人大高瓴与斯坦福提出LAMA:大模型广告拍卖推进到Token级
机器之心 · wechat · 2026-09-23
Pew 研究中心数据显示,Google 搜索结果出现 AI 摘要后,用户点击传统链接的比例从 15% 降至 8%;OpenAI 与 Google 已分别在 ChatGPT 和 AI Overviews 中引入广告。当回答逐字生成,广告该拍卖什么?人大高瓴与斯坦福团队提出 LAMA(Latent Advertiser Mixture Auction),把广告分配推进到 Token 生成过程,核心理念是「生成即分配」。
机制要点:
- 广告主针对当前文本报告「接下来这样写对我有多大价值」,平台据此逐 Token 生成回答,并实时更新各广告主获得曝光的概率,回答结束后按最终概率结算。
- 通过局部报告校验与跟随生成的支付/补贴规则,机制满足 Markov DSIC(激励兼容):诚实报告在任何生成状态下都是占优策略。
- 社会福利有理论上界,以广告价值减去偏离原生回答的惩罚项为目标,约束广告对回答质量的伤害。
实验:基于 Webis Generated Native Ads 2024 的 1239 条真实商业查询,使用 Qwen3-14B 作为参考模型。LAMA 在相关性、信息量、流畅度、广告自然度等四项指标上均最优,平台收入 +10.7%、广告主价值 +3.8%,且未牺牲用户体验。出价扰动实验证实谎报虽能抢到更多 token,但期望效用在诚实时达到峰值。
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