Semantic In-Domain Product Identification for Search Queries

要約

検索クエリでの正確な明示的および暗黙的な製品識別は、特に 50 を超える製品を持ち、数百のツールにわたるクエリをカバーする Adob​​e のような企業では、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために重要です。
この研究では、ユーザーの行動データから製品分類子をトレーニングする新しいアプローチを紹介します。
当社のセマンティック モデルにより、展開されたサーフェス全体で CTR (クリック スルー レート) が相対的に 25% 以上向上しました。
null 率が >50% 減少。
アプリ カードが 2 倍に増加し、製品の認知度が向上しました。

要約(オリジナル)

Accurate explicit and implicit product identification in search queries is critical for enhancing user experiences, especially at a company like Adobe which has over 50 products and covers queries across hundreds of tools. In this work, we present a novel approach to training a product classifier from user behavioral data. Our semantic model led to >25% relative improvement in CTR (click through rate) across the deployed surfaces; a >50% decrease in null rate; a 2x increase in the app cards surfaced, which helps drive product visibility.

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