AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの部署でも広告の効率化を言われてまして、LLMって広告にも使えるんですか。正直、何から手を付けていいかわからないんです。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、LLMはユーザーの興味を文章的に理解して広告候補を作り出すことで、従来より多様で的確な広告推薦ができるんですよ。
それは要するに、文章で人の好みを読んで、適切な広告を当てていくという理解で合っていますか？うちみたいな現場でも使えるんでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ここでのポイントは三つです。第一にLarge Language Models (LLMs) 大規模言語モデルの知識をどう広告に応用するか、第二に広告専用の知識に合わせて微調整すること、第三にコストと速度をどう両立するか、です。
その三つ、具体的にはどんな手順で取り組めばいいですか。現場のデータは少ないですし、そもそも広告システムにどう組み込むかが見えません。
まずはプロンプト設計です。Prompt Engineering (プロンプト設計) と言いますが、ユーザーの興味や文脈をどう書き出すかが命です。次に広告特化の知識合わせ、つまり広告IDや表示制約に合わせて生成を制限する工夫を入れます。最後に推論コストを抑えるための工夫を実装します。
なるほど。例えば広告はあらかじめ用意したリストからしか出せないはずですが、生成された文章をどうやって既存の広告に対応させるんですか。
その点はConstrained Decoding (制約付きデコーディング) という技術を使います。Trie-tree（トライ木）という辞書のような構造を使って、生成した候補を既存の広告ID列にマッピングします。要点は、生成の自由度を持ちながらも出力を有効な広告セットに限定する点です。
これって要するに、LLMに広告の“言い換え”や“組み合わせ”を任せて、最後にちゃんと使える広告に変換するということ？
そうですよ。あとは効率化の観点でLayered Deployment（段階的配置）を取り入れると良いです。すべてを大きなモデルで毎回推論するのではなく、予め生成候補を作るバッチ処理と、オンラインで軽量モデルを使う組み合わせがコストを抑えます。
現場の運用で怖いのは投資対効果です。導入にどれだけのリターンが見込めるのか、簡単に判断できる指標はありますか。
要点を三つで示します。第一にCTR（Click-Through Rate、クリック率）やCVR（Conversion Rate、コンバージョン率）の改善見込み、第二に広告の多様性向上によるブランド毀損リスクの低減、第三に推論コストに対するROI（Return on Investment、投資収益率）です。小さく試して効果を測ることが重要です。
ありがとうございます。ではまず小さな広告枠で試して、CTRやCVRが改善されたら徐々に広げていく方針で進めます。なるほど、自分の言葉で言うと、LLMを使ってユーザーの文脈に合わせた広告候補を作り、それを既存の広告IDリストに確実に変換して表示する仕組みを段階的に導入して効果を測る、ということですね。
