言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

訴求軸を考慮したキーワードからの広告文生成村田栄樹 1 大友寛之 2 村上聡一朗 2 本多右京 2 舟久保弘明 2
1 早稲田大学理工学術院 2 株式会社サイバーエージェント
eiki.1650-2951@toki.waseda.jp{otomo hiroyuki,murakami soichiro,honda ukyo,funakubo hiroaki}@cyberagent.co.jp
キーワード

概要
広告文が適切な訴求を含むことは, その効果を高める. しかし, キーワードから広告文を生成する既存研究では明示的に訴求を考慮していない. 本論文では, キーワードを入力として広告文を生成するタス
クを対象に, 訴求軸を考慮した広告文生成手法を提案する. キーワードに加え訴求軸を指定することで,その訴求を含む広告文を生成する. 自動評価および人手評価により, 入力された訴求軸に対応した適切な広告文を生成できることを確かめた.

1

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はじめに

検索連動型広告では, 検索エンジンに入力されたクエリに関連する広告文が表示される. 限られた文字数の中でユーザの興味を惹き, 高い広告効果を得るため, 検索クエリおよびキーワードとの関連性の高い広告文が求められる.
インターネット広告の市場は拡大し, 広告文自動生成の需要が高まっている. 広告文生成手法として,テンプレートにキーワードを挿入する手法 [1] やニューラル言語モデルを用いた手法 [2, 3] が研究されている. 後者では, キーワードや商品説明ページのテキスト, 配信済みの広告等を入力として用いる. 検索連動型広告においてキーワードの挿入は広告効果に影響するため, キーワードが挿入されるように訓練することが重要である. 一方，膨大な数のキーワードに対して，月間 1 千万件以上の広告文生成が求められることもあり, API 経由での LLM の使用はコスト面に課題がある. そのため，本研究ではエンコーダ・デコーダモデルを学習・推論に用いる．
また，広告文において, どのような訴求を含むかはその効果に影響する要素である. 例えば, “送料1 ヶ月限定無料” という広告文では無料や期間限定であることを訴求し, “【ネット予約可】 xx 駅徒歩 2分のヘアサロン” であればネット予約による利便性

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訴求予測モデル

価格無料

広告文

訴求軸 + キーワード
﻿[訴求軸

広告文生成モデル

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データ構築方法およびタスクの概要.

やアクセスの良さを訴求する. このように, 訴求をその種類によって分類したものを, 本論文では訴求軸と呼ぶ. 業種によって適切な軸で訴求することは, 高い広告効果を生むことが知られている [4].
しかし, キーワードから広告文を生成する既存研
究では訴求軸を考慮した生成はされていない. 生成
時に訴求軸が制御可能になることで業種に対して効果的な訴求を含んだ生成が可能になる. また, 同じキーワードに対して複数の訴求軸での生成を行うことで多様性が高まるメリットもある.
そこで本研究では, キーワードに加え訴求軸を入力とし, 訴求軸に沿った広告文を生成する手法を提案する. 図 1 に本研究の概要を示す. 既存の { キーワード, 広告文 } の入出力ペアからなるデータセッ
トには訴求軸が含まれていない. そこでまず広告文の訴求軸を予測する訴求軸判定器を使用し, { キーワード, 訴求軸, 広告文 } の形式のデータセットを構築する. 次に, キーワードと訴求軸を入力, 広告文を出力として, エンコーダ・デコーダモデルを訓練する. さらに Preﬁx-constrained Decoding (PcD) の導入により，生成における訴求軸の制御性の向上を試みる.
実験では, データセットの構築や, 訓練及び推論の設定を変更し, 有効な手法を探索する. 自動評価および人手評価を行い, 提案手法はキーワードを挿入する能力を維持したまま訴求軸によって制御された生成が可能であることを示した.

― 3271 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

2

関連研究

2.1

広告文生成とが知られているためである. しかし広告文の文字数は限られており, キーワードのすべてを広告に挿入することに加えて指定された訴求を含むことは難しい. そこで本研究では, キーワードのすべての単広告文生成ではこれまでに様々な手法が提案され語を含む { キーワード, 広告文 } ペアのみではなく,てきた [5]. かつては適したキーワードをテンプレー

キーワードの一部のみを含むペアも抽出する. このトに挿入する手法 [1, 6] が主流であったが, 近年は事抽出法により, データセット全体として広告文への前学習済みモデルを用いて end-to-end に生成する手

キーワードの挿入率 (Keywords Insertion Rate, KwIR)

法 [2, 3] が中心となっている. モデルへの入力としが下がり, 訴求を含む余白が生まれると考える. 一ては, キーワード [7, 3] や商品説明ページ [8], 配信済

方, この抽出法によって文単位の KwIR が下がるとみの広告 [9] が用いられる.

考えられるが，実際の検索連動型広告では複数の広2.2

告文が組み合わされて表示される．そこで，KwIR制御可能なテキスト生成について，複数の生成を組み合わせた設定でも既存何らかの軸に沿ってテキスト生成を制御する手法は, 大きく 2 つに分類される. 一つは, 制御信号を入力しそれに即した生成をするように事前学習済

手法との比較を行う.

3.2

みモデルを訓練するアプローチ [10], もう一つは, 分類器を用いたデコード時の工夫で， 事前学習済み

広告文生成手法

キーワードと訴求軸を入力し, 広告文を出力するエンコーダデコーダ・デコーダモデルを訓練する.

モデルのパラメータは更新せずに制御を行うアプ

本研究では訴求軸として, モデルの語彙に訴求軸

ローチ [11] である. 広告文生成においては, 前者のを表す訴求トークンを導入する. 訴求トークンの埋アプローチを採用し, 商品説明ページを入力としため込み表現の初期化には各訴求に関連する上位 3 単設定において, 訴求を制御信号として用いた先行研語の埋め込み表現を平均することで得る. ここで訴

究 [12, 13] がある. 本研究でも前者のアプローチを採求と関連する単語は, 訴求ごとに分類した広告文全用し, キーワードを入力とした設定において, 訴求に体を文書としたときの TF-IDF で決定する.

より制御された広告文生成手法を提案する.

さらに, 生成時の訴求軸の制御性の向上を期待して Preﬁx-constrained decoding を導入する. 具体的に訴求を考慮した広告文生成

3は, 訓練および推論の生成時に訴求トークンをデ

本研究ではキーワードから広告文を生成する手法
において, 訴求軸の入力により生成を制御する. 訴求軸を考慮した広告文生成のために, 訴求を含んだ広告文データを構築し, モデルを訓練する.

3.1

データ構築方法

既存のキーワードから広告文を生成するタスクでコーダの 1 トークン目として入力し, 続きを生成することで広告文を得る.

4実験

4.1

実験設定

データセット構築

社内の検索連動型広告のデーは, { キーワード, 広告文 } ペアからなるデータを利タを利用する. 本研究では, タイトルと説明文のう用する. しかし，そこに訴求軸の情報は含まれない.

ち, タイトルを広告文の対象とする.

そこで既存ペアの広告文に含まれる訴求軸を予測対象とする訴求は, 先行研究 [4] で定義された軸のし, { キーワード, 訴求軸, 広告文 } の形式のデータをうち, 価格, 無料, スピード, アクセス, 利便性, 特典,得る. データ構築には広告文に含まれる訴求軸を予品群, トレンドの 8 つとする.

測するよう訓練された分類器を使用する.

広告文にどのような訴求が含まれるかアノテー

通常, キーワードから広告文を生成する手法におションされたデータで訓練された RoBERTa ベース

いては, キーワードのすべてが広告文に含まれるようにデータを抽出する. ただし, 図 1 に示すようにのモデル [4] を訴求軸判定器として使用する. 訴求

キーワードは複数の単語からなる. これは, 広告文が軸ごとにその訴求が含まれるか判定するマルチラベル分類器である. アノテーションされたデータにおキーワードを含むことで高い広告効果を得られるこいて, micro-/macro-F1 はそれぞれ 0.72, 0.58 であった.

― 3272 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

801 267

508781236128 1552579141000

2636 1029 143 332

113368800

172721516435193596506339133 909

174129560085762312841880

101993

上記を対象に, まず広告文を KwIR でフィルタす4048221254631948 182

23る. KwIR≥ 50% であるペアを使用する設定と, 100%214014120271392 1123 14

表 1 KwIR の閾値ごとの構築したデータの統計. PPL はPerplexity を表し, 表 2 と同様である.
閾値 (%) サンプル数 KwIR (%) PPL
50
100

13,5042,415

63.39
100.002266 1072 25

2.492.34

129200Noneのみを使用する設定1）でそれぞれデータセットを構400築する. 次に, 抽出されたペアの広告文に対して訴求軸判定器を適用し, { キーワード, 訴求軸, 広告文 } の形式にする. 訴求軸とキーワードを連結して入力文字列とし, 入力文字列と広告文それぞれについて重図 2 提案モデルの生成に対する混同行列. 横軸のどの訴求も予測されなかった場合, None とした.

複を取り除く. 最後にダウンサンプリングにより訴ワードかつ異なる訴求を入力した際の生成に対し求軸の分布を均等にする. 得られたデータを 8:1:1 にて Pairwise-BLEU [14] を計算する. KwIR として, 生分割し, それぞれ学習，開発，評価データとする. 表

成された 1 つの広告文 (単文), ビームサーチの上位 3

1 に構築したデータセットの統計を示す.

本を連結したもの (Beam 連結), 同じキーワードで訴訓練・推論

事前学習済みモデルとして, 日本語求軸の異なる生成を連結したもの (Label 連結) の 3つに対してそれぞれ計算する. 連結したものは, 3.1で訓練された T5 base2）を使用する.
推論時は訴求軸を制御できることを確かめるた

節で述べた検索連動型広告の特性を考慮したため計め, テストセットのキーワードに対してすべての訴算する. 広告文としての自然さを評価するため, 言語求軸を入力し, それぞれ生成する.
提案手法の有効性を検証するたモデルを用いて Perplexity (PPL) を算出する. 言語モ
デルとして，広告文データセット CAMERA [15] でめ, 訴求トークンの作成方法, PcD の有無, データ追加学習した GPT-23）を使用する．CAMERA のテス

セット構築のための閾値 KwIR について Ablation

トセットにおける PPL は追加学習前と後でそれぞれstudy を実施する. 訴求トークンの作成方法の比較手法として, 提案手法に加えて, TF-IDF 上位 1 単語の12.67, 11.91 であった.

埋め込みを利用する手法 (Emb:1word), T5 の事前学ラインについて人手評価も実施する. 広告文として習で使用された extra id を使用する手法 (Emb:Extra),の自然さ (自然さ) と入力訴求が含まれているか (精上位 1 単語を通常のトークンとして使用する手度) を評価項目とする. それぞれ, { 自然, やや自然,

法 (NormalToken) の 3 つを設定する. PcD の検証で不自然 } の 3 段階と { 含む, 含まない } の 2 段階では, デコーダへ訴求トークンを入力しない手法 (w/o評価し, {100, 50, 0} と {100, 0} にマップした平均点PcD) と 比 較 す る. KwIR に つ い て は, 入 力 の キ ーを算出する. 評価するデータは 3 設定それぞれで訴ワードをすべて含む広告文との入出力ペア, すなわ求軸ごとに 30 件, ベースライン 30 件の計 750 件とち KwIR が 100%のペアデータセットで学習した手し, 評価は広告のドメインに精通した 3 名で行った.

Ablation Study

法 (KwIR=100%) と比較する.
ベースライン

また, 訴求軸を考慮しない通常のキーワードから広告文を生成するベースラインも構

また, 訴求埋め込み手法の異なる 3 設定とベース

4.2

結果・考察

自動評価

自動評価結果を表 2 に示す. 精度にお築する. 提案手法と同じ事前学習済みモデルを, 構築いて, 提案手法は Ablation 設定を上回り, 7 割弱のしたデータセットから訴求トークンを除いたもので閾値ごとに訓練する.の訴求トークンの初期化と, PcD はどちらも訴求軸結果となった. 提案手法の TF-IDF の高い 3 単語で生成された広告文に訴求軸判定器を適を制御することに効果があることがわかる. 特に用し, 入力訴求が予測された割合を精度とする. 入力

Emb:Extra との差が大きく, TF-IDF による訴求トー訴求を変更した際の生成の多様さとして, 同じキークンの初期化が重要であった.

評価指標

1） 件数の関係から，アクセスを訴求軸として含むペアを省いた.
2） https://huggingface.co/sonoisa/t5-base-japanese/

Pairwise-BLEU においては, NormalToken が最もよ
3） https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt2-medium/― 3273 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 2 自動評価結果. 3 列目は使用するデータの KwIR の閾値である. 太字は最良値. “↓” のつく指標は値が小さいほど優れていることを示す. PB は Pairwise-BLEU，Beam は Beam 連結，Label は Label 連結を表す．
KwIR (%)
モデル
閾値 (%) 訴求トークン PcD 精度 (%) PB ↓PPL ↓単文 Beam Label
提案手法Ablation

ベースライン

Emb:1wordEmb:Extra
NormalToken
w/o PcD
KwIR=100%KwIR≥50%
KwIR=100%
表3

設定

5050
50
50
50
100
50
100

人手評価結果.
自然さ

提案手法
NormalToken
Emb:Extra
ベースライン (KwIR≥50%)

75.28
77.01
81.32
93.33

3 単語平均1 単語
extra id
(通常トークン)
3 単語平均3 単語平均
-✓✓
✓
✓
✓
-

67.34
52.50
23.95
66.04
65.35
34.91
-

17.98
19.07
47.16
15.20
19.77
21.32
-

63.44
62.98
62.45
61.60
63.42
83.73
63.09
87.87

68.09
68.55
67.47
66.94
69.00
87.22
67.73
89.86

87.89
87.54
77.09
88.53
88.03
92.74
-

5.89
6.35
6.21
5.915.73
13.65
6.27
6.40

タ間合意度である Fleiss’ 𝜅 は, 自然さと精度でそれ精度

ぞれ 0.401 と 0.928 であった.

71.81
69.31
21.25
-

精度については, 自動評価と同様の傾向となった. 自動評価の Pairwise-BLEU では NormalToken がより高い多様性を示したが, 自動評価の精度と同様にここでも精度の面で提案手法が上回っている.

く, 提案手法がそれに続く結果となった. 一方で,NormalToken では訴求と関係しない部分で多様とNormalToken は精度面で提案手法に劣り, 訴求に関係なっていると考えられる.
自然さでは, ベースラインが最も高く, 精度が高いしない部分で多様さを実現していると考えられる.
KwIR においては, KwIR=100%であるデータで訓設定ほどスコアが下がった. これは, 不自然にでも訴練した設定が最高のスコアを得た. しかし, 提案手法

求を含めようとすることが原因だと考えられる (付も Label 連結においてそれに比肩するスコアを示し録 B). キーワードと訴求軸に関連がない場合があるており, 検索連動型広告に表示される集合としてはため, キーワードや業種ごとに使用する訴求軸を選大きな差が生まれないことも考えられる. また Beam定することが今後の課題である.

連結については, NormalToken を提案手法が上回っ

入力訴求ごとに生成された広告文を見ると, 訴求ている. トークンを直接入力するのではなく，3 単を含めるために使用される語彙数にも差が見られ語の埋め込みの平均を使用することで, 訴求を代表た. トレンドや利便性といった訴求軸ではそれぞれする単語に強く影響を受けすぎずにより多様な生成が可能になったと考えられる.

“人気” や “ネット予約可” のみが含まれる. 一方で,品群の訴求軸では “多数”, “豊富”, “充実”, “品揃え”, “PPL においては, w/o PcD が最もよく, それに提案勢ぞろい”, “満載” など多様な語彙が用いられた. 訴手法と NormalToken が続く結果となった. w/o PcD が求トークンの初期化に 3 語のみが用いられているに低い PPL を得た理由として, 訴求トークンを含まずもかかわらず, それを超える語彙が使用されている.に広告文のみでデコーダにおける Self-attention の計算が行われた影響が考えられる.
また, 図 2 に入力訴求と生成文に付与された訴求

おわりに

5

本研究では, 訴求軸を考慮した広告文の生成手法の混同行列を示す. 価格を訴求軸として入力した際を提案し, その有効性を検証した. 制限事項として,には, 類似する無料が予測されやすい. アクセスを訴学習時や自動評価時の訴求ラベルは訴求軸判定器に求軸として入力したときには, 訴求が抽出されないよるものであるためその性能に影響を受けることことが多い. 実際に抽出されなかった際の入力キーや, キーワードのみを入力とするため商品情報などワードとして, “マンガ サブスク” や “申し込み 医療の幻覚が起こりうることがある. 業種と訴求軸の関保険 ネット” などがあり, そもそもキーワードと訴係に応じた選択や, 訴求軸指定による広告効果の検求の相性がよくない例である. 逆に, キーワードに地証が今後の展望である.

名が含まれることもあり, どの入力訴求に対してもアクセスが一定数予測されている.
人手評価

人手評価結果を表 3 に示す. アノテー

― 3274 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Conference on Information & Knowledge Management, CIKM ’20, p. 2653–2660, New York, NY, USA,

謝辞
本研究は株式会社サイバーエージェントでのインターンシップ中の成果である.

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A

実験設定の詳細
表 4 に使用した訴求軸の説明と具体例を示す. 先行研究 [4] では大分類と小分類の階層構造で定義しているが, 今回は簡単のため考慮しない.
また, 表 5 に訴求トークンの埋め込み初期化に使用した 3 単語を示す. これらの単語は抽出される訴求軸で分類した広告文の集合を文書とした TF-IDF によって決定した. KwIR が 100%のデータのうち検証セットを対象に計算し, 単語分割には MeCab (ipadic) を用いた. ただし, アクセス訴求における “新築” やトレンド訴求における “サロン” などの特定の事業と結びつく単語は主観により除外した.

B

結果の詳細表 6 に提案手法によって生成した広告文の例を示す.
また, 表 7 に提案手法の人手評価結果を, 入力訴求軸ごとに示す. 例えば, アクセスは他の訴求軸と比較して自然さが劣る. これは, 実店舗を持たない業種やサービスに対しても “【駅近】” のような文言を広告文に含めていたことが原因となっている. 業種と訴求の関係を考慮した入力訴求の選択は今後の課題である.
表 4 訴求軸の詳細.
訴求軸

説明

具体例

価格
無料
スピード
利便性
トレンド
品群
アクセス

具体的な価格や割引を訴求する表現無料であることを訴求する表現
納期や手続きの早さを訴求する表現
サービスの使いやすさを訴求する表現
流行りや話題になっていることを訴求する表現
品揃えや店舗数で魅力や特徴を訴求する表現
アクセスの良さを訴求する表現“保険料割引例 55 ％オフ”, “史上最低金利年 1.5 ％〜年 2.45 ％”“会員登録 1,000 円以上送料無料”, “為替手数料がずーっと 0 円”“即日配送可能”, “短納期お届け”, “仮審査結果は最短即日”“Web で申込完結”, “簡単に使える〇〇”, “24 時間 365 日 OK！”
“人気ランキング 1 位の〇〇”, “売れてます！”“全国 200 社以上の業者から”, “〇〇点の中から〜”, “〇〇点を取り揃え”“最寄駅はみなとみらい駅”, “駅から徒歩〇分”

表 5 訴求軸ごとの TF-IDF が最高の 3 単語.
訴求軸

TF-IDF 最高 3 単語

価格
無料
スピード
アクセス
利便性
特典
品群
トレンド

初回, 買取, 月額無料, 週間, 相談
最短, 届く, すぐ
徒歩, 近く, 以内
web, 受付, 予約
キャンペーン, クーポン, 特典
多数, 豊富, 充実
人気, 多数, ランキング

表 6 提案手法による生成例. 人手評価で付与された平均点も示す.
人手評価
自然さ
精度

キーワード

訴求軸

生成広告文

カット 牧野カット 土崎
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iii/1 ヶ月無料

100.00100.00100.00100.00
0.00
16.67
16.67
16.67

100.0066.67
100.00100.00100.00
33.33
0.00
0.00

表 7 提案手法モデルにおける入力訴求ごとの人手評価結果.
価格 無料 スピード アクセス 利便性 特典 品群 トレンド
自然さ
精度

73.89
37.78

72.78
86.67

78.89
80.00

58.89
93.33

― 3276 ―

77.22
46.67

76.11
67.78

83.89
78.89

80.56
83.33

This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).