OMS：基于 LLM 智能体的即时、多目标、自反思广告关键词生成
人工智能
2025-07-04 v1
摘要
广告搜索中的关键词决策对广告活动的成功至关重要。虽然基于大语言模型的方法提供了自动化关键词生成，但面临三个主要局限性：依赖大规模查询-关键词对数据、缺乏在线多目标性能监控与优化、以及关键词选择中的质量控制不足。这些问题阻碍了智能体在完全自动化关键词决策中发挥作用，通过监控和推理关键绩效指标，如展示次数、点击次数、转化次数和 CTA 效果。为克服这些挑战，我们提出了 OMS 框架，该框架具备即时性（无需训练数据、监控在线性能并据此自适应）、多目标性（采用智能体推理根据多个绩效指标优化关键词）以及自反思性（智能体评估关键词质量）。在基准数据集和真实广告活动中的实验表明，OMS 优于现有方法；消融实验和人类评估确认了每个组件的有效性以及生成关键词的质量。
引用
@article{arxiv.2507.02353,
title = {OMS: On-the-fly, Multi-Objective, Self-Reflective Ad Keyword Generation via LLM Agent},
author = {Bowen Chen and Zhao Wang and Shingo Takamatsu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02353},
year = {2025}
}