自動化マーケティングのための根拠に基づく説得的言語生成

要旨

本論文では、大規模言語モデル（LLM）を活用して説得力があり根拠に基づいたマーケティングコンテンツを自動生成するエージェントフレームワークを開発し、不動産物件の説明文を中心的な応用領域として取り上げる。本手法は、生成されるコンテンツをユーザーの嗜好に合わせつつ、有用な事実属性を強調するように設計されている。このエージェントは、以下の3つの主要モジュールで構成される：（1）グラウンディングモジュール：専門家の行動を模倣し、市場性のある特徴を予測する、（2）パーソナライゼーションモジュール：コンテンツをユーザーの嗜好に合わせる、（3）マーケティングモジュール：事実の正確性と地域特性の包含を保証する。不動産マーケティングの領域において、潜在的な住宅購入者を対象とした系統的な被験者実験を実施した。その結果、本アプローチによって生成されたマーケティング説明文は、人間の専門家が作成したものよりも明確に好まれることが示された。本研究の知見は、事実のみを使用した責任ある生成を保証しつつ、大規模なターゲットマーケティングを自動化する有望なLLMベースのエージェントフレームワークを示唆している。

English

This paper develops an agentic framework that employs large language models (LLMs) to automate the generation of persuasive and grounded marketing content, using real estate listing descriptions as our focal application domain. Our method is designed to align the generated content with user preferences while highlighting useful factual attributes. This agent consists of three key modules: (1) Grounding Module, mimicking expert human behavior to predict marketable features; (2) Personalization Module, aligning content with user preferences; (3) Marketing Module, ensuring factual accuracy and the inclusion of localized features. We conduct systematic human-subject experiments in the domain of real estate marketing, with a focus group of potential house buyers. The results demonstrate that marketing descriptions generated by our approach are preferred over those written by human experts by a clear margin. Our findings suggest a promising LLM-based agentic framework to automate large-scale targeted marketing while ensuring responsible generation using only facts.

自動化マーケティングのための根拠に基づく説得的言語生成

Grounded Persuasive Language Generation for Automated Marketing

要旨

Support