Quem usa um chatbot gratuito talvez já tenha se perguntado como essas empresas se sustentam. Um artigo publicado no arXiv propõe uma possibilidade: incluir publicidade nativa no próprio texto que o modelo gera, de forma que o patrocínio pareça parte da resposta.
Por que a conta é um problema
Segundo os autores, os serviços de modelos de linguagem enfrentam custos de operação que crescem rapidamente. Para manter o acesso gratuito ou acessível a um público amplo, seriam necessários outros mecanismos de monetização.
O que é publicidade nativa, nesse contexto
De acordo com o resumo, a publicidade nativa gera valor econômico ao alinhar a intenção do usuário com as ofertas de comerciantes. O ponto central do artigo é como encaixar esse conteúdo patrocinado nas respostas sem que ele soe artificial, algo que, segundo os autores, ainda foi pouco explorado.
O que propõe o AdSteer
Os autores descrevem três abordagens existentes: injeção de instruções no prompt, reescrita em várias etapas e ajuste fino do modelo. Para eles, esses caminhos podem prejudicar a qualidade da resposta ou aumentar o custo computacional.
O AdSteer atuaria durante a geração do texto. Ele ajusta as probabilidades dos tokens (os pedaços de texto que o modelo produz em sequência) e calibra a força e a duração dessa influência publicitária.
Resultados informados
Os testes foram feitos no GEM-Bench, em três cenários de aplicação. Segundo o resumo, o método teve, em média, 14,1% a mais de pontuação geral que as bases mais fortes e usou, em média, 22,5% menos tokens totais que os métodos baseados em reescrita.
O que muda para quem usa
- O anúncio pode aparecer dentro da resposta, e não em um espaço separado, o que torna a fronteira entre recomendação e patrocínio menos evidente.
- O resumo não diz como o patrocínio seria sinalizado ao usuário, um ponto que pesa diretamente na confiança na resposta.
- Se a técnica se mostrar eficaz, ela pode ser um caminho para manter serviços gratuitos sem cobrança direta.
Vale lembrar que se trata de uma versão preliminar (v1) publicada no arXiv. O resumo também não informa se o sistema já foi usado em produtos reais.
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