広告文生成は，個々のニーズに応じた広告文を自動生成する技術であり，広告文の誘引性を高めることが広告効果を向上させるうえで重要である．しかし，広告の魅力を左右する要因は十分に解明されておらず，広告効果の高い広告を作成する際の方略が立てにくい．本研究では，広告誘引性における影響要因を分析するために広告特有の特性を考慮した選好データセットAdPsycheを構築し，Bradley-Terry-Luceモデルを要因分析に援用することで，心理的特性が広告選好に与える影響を明らかにする．

広告文生成は，商材説明やユーザ信号（検索クエリなど）をもとに，個々のニーズに合った広告文を生成する技術である．従来の広告制作ではコストがかかり，多様なニーズへの対応が困難であったが，ニューラル言語モデルを活用した自動生成技術はこれらの課題解決に寄与している．特に，エンコーダ・デコーダモデルや大規模言語モデル（LLM）の進展により，生成文の品質が著しく向上している[1,2,3,4]．広告文生成の技術的な課題の一つは，単に流暢で正確な文を生成するだけでなく，ユーザの潜在ニーズを捉え魅力的なテキスト生成に繋げることである．クリック率といった広告効果指標を向上させるには，魅力度（広告誘引性）を考慮することが重要であることが報告されている[4]．しかし，広告の魅力を左右する要因は十分に解明されておらず，特定の広告がユーザにとって魅力的である理由や，その背後にある選好の要因については未解明の部分が多い．人間の選好に関する研究では，ペアワイズ比較と人間による評価値に基づく選好データセットが広く用いられている．例えAどちらの広告が良い？商材情報B広告文A広告文Bば，選好データセットには，Anthropicが公開しているHH-RLHF1）やOpenAIが公開しているsummarize-from-feedback[5]2）などが公開されており，モデルに人間の価値観を学習させるために利用されている[6,7,8,9]．しかし，広告の選好は判断者のパーソナリティ特性や商材との組み合わせから生じるバイアスなど広告特有の特性に影響を受けるにも関わらず，既存の選好データセットには広告ドメインに特化したものがないため，広告誘引性の影響要因を分析することが困難である．そこで本研究では，広告誘引性における影響要因を分析するために，広告特有の特性を考慮した選好データセットAdPsyche構築をする3）．AdPsycheは，広告心理学で広く用いられるBigFiveモデルをもとに定量化したユーザの心理的特性と訴求タイプ（例:「価格」，「高品質」）を含む広告に特化した日本語選好データセットである．作成したデータセットを用い，Bradley-Terry-Luce（BTL）モデル[10]に基づき各訴求を要因とみなして影響要因分析をすることで，どの訴求タイプがどのユーザクラスタの広告選好に影響を与えるかを明らかにする（図1）．1）https://huggingface.co/datasets/Anthropic/hh-rlhf2）https://github.com/openai/summarize-from-feedback3）構築したデータセットは今後一般公開する予定である..