形态,用户账号标识可以是手机、微信、UID等。
通过登录功能,我们可以获取用户的账号信息,并基于该账号开展后续的游戏和营销活动。
任务体系:常日的营销活动会设计一个任务体系,勾引用户实行某些动作(如下载APP、访问官网、购买商品等),以换取积分/道具,然后兑换抽奖机会,终极得到相应的褒奖。
这是一个通过褒奖驱动营销古迹增长的过程。
在AI谈天游戏营销中,我们可以将谈天寻衅次数作为任务兑换的目标,从而实现AI谈天游戏与营销的结合。
发奖功能:玩家通过游戏得到的道具,须要通过对玩家进行发奖。
因此我们须要配备实体物品、虚拟道具、红包的发奖能力。
详细如何实现这一功能,此处不赘述。
分享功能:常日我们会通过投放褒奖,吸引玩家进行分享,以达到营销的目的。
因此我们须要结合营销获取投放的渠道,打通干系的分享接谈锋能,以实现分享功能。
在AI谈天游戏中,我们可以通过勾引用户分享,从而给予用户更多的寻衅次数。
营销玩法功能:营销玩法可以涉及到的功能很多,包括但不限于抽奖、拼团、限时秒杀等,此处不一一赘述。

七、风险考验

风险大多来自于AI、玩家、黑产产生的行为&内容。

1. AI风险

由于我们利用AI天生的文本、图片、语音内容,可能会由于幻觉成分产生一些不符合政策法规、运营哀求的内容。
同时,由于AI幻觉的存在,可能会产生OOC(Out Of Character)内容,即AI输出的结果可能违背我们的Agent设定。
例如,《哄哄仿照器》中,通过某些话术可以绕过AI的Agent设定进行作弊。

2. 玩家

玩家可能故意或无意地发送一些不符合政策法规、运营哀求的内容。
如果截屏后进行传播,可能会引发监管的参与。

3. 黑产

除了黑产发送广告、违规内容等对我们进行滋扰外,还会有刷褒奖的黑产。
这些黑产通过利用脚本/外挂批量参与游戏,获取我们的褒奖,这个过程也会大量花费我们的token。

因此,我们须要构建风险考验体系,用于预防、采集、识别以及应对这些风险。
详细如何构建风控能力,可以参考我之前写的《风控系统的培植,详细怎么做?》,此处不赘述。

此外,我们还须要构建备用话术库,用于在检测到风险内容时进行更换。

小结

以上,便是个人对付AI谈天游戏营销活动培植的总结了。

然而,我们必须认识到市场环境的多变性,本日有效的方案可能在未来会因用户行为的改变尔后果减弱。

因此,保持开放的心态,积极探索前沿的内容,这才是我们在不断变革的市场环境中保持竞争上风的关键。

专栏作家

柠檬饼干净又卫生,"大众年夜众号:柠檬饼干净又卫生,大家都是产品经理专栏作家。
一名游戏行业的B端产品,卖力过游戏行业内CRM 、风控、BI、SDK、AI干系的内容,定期输出个人思考或总结文章~

本文原创发布于大家都是产品经理,未经容许,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

该文不雅观点仅代表作者本人,大家都是产品经理平台仅供应信息存储空间做事。