تواجه نماذج اللغات الضخمة (LLMs) تحديًا كبيرًا في تحقيق ربحية مستدامة، إذ تعتبر الإعلانات التقليدية، التي تعتمد على كلمات مفاتيح ثابتة، غير ملائمة لاستيعاب النوايا المتغيرة للمستخدمين في سياقات المحادثات. تقديم إعلانات متوافقة مع هذه النوايا يتطلب معالجة عدة جوانب، منها الكفاءة الحاسوبية والامتثال للمعايير الأخلاقية والتنظيمية.

يتمحور الاقتراح الجديد حول فصل إدخال الإعلانات عن توليد الردود. يسمح هذا الفصل بعمليات مسح قبلية وضمان الوعي بالرسائل الإعلانية بشكل واضح. كذلك، يفصل الاقتراح آلية المناقصات عن استفسارات المستخدمين المحددة، وذلك من خلال استخدام "الأجناس" (genres) كمجموعات دلالية عالية المستوى. بدلاً من تقديم مزايدات على ردود حقيقية حساسة، يتيح هذا الحل للمعلنين تقديم عطاءات على فئات مستقرة، مما يقلل من العبء الحاسوبي والمخاطر المتعلقة بالخصوصية.

تظهر التجارب الاصطناعية مع 100,000 معلن و100 شاغر أن استخدام آلية مزاد VCG مع هذا الإطار يوفر ضمانات تقريبية للملائمة الاستراتيجية المهيمنة والجدارة الفردية.

أخيراً، تم تقديم مقياس جديد يسمى "LLM-as-a-Judge" تقدير الاتساق السياقي، والذي يظهر علاقة إيجابية مع تقييمات البشر، مما يعكس فعالية النموذج في تحقيق الأهداف التسويقية بطرق تتماشى مع المعايير الأخلاقية.