LLM-Driven E-Commerce Marketing Content Optimization: Balancing Creativity and Conversion

📄 arXiv: 2505.23809v2 📥 PDF

作者: Haowei Yang, Haotian Lyu, Tianle Zhang, Dingzhou Wang, Yushang Zhao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-06-03)

💡 一句话要点

提出基于LLM的电商营销内容优化框架以提升转化率

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

关键词: 电商营销 内容生成 大语言模型 多目标微调 转化率优化 自动化文案 实时个性化

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有电商营销内容生成方法往往难以兼顾创意与转化效果，导致营销效果不佳。
  2. 方法要点：本文提出的框架通过整合提示工程和多目标微调，优化生成的营销文案，使其既具吸引力又能有效转化。
  3. 实验或效果：通过离线评估和在线A/B测试，验证了方法的有效性，CTR提升12.5%，CVR提升8.3%。

📝 摘要（中文）

随着电商竞争的加剧，平衡创意内容与转化效果变得至关重要。本文利用大语言模型（LLMs）的语言生成能力，提出了一种框架，整合了提示工程、多目标微调和后处理，以生成既吸引人又驱动转化的营销文案。我们的微调方法结合了情感调整、多样性增强和行动号召（CTA）嵌入。通过离线评估和在线A/B测试，我们的方法在各类目中实现了12.5%的点击率（CTR）提升和8.3%的转化率（CVR）提升，同时保持内容的新颖性。这为自动化文案生成提供了实用解决方案，并为未来的多模态实时个性化指明了方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决电商营销内容生成中创意与转化效果之间的平衡问题。现有方法往往无法同时满足吸引用户和提高转化率的需求，导致营销效果不理想。

核心思路：我们提出的框架利用大语言模型的生成能力，通过多目标微调和后处理技术，优化生成的营销文案，使其在保持创意的同时，增强转化效果。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：提示工程、微调过程和后处理。提示工程负责生成初步文案，微调过程通过情感调整和多样性增强来优化内容，后处理则确保生成文案的质量和适应性。

关键创新：本研究的关键创新在于结合了情感调整、内容多样性增强和CTA嵌入的多目标微调方法。这种设计使得生成的文案不仅具有创意，还能有效提升转化率，与传统方法相比具有显著优势。

关键设计：在微调过程中，我们设置了特定的损失函数以平衡创意与转化效果，同时采用了适应性学习率和多样性约束，以确保生成内容的质量和新颖性。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在各类目中实现了12.5%的点击率（CTR）提升和8.3%的转化率（CVR）提升，显著优于传统文案生成方法。这一成果证明了框架在实际应用中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电商平台、在线广告和数字营销等。通过自动化生成高效的营销文案，企业能够节省人力成本，提高营销效率，进而提升销售转化率。未来，该框架还可扩展至多模态内容生成，实现实时个性化营销。

📄 摘要（原文）

As e-commerce competition intensifies, balancing creative content with conversion effectiveness becomes critical. Leveraging LLMs' language generation capabilities, we propose a framework that integrates prompt engineering, multi-objective fine-tuning, and post-processing to generate marketing copy that is both engaging and conversion-driven. Our fine-tuning method combines sentiment adjustment, diversity enhancement, and CTA embedding. Through offline evaluations and online A/B tests across categories, our approach achieves a 12.5 % increase in CTR and an 8.3 % increase in CVR while maintaining content novelty. This provides a practical solution for automated copy generation and suggests paths for future multimodal, real-time personalization.