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-ABTest框架，用于个性化营销中自动化A/B测试，提升用户响应。

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

关键词: A/B测试 强化学习 大型语言模型 个性化营销 用户画像

📋 核心要点

  1. 现有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，存在效率和个性化不足的问题。
  2. RL-LLM-ABTest框架结合强化学习和LLM，通过Prompt生成A/B版本，并利用Actor-Critic结构进行实时策略优化。
  3. 实验结果表明，该框架在真实营销数据上优于传统A/B测试、Contextual Bandits和基准强化学习方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的方法，即RL-LLM-ABTest框架，该框架结合了强化学习策略优化和大型语言模型（LLM），以实现A/B测试的自动化和个性化，从而最大化用户响应。该框架基于预训练的指令调优语言模型构建。它首先使用Prompt-Conditioned Generator生成候选内容变体的A/B版本，然后通过多模态感知模块动态嵌入和融合用户画像和当前查询的上下文，以构成当前的交互状态。接着，通过具有Actor-Critic结构的策略优化模块实时选择内容版本，并根据实时反馈（如点击率和转化率）估计长期收益。此外，框架中嵌入了一个Memory-Augmented Reward Estimator，以捕获长期用户偏好漂移，这有助于将策略推广到多个用户和内容上下文中。数值结果表明，在真实营销数据上，我们提出的RL-LLM-ABTest优于现有的A/B测试方法，包括经典A/B测试、Contextual Bandits和基准强化学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：在个性化营销中，如何有效地进行A/B测试以最大化用户响应是一个亟待解决的问题。传统的A/B测试方法和一些基于bandit算法的方法难以捕捉用户偏好的动态变化，并且在探索新的内容变体时效率较低。此外，如何利用用户画像和上下文信息来个性化A/B测试也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是将强化学习（RL）与大型语言模型（LLM）相结合，构建一个能够自动生成、评估和优化A/B测试变体的框架。LLM用于生成多样化的内容变体，而RL则用于学习在不同用户和上下文条件下选择最佳变体的策略。通过这种方式，可以实现A/B测试的自动化和个性化，从而提高用户响应率。

技术框架：RL-LLM-ABTest框架主要包含以下几个模块：1) Prompt-Conditioned Generator：利用LLM生成A/B测试的内容变体。2) Multi-modal Perception Module：将用户画像和当前查询的上下文信息进行融合，形成交互状态。3) Policy Optimization Module：基于Actor-Critic结构，实时选择内容版本。4) Memory-Augmented Reward Estimator：用于捕获长期用户偏好漂移，并估计长期收益。整个框架通过强化学习不断优化策略，以最大化用户响应。

关键创新：该框架的关键创新在于将LLM用于A/B测试的内容生成，并结合强化学习进行策略优化。传统的A/B测试方法通常需要人工设计内容变体，效率较低。而该框架可以自动生成多样化的内容变体，并根据用户反馈进行实时调整。此外，Memory-Augmented Reward Estimator的设计能够更好地捕捉用户偏好的动态变化，从而提高策略的泛化能力。

关键设计：Prompt-Conditioned Generator使用特定的prompt来引导LLM生成不同风格和主题的内容变体。Actor-Critic结构的Policy Optimization Module使用深度神经网络来表示策略和价值函数，并通过强化学习算法（如PPO或DDPG）进行训练。Memory-Augmented Reward Estimator使用一个记忆模块来存储用户的历史交互信息，并利用这些信息来预测未来的用户响应。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，RL-LLM-ABTest框架在真实营销数据上显著优于传统的A/B测试方法、Contextual Bandits和基准强化学习方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中提到优于现有方法，但未给出具体数值，属于未知信息。该框架能够更好地捕捉用户偏好的动态变化，并实现A/B测试的自动化和个性化。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于个性化营销领域，例如电商推荐、广告投放、内容推送等。通过自动化和个性化的A/B测试，可以显著提高用户点击率、转化率和用户满意度。未来，该框架还可以扩展到其他领域，例如在线教育、智能客服等，以提升用户体验和业务指标。

📄 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.