 }})
أبل تختبر الذكاء الاصطناعي لتحسين ترتيب تطبيقات متجرها.. والنتائج إيجابية
أجرت شركة آبل اختبارات A/B مكثفة لقياس مدى فعالية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي (التعلم الآلي) في تحسين ترتيب ظهور التطبيقات ضمن نتائج البحث في متجر التطبيقات، وقد أظهرت النتائج تحسناً طفيفاً لكنه مهم في معدلات التحويل (التنزيلات).
وفقاً لدراسة حديثة نشرها باحثون من آبل بعنوان "توسيع نطاق صلة البحث: تعزيز ترتيب التطبيقات في متجر التطبيقات باستخدام أحكام نماذج التعلم الآلي"، استكشف الفريق كيف يمكن لنماذج التعلم الآلي توليد تصنيفات للصلة تُستخدم لتدريب نظام الترتيب الحالي للمتجر.
تُعد الصلة عاملاً حاسماً لمساعدة المستخدمين في إيجاد ما يبحثون عنه بالضبط. وركز الباحثون على مؤشرين رئيسيين لتحديد هذه الصلة: الصلة السلوكية (تفاعل المستخدمين مع النتائج عبر النقر أو التنزيل)، والصلة النصية (مدى تطابق بيانات التطبيق الوصفية مثل الاسم والوصف مع استعلام المستخدم).
النموذج المُعزز بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) أدى إلى زيادة ذات دلالة إحصائية بنسبة 0.24% في المقياس الأساسي، وهو معدل التحويل، الذي يُقاس بنسبة جلسات البحث التي أدت إلى تنزيل تطبيق واحد على الأقل. هذه الزيادة لوحظت في 89% من واجهات المتاجر التي خضعت للاختبار.
على الرغم من أن نسبة 0.24% قد تبدو صغيرة، إلا أنها تُعد تحسناً قيماً في نظام تصنيف صناعي متطور ومعقد مثل متجر التطبيقات. هذا يعني أن المستخدمين الذين شاهدوا النتائج المصنفة بالذكاء الاصطناعي كانوا أكثر ميلاً لتنزيل تطبيق واحد على الأقل مقارنة بمن شاهدوا النتائج التقليدية.
