نطاق صلة البحث وتحسين ترتيب التطبيقات باستخدام نماذج التعلم الآلي
اختبرت مجموعة باحثين في شركة Apple تجربة A/B لقياس أثر تصنيفات الصلة المولّدة بالذكاء الاصطناعي على ترتيب التطبيقات في نتائج البحث بمتجر التطبيقات وعمليات تنزيلها.
أظهرت النتائج أن التصنيفات الناتجة عن نماذج التعلم الآلي حسّنت معدلات التحويل في نتائج البحث بشكل طفيف عبر واجهات المتجر المختلفة.
وتبيّن من الدراسة أن الصلة تتكون من عاملين رئيسيين: الصلة السلوكية التي تعكس كيف يتفاعل المستخدمون مع النتائج، والصلة النصية التي تقيس مدى تطابق بيانات التطبيق الوصفية مع استعلام البحث.
كما أظهر النموذج المعزز بتقنية نماذج التعلم الآلي وصولاً إلى دلالة إحصائية بنسبة 0.24% في المقياس الأساسي، وهو معدل التحويل الذي يُعرَّف كنسبة جلسات البحث التي تتضمن تنزيل تطبيق واحد على الأقل، ولاحظت هذه الزيادة في 89% من واجهات المتاجر.
بمعنى آخر، كان المستخدمون الذين شاهدوا نتائج البحث المصنّفة باستخدام النموذج المعزز بتقنية LLM يقومون بتنزيل تطبيق واحد على الأقل بنسبة 0.24% أكثر من المستخدمين الذين شاهدوا نتائج التصنيف التقليدي.
