AdTEx：大規模言語モデルを活用した多様な広告テンプレート拡張フレームワーク

広告配信プラットフォームの発展により、オンライン広告はデジタルマーケティングにおける中核的な役割をなしている。中でも検索型連動広告は、検索キーワードと関連した広告が表示される[1]ため、広告主は宣伝対象の商品と関連性を持ち、訴求力の高い広告文を作成する必要がある。さらに、文字数制限や構文的制約、内容の類似性といった条件を満たす必要があり、人手による作成は時間を要する。この課題に対処するため、広告テキスト生成(ATG)の研究が広く行われてきた。先行研究では、テンプレートベースの手法[2,3]や文書から重要情報を抽出する手法[4,5]、要約生成や文書書き換えとして定式化した手法[6]が提案され、大規模言検索広告キーワードテンプレート⾒出しエンジニアプログラミング{keyword:プログラミング}を学びたい⽅へ{keyword:現役エンジニア}が直接指導広告⾒出しプログラミングを学びたい⽅へ|現役エンジニアが直接指導https://www.example.com説明⽂〇〇企画主催のプログラミング⼒向上社会⼈および学⽣に向けた、AI‧データサイエンス分野の基礎が学べる。プログラミング未経験者‧⼤学⼤歓迎。現役エンジニアによる講義や実践的なハンズオン演習で1⽇でスキル向上を実感できる。広告要件:初学者へのAIスキルアップ講座の広告AIで{keyword:業務改善}業界横断の{keyword:スキルアップ}講座{keyword:未経験歓迎)実践ハンズオン将来に備えて{keyword:AIスキル}を学ぶゼロから学ぶ{keyword:AIスキル}{keyword:初学者}のための実践講座{keyword:AIスキル}を⾝につけたい⽅へ{keyword:AI}を学びたい⽅へ{keyword:AIスキル}を学ぶ出⼒例として与える多様なテンプレート⾒出しを作成できるLLMスの自動化:検索連動型広告では検索キーワードとの関連性が高い広告見出しと説明文が表示される。LLMにより制約を守った多様なテンプレートを効率的に作成できる。語モデル(LLM)を含む自然言語生成(NLG)技術がATGに適用されている[7,8,9]。LLMは高い生成能力を有する一方で、文字数制限を満たせない場合があり[10]、制御性の低さが指摘されている。広告以外の分野では制御性の問題に対し、テンプレートベースの手法が検討されている[11]。しかし、広告分野におけるテンプレートベースの手法では、人手による作成に多くの時間を要するうえ、自動生成においても、事前に定義された構造や語彙的制約の影響により、表現の多様性が制限されやすい。類似した広告文が繰り返し表示された時に、広告に対して否定的な印象を抱く広告疲労[12]が生じる。そのため、広告への関心を維持する観点から、多様性の確保が重要となる。Thisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).の詳細については、付録Bに記載する4実験設定評価指標AdTExの有効性を検証するため、自動評価および人手評価を実施した。自動評価では、元データに対する増加率、多様性、広告配信上の制約の遵守率の三つの観点から評価を行い、人手評価ではテンプレートとしての品質を評価した。増加率(AUG)では、元のデータと比較して、テンプレートの数がどの程度増加したかを評価する。多様性の評価には、pBLEUおよびpBLEURT[18]を用い、それぞれ表層的な多様性と意味的な多様性を評価した4）。さらに、広告配信における制約に対する評価として、文字数制限の遵守率(REG)[17]と、キーワード挿入形式への制限の遵守率(KREG)を導入した。KREGは、広告配信において求められるテンプレート形式を満たしている割合を表し、REGは広告見出しの文字数制限(15文字以内)を満たしている割合を示す。pBLEURTおよびREGの評価では、生成されたテンプレートから作成した広告見出しを対象として評価を行った。自動評価におけるベースラインとしては、各評価指標について元のテンプレートに対するスコアを採用した。テンプレートとして適切であると判断した2,619件のテンプレートに対して、人手評価を実施した。文法的正確さ(Lexicality)、内容の整合性(Naturalness)、およびテンプレートとしての妥当性(Rationality)の3つの基準に基づき、生成結果を広告分野の専門家が評価した。収集したデータはすでに広告配信されているため、人手評価の3つの基準すべてのベースラインは100%を用いた。評価に使用したLLM本研究では、Llama-3-ELYZA-JP-8B[20]、Llama-2-ELYZA-JP-7Bおよび、13B[21,22]、CALM3-22B[23]、CALM2-7B5）、Gemini-