أعلن باحثون في شركة أبل عن دراسة جديدة بعنوان توسعة نطاق صلة البحث: تعزيز ترتيب التطبيقات في متجر التطبيقات، وتبحث في إمكان مساهمة نماذج التعلم الآلي في تحسين نتائج البحث عبر توليد تصنيفات صلة تُستخدم لتدريب نظام الترتيب. أجرى الفريق تجربة A/B لقياس أثر هذه التصنيفات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي على ترتيب التطبيقات في نتائج البحث وعلى عمليات تنزيلها. تركزت الدراسة على عاملين رئيسيين للصلة هما الصلة السلوكية التي تعكس تفاعل المستخدم مع النتائج، والصلة النصية التي تقيس مدى تطابق بيانات التطبيق الوصفية مع استعلام البحث. كشفت النتائج عن وجود أثر إيجابي في ترتيب النتائج، مع انتشار التأثير عبر واجهات متجر متعدّدة.
أبرزت الدراسة أن النموذج المعزز بتقنية LLM حقق زيادةً معنوية بمقدار 0.24% في المقياس الأساسي وهو معدل التحويل، الذي يُعرف بأنه نسبة جلسات البحث التي تتضمن تنزيل تطبيق واحد على الأقل. ورغم أن النسبة قد تبدو صغيرة، فقد تم رصدها كتحسن ملحوظ ضمن ما يصل إلى 89% من واجهات المتاجر. بمعنى أن المستخدمين الذين شاهدوا نتائج البحث المصنّفة باستخدام النموذج المدعوم بـ LLM كانوا أكثر احتمالاً لتنزيل تطبيق واحد على الأقل بنسبة 0.24% مقارنةً بالمستخدمين الذين شاهدوا نتائج التصنيف التقليدي.
