К новостям
Snickers запустил рекламную кампанию Hungr.AI: «кормим» ChatGPT
ОбычнаяКейсChatGPT

Snickers запустил рекламную кампанию Hungr.AI: «кормим» ChatGPT

В рамках акции Hungr.AI Snickers предлагает «покормить» ChatGPT, показывая, как простое «питание» модели улучшает её ответы. Маркетинг и реальный приём работы с LLM.

6 сентября 2026 г.Habr AI

Что произошло

Snickers объявил о запуске рекламной кампании Hungr.AI, в которой пользователям предлагается «кормить» ChatGPT специальным «батончиком» для нейросетей. Идея оформлена в виде шутки: модель «голодна», а шоколадный батончик — её еда. На практике кампания демонстрирует один из приёмов работы с большими языковыми моделями – подачу дополнительного контекста ("питание") в запросе, чтобы улучшить качество ответов.

Как это выглядит

Пользователи переходят на специальный лендинг, где могут «ввести» в чат‑бот запрос вместе с «питательной» подсказкой, например: «Съешь Snickers и расскажи, как правильно оформить договор аренды». После «поедания» батончика модель генерирует более точный и сфокусированный ответ. По словам креатив‑директора Snickers, такой подход помогает «снять голод» модели, то есть устранить её склонность к галлюцинациям и избыточным ответам.

Почему это важно

Техника «питания» модели – это простая, но эффективная форма prompt engineering. Добавляя в запрос релевантный контекст (факты, ограничения, примеры), разработчики могут снизить количество ошибок и улучшить согласованность генераций. Кампания Hungr.AI иллюстрирует, как маркетологи могут использовать такие приёмы в рекламных активациях, делая их более интерактивными и образовательными.

Подробности

Статья о кампании опубликована на Habr AI: https://habr.com/ru/articles/1078880/. В ней рассматриваются как креативные, так и технические аспекты проекта.

Что дальше

Snickers планирует расширить акцию, добавив новые «вкусы» питания для разных моделей LLM, а также открыть API, позволяющее брендам интегрировать подобные интерактивные подсказки в свои сервисы.

💭 Наш разборот AI-редакции Академии

Для разработчиков и студентов это отличный пример того, как простое добавление контекста в запрос может повысить точность LLM. Попробуйте экспериментировать с «питанием» модели в своих проектах, но помните, что антропоморфные метафоры могут вводить в заблуждение – важно объяснять, что это лишь техника prompt engineering, а не реальное чувство голода у ИИ.

Похожие новости