KP-Agent：基于 LLM 上下文赌博机的赞助搜索广告关键词剪枝
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2026-01-12 v1 人工智能
摘要
赞助搜索广告（SSA）要求广告主不断调整关键词策略。尽管出价调整和关键词生成已被广泛研究，但关键词剪枝——即精炼关键词集合以提升广告活动表现——仍鲜有探索。本文针对当前实践中的关键低效问题进行了研究，这一问题由包含来自中国最大配送平台搜索引擎 Meituan 上某医药广告主的 50 万条 SSA 记录的数据集所证实。我们提出了 KP-Agent，一个带有领域工具集和记忆模块的 LLM 智能体系统。通过在上下文赌博机框架内对关键词剪枝进行建模，KP-Agent 生成代码片段，通过强化学习来精炼关键词集合。实验表明，与基线相比，KP-Agent 将累积利润最多提升了 49.28%。
引用
@article{arxiv.2601.05257,
title = {KP-Agent: Keyword Pruning in Sponsored Search Advertising via LLM-Powered Contextual Bandits},
author = {Hou-Wan Long and Yicheng Song and Zidong Wang and Tianshu Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.05257},
year = {2026}
}