Google は、Omnibox と呼ばれる Chrome のアドレス バーを大幅に更新し、機械学習モデルを組み込んで、より適切でパーソナライズされた提案を提供します。
デスクトップおよび ChromeOS プラットフォームでの Chrome 124 のリリースにより、Omnibox は古いルールベースのスコアリング システムを機械学習に基づいたよりスマートなアプローチに置き換えました。これにより、次の道が開かれます。各ユーザーの閲覧習慣に合わせた最適な URL とクエリの予測。
このアップデートの前、Chrome は「」に依存していました。手動で構築および調整された一連の式» ユーザーが入力するときにオムニボックスで候補を並べ替えて表示します。ただし、Google は、この厳格なルールベースのシステムが「長い間ほぼ無傷で残っていた» そして、新しいシナリオに適応するのが難しかったとのこと。
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ML モデルに移行することで、Google はより広範囲のコンテキスト シグナルを統合し、特定の状況でどの提案が最も関連性が高いかをより正確に判断できるようになりました。同社はその一例として「前回のナビゲーションからの時間»、新しいモデルにより、すぐに再訪問されたサイトの関連性スコアが減少します。何か他のものを検索するというユーザーの意図を考慮に入れます。
Google はまた、機械学習の導入に固有の利点も強調しています。より新しい信号を収集し、時間をかけて定期的に新しいモデルを再トレーニング、評価、デプロイします» オムニボックスの予測機能を継続的に改善および改良するため。
現在の展開はデスクトップのみに焦点を当てていますが、Google はすでに他のユースケース向けに機械学習モデルをさらに最適化する方法を模索しています。これらには、モバイル デバイス、企業環境、教育機関などに特化したバージョンが含まれ、それぞれが統合する独自の信号とデータ モデルを備えています。新しいアドレスバーが以前のバージョンよりもスマートになるかどうかはまだわかりません。マイクロソフトでは、Edge には、動作が異なる 2 番目のアドレス バーがあります。
