訴求軸を考慮したキーワードからの広告文生成

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キーワード広告文訴求軸﻿パーソナルジム安く通える人気のパーソナルジム価格訴求予測モデル英語塾結果を出せる英語塾/無料体験有無料訴求軸+キーワード広告文﻿[価格]パーソナルジム安く通える人気のパーソナルジム広告文生成モデル[無料]英語塾結果を出せる英語塾/無料体験有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-constrainedDecoding(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..