Apple araştırmacıları, App Store mağazasındaki arama sıralamalarını ve uygulama indirme oranlarını artırmak için yapay zeka tabanlı yeni bir test gerçekleştirdi. Sonuçlar büyük dil modellerinin App Store ekosisteminde uygulama keşfini ne kadar kolaylaştırdığını ortaya koyuyor.
App Store Aramalarında Davranışsal ve Metinsel Alaka Düzeyi
Kullanıcıların aradıkları uygulamaları bulabilmesi için arama sonuçlarının alaka düzeyi büyük önem taşıyor. Araştırmacılar bu test kapsamında iki temel sinyale odaklandı. Bunlar kullanıcıların bir uygulamaya dokunma veya indirme gibi etkileşimlerini ölçen davranışsal alaka düzeyi ile uygulamanın adı ve açıklaması gibi meta verilerinin arama sorgusuyla ne kadar iyi eşleştiğini gösteren metinsel alaka düzeyi oldu.
Davranışsal verileri toplamak kolay olsa da metinsel alaka düzeyini insan eliyle etiketlemek oldukça pahalı ve zor bir süreç. Bu veri kıtlığı App Store arama algoritmasının tam performansla çalışmasını engelliyordu.
3 Milyar Parametreli Yapay Zeka Çözümü
Bu darboğazı aşmak isteyen Apple, mevcut insan değerlendirmeleri üzerinden 3 milyar parametreli bir büyük dil modelini eğitti. Bu yapay zeka modeli, kullanıcıların App Store arama sorgularına ve uygulama meta verilerine bakarak milyonlarca yeni alaka düzeyi etiketi üretti.
Ardından App Store sıralama sistemi, hem orijinal veriler hem de yapay zekanın ürettiği bu yeni etiketlerle baştan eğitilerek dünya çapında canlı bir teste sokuldu.
Küçük Oran Devasa Etki
Test sonuçlarına göre yapay zeka destekli yeni model, en az bir uygulamanın indirildiği App Store arama oturumlarının oranında yüzde 0.24 düzeyinde anlamlı bir artış sağladı. Bu iyileşme App Store vitrinlerinin yüzde 89 gibi büyük bir bölümünde net olarak gözlemlendi.
Yüzde 0.24 oranı kulağa çok küçük gelse de App Store platformunda 2025 yılında gerçekleşen tahmini 38 milyar indirme rakamı hesaba katıldığında, geliştiriciler için on milyonlarca ekstra indirme anlamına geliyor.
