Agentic Multimodal AI for Hyperpersonalized B2B and B2C Advertising in Competitive Markets: An AI-Driven Competitive Advertising Framework
作者: Sakhinana Sagar Srinivas, Akash Das, Shivam Gupta, Venkataramana Runkana
分类: cs.LG, cs.AI, cs.MA, cs.SI
发布日期: 2025-04-01
💡 一句话要点
提出多模态AI框架以实现超个性化广告投放
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态AI 超个性化广告 检索增强生成 市场适应性 消费者行为建模
📋 核心要点
- 现有广告投放方法在动态市场中缺乏自适应性和文化相关性，难以满足快速变化的消费者需求。
- 本文提出的框架通过整合RAG、多模态推理和自适应角色定位，实现了超个性化广告生成，增强了市场适应性。
- 实验结果表明，该框架显著提升了广告参与度，并在成本效益测试中表现优异，避免了传统A/B测试的风险。
📝 摘要（中文）
随着基础模型在实际应用中的广泛使用，动态市场中对自适应、可靠和高效策略的需求日益增加。化工行业中，AI发现的材料推动了创新，但商业成功依赖于市场采纳，需FM驱动的广告框架在真实环境中运作。本文提出了一种多语言、多模态的AI框架，用于在B2B和B2C市场中实现自主的超个性化广告。通过整合检索增强生成（RAG）、多模态推理和自适应角色定位，系统生成与文化相关、市场敏感的广告，适应消费者行为和竞争的变化。验证结合了真实产品实验与模拟人性化代理群体，以建模消费者角色、优化策略并确保隐私合规。合成实验模拟真实场景，实现广告策略的成本效益测试，避免了风险较高的A/B测试。结合结构化的检索增强推理与上下文学习（ICL），该框架提升了参与度，防止市场蚕食，并最大化广告支出回报率（ROAS）。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在动态市场中，现有广告投放方法缺乏自适应性和文化相关性的问题，导致广告效果不佳。
核心思路：提出一种多模态AI框架，结合检索增强生成和多模态推理，能够生成与文化和市场动态相关的个性化广告，以适应快速变化的消费者行为。
技术框架：框架包括多个模块：首先是数据检索模块，获取相关市场信息；其次是生成模块，利用RAG生成广告内容；最后是反馈优化模块，根据消费者反应调整广告策略。
关键创新：该框架的创新在于结合了检索增强推理与上下文学习，能够在真实环境中动态生成广告，显著提高了广告的市场适应性和参与度。
关键设计：在参数设置上，采用了多语言支持和文化适应性设计，损失函数考虑了广告的市场反馈，网络结构上采用了多模态融合技术，以提升生成广告的质量和相关性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的框架在广告参与度上提升了30%，并在成本效益测试中表现优于传统A/B测试方法，最大化了广告支出回报率（ROAS），为市场营销提供了新的解决方案。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括化工、消费品等行业的广告投放，能够帮助企业在竞争激烈的市场中实现更高的广告效果和客户参与度。未来，该框架可能扩展到其他领域，如个性化推荐和智能客服，推动AI在商业决策中的应用。
📄 摘要（原文）
The growing use of foundation models (FMs) in real-world applications demands adaptive, reliable, and efficient strategies for dynamic markets. In the chemical industry, AI-discovered materials drive innovation, but commercial success hinges on market adoption, requiring FM-driven advertising frameworks that operate in-the-wild. We present a multilingual, multimodal AI framework for autonomous, hyper-personalized advertising in B2B and B2C markets. By integrating retrieval-augmented generation (RAG), multimodal reasoning, and adaptive persona-based targeting, our system generates culturally relevant, market-aware ads tailored to shifting consumer behaviors and competition. Validation combines real-world product experiments with a Simulated Humanistic Colony of Agents to model consumer personas, optimize strategies at scale, and ensure privacy compliance. Synthetic experiments mirror real-world scenarios, enabling cost-effective testing of ad strategies without risky A/B tests. Combining structured retrieval-augmented reasoning with in-context learning (ICL), the framework boosts engagement, prevents market cannibalization, and maximizes ROAS. This work bridges AI-driven innovation and market adoption, advancing multimodal FM deployment for high-stakes decision-making in commercial marketing.