論文の概要: Real-time Ad retrieval via LLM-generative Commercial Intention for Sponsored Search Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01304v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 02:26:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:17:49.736628
• Title: Real-time Ad retrieval via LLM-generative Commercial Intention for Sponsored Search Advertising
• Title（参考訳）: スポンサー検索広告のためのLCM生成商業意図によるリアルタイム広告検索
• Authors: Tongtong Liu, Zhaohui Wang, Meiyue Qin, Zenghui Lu, Xudong Chen, Yuekui Yang, Peng Shu,
• Abstract要約: 本稿ではリアルタイム広告検索(RARE)フレームワークを提案する。 RAREは、クエリの広告を直接リアルタイムで検索するために、中間的なセマンティック表現として商用意図(CI)を使用する。 オンライン実装は、消費の5.04%増加、Gross Merchandise Volume(GMV)の6.37%増加、クリックスルーレート(CTR)の1.28%向上、浅い変換の5.29%増加といった大きな利益をもたらした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.16793449447122
• License:
• Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) with retrieval systems has shown promising potential in retrieving documents (docs) or advertisements (ads) for a given query. Existing LLM-based retrieval methods generate numeric or content-based DocIDs to retrieve docs/ads. However, the one-to-few mapping between numeric IDs and docs, along with the time-consuming content extraction, leads to semantic inefficiency and limits scalability in large-scale corpora. In this paper, we propose the Real-time Ad REtrieval (RARE) framework, which leverages LLM-generated text called Commercial Intentions (CIs) as an intermediate semantic representation to directly retrieve ads for queries in real-time. These CIs are generated by a customized LLM injected with commercial knowledge, enhancing its domain relevance. Each CI corresponds to multiple ads, yielding a lightweight and scalable set of CIs. RARE has been implemented in a real-world online system, handling daily search volumes in the hundreds of millions. The online implementation has yielded significant benefits: a 5.04% increase in consumption, a 6.37% rise in Gross Merchandise Volume (GMV), a 1.28% enhancement in click-through rate (CTR) and a 5.29% increase in shallow conversions. Extensive offline experiments show RARE's superiority over ten competitive baselines in four major categories.
• Abstract（参考訳）: 検索システムとのLarge Language Models(LLMs)の統合は、あるクエリに対してドキュメント(docs)や広告(ads)を取得する有望な可能性を示している。 既存のLCMベースの検索方法は、docs/adsを検索するために数値またはコンテンツベースのDocIDを生成する。 しかし、数値IDと文書間の一対一のマッピングは、時間を要するコンテンツ抽出とともに、大規模コーパスにおける意味的非効率性とスケーラビリティの制限につながる。 本稿では,LLM生成テキストであるCommercial Intentions(CI)を中間的セマンティック表現として活用し,リアルタイムにクエリの広告を検索するリアルタイム広告検索(RARE)フレームワークを提案する。 これらのCIは、商業的知識を注入したカスタマイズされたLLMによって生成され、そのドメイン関連性を高める。 各CIは複数の広告に対応し、軽量でスケーラブルなCIセットを提供する。 RAREは現実世界のオンラインシステムで実装されており、毎日の検索量を数億ドルで処理している。 オンライン実装は、消費の5.04%増加、Gross Merchandise Volume(GMV)の6.37%増加、クリックスルーレート(CTR)の1.28%向上、浅い変換の5.29%増加といった大きな利益をもたらした。 大規模なオフライン実験は、RAREが4つの主要なカテゴリで10以上の競争ベースラインより優れていることを示している。

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