دراسة أبل حول تعزيز ترتيب التطبيقات باستخدام نماذج التعلم الآلي
أظهر فريق من باحثي أبل إمكانية مساهمة نماذج التعلم الآلي في تحسين نتائج البحث في متجر التطبيقات عبر توليد تصنيفات الصلة المستخدمة لتدريب نظام الترتيب.
أوضح البحث أن الصلة تشكل عاملاً رئيسياً في مساعدة المستخدمين على العثور على التطبيقات المطلوبة، مع التركيز على مؤشرين رئيسيين: الصلة السلوكية التي تعكس تفاعل المستخدم مع النتائج كالنقر والتنزيل، والصلة النصية التي تقيس مدى تطابق بيانات التطبيق الوصفية مثل الاسم والوصف والكلمات المفتاحية مع استعلام المستخدم.
أظهر النموذج المعزز بتقنية نماذج التعلم الآلي زيادة ذات دلالة إحصائية بنسبة 0.24% في معدل التحويل، وهو نسبة جلسات البحث التي تتضمن تنزيل تطبيق واحد على الأقل، وعلى الرغم من أن الزيادة قد تبدو ضئيلة إلا أنها تمثل تحسناً في نظام تصنيف صناعي متقدم، ووجدت هذه الزيادة في 89% من واجهات المتاجر.
وجد المستخدمون الذين شاهدوا نتائج البحث المصنّفة باستخدام النموذج المعزز بتقنية LLM أن تنزيل تطبيق واحد على الأقل كان أعلى بنسبة 0.24% مقارنة بمستخدمي النتائج المصنفة بالنموذج التقليدي.
أكدت النتائج أن الاعتماد على تصنيفات الصلة المولّدة آلياً يمكن أن يساهم في تحسين ترتيب التطبيقات في متجر التطبيقات ورفع معدلات التنزيل بشكل ملموس في نطاق واسع من واجهات المتاجر.
