LACRM框架发布：革新电商广告中的广告主竞争关系挖掘技术

摘要：arXiv发布了一项关于电商广告中广告主竞争关系挖掘的研究成果，提出了LACRM（LLM驱动的广告主竞争关系挖掘）框架。该框架通过三阶段流程构建带有连续边权重的有向竞争图，并利用LLM进行角色驱动的非对称多路径检索，精准捕捉广告主之间的竞争关系。实验表明，LACRM在工业级基准测试中优于现有的有向图神经网络方法，并在生产环境中的A/B测试中，显著提升了广告收入。

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1. 核心突破

LACRM（LLM驱动的广告主竞争关系挖掘）框架旨在解决电商广告中广告主之间竞争关系的建模难题。该框架的核心突破包括：

• LLM驱动的角色化分析：通过大语言模型（LLM）对广告主进行角色化分析，捕捉其竞争关系的非对称性和多维度特征。
• 有向竞争图构建：构建带有连续边权重的有向竞争图，精准量化广告主之间的竞争强度。
• 时序行为对齐的学习排序：结合时间序列的拍卖行为数据，通过列表式学习排序方法，准确捕捉竞争关系的动态变化。

2. 技术机制剖析

LACRM采用三阶段流程：

1. 角色化分析：利用LLM对广告主进行深度角色化分析，生成其行为特征和竞争关系的初步描述。
2. 竞争关系挖掘：通过多路径检索方法，挖掘广告主之间的潜在竞争关系，并构建有向竞争图。
3. 竞争强度建模：结合时间序列的拍卖行为数据，通过列表式学习排序方法，量化广告主之间的竞争强度。

3. 工程权衡与实测表现

• 优势：LACRM能够有效捕捉广告主之间的复杂竞争关系，显著提升广告平台的优化决策能力。在工业级基准测试中，LACRM的表现优于现有的有向图神经网络方法。
• 挑战：LLM的引入带来了较高的计算成本，需要在模型规模和推理速度之间进行权衡。此外，竞争关系的动态变化对模型的实时更新能力提出了更高要求。

在生产环境的A/B测试中，LACRM指导的竞价和激励分配策略分别将广告收入提升了1.73%和1.14%。

4. 开发者落地与部署建议

• 应用场景：LACRM适用于电商广告平台、社交媒体广告网络等需要精准建模广告主竞争关系的场景。
• 部署建议：建议在具备强大计算资源的环境中部署LACRM，并结合实时数据流处理技术，以实现对竞争关系的动态更新。
• 优化方向：未来可以探索将LACRM与强化学习结合，进一步提升广告平台的优化决策能力。

5. 结论

LACRM框架为电商广告中的竞争关系建模提供了新的技术路径，展示了LLM在复杂关系挖掘中的巨大潜力。其在工业级基准测试和生产环境中的优异表现，证明了其在实际应用中的价值。

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消息来源：ArXiv Machine Learning (cs.LG) (2026-10-14)

—— 完 ——

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