AIGC 赋能展示广告：大模型在小红书标题生成中的深度实践

这就是素材

先让我们带着全局大图去感受下素材

提到广告业务就离不开一个关键词 —— IAA (In-app Ads)：平台一手向c端用户提供免费的服务，一只手向 b 端客户（广告主）售卖广告资源位，撮合用户和客户，赚些居间费，然后就可以用赚来的钱为用户提供更好更多的免费服务。如是，广告业务是 b 端客户、平台、c 端用户的三方博弈场，如何让这个游戏可持续发展？短期看金主爸爸（广告主）的投流 ROI，中期看用户体验，长期看社区调性，这时候素材显得格外重要（毕竟，广告主的投流表达手段就是出价、定向、素材的三板斧）：广告主向素材要效率，平台向素材要质量，用户用脚投票。

素材能给广告主带来什么？

举个例子，某一天收到一条拙劣诈骗短信“我是秦始皇，V我50”，我们会觉得不可思议：“现在的骗子怎么那么蠢！”，恭喜你，骗子眼中，你是个聪明人。越是拙劣的话术，越能过滤掉那些精明、麻烦的用户，广告里面把这个现象称作素材即定向。广告主追求投流 ROI，自然就有了动力制作一批让聪明人厌恶的素材，毕竟，维护这些人的体验感觉，对他好像也没有收益。

素材能给用户带来什么？

用户最初的目的就是来享受免费服务的，自然不愿被广告打扰，但是，最近恰巧想去散散心，你推给了他一个精品团，抑或是，广告告诉他现在年轻人都去看非洲大迁徙，他也觉得很有道理。满足或者激发一个需求，广告就不再是种打扰，似乎成了一种异样的免费服务，毕竟，免费得到了最新的流行趋势。

素材能给平台带来什么？

恰到好处的素材，大家其乐融融，用户抵触的素材，是会把用户推开的。卖广告主造血养活平台 和 留住用户才能有广告主，两者的因果关系有点鸡和蛋的意味。平台追求一个符合社区调性的素材，直觉上总没有错。好素材带给平台繁荣，坏的素材只会带来麻烦，不能 balance 商业效率和社区调性的素材，都应该是坏家伙。

行业的素材实践

先给两个结论：

1. 素材的制作成本是投放生产中的大头（相比于友商，我们小红书更注重社区的调性，广告主的素材成本会更高）

2. 广告主追求确定性的投流实践

不同媒体的调性是不同的，一套素材吃天下几乎不可能，目前的素材制作模式（自制 or 代理）：idea - 脚本 - 拍摄 - 领域专家人工介入 - 在线投放，显然，拍摄成本付出之后，才能有一定的判断结论，这时候，素材制作的成本已经付出。

制作好的素材要更高的成本

回到“如何让这个游戏可持续发展”的命题，等于在回答如何平衡商业效率和社区调性！答案也呼之欲出：“好的”素材的制作。生产实践中，素材是有成本的：制作成本 + 投流试错。至此，AIGC 的效率革命，是一个不错的实践选择。

先给几个 case

1. 某代理商把素材制作的流程优化，通过 AIGC 的能力把专家介入时机提前：idea - 脚本 - AIGC生成 - 领域专家人工介入 - 拍摄 - 在线投放

2. 某代理商在标题中使用关键词，将关键词自然融入标题且能够合理分布，以提高在搜索结果中的排名

3. 某平台推出 AIGC 离线工具 + 在线组合优选的组合拳

4. 某平台 spu 到素材的生成

5. 某平台通过模糊素材内容，达到防爬&站外引流的业务目标

6. 多模态特征级联到在线模型

   
   

归纳下收益路径

1. 解决 0 - 1 投放问题：通过素材生产带来预算和场域之间的互通，进一步提升消耗，收益来源是引入预算，增加竞价密度，本质是放开约束

2. 堆供给提升匹配效率：通过素材生产提升物料供给，带来消耗提升，收益来源是匹配效率的提升，本质是约束下堆多样性

3. 提供工具赋能 b 端：辅助广告主提升创编效率

（【Tips】各家平台都在回答一个问题：平台做素材的优势在哪！）

技术视角总结下实践挑战

1. 生产范式的幻觉挑战（一致性）：广告是一种商业行为，宝马的广告生成出一个奔驰的标题，显然是 0 容忍的红线事件

2. 通用大模型到行业的适配性：营销感 vs 社区调性

3. 多样性：在有限的广告内容中尽可能挖掘多样的标题，提高投放匹配效率

开局一张图，一致性、调性、多样性最关键：

• 一致性：可控生成 + 可用性RM

• 调性：领域预训练 + SFT

• 多样性：人群/笔记分层 + 可控生成 + 吸引力RM

业务建模

面向业务的可控生成

通用的生成一般是引入随机性生成多标题，但是我们的业务场景下，需要调和生成的随机性和业务的确定性，因此，我们实践：

1. 训练：基于自动标注 (Auto-Labeling) - SFT (Supervised Fine-Tuning) 架构的可控生成训练范式

2. 推理：构造一个级联框架，输入笔记，依次输出 推广对象 + 标题

   
   

基座模型的领域预训练

为了让基座模型适应小红书的领域特点，我们清洗得到亿级别笔记数据，并混合一定比例通用语料，对基座模型开展小红书领域继续预训练。而在模型选型上，我们从幻觉程度、标题吸引力两个方面进行评判，发现模型量级越大效果越好，结合线上部署推理成本，选用了 10B 量级模型。实验显示经过领域预训练，生成标题在相关性、幻觉抑制方面均得到提升。

基于大模型的自动标注

结合业务场景，我们考虑笔记、人群、标题风格三个可控生成维度，而难点在于如何获得训练数据。我们的做法是广泛利用合成数据，借助通用大模型的能力为笔记抽取推广对象，并标注笔记分层、人群分层以及标题风格，获得了笔记在不同卖点/人群下的关键词数据。为拿到对应标题，也进一步训练了关键词感知生成模型和风格感知生成模型，来分别产出笔记在各笔记/人群分层、各风格词下的标题。

关键词感知生成模型训练

训练目标是能根据给定关键词生成标题。为了解决训练数据匮乏的问题，我们首先用笔记原生标题训练小红书领域预训练模型，通过随机采样为每个笔记生成多个标题。然后利用通用大模型给标题抽取关键词，从而为每个笔记获得多组 <笔记 + 关键词, 标题> pair 数据，最后训练得到关键词感知生成模型。

风格感知生成模型训练

训练目标是能生成给定风格的标题。我们利用大模型自动标注的标题风格数据，获得 <笔记 + 风格, 标题> pair 数据，进而训练得到风格感知生成模型。

端到端联合 SFT & 推理

为了让一个模型实现上述可控生成能力，我们将大模型标注的推广对象、笔记/人群分层，以及各分层下的受控生成标题整合为一个 label，对小红书领域预训练模型建立端到端微调任务。推理阶段输入笔记，即可依次输出推广对象和多种生成标题。

生产方案

实际生产中，我们落地可控生成 + RM（Reward Model）的技术选型，通过 RM 对生成结果质量检测，进一步保障生成标题的可控性。

RM (Reward Model)

RM 即反馈模型，其作用在于为生成模型的结果进行质量检测，以作进一步处理或优化。在我们的实践中主要涉及可用性RM和吸引力RM.

可用性RM

目标是避免出现不通顺、实体不一致、幻觉case。通过人工标注收集了高质量的正样本和负样本，在此基础上，又通过数据增强手段构造了一些负样本，比如“复读机”、语句不通顺等。实验发现领域预训练和数据增强均给模型性能带来了明显提升。

吸引力RM

目标是预估生成标题吸引力。通过人工标注收集了标题吸引力的排序数据，使用小红书领域预训练模型作为编码器得到文本向量，采用 pair-wise loss 训练，实验结果显示可以很好地学习到人工排序。

业务应用

一致性：商业活动的确定性保障

紧扣素材即定向的逻辑

• 生成标题对营销目标拟合是业务的基本诉求：给一位五个孩子的幸福妈妈推销草坪婚礼，广告语怎么说好像都有些不妥

• 生成标题和营销主体的一致性则是产品的生命线

实践中，我们以可控生成训练 + 可用性RM的技术路线取得了一定的结果：

可控生成训练

在可控生成过程中，我们借助少样本学习，通过大模型为笔记生成合适的受众群体，进而在各群体下展开多个关键词，来控制生成多种标题。

可用性RM

在优化过程中结合业务红线标准，针对性地通过人工标注以及数据增强等手段获得高质量数据，有效过滤了语句不通顺、实体不一致、幻觉等case，大幅降低线上风险。

调性：和社区不割裂的广告标题

小红书笔记的标题生动有趣，但是标题越亮眼，技术越头痛：在普世视角下，标题和正文语义 gap 越大，标题越亮眼！

举个例子：

通用大模型很难通过正文推断出标题：因为标题包含了正文不存在的信息（是不是有独特内核的社区，都是有着大家心照不宣的默契），这种非对称的标题正文，离开小红书，确实是一个特立独行的存在，为了让模型适应小红书的领域特点，我们进行了如下工作：

1. 预训练：使用亿级别的笔记数据以及通用语料对基座模型做了领域预训练

2. 基于用户行为 SFT：高质量笔记标题数据，对小红书领域预训练模型进行 SFT

多样性：千人千面的基石

社区内的笔记原生数据都是一篇笔记一个标题，也就是说，社区没有多标题的数据让我们来建模！如何获得符合社区调性的多样化数据是需要解决的问题，对此我们的做法是深度利用大模型能力，使用合成数据。

阶段一：采用采样生成，得到一对多标题

阶段二：考虑到阶段一要满足多样性的目标，需要生成大量的数据

• 分层 + 可控生成，业务上实现有向生成，大大降低了生成成本

• 风格 + 可控生成：基于专家经验归纳了以下五种标题风格 显式、隐式、疑问、夸张、幽默

• 通过人工标注，获得标题排序数据，构建吸引力RM，逐层寻优，进一步提升效率

整体方案&评估

多样性评估

评估方式

• 基线模型（baseline）基于原始笔记和标题数据进行训练，通过随机采样方法生成多个标题

• 实验模型在每个笔记上平均生成 12 个标题。为了确保评估的公平性，基线模型也生成了相同数量的标题

指标说明

评估结果

一致性评估

评估方式：

• 人工 GSB 评估

• 评估量级：200篇笔记

评估结果

模型结果对比

服部

小红书大模型算法工程师，现主要负责广告创意生成、多模态大模型等领域的相关研究和应用。

特图

小红书基础模型方向负责人，现主要负责多模态大模型x内容分发技术的研究及应用。

圆德

小红书广告算法工程师，现负责小红书展示广告创意相关工作。

疾速

小红书广告算法工程师，现负责小红书展示广告体验相关工作。

莱欧

小红书展示广告流量策略负责人，现负责小红书展示广告流量策略方向。