NaiAD：启动 LLM 广告的数据驱动研究

在 LLM 广告中协调平台收入与用户体验可以激发以数据为中心的基础。我们推出 NaiAD，这是 LLM 原生广告的第一个综合数据集，包含 58,999 个精心构建的广告嵌入响应与用户查询配对。 NaiAD 围绕基于理论的评估指标进行组织，这些指标单独且全面地捕获用户和商业效用。为了减轻对齐的 LLM 的维度共线性，我们提出了一种解耦的生成管道，可以生成结构多样的样本，范围从明确地解开利益相关者效用的响应到跨维度统一强或弱的响应。我们进一步提供由方差校准预测驱动推理 (VC-PPI) 框架校准的分数标签，使自动评分与人工注释保持一致。机制分析表明，成功的广告整合依赖于归纳为四种不同语义策略的推理路径。利用 NaiAD 的模型将这些策略内在化，以同时提高用户和商业效用，同时通过上下文学习实现对这些不同目标的独立控制。总之，这些结果使 NaiAD 成为开发未来 LLM 原生广告系统的基础设施。