GCOF: Self-iterative Text Generation for Copywriting Using Large Language Model

📄 arXiv: 2402.13667v1 📥 PDF

作者: Jianghui Zhou, Ya Gao, Jie Liu, Xuemin Zhao, Zhaohua Yang, Yue Wu, Lirong Shi

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-21

备注: 8 pages, 5 figures, 1 table

💡 一句话要点

提出GCOF框架以提升营销文案生成效率与客户参与度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 遗传算法 文案生成 特征工程 自迭代优化 大型语言模型 市场营销 客户参与度

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在生成营销文案时，难以满足特定领域的客户参与需求，导致效果不理想。
  2. 本文提出的GCOF框架通过遗传算法优化文案生成过程，结合自迭代特征工程，提升文案质量。
  3. 实验结果显示，GCOF生成的文案相比人工编辑文案，点击率平均提高超过50%，显示出显著的效果提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）如ChatGPT显著简化了营销文案的生成，但在满足特定领域需求、有效吸引客户方面仍面临挑战。本文提出了遗传文案优化框架（GCOF），旨在提升营销文案创作的效率和参与度。通过在LLM提示中进行显式特征工程，并修改遗传算法中的交叉操作符，将其集成到GCOF中，实现了文案的自迭代优化。与人工编辑的文案相比，在线结果表明，该框架生成的文案点击率（CTR）平均提高超过50%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成营销文案时，无法有效满足特定领域客户需求的问题。现有方法往往缺乏针对性，导致生成的内容无法有效吸引目标受众。

核心思路：GCOF框架通过引入遗传算法的特征优化机制，结合自迭代的文案生成过程，旨在提升文案的质量和客户参与度。这样的设计使得文案生成不仅依赖于初始输入，还能通过迭代优化不断改进。

技术框架：GCOF的整体架构包括特征工程模块、遗传算法模块和自迭代优化模块。特征工程模块负责提取和优化文案特征，遗传算法模块则通过交叉和变异操作生成新的文案候选，自迭代优化模块则对生成的文案进行评估和改进。

关键创新：GCOF的核心创新在于将遗传算法与大型语言模型的生成过程相结合，实现了自动特征工程和自迭代优化。这一方法与传统的人工编辑和单次生成方法有本质区别，能够更好地适应市场需求。

关键设计：在GCOF中，特征工程的参数设置经过精心设计，以确保生成文案的多样性和针对性。同时，遗传算法中的交叉操作符经过修改，以适应文案生成的特定需求，确保生成内容的高质量和高参与度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GCOF生成的文案相比人工编辑文案，点击率（CTR）平均提高超过50%。这一显著提升表明，GCOF在优化营销文案方面的有效性，超越了传统的文案生成方法，为营销领域带来了新的解决方案。

🎯 应用场景

GCOF框架具有广泛的应用潜力，尤其在市场营销、广告创意和内容生成等领域。通过提升文案的质量和客户参与度，企业能够更有效地吸引目标受众，增加转化率。此外，该框架的自迭代特性为未来的文案生成提供了持续优化的可能性，具有重要的商业价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Large language models(LLM) such as ChatGPT have substantially simplified the generation of marketing copy, yet producing content satisfying domain specific requirements, such as effectively engaging customers, remains a significant challenge. In this work, we introduce the Genetic Copy Optimization Framework (GCOF) designed to enhance both efficiency and engagememnt of marketing copy creation. We conduct explicit feature engineering within the prompts of LLM. Additionally, we modify the crossover operator in Genetic Algorithm (GA), integrating it into the GCOF to enable automatic feature engineering. This integration facilitates a self-iterative refinement of the marketing copy. Compared to human curated copy, Online results indicate that copy produced by our framework achieves an average increase in click-through rate (CTR) of over $50\%$.