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，平衡创意与转化率。

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

关键词: 大型语言模型 电商营销 内容优化 提示工程 多目标微调

📋 核心要点

  1. 电商营销面临创意内容与转化效果难以兼顾的挑战，现有方法难以同时保证吸引力和转化率。
  2. 利用LLM的语言生成能力，通过提示工程、多目标微调和后处理，生成既有创意又能有效转化的营销文案。
  3. 实验结果表明，该方法在保持内容新颖性的前提下，点击率提升12.5%，转化率提升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。本文利用大型语言模型（LLM）的语言生成能力，提出了一个框架，该框架集成了提示工程、多目标微调和后处理，以生成既吸引人又具有转化驱动力的营销文案。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。通过跨类别的离线评估和在线A/B测试，我们的方法在保持内容新颖性的同时，实现了点击率（CTR）提高12.5%，转化率（CVR）提高8.3%。这为自动化文案生成提供了一个实用的解决方案，并为未来的多模态、实时个性化提供了方向。

🔬 方法详解

问题定义：电商营销文案需要同时兼顾创意和转化率，但现有方法往往难以平衡二者。传统方法可能过于注重创意而忽略转化，或者过于强调转化而缺乏吸引力。因此，如何自动生成既能吸引用户又能有效促进转化的营销文案是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言生成能力，通过精心的提示工程（Prompt Engineering）引导LLM生成高质量的营销文案。同时，通过多目标微调，使LLM能够更好地平衡创意和转化率，并嵌入行动号召（CTA）以提高转化效果。

技术框架：该框架主要包含三个阶段：1) 提示工程：设计合适的提示语，引导LLM生成营销文案的初始版本。2) 多目标微调：使用包含情感、多样性和CTA的数据集对LLM进行微调，使其能够生成更具吸引力、多样性和转化驱动力的文案。3) 后处理：对生成的文案进行润色和优化，确保其符合品牌风格和营销目标。

关键创新：该方法的主要创新在于将提示工程、多目标微调和后处理相结合，从而能够有效地利用LLM的语言生成能力，生成既有创意又能有效促进转化的营销文案。此外，该方法还提出了一种新的多目标微调方法，该方法结合了情感调整、多样性增强和CTA嵌入，从而能够更好地平衡创意和转化率。

关键设计：在多目标微调阶段，使用了包含情感、多样性和CTA的数据集。情感调整通过控制生成文案的情感倾向来提高吸引力。多样性增强通过鼓励生成更多样化的文案来避免内容重复。CTA嵌入通过在文案中加入明确的行动号召来提高转化率。具体的损失函数设计未知，但可以推测是多个损失函数的加权组合，以平衡情感、多样性和CTA的影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个电商类别中均取得了显著的性能提升。在线A/B测试结果显示，与现有方法相比，该方法生成的营销文案点击率（CTR）提高了12.5%，转化率（CVR）提高了8.3%。这些数据表明，该方法能够有效地平衡创意和转化率，并为电商营销带来实际的价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种电商平台的营销文案自动生成，例如商品描述、广告语、促销活动文案等。通过自动化生成高质量的营销文案，可以降低人工成本，提高营销效率，并最终提升销售额。未来，该方法还可以扩展到多模态营销内容生成，例如结合图像和视频生成更具吸引力的营销内容。

📄 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.