Fugu-MT 論文翻訳(概要): SOMONITOR: Explainable Marketing Data Processing and Analysis with Large Language Models

論文の概要: SOMONITOR: Explainable Marketing Data Processing and Analysis with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13117v1
Date: Thu, 18 Jul 2024 02:55:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-19 18:53:59.376001
Title: SOMONITOR: Explainable Marketing Data Processing and Analysis with Large Language Models
Title（参考訳）: SOMONITOR: 大規模言語モデルによる説明可能なマーケティングデータ処理と分析
Authors: Qi Yang, Sergey Nikolenko, Marlo Ongpin, Ilia Gossoudarev, Yu-Yi Chu-Farseeva, Aleksandr Farseev,
Abstract要約: 説明可能なAIフレームワークであるSoMonitorを紹介します。 SoMonitorは、人間の直感とAIベースの効率の相乗効果を目指している。マーケティングのあらゆる段階におけるマーケターを助ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.28262218695844
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Online marketing faces formidable challenges in managing and interpreting immense volumes of data necessary for competitor analysis, content research, and strategic branding. It is impossible to review hundreds to thousands of transient online content items by hand, and partial analysis often leads to suboptimal outcomes and poorly performing campaigns. We introduce an explainable AI framework SoMonitor that aims to synergize human intuition with AI-based efficiency, helping marketers across all stages of the marketing funnel, from strategic planning to content creation and campaign execution. SoMonitor incorporates a CTR prediction and ranking model for advertising content and uses large language models (LLMs) to process high-performing competitor content, identifying core content pillars such as target audiences, customer needs, and product features. These pillars are then organized into broader categories, including communication themes and targeted customer personas. By integrating these insights with data from the brand's own advertising campaigns, SoMonitor constructs a narrative for addressing new customer personas and simultaneously generates detailed content briefs in the form of user stories that can be directly applied by marketing teams to streamline content production and campaign execution. The adoption of SoMonitor in daily operations allows digital marketers to quickly parse through extensive datasets, offering actionable insights that significantly enhance campaign effectiveness and overall job satisfaction
Abstract（参考訳）: オンラインマーケティングは、競合分析、コンテンツ研究、戦略的ブランディングに必要な膨大な量のデータを管理し、解釈する上で、重大な課題に直面している。何百から何千というオンラインコンテンツアイテムを手作業でレビューすることは不可能であり、部分的な分析は、しばしば最適以下の結果をもたらす。このフレームワークは、戦略的計画からコンテンツ作成、キャンペーン実行に至るまで、マーケティングファンネルのあらゆる段階におけるマーケターを支援する。 SoMonitorは、広告コンテンツのCTR予測とランキングモデルを導入し、大きな言語モデル(LLM)を使用して、ハイパフォーマンスな競合コンテンツを処理する。これらの柱は、コミュニケーションのテーマやターゲットとする顧客ペルソナなど、より広範なカテゴリに分類される。これらの洞察をブランド自身の広告キャンペーンのデータと統合することにより、SoMonitorは新しい顧客ペルソナに対処するための物語を構築し、マーケティングチームが直接適用可能なユーザストーリーの形式で詳細なコンテンツブリーフィングを生成し、コンテンツの制作とキャンペーン実行を合理化する。 SoMonitorの日々の運用における採用により、デジタルマーケターは広範なデータセットを素早く分析し、キャンペーンの有効性と全体的な仕事満足度を大幅に向上させる実行可能な洞察を提供する。

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