検索エンジン上で検索を行ったユーザーへと広告を表示する検索連動型広告において、AIの技術を用い自動生成で広告文テキスト（TD, Title-Description)を提供するがこのプロダクトです。
検索キーワードに対して相応しい様々なテキストを、広告対象の商品情報に基づいて提供します。
最新のLLMによる生成を用いたプロダクトです。

Member

Product Manager : プロダクトの要件定義
Software Engineer : 機械学習を用いた自動生成モデルの構築、プロダクト実装
Business : 利害関係の調整、まとめ、みんなの相談役

使用している主な技術

LLM, Transformers(Hugging Face), vLLM, LoRA, Pytorch, BigQuery, GCP

ユーザーの検索と関連性の高い広告

解決したい課題/ ユースケース

GoogleやYahooなどの検索エンジンにおいて、検索ユーザーへと検索型連動広告が表示されるためには、
その広告がユーザーにとって関心高いものである必要があり、
そのための要素の一つが、ユーザーの入力した検索キーワードと広告テキストの関連性とされています。
この関連性を高め、広告が表示されるようにするためには、
あらかじめ登録された検索キーワードをより多く広告テキストに含めるような生成が求められます。

昨今ではレスポンシブ広告と呼ばれる仕組みが導入され、
広告アセットと呼ばれるタイトル用の15本の短い広告テキストと説明文用の4本の長めの広告テキストから、
検索エンジン側が自動で選択して組み合わせ表示させる仕組みになっています。
すなわち、登録されたキーワードをより多く含めようとながら、この15本/4本の限られたアセットの中で
最適な組み合わせが完成するように、生成テキストに含めるキーワードを選択する必要があります。
またキーワードも通常は複数の単語から構成され、また表記揺れなど意味的に同じものを多く含んだりするため、
これらを上手く選び、多様な言い回しをしながらも、極予測TD側とも連携しながら、
より関連性の高い広告を生成するのが、このプロジェクトのゴールとなります。

解決したい課題/ ユースケース

効果の高い広告テキストの生成を目指す一方で、広告テキストは広告主の意図に沿った広告である必要があります。
より具体的には、商品やサービスに関する説明などは、正しいものでなければなりません。
これらの情報を、相違なく取得し、管理し、利用しながら生成を行うことが求められます。
また、昨今のAIによるテキスト生成ではハルシーネーション（幻覚）と呼ばれる、
事実とは異なる情報を作り出してしまう現象が知られており、これらにも注意が必要となります。
これらのチェックは他のチームと連携しながらも進めています。

関連リンク

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