تأثير تصنيفات الصلة المولّدة باستخدام نماذج التعلم الآلي على ترتيب التطبيقات
أظهر فريق باحثي آبل من خلال اختبار A/B أن تصنيفات الصلة المولّدة باستخدام نماذج التعلم الآلي يمكن أن تؤثر في ترتيب التطبيقات في نتائج متجر التطبيقات وعمليات تنزيلها، مع تسجيل تحسن طفيف في معدلات التحويل أثناء البحث داخل المتجر.
وفي دراسة بعنوان “توسيع نطاق صلة البحث: تعزيز ترتيب التطبيقات في متجر التطبيقات”، بحث الفريق إمكانية مساهمة نماذج التعلم الآلي في تحسين نتائج البحث عبر توليد تصنيفات الصلة التي تُستخدم في تدريب نظام الترتيب.
ويوضّح البحث أن الصلة تعد عاملاً أساسياً لمساعدة المستخدمين في العثور على التطبيقات المطلوبة، مع التركيز على مؤشرين رئيسيين هما: الصلة السلوكية، التي تعكس تفاعل المستخدم مع النتائج مثل النقر والتنزيل، والصلة النصية، التي تقيس مدى التطابق الدلالي لبيانات التطبيق الوصفية مع استعلام المستخدم.
أظهر النموذج المعزز بتقنية نماذج اللغة الكبيرة زيادة ذات دلالة إحصائية قدرها 0.24% في المقياس الأساسي، وهو معدل التحويل الذي يُعرّف بنسبة جلسات البحث التي تتضمن تنزيل تطبيق واحد على الأقل.
ورغم أن الزيادة قد تبدو ضئيلة، إلا أنها تمثل تحسناً ملفتاً في نظام تصنيف صناعي متقدم، وقد لوحظت هذه الزيادة في نسبة كبيرة من واجهات المتاجر بلغت نحو 89%.
بمعنى أن المستخدمين الذين شاهدوا نتائج البحث المصنّفة باستخدام النموذج المعزز قاموا بتنزيل تطبيق واحد على الأقل بنسبة 0.24% أكثر من المستخدمين الذين شاهدوا نتائج التصنيف التقليدي.
