Googleは4月29日(現地時間)、Mac、Windows、ChromeOSのChrome 124で、機械学習モデルをデスクトップ版のアドレスバー(オムニボックス)に統合したことを発表しました
この改良により、Webページの候補をより正確かつ適切に表示できるようになり、将来的には、検索候補の関連性スコアリングの向上にも役立てられることが期待されています。
Chromeではアドレスバーのサジェスト機能で、手作業で構築されて調整された数式を利用していたため、改良や新しいシナリオへの適応が困難でした。このため、URLとサジェストクエリの表示/ランク付けを行うスコアリングシステムは、長い間ほとんど手つかずのままだったのです。
新しいMLシステムによって、Chromeのアドレスバーは、より正確で関連性の高いページ提案を行えるようになります。新鮮なシグナルを収集し、時間をかけて定期的に新しいモデルを再トレーニングし、評価し、導入することができるようになり、今後も継続的にサジェスト機能の改良が進められるようになります。
Googleは、今後、関連性を向上させるために時間帯を区別するような新しいシグナルの組み込みや、特定の環境に特化したモデルのトレーニングを計画しています。
