論文の概要: Ads that Talk Back: Implications and Perceptions of Injecting Personalized Advertising into LLM Chatbots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15436v2
• Date: Sat, 04 Oct 2025 19:40:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:19.377881
• Title: Ads that Talk Back: Implications and Perceptions of Injecting Personalized Advertising into LLM Chatbots
• Title（参考訳）: 振り返る広告:LLMチャットボットにパーソナライズされた広告を注入することの意味と知覚
• Authors: Brian Jay Tang, Kaiwen Sun, Noah T. Curran, Florian Schaub, Kang G. Shin,
• Abstract要約: 企業は、大規模言語モデル(LLM)の収益化のための広告ベースの収益源を模索している。 本稿では,LLM広告を個人ユーザに対してパーソナライズすることの意味について検討する。 私たちは広告データセットとオープンソースのLLMであるPhi-4-Adsを作成しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.907632070023702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have enabled the creation of highly effective chatbots. However, the compute costs of widely deploying LLMs have raised questions about profitability. Companies have proposed exploring ad-based revenue streams for monetizing LLMs, which could serve as the new de facto platform for advertising. This paper investigates the implications of personalizing LLM advertisements to individual users via a between-subjects experiment with 179 participants. We developed a chatbot that embeds personalized product advertisements within LLM responses, inspired by similar forays by AI companies. The evaluation of our benchmarks showed that ad injection only slightly impacted LLM performance, particularly response desirability. Results revealed that participants struggled to detect ads, and even preferred LLM responses with hidden advertisements. Rather than clicking on our advertising disclosure, participants tried changing their advertising settings using natural language queries. We created an advertising dataset and an open-source LLM, Phi-4-Ads, fine-tuned to serve ads and flexibly adapt to user preferences.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、非常に効果的なチャットボットの作成を可能にしている。 しかし、LLMを広く展開する際の計算コストは、利益性に関する疑問を提起している。 企業はLLMを収益化するための広告ベースの収益源を探究することを提案しており、これは広告のための新しいデファクトプラットフォームとして機能する可能性がある。 本稿では,LLM広告を個人にパーソナライズすることの意義について,参加者179名を対象に実験を行った。 私たちはLLM応答にパーソナライズされた製品広告を埋め込むチャットボットを開発しました。 評価の結果,広告インジェクションはLDM性能にわずかに影響を与えている。 その結果、参加者は広告を検出するのに苦労し、隠れた広告でLLM反応を好んだことが判明した。 広告公開をクリックするのではなく、参加者は自然言語クエリを使って広告設定を変更しようとしました。 私たちは広告データセットとオープンソースのLLMであるPhi-4-Adsを作成しました。

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