Resumen: Las afirmaciones de beneficios de un producto son un impulsor crítico del comportamiento de compra de los consumidores. Crear reclamos de productos es una tarea intensa que requiere un tiempo y financiación sustanciales. Hemos desarrollado la aplicación $ textbf {reclamo asesor} $ web para acelerar las creaciones de reclamos utilizando el aprendizaje en contexto y el ajuste de los modelos de idiomas grandes (LLM). $ textbf {reclamo asesor} $ fue diseñado para interrumpir la velocidad y la economía de la búsqueda, generación, optimización y simulación de reclamos. Tiene tres funciones: (1) buscar e identificar semánticamente las afirmaciones y/o imágenes existentes que resuenan con la voz de los consumidores; (2) generar y/u optimizar reclamos basados en una descripción del producto y un perfil del consumidor; y (3) clasificación generada y/o reclamos creados manualmente con simulaciones a través de consumidores sintéticos. Las aplicaciones en una compañía de bienes envasados por el consumidor (CPG) han mostrado resultados muy prometedores. Creemos que esta capacidad es ampliamente útil y aplicable en todas las categorías e industrias de productos. Compartimos nuestro aprendizaje para alentar la investigación y la aplicación de IA generativa en diferentes industrias.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 25 de septiembre de 2025.
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