面向质量保护的 LLM 广告机制设计
计算机科学与博弈论
2026-05-13 v1
摘要
将广告嵌入大型语言模型(LLM)输出引入了根本性的张力：收益优化可能扭曲内容并损害用户体验。现有方法大多忽视了这一权衡，常将无关广告强制插入回复。我们提出一种质量保护拍卖框架，显式将内容保真度纳入机制设计。基于检索增强生成(RAG)，我们的方案将有机内容作为参考，推导端ogenous保留价，以筛选出对边际社会福利贡献为负的广告。我们开发了基于KL正则化的单分配机制及Myerson支付方案，以及筛选VCG多分配机制，两者均满足支配策略激励相容性和 individual 理性。实验在多样场景下表明，我们的方法在广告收益和与无广告回复的语义相似度等指标上超越现有基线。我们的结果建立了LLM广告的新范式，实现了收入变现而不牺牲输出质量。
引用
@article{arxiv.2605.10964,
title = {Mechanism Design for Quality-Preserving LLM Advertising},
author = {Jiale Han and Xiaowu Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.10964},
year = {2026}
}