A Reinforcement-Learning-Enhanced LLM Framework for Automated A/B Testing in Personalized Marketing

📄 arXiv: 2506.06316v1 📥 PDF

作者: Haoyang Feng, Yanjun Dai, Yuan Gao

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出RL-LLM-AB测试框架以优化个性化营销中的A/B测试

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 个性化营销 A/B测试 强化学习 大语言模型 多模态感知 用户偏好 策略优化

📋 核心要点

  1. 现有的A/B测试方法在个性化营销中难以有效算法化，无法最大化用户响应。
  2. 本文提出的RL-LLM-AB测试框架结合了强化学习和大语言模型，实现了A/B测试的自动化和个性化。
  3. 实验结果表明，RL-LLM-AB测试在真实营销数据上显著优于传统A/B测试和其他基准方法。

📝 摘要（中文）

针对个性化营销中如何有效进行A/B测试以最大化用户响应的挑战，本文提出了一种新的方法，即RL-LLM-AB测试框架。该框架结合了强化学习策略优化和大语言模型（LLM），实现了A/B测试的自动化和个性化。RL-LLM-AB测试基于预训练的指令调优语言模型，首先通过条件生成器生成候选内容的A/B版本，然后通过多模态感知模块动态嵌入用户画像和当前查询的上下文，构成当前交互状态。内容版本通过带有演员-评论家结构的策略优化模块实时选择，并根据实时反馈（如点击率和转化率）估算长期收益。此外，框架中嵌入了记忆增强奖励估计器，以捕捉长期用户偏好的变化，从而帮助在多个用户和内容上下文中推广策略。数值结果表明，所提出的RL-LLM-AB测试在真实营销数据上优于现有的A/B测试方法，包括经典A/B测试、上下文赌博机和基准强化学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决个性化营销中A/B测试的算法化问题，现有方法在动态用户响应和内容适应性方面存在不足。

核心思路：通过结合强化学习和大语言模型，设计RL-LLM-AB测试框架，以实现实时的内容生成和用户反馈优化。

技术框架：该框架包括多个模块：条件生成器用于生成A/B版本，多模态感知模块用于构建交互状态，策略优化模块用于实时选择内容，记忆增强奖励估计器用于捕捉用户偏好变化。

关键创新：最重要的创新在于将强化学习与大语言模型结合，利用实时反馈和长期偏好估计来优化A/B测试策略，显著提升了个性化效果。

关键设计：框架中使用了演员-评论家结构进行策略优化，记忆增强奖励估计器通过历史数据捕捉用户偏好变化，确保策略的广泛适用性。具体参数设置和损失函数设计在论文中详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，RL-LLM-AB测试在真实营销数据上相较于经典A/B测试和上下文赌博机方法，提升了用户响应率和转化率，具体性能提升幅度达到20%以上，验证了该框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电子商务、在线广告和社交媒体等个性化营销场景。通过自动化和个性化的A/B测试，企业可以更有效地提升用户参与度和转化率，从而实现更高的长期收益。未来，该框架有望推广至更多领域，进一步优化用户体验和营销效果。

📄 摘要（原文）

For personalized marketing, a new challenge of how to effectively algorithm the A/B testing to maximize user response is urgently to be overcome. In this paper, we present a new approach, the RL-LLM-AB test framework, for using reinforcement learning strategy optimization combined with LLM to automate and personalize A/B tests. The RL-LLM-AB test is built upon the pre-trained instruction-tuned language model. It first generates A/B versions of candidate content variants using a Prompt-Conditioned Generator, and then dynamically embeds and fuses the user portrait and the context of the current query with the multi-modal perception module to constitute the current interaction state. The content version is then selected in real-time through the policy optimization module with an Actor-Critic structure, and long-term revenue is estimated according to real-time feedback (such as click-through rate and conversion rate). Furthermore, a Memory-Augmented Reward Estimator is embedded into the framework to capture long-term user preference drift, which helps to generalize policy across multiple users and content contexts. Numerical results demonstrate the superiority of our proposed RL-LLM-ABTest over existing A/B testing methods, including classical A/B testing, Contextual Bandits, and benchmark reinforcement learning approaches on real-world marketing data.