提升搜索相关性：通过LLM生成的判断增强应用商店排名
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
文章探讨了通过生成文本相关性标签提升应用商店搜索排名的方法。研究表明，经过微调的模型在生成相关标签方面优于大型预训练模型。生成的数百万个文本标签显著提高了行为和文本相关性的离线NDCG，并在全球A/B测试中验证了转化率提升0.24%，尤其在尾部查询中效果显著。
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关键要点
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通过生成文本相关性标签来提升应用商店搜索排名。
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经过微调的模型在生成相关标签方面优于大型预训练模型。
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生成的数百万个文本标签显著提高了行为和文本相关性的离线NDCG。
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全球A/B测试验证了转化率提升0.24%，尤其在尾部查询中效果显著。
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延伸问答
如何通过生成文本标签提升应用商店的搜索排名？
通过生成文本相关性标签，可以提高应用商店的搜索排名，尤其是通过微调模型生成的标签效果更佳。
微调模型与大型预训练模型在生成标签方面有什么区别？
经过微调的模型在生成相关标签方面显著优于大型预训练模型，能够提供更高的相关性标签。
生成的文本标签对搜索行为的影响是什么？
生成的数百万个文本标签显著提高了行为和文本相关性的离线NDCG，提升了用户的点击和下载率。
全球A/B测试的结果如何？
全球A/B测试验证了转化率提升0.24%，尤其在尾部查询中效果显著。
尾部查询在搜索排名中有什么特别之处？
在尾部查询中，生成的文本相关性标签提供了强有力的信号，帮助提升搜索排名。
如何评估生成的文本标签的有效性？
通过离线NDCG指标和全球A/B测试来评估生成的文本标签的有效性。
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