Presentiamo CG4CTR: un nuovo modo di creare annunci
CG4CTR trasforma la pubblicità online concentrandosi sulle preferenze degli utenti per un miglior coinvolgimento.
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Indice
Nel mondo della pubblicità online, è normale che i venditori creino molte immagini diverse per mostrare i loro prodotti. L'obiettivo è scegliere il design migliore che attiri gli utenti e li spinga a cliccare sull'annuncio. Tuttavia, i venditori spesso faticano a capire cosa piace agli utenti in fatto di design. Questo può portare a pubblicità che non sembrano così belle o che non hanno abbastanza varietà rispetto alle immagini create dall'intelligenza artificiale.
I metodi tradizionali di creazione di immagini usando l'intelligenza artificiale hanno anche delle sfide perché spesso non tengono conto delle preferenze degli utenti. Questo significa che molte pubblicità potrebbero non funzionare bene, portando a un Coinvolgimento più basso. In molti casi, i venditori producono immagini mediocri che non catturano l'attenzione dei potenziali acquirenti.
Per affrontare queste problematiche, è stato proposto un nuovo sistema per generare pubblicità creative che siano più attraenti per gli utenti. Questo sistema è conosciuto come il Creative Generation pipeline for Click-Through Rate (CG4CTR). Lo scopo principale del CG4CTR è creare immagini che siano più attraenti e più suscettibili di essere cliccate dagli utenti.
La necessità di pubblicità migliori
La pubblicità online è un campo competitivo dove ogni venditore vuole che i propri prodotti si distinguano. Per avere alti Click-Through Rates (CTR), che sono una misura di quanto spesso gli utenti cliccano sugli annunci, è cruciale creare immagini che risuonino con i potenziali clienti.
Tuttavia, molti venditori si affidano a immagini generiche che potrebbero non parlare ai gusti del loro pubblico target. Questo può portare a opportunità sprecate dove gli utenti trascurano gli annunci perché non li trovano coinvolgenti o interessanti.
Usando metodi avanzati che includono la comprensione delle preferenze degli utenti, gli annunci possono essere personalizzati per attrarre maggiore interesse e clic. Un sistema che si concentra sia sugli elementi estetici che sul comportamento degli utenti può portare a una migliore performance complessiva delle campagne pubblicitarie.
Come funziona il CG4CTR
Il sistema CG4CTR utilizza un metodo avanzato per generare immagini pubblicitarie. Ecco come funziona:
Creazione delle immagini: Il sistema inizia generando un'immagine che presenta il prodotto principale mentre modifica lo sfondo per renderlo più attraente. Questo permette al prodotto principale di rimanere il focus mentre si migliora l'aspetto complessivo della pubblicità.
Utilizzando i dati degli utenti: Il sistema tiene conto di diverse caratteristiche degli utenti, come età e genere. Comprendendo queste caratteristiche, il sistema può creare immagini personalizzate che hanno maggiori probabilità di catturare l'attenzione di un utente.
Miglioramento della Qualità: Il sistema CG4CTR non crea solo immagini in isolamento; controlla anche la qualità delle immagini generate. Questo avviene attraverso un processo di ranking dove le immagini vengono valutate in base a quanto è probabile che ottengano clic.
Feedback loop: Il sistema opera in un ciclo continuo dove apprende dai dati di coinvolgimento. Se alcune immagini performano meglio di altre, il sistema utilizza queste informazioni per migliorare la generazione di immagini future, assicurando che gli annunci diventino progressivamente migliori nel tempo.
Mantenere il focus: Mentre il sistema modifica creativamente gli sfondi delle immagini, si assicura che il prodotto principale rimanga invariato. Questo è cruciale nella pubblicità dove il prodotto deve essere chiaro e riconoscibile.
La tecnologia dietro CG4CTR
La tecnologia usata nel CG4CTR combina vari elementi di intelligenza artificiale. Ecco alcune delle caratteristiche chiave:
Stable Diffusion Model: Questo metodo consente al sistema di creare sfondi visivamente attraenti senza alterare il prodotto principale. Il risultato è un annuncio più dinamico e coinvolgente.
Prompt Model: Questo modello aiuta a generare parole o frasi adatte che descrivono l'immagine. Comprendendo le caratteristiche dell'utente, il modello di prompt può suggerire parole appropriate che aumentano l'attrattiva dell'annuncio.
Reward Model: Questo modello valuta la qualità delle immagini generate prevedendo quanto è probabile che vengano cliccate. Questo assicura che solo le migliori immagini vengano selezionate per ulteriori utilizzi.
Importanza della personalizzazione
Nell'attuale panorama pubblicitario, la personalizzazione è fondamentale. Gli utenti hanno preferenze diverse e ciò che funziona per un gruppo potrebbe non funzionare per un altro. Utilizzando i dati degli utenti, CG4CTR crea annunci che si rivolgono a specifiche demografie.
Ad esempio, gli utenti più giovani potrebbero preferire design alla moda e vivaci, mentre gli utenti più anziani potrebbero apprezzare estetiche più classiche e semplici. Il sistema può regolare gli elementi creativi in base a queste preferenze, risultando in una strategia pubblicitaria più mirata ed efficace.
Vantaggi di CG4CTR
L'implementazione del CG4CTR porta numerosi vantaggi alle campagne pubblicitarie:
Maggiore coinvolgimento: Creando immagini più attraenti e personalizzate, aumenta la probabilità che gli utenti clicchino sugli annunci.
Decisioni basate sui dati: Il sistema apprende continuamente dai dati di performance precedenti, permettendogli di prendere decisioni informate sui futuri design degli annunci.
Efficienza: La natura automatizzata del sistema CG4CTR fa risparmiare tempo ai venditori semplificando il processo creativo. Questo permette ai venditori di concentrarsi su altri aspetti importanti del loro business.
Controllo qualità: Il feedback loop integrato assicura che solo le migliori immagini creative vengano utilizzate nelle campagne, portando infine a risultati migliori.
Test online e risultati
Per valutare l'efficacia del CG4CTR, sono stati condotti test online. Sono state utilizzate diverse categorie di prodotti e il sistema ha generato un insieme di creativi per ogni articolo. Questi sono stati valutati in base ai metriche di coinvolgimento.
I risultati hanno mostrato miglioramenti significativi nel CTR e nel fatturato rispetto ai metodi precedenti. Questo indica che il CG4CTR è davvero efficace nel creare annunci più coinvolgenti che risuonano con gli utenti.
Conclusione
Il sistema CG4CTR rappresenta un significativo avanzamento nel modo in cui vengono create le pubblicità online. Integrando le preferenze degli utenti e concentrandosi sull'attrattiva visiva, questo sistema può generare creativi di qualità superiore che portano a un aumento del coinvolgimento e delle vendite.
Man mano che il panorama della pubblicità online continua a evolversi, strumenti come CG4CTR sono essenziali per i venditori che vogliono catturare l'attenzione dei potenziali acquirenti e migliorare l'efficacia della loro pubblicità. Il futuro della pubblicità è nella personalizzazione, e il CG4CTR sta aprendo la strada a un approccio più mirato alla generazione creativa.
Titolo: A New Creative Generation Pipeline for Click-Through Rate with Stable Diffusion Model
Estratto: In online advertising scenario, sellers often create multiple creatives to provide comprehensive demonstrations, making it essential to present the most appealing design to maximize the Click-Through Rate (CTR). However, sellers generally struggle to consider users preferences for creative design, leading to the relatively lower aesthetics and quantities compared to Artificial Intelligence (AI)-based approaches. Traditional AI-based approaches still face the same problem of not considering user information while having limited aesthetic knowledge from designers. In fact that fusing the user information, the generated creatives can be more attractive because different users may have different preferences. To optimize the results, the generated creatives in traditional methods are then ranked by another module named creative ranking model. The ranking model can predict the CTR score for each creative considering user features. However, the two above stages are regarded as two different tasks and are optimized separately. In this paper, we proposed a new automated Creative Generation pipeline for Click-Through Rate (CG4CTR) with the goal of improving CTR during the creative generation stage. Our contributions have 4 parts: 1) The inpainting mode in stable diffusion is firstly applied to creative generation task in online advertising scene. A self-cyclic generation pipeline is proposed to ensure the convergence of training. 2) Prompt model is designed to generate individualized creatives for different user groups, which can further improve the diversity and quality. 3) Reward model comprehensively considers the multimodal features of image and text to improve the effectiveness of creative ranking task, and it is also critical in self-cyclic pipeline. 4) The significant benefits obtained in online and offline experiments verify the significance of our proposed method.
Autori: Hao Yang, Jianxin Yuan, Shuai Yang, Linhe Xu, Shuo Yuan, Yifan Zeng
Ultimo aggiornamento: 2024-01-16 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2401.10934
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.10934
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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