أبل تجري تجربة لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يحسّن ترتيب نتائج البحث

أجرى باحثو شركة آبل تجربة A/B لقياس أثر تصنيفات الصلة المولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي على ترتيب التطبيقات في نتائج بحث متجر التطبيقات وعلى معدلات تنزيلها.

ووفق دراسة جديدة بعنوان توسع نطاق صلة البحث: تعزيز ترتيب التطبيقات في متجر التطبيقات باستخدام أحكام نماذج التعلم الآلي، استكشف الفريق إمكانية مساهمة نماذج التعلم الآلي في تحسين نتائج البحث من خلال توليد تصنيفات الصلة المستخدمة لتدريب نظام الترتيب.

عناصر ومعايير الصلة التي اعتمدت

وفقًا للدراسة، تُعدّ الصلة عاملًا أساسيًا لمساعدة المستخدمين في العثور على التطبيقات التي يبحثون عنها، وركّز الباحثون على مؤشرين رئيسيين: الصلة السلوكية التي تعكس تفاعل المستخدمين مع النتائج كالنقرات والتنزيلات، والصلة النصية التي تقيس مدى تطابق بيانات التطبيق الوصفية من الاسم والوصف والكلمات المفتاحية مع استعلام المستخدم.

أظهر النموذج المعزّز بتقنية LLM 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، ولاحظت هذه الزيادة في 89% من واجهات المتاجر.

بمعنى آخر، قال الباحثون إن المستخدمين الذين شاهدوا نتائج البحث المصنّفة باستخدام النموذج المعزز بتقنية LLM قاموا بتنزيل تطبيق واحد على الأقل بنسبة 0.24% أكثر من المستخدمين الذين شاهدوا نتائج التصنيف التقليدي.