语言模型如何做电商搜索的页面级版式决策

研究用语言模型离线评估电商搜索页是否应在特定位置插入 secondary stack，以替代昂贵的在线 A/B 测试。论文比较了直接 prompt、prompt 衍生特征与表示化三类方法，结果显示表示化方法在预测用户参与度上持续优于 prompt 式判定。该方案为电商搜索页面级版式评估提供可靠的离线基础。