论文提出点击稀释机制，兼顾LLM广告真实性与福利。
资讯摘要
论文关注生成式AI助手在回答中嵌入赞助内容时的广告机制设计。由于广告点击率取决于所在段落，且用户首次点击后即停止，广告之间存在点击竞争，使真实性变得微妙。作者提出“点击稀释”机制：随机省略部分广告，使每个广告的总点击概率不再依赖排序，从而将福利最大化转化为可处理的匹配问题，配合VCG式支付实现期望真实性与至少一半最优福利。
要点速读
- 论文指出，LLM原生广告中广告点击率取决于承载它的段落，且用户首次点击后停止，导致靠前广告抢占靠后广告的点击。
- 作者提出点击稀释机制，随机省略广告、降低靠前广告的展示频率，使各广告的总点击概率与排序无关。
- 论文报告该机制在期望意义上真实，并在自由重排下达到至少一半最优福利；当最多展示K条广告且点击率不超过δ时，近似因子可收紧至2-(1-δ)^(K-1)。
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采集于 2026/10/24 08:00:37（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。