AdsWorldEngine: A Self-Evolving Conversational Advertising Agent through Orchestrator and Tool Coevolution
يُعد AdsWorldEngine إطار عمل إعلاني حواري ذاتي التطور، يستخدم إجراءً تطورياً مشتركاً بين الفاعل والأداة ونمذجة حكم قائمة على الملصقات لاستنتاج القصد التجاري ديناميكياً، وتحسين أدوات تقديم الإعلانات، وتحسين مقاييس الصلة والتنوع والإيرادات بشكل كبير في تفاعلات المساعد متعدد الخطوات.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل أنك تدردش مع صديق رقمي فائق الذكاء يساعدك في التخطيط ليومك، أو العثور على مطعم، أو اختيار لعبة فيديو جديدة. في الأيام الخوالي للإنترنت، إذا كتبت "أفضل بيتزا بالقرب مني" في صندوق البحث، كانت تظهر قائمة من الإعلانات فوراً. كان ذلك سهلاً لأن طلبك كان قصيراً وواضحاً. ولكن الآن، أصبحت المحادثات مختلفة. قد تقول: "أنا أفكر في رحلة إلى الشاطئ"، فيقترح عليك صديقك بعض الأماكن. ثم تقول: "ليس في منطقة الكاريبي"، فيقوم بتنقيح القائمة. أخيراً، قد تسأل: "هل هناك شيء أرخص؟". في هذه الرقصة المتبادلة، يكون تحديد متى تعرض إعلاناً وما هو الإعلان الذي تعرضه أشبه بمحاولة صيد سمكة بينما تسبح في نهر مظلم ومتحرك. لا يمكنك مجرد إلقاء شبكة؛ بل يجب عليك فهم القصة بأكملها، وتخمين ما يريده الشخص حقاً، والتأكد من أن الإعلان يبدو مفيداً وليس مزعجاً. هذا هو تحدي "الإعلان الحواري"، وهو مجال يحاول التأكد من ظهور الرسالة الصحيحة في اللحظة المناسبة خلال الدردشة دون إفساد الأجواء.
إليك AdsWorldEngine، وهو نظام جديد صممه باحثون في مايكروسوفت لحل هذا اللغز المعقد. فكر فيه كفريق عالي التدريب وذاتي التحسين من الوكلاء الرقميين الذين يعملون معاً لإدارة متجر إعلانات ذكي داخل محادثة. بدلاً من مجرد اتباع نص جامد، يحتوي هذا النظام على ثلاث شخصيات رئيسية: الحارس، والمايسترو، والقاضي.
الحارس هو أول من يتحدث. قبل التفكير في أي إعلانات، ينظر في المحادثة ويسأل: "هل هذا وقت مناسب لعرض إعلان؟". إنه مثل حارس النادي الذي يقرر ما إذا كانت الموسيقى مناسبة لفاصل إعلاني. إذا كان المستخدم يسأل فقط عن حقائق أو كانت المحادثة حساسة للغاية، يقول الحارس "لا" ويبعد الإعلان للحفاظ على تجربة المستخدم.
إذا أعطى الحارس الضوء الأخضر، يتولى المايسترو المهمة. هذا هو العقل المدبر للعملية. يستمع إلى تاريخ الدردشة بأكمله، ويكتشف ما يريده المستخدم حقاً (حتى لو لم يصرح به مباشرة)، ثم يستدعي مجموعة من الأدوات — مثل أمين مكتبة، ومتسوق، وفاحص — للعثور على أفضل ثلاثة إعلانات. المايسترو لا يختار أول ثلاثة يجدها فحسب؛ بل يفحصها، ويتأكد من أنها مختلفة عن بعضها البعض، ويضمن أنها تناسب مزاج المستخدم الحالي بالفعل.
هذا هو الجزء الرائع حقاً: النظام لا يتوقف عند هذا الحد. فهناك قاضٍ يراقب العرض بأكمله بعد حدوثه. يقوم القاضي بتقييم مدى جودة اختيار الإعلانات. إذا كانت الإعلانات مثالية، يحصل المايسترو على درجة عالية. وإذا كانت الإعلانات مملة أو مزعجة، يحصل على درجة منخفضة. لكن سحر AdsWorldEngine يكمن في أنه يستخدم هذه الدرجات لتعليم الجميع كيف يصبحون أفضل. إنه يشبه لعبة فيديو حيث يتعلم اللاعب (المايسترو) ومصممو المستويات (الأدوات) من بعضهم البعض. عندما يقوم المايسترو بشيء رائع، يحفظ النظام تلك اللحظة ليظهر للأدوات: "هكذا يجب أن تعملوا!". وعندما تقوم الأدوات بعمل رائع، يتعلم المايسترو: "هكذا يجب أن أطلب المساعدة!". إنهم يتطورون معاً، ويصبحون أكثر ذكاءً مع كل محادثة.
وجد الباحثون أن هذا النهج "ذاتي التطور" يعمل بشكل جيد للغاية. فمن خلال تدريب النظام على التعلم من نجاحاته وإخفاقاته، رأوا تحسينات هائلة. في اختباراتهم، جعل النظام الإعلانات أكثر تنوعاً بنسبة 60% (بمعنى أنك سترى مجموعة متنوعة من الأشياء، وليس فقط نفس الشيء مراراً وتكراراً) وأكثر صلة بنسبة 80% (أي أن الإعلانات تطابقت فعلياً مع ما يتحدث عنه المستخدم). وعندما جربوا الأمر في العالم الحقيقي باستخدام Microsoft Copilot، وهو مساعد ذكاء اصطناعي شهير، كانت النتائج أكثر إثارة للإعجاب: زادت قيمة الإعلانات بنسبة 22% وعرضت الإعلانات في محادثات أكثر بنسبة 74% حيث كانت مفيدة بالفعل.
ما يميز هذا عن المحاولات الأخرى هو أنه لا يعتمد فقط على إخبار إنسان للكمبيوتر بما يجب فعله، أو قاعدة بسيطة مثل "إذا قال المستخدم 'اشترِ'، اعرض إعلاناً". يجادل الباحثون بأن القواعد البسيطة والتدريب الأساسي ليس كافياً لأن المحادثات معقدة للغاية. بدلاً من ذلك، بنوا حلقة حيث يتدرب النظام، ويتم تقييمه، ثم يعيد كتابة قواعده الخاصة للتحسن. كما ابتكروا طريقة خاصة لتعليم النظام كيفية اتخاذ قرارات "ذاتية" — مثل معرفة متى سيكون الإعلان مزعجاً — من خلال استخدام التصنيفات البشرية كدليل وتصفية الاستنتاجات السيئة.
باختصار، يعد AdsWorldEngine خطوة للأمام لجعل مساعدي الذكاء الاصطناعي يبدون طبيعيين أكثر وأقل شبهاً بلوحة إعلانية. إنه يشير إلى أن مستقبل الإعلانات لا يتعلق بمقاطعتك، بل بكونه جزءاً مفيداً من المحادثة، حيث يتعلم من كل تفاعل لضبط التوقيت والمحتوى بشكل صحيح. يوضح البحث أنه عندما تترك "الممثل" (الذي يتحدث) و"الأدوات" (التي تجلب البيانات) يتعلمان معاً، يصبح النظام بأكل مهارة وفعالية أكبر مما لو تم تدريبهم بشكل منفصل.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.