Online Advertisements with LLMs: Opportunities and Challenges

要約

このペーパーでは、オンライン広告システムの領域でラージ言語モデル (LLM) を活用する可能性を検討します。
私たちは、そのようなシステムが満たさなければならないプライバシー、遅延、信頼性、およびユーザーと広告主の満足度などの重要な要件を詳しく掘り下げます。
さらに、修正、入札、予測、オークション モジュールで構成される LLM 広告の一般的なフレームワークを紹介します。
各モジュールのさまざまな設計上の考慮事項が示されています。
これらの設計の実用性、効率、および実装上の課題に関する基本的な疑問は、将来の研究のために提起されます。
最後に、ユーザーに対する広告の魅力を大幅に高める手段として、LLM ベースの動的クリエイティブ最適化の可能性を探り、その追加の課題について説明します。

要約(オリジナル)

This paper explores the potential for leveraging Large Language Models (LLM) in the realm of online advertising systems. We delve into essential requirements including privacy, latency, reliability as well as the satisfaction of users and advertisers that such a system must fulfill. We further introduce a general framework for LLM advertisement, consisting of modification, bidding, prediction, and auction modules. Different design considerations for each module are presented. Fundamental questions regarding practicality, efficiency, and implementation challenges of these designs are raised for future research. Finally, we explore the prospect of LLM-based dynamic creative optimization as a means to significantly enhance the appeal of advertisements to users and discuss its additional challenges.

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