上海
9to5Mac 于 2026 年 3 月 6 日披露，蘋果研究人員完成了一項利用大型語言模型優(yōu)化 App Store 搜索結果排名的實驗。這項名為“擴展搜索相關性”的研究探討了 AI 生成的相關性標簽如何影響搜索排名及應用下載，旨在驗證人工智能技術在應用分發(fā)領域的實際效能。
研究團隊重點解決了文本相關性標簽難以大規(guī)模獲取的技術瓶頸。由于人工生成的高質(zhì)量文本標簽稀缺且昂貴，研究人員微調(diào)了一個 30 億參數(shù)的模型，使其能根據(jù)用戶查詢和應用元數(shù)據(jù)自動生成標簽，從而重新訓練排名系統(tǒng)，突破了原有數(shù)據(jù)規(guī)模的限制。
全球?qū)崟r流量 A/B 測試驗證了增強模型對用戶下載行為的積極影響。測試結果顯示，使用新模型的用戶搜索下載轉(zhuǎn)化率提高了 0.24%，這一具有統(tǒng)計顯著性的增長在 89% 的商店頁面中均有體現(xiàn)，表明該改進具有廣泛的適用性。
宏觀數(shù)據(jù)顯示這一比例提升將為開發(fā)者帶來數(shù)千萬次的額外下載量。基于 2025 年約 380 億次的 App Store 下載估算，0.24% 的轉(zhuǎn)化率增長在實際應用中意味著巨大的分發(fā)效率提升，顯示出技術微調(diào)對生態(tài)系統(tǒng)的潛在價值。
參考鏈接:
https://9to5mac.com/2026/03/06/apple-ran-a-test-on-the-app-store-to-see-if-ai-could-improve-search-result-rankings/
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