Генерируемая реклама: новый подход к интеграции объявлений в тексты

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный механизм аукциона, позволяющий органично встраивать рекламные объявления непосредственно в контент, создаваемый большими языковыми моделями.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал
Различные форматы рекламы и механизмы аукционов в приложениях на базе больших языковых моделей демонстрируют сложные взаимосвязи, определяющие эффективность и стоимость показа рекламного контента.
Различные форматы рекламы и механизмы аукционов в приложениях на базе больших языковых моделей демонстрируют сложные взаимосвязи, определяющие эффективность и стоимость показа рекламного контента.

Предложена система LLM-Auction, использующая генеративные модели и машинное обучение для оптимизации как дохода от рекламы, так и пользовательского опыта.

Развитие больших языковых моделей (LLM) требует новых стратегий монетизации, среди которых реклама, интегрированная непосредственно в генерируемый LLM-текст, представляется перспективным направлением. Однако, существующие механизмы аукциона для такой рекламы либо игнорируют взаимосвязь между LLM и результатом аукциона, либо требуют дополнительных вычислительных затрат. В данной работе, представленной под названием ‘LLM-Auction: Generative Auction towards LLM-Native Advertising’, предложен инновационный механизм генеративного аукциона LLM-Auction, который интегрирует процесс аукциона и генерацию LLM, оптимизируя как доход для рекламодателей, так и качество пользовательского опыта. Сможет ли LLM-Auction стать стандартом для эффективной и гармоничной интеграции рекламы в будущее генеративного ИИ?

Эволюция Рекламы: От Аукционов к Генерации

Традиционные механизмы рекламы, такие как аукцион позиций, испытывают значительные трудности при интеграции с генеративными возможностями больших языковых моделей. Существующие системы, разработанные для размещения рекламы в статическом контенте, не способны эффективно взаимодействовать с динамически создаваемыми ответами. Проблема заключается в том, что аукцион позиций предполагает выбор места для готового рекламного объявления, в то время как языковые модели генерируют текст «на лету». Простое внедрение рекламы в уже сформированный ответ нарушает его связность и естественность, что негативно сказывается на пользовательском опыте. Вместо этого требуется принципиально новый подход, позволяющий аукциону формировать не просто место размещения, а саму рекламную интеграцию внутри генерируемого текста, учитывая контекст запроса и стиль ответа.

Традиционные методы рекламы, такие как аукционы позиций, зачастую приводят к нарушению пользовательского опыта при взаимодействии с большими языковыми моделями. Вместо органичного включения рекламного сообщения в сгенерированный ответ, существующие подходы часто выглядят как навязчивые вставки, не соответствующие контексту запроса. Это связано с тем, что LLM-Native Advertising требует тонкого понимания семантики и способности генерировать контент, который не только содержит рекламную информацию, но и сохраняет естественность и релевантность для пользователя. Отсутствие этой нюансированности приводит к снижению вовлеченности и негативному восприятию рекламы, поскольку пользователь ощущает искусственность и нежелательность подобного вмешательства в процесс генерации ответа.

В эпоху больших языковых моделей (LLM) традиционные механизмы рекламных аукционов оказываются неэффективными. Вместо простого размещения рекламы внутри существующего контента, необходим принципиально новый подход — аукцион, способный генерировать ответы, органично включающие рекламные сообщения. Такая система предполагает, что LLM, участвуя в аукционе, формирует не просто вставку, а полностью новый текст, учитывающий запрос пользователя и рекламные требования. Это позволяет избежать прерывания пользовательского опыта и обеспечивает более естественное и релевантное взаимодействие с рекламой. Подобный механизм требует разработки сложных алгоритмов, способных оценивать не только стоимость размещения, но и качество интеграции рекламного сообщения в сгенерированный ответ, обеспечивая при этом его соответствие контексту и потребностям пользователя.

Предложенная среда симуляции использует модуль Ad-LLM для генерации ответов, интегрированных с рекламой, в оцениваемых механизмах, при этом цифры на рисунке указывают последовательность потока данных.
Предложенная среда симуляции использует модуль Ad-LLM для генерации ответов, интегрированных с рекламой, в оцениваемых механизмах, при этом цифры на рисунке указывают последовательность потока данных.

LLM-Аукцион: Новая Парадигма Генеративной Рекламы

Механизм LLM-Auction представляет собой новую парадигму размещения рекламы, объединяющую аукционную модель распределения рекламных мест с генерацией контента посредством больших языковых моделей (LLM). В отличие от традиционных статических методов размещения, где рекламные объявления размещаются на заранее определенных позициях, LLM-Auction позволяет динамически генерировать ответы на запросы пользователей, интегрируя релевантные рекламные материалы непосредственно в текст. Это обеспечивает более естественную и контекстуально-зависимую интеграцию рекламы, повышая ее эффективность и улучшая пользовательский опыт. Данный подход выходит за рамки простого показа объявлений, предлагая возможность создания адаптивного контента, включающего рекламные сообщения.

Система LLM-Auction использует две языковые модели: предварительно обученную (Pre-trained LLM) и специализированную для рекламы (Ad-LLM). Предварительно обученная модель обеспечивает генерацию связного и контекстуально релевантного текста в ответ на запрос пользователя. Ad-LLM, в свою очередь, отвечает за интеграцию рекламного контента в этот текст. В процессе генерации ответа, Ad-LLM оценивает релевантность различных рекламных объявлений к текущему запросу и генерирует варианты включения этих объявлений в ответ, создаваемый предварительно обученной моделью. Это позволяет динамически формировать ответ, содержащий релевантную рекламу, в отличие от статического размещения.

Механизм LLM-Auction обеспечивает свойство аллокационной монотонности, что означает, что увеличение ставки участника аукциона (рекламодателя) неизменно приводит к улучшению его результатов. Формально, если ставка рекламодателя $b_i$ увеличена, то вероятность включения его рекламы в сгенерированный ответ LLM также увеличивается или остается неизменной, а ожидаемый выигрыш (например, количество кликов или конверсий) также не уменьшается. Данное свойство гарантирует предсказуемость и справедливость системы для рекламодателей, стимулируя их к участию в аукционе и оптимизации ставок.

Эксперименты показали, что механизм LLM-Auction демонстрирует возрастающую монотонность распределения ресурсов в процессе обучения и обеспечивает плавное изменение результатов распределения в зависимости от величины ставки при незначительных изменениях запроса.
Эксперименты показали, что механизм LLM-Auction демонстрирует возрастающую монотонность распределения ресурсов в процессе обучения и обеспечивает плавное изменение результатов распределения в зависимости от величины ставки при незначительных изменениях запроса.

Оптимизация с Подкреплением: Цикл Обратной Связи

В основе системы `LLM-Auction` лежит модель вознаграждения (Reward Model), предназначенная для оценки качества и вовлеченности сгенерированных ответов, содержащих рекламные интеграции. Эта модель обучается на большом объеме данных, включающем примеры ответов и соответствующие оценки их релевантности и привлекательности для пользователей. Оценка качества осуществляется по нескольким параметрам, включая грамматическую корректность, смысловую связность, соответствие запросу и, что критически важно, степень интеграции рекламного материала в контекст ответа. Модель вознаграждения служит основой для оптимизации генерации ответов и повышения эффективности рекламных кампаний в рамках системы.

Модель вознаграждения в системе $LLM-Auction$ основывается на $pCTR$ модели — вероятностной модели кликов (predicted Click-Through Rate). Она прогнозирует вероятность того, что пользователь кликнет на рекламное объявление, встроенное в сгенерированный ответ. Этот показатель используется для количественной оценки релевантности рекламы для конкретного пользователя и уровня заинтересованности в ней, что позволяет оценить качество ответа с точки зрения эффективности рекламы и вовлечения пользователя.

Для итеративного улучшения как языковой модели (LLM), так и модели вознаграждения используется методика IRPO (Iterative Reward-Preference Optimization). В рамках IRPO, LLM генерирует ответы, которые оцениваются моделью вознаграждения. На основе этих оценок, предпочтения в ответах используются для переобучения как LLM, так и модели вознаграждения. Этот процесс повторяется итеративно, формируя замкнутый цикл, в котором повышение качества одного компонента приводит к улучшению другого, что в итоге обеспечивает постоянное повышение общей производительности системы. Эффективность IRPO обусловлена возможностью одновременной оптимизации обеих моделей, что позволяет избежать ситуаций, когда улучшения в одной модели нивелируются недостатками в другой.

В LLM-Auction схема онлайн-развертывания правил распределения ресурсов обеспечивает динамическое управление и оптимизацию аукционного процесса.
В LLM-Auction схема онлайн-развертывания правил распределения ресурсов обеспечивает динамическое управление и оптимизацией аукционного процесса.

Тонкая Настройка и Моделирование Поведения Пользователей

Для тонкой настройки языковой модели (LLM) используется метод Direct Preference Optimization (DPO). DPO является алгоритмом обучения с подкреплением, который напрямую оптимизирует политику LLM на основе предпочтений, зафиксированных моделью вознаграждения. В отличие от традиционных методов обучения с подкреплением, DPO обходит этап обучения модели вознаграждения и напрямую максимизирует ожидаемое вознаграждение, основываясь на данных о предпочтениях. Это достигается путем формирования функции потерь, которая поощряет генерацию ответов, предпочитаемых моделью вознаграждения, и наказывает за генерацию менее предпочтительных ответов. Таким образом, DPO позволяет эффективно выровнять поведение LLM с желаемыми критериями качества и предпочтениями пользователей, определяемыми моделью вознаграждения.

Для повышения эффективности и устойчивости обучения модели, мы используем User-LLM для симуляции реалистичной обратной связи от пользователей и поведения при кликах. User-LLM генерирует правдоподобные ответы на сгенерированные моделью рекламные объявления, имитируя процесс взаимодействия пользователя с рекламным контентом. Это позволяет нам создавать более разнообразный и реалистичный набор данных для обучения, что улучшает обобщающую способность модели и ее способность адаптироваться к различным сценариям взаимодействия с пользователями. Использование симуляции поведения пользователей также снижает потребность в сборе реальных данных, что экономит время и ресурсы.

В рамках фреймворка $LLM-Auction$ используется правило первой цены (First-Price Payment Rule), обеспечивающее экономическую целесообразность и четкий стимул для рекламодателей. Данный механизм предполагает, что победитель аукциона оплачивает ставку, которую он предложил, что способствует более конкурентной среде и максимизации дохода. Экспериментальные данные демонстрируют, что $LLM-Auction$ позволяет увеличить доход от рекламы примерно в 3 раза и повысить общий уровень вознаграждения на 117.0% по сравнению с базовыми методами, подтверждая эффективность предложенного подхода к аукционам в контексте больших языковых моделей.

В данной работе исследуется не просто механизм аукциона, но и создание саморегулирующейся экосистемы взаимодействия между рекламными объявлениями и генерируемым текстом. Авторы предлагают подход, в котором модель LLM не является статичным инструментом, а адаптируется и обучается в процессе аукциона, стремясь к оптимальному балансу между прибылью и пользовательским опытом. Это напоминает о том, что любое построение системы несет в себе предсказание будущих сбоев, и требует постоянной адаптации. Блез Паскаль однажды заметил: «Все великие дела требуют времени». В контексте LLM-Auction это означает, что создание эффективной системы LLM-рекламы — это итеративный процесс, требующий обучения и совершенствования модели в динамичной среде аукциона.

Куда Ведет Дорога?

Предложенный механизм LLM-Auction, безусловно, открывает новые горизонты для интеграции рекламы в мир генеративных моделей. Однако, подобно каждому новому архитектурному решению, он лишь переносит сложность, а не устраняет ее. Оптимизация не только дохода, но и пользовательского опыта — задача, требующая постоянной калибровки. Ибо каждая новая свобода, обещанная генеративными моделями, рано или поздно потребует жертвоприношений в алтарь DevOps и мониторинга.

Неизбежно возникнет вопрос о масштабируемости. Как этот механизм поведет себя в условиях миллионов запросов и миллиардов параметров? Порядок, который он создает сейчас — лишь временный кэш между неизбежными сбоями. Истинный тест — не в лабораторных условиях, а в хаосе реального мира, где пользователи голосуют кошельком и вниманием.

Будущие исследования должны быть направлены не только на совершенствование алгоритмов аукциона, но и на понимание этических последствий. Генерируемая реклама — это не просто объявления, а часть нарратива, создаваемого моделью. И кто будет отвечать за этот нарратив? Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только взрастить, понимая, что хаос — это не ошибка, а естественное состояние.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10551.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-12 22:25