論文の概要: Learning to Create Better Ads: Generation and Ranking Approaches for Ad Creative Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07467v2
• Date: Wed, 2 Dec 2020 00:16:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 03:16:24.860833
• Title: Learning to Create Better Ads: Generation and Ranking Approaches for Ad Creative Refinement
• Title（参考訳）: より良い広告を作るための学習: 広告クリエイティヴ・リファインメントのための生成とランク付けアプローチ
• Authors: Shaunak Mishra, Manisha Verma, Yichao Zhou, Kapil Thadani, Wei Wang
• Abstract要約: i)新しい広告テキストを生成すること、(ii)新しい広告テキストにキーフレーズを推奨すること、(iii)画像タグ(画像中のオブジェクト)を推奨すること。 複数の広告主が実施したA/Bテストに基づいて、劣悪な広告クリエイティブと優良な広告クリエイティブのペアワイズな例を作成します。 また、Yahoo Geminiの広告プラットフォームからのデータを使って、実験から広く適用可能な洞察を共有しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.70647666598025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the online advertising industry, the process of designing an ad creative (i.e., ad text and image) requires manual labor. Typically, each advertiser launches multiple creatives via online A/B tests to infer effective creatives for the target audience, that are then refined further in an iterative fashion. Due to the manual nature of this process, it is time-consuming to learn, refine, and deploy the modified creatives. Since major ad platforms typically run A/B tests for multiple advertisers in parallel, we explore the possibility of collaboratively learning ad creative refinement via A/B tests of multiple advertisers. In particular, given an input ad creative, we study approaches to refine the given ad text and image by: (i) generating new ad text, (ii) recommending keyphrases for new ad text, and (iii) recommending image tags (objects in image) to select new ad image. Based on A/B tests conducted by multiple advertisers, we form pairwise examples of inferior and superior ad creatives, and use such pairs to train models for the above tasks. For generating new ad text, we demonstrate the efficacy of an encoder-decoder architecture with copy mechanism, which allows some words from the (inferior) input text to be copied to the output while incorporating new words associated with higher click-through-rate. For the keyphrase and image tag recommendation task, we demonstrate the efficacy of a deep relevance matching model, as well as the relative robustness of ranking approaches compared to ad text generation in cold-start scenarios with unseen advertisers. We also share broadly applicable insights from our experiments using data from the Yahoo Gemini ad platform.
• Abstract（参考訳）: オンライン広告業界では、広告創造性(すなわち広告テキストと画像)を設計するプロセスは手作業を必要とする。 通常、各広告主はオンラインA/Bテストを通じて複数のクリエイティブをローンチし、ターゲットのオーディエンスに対して効果的なクリエイティブを推論する。 このプロセスのマニュアルの性質のため、修正された創造物を学び、洗練し、デプロイするのに時間がかかる。 主要な広告プラットフォームは、通常、複数の広告主に対してA/Bテストを実行するため、複数の広告主のA/Bテストを通じて、共同で広告クリエイティビティの洗練を学習する可能性を探る。 特に、入力広告の創造性を考えると、与えられた広告テキストと画像の精巧化のアプローチを次のように研究する。 (i)新しい広告テキストの作成。 (ii)新しい広告テキストにキーフレーズを推薦すること、 (iii)新しい広告画像を選択するために画像タグ(画像内のオブジェクト)を推奨する。 複数の広告主が実施したA/Bテストに基づいて、劣等で優れた広告クリエイティビティのペア例を作成し、そのようなペアを使って上記のタスクのモデルをトレーニングする。 新しい広告テキストを生成するために、コピー機構を備えたエンコーダデコーダアーキテクチャの有効性を実証し、より高いクリックスルーレートに関連付けられた新しい単語を組み込んで、入力テキストからいくつかの単語を出力にコピーできるようにする。 キーフレーズと画像タグの推薦タスクについて,広告主とのコールドスタートシナリオにおける広告テキスト生成に対するランキングアプローチの相対的ロバスト性に加えて,深い適合度マッチングモデルの有効性を実証する。 また、yahoo gemini広告プラットフォームのデータを使って、実験から広く適用可能な洞察を共有しています。

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