Oossa

WeSearch обрабатывает весь поисковый трафик WeChat Search

Система поиска полностью внедрена в WeChat Search. По данным авторов, она повышает число переходов к статьям, снижает затраты ресурсов и ускоряет поиск по тексту и изображениям.

Автор: Опубликовано Oossa: 2 мин чтения

Edho Pratama · Unsplash

По словам авторов, новая система поиска WeSearch теперь обрабатывает 100% производственного трафика WeChat Search. В ходе месячного A/B-тестирования на полном трафике они зафиксировали рост кликабельности (CTR) на 0,68% и увеличение числа переходов к статьям на одного пользователя на 2,27%. Система также сократила затраты ресурсов на поиск на 41% и уменьшила задержку при поиске по тексту и изображениям на 19 миллисекунд.

Система предназначена для поиска релевантных материалов в коллекциях объёмом от сотен миллионов до миллиардов документов. Вместо того чтобы назначать каждому документу один фиксированный маршрут по иерархии тем, WeSearch сначала определяет группы документов, потенциально подходящих под запрос, а затем ранжирует отдельные документы внутри этих групп. Авторы отмечают, что такой подход помогает находить документы, охватывающие несколько тем: им может быть сложно подобрать единственный фиксированный маршрут.

Как система встроена в поиск?

WeSearch отвечает за семантический поиск в WeChat Search и работает вместе с лексическим синтаксическим деревом. Проще говоря, WeSearch помогает находить контент по смыслу, а второй компонент сопоставляет слова и структуру запроса. Авторы описывают эти части как совместно работающие элементы, а не как систему, в которой WeSearch заменяет все остальные компоненты поиска.

В основе платформы также лежат компактные представления документов и обучение с учётом релевантности. Индекс можно обновлять постепенно, поэтому авторы могут переобучать модель еженедельно, а при необходимости — ежедневно. Это важно для поискового сервиса, содержание которого постоянно меняется: обновлений не нужно ждать до полной перестройки индекса.

Авторы сообщают о стабильном улучшении результатов в недельных A/B-тестах на коллекциях разного размера, однако в аннотации не приводятся цифры по этим тестам. В ней также не уточняется, как рассчитывали изменение CTR, и нет независимой оценки. Поэтому результаты за месяц отражают измеренную эффективность WeSearch внутри WeChat Search, а не общее сравнение с другими поисковыми системами.

Почему это важно

Результаты авторов позволяют предположить, что система может помогать пользователям WeChat находить статьи, на которые они с большей вероятностью перейдут, и при этом требовать меньше ресурсов для поиска. Приведённые показатели относятся только к WeChat Search: аннотация не показывает, заметят ли пользователи изменения при каждом поиске и как именно рассчитывали CTR.

Эта статья была полезной?
Поделиться

Читайте также

Oossa · Рассылка

Неделя ИИ — простыми словами

Каждый понедельник: главное за неделю понятным языком. Бесплатно, без спама.