Apple-Forscher haben in einer Studie untersucht, ob KI-generierte Relevanz-Labels die Suchergebnisse im App Store verbessern können.
- Apple-Forscher führten einen A/B-Test durch, um den Einfluss von KI-generierten Relevanz-Labels auf die App Store-Suche zu messen.
- Das Problem: Hochwertige, von Menschen erstellte Labels für die textuelle Relevanz sind selten und teuer in der Erstellung.
- Die Lösung: Ein feinabgestimmtes KI-Modell mit 3 Milliarden Parametern generierte Millionen neuer Relevanz-Labels.
- In einem weltweiten Live-Test führte das KI-unterstützte Ranking zu einem statistisch signifikanten Anstieg der Download-Konversionsrate um 0,24 %.
- Dieser scheinbar kleine Anstieg könnte bei geschätzten 38 Milliarden App Store-Downloads im Jahr 2025 zu mehreren Millionen zusätzlichen Downloads führen.
- Die Studie mit dem Titel „Scaling Search Relevance: Augmenting App Store Ranking with LLM-Generated Judgments“ ist öffentlich einsehbar.
Quelle: 9to5Mac
Hinweis: Dieser Artikel wurde mithilfe von KI erstellt.
