Теперь поисковик предлагает свои варианты полезных запросов, которые могли даже не прийти в голову пользователю.
В чем уникальность предиктивных запросов? Дело в том, что они рекомендуют не самые популярные запросы (согласно статистике), а предлагают такие варианты, которые заинтересуют человека с большей вероятностью. Определяются они на основании информации из предыдущей сессии, а также данных общей истории.
Вот пример со сноубордом: если человек хочет найти, где можно в Москве купить сноуборд, поисковая система предложит «подобрать сноуборд по разным параметрам», «выбрать фирму» и т.п. А если вы решили посетить Третьяковскую галерею и покупаете билеты онлайн, поисковик даст рекомендации «когда можно попасть без очереди», «как пойти бесплатно» и прочие.
Базу интересных пользователю запросов формирует искусственный интеллект, беря за основу метод k-ближайших соседей. Алгоритм машинного обучения фильтрует самые популярные запросы, выбирая из сотни потенциально подходящих пятерку лучших вариантов, которые с большей вероятностью привлекут внимание пользователя и заставят сделать клик. Вероятность система вычисляет по откликам пользователей. Она уже действует и получает обратную связь, чтобы постоянно улучшать качество выдаваемых рекомендаций.
Разработчики говорят, что это совершенно новая ступень в развитии взаимодействия поисковика с пользователями, потому что система стала способной не только исправлять опечатки и показывать самые распространенные запросы. Теперь она умеет предугадывать интересы и даже предлагать людям новые актуальные для них варианты.