LinkedIn améliore les résultats de recherche pour les messages

Une série d’améliorations du système de recherche de publications de LinkedIn lui permettra de fournir des résultats plus rapides et plus pertinents dans une interface utilisateur simplifiée.

LinkedIn détaille le parcours de développement d’une nouvelle architecture système tout en expliquant la complexité de son ancien système.

Les résultats de recherche pour les publications étaient auparavant servis par deux index – un pour les publications dans le flux principal de LinkedIn et un pour les articles.

La nature complexe rendait la construction difficile, c’est pourquoi LinkedIn a décidé de découpler les deux index. LinkedIn révèle l’ensemble du processus dans des détails atroces dans un nouveau billet de blog.

Le voici résumé dans un schéma :

LinkedIn améliore les résultats de recherche pour les publicationsCrédit image : Capture d’écran de engineering.linkedin.com/blog/2022/improving-post-search-at-linkedin, août 2022.

Une grande partie des informations partagées par LinkedIn sont destinées aux ingénieurs en logiciel. Dans cet article, je vais ignorer les détails techniques et expliquer ce que les changements signifient pour les utilisateurs réguliers de LinkedIn.

La recherche de publications sur LinkedIn offre des résultats plus rapides et plus pertinents

Pour rendre les résultats de recherche plus pertinents, LinkedIn a décidé de créer un système qui prend en compte les aspects suivants :

  • Pertinence de la publication par rapport à une requête
  • Qualité du poste
  • Personnalisation
  • Intention de l’utilisateur
  • Engagement
  • Fraîcheur/récence

LinkedIn affirme que son nouveau système doit également fournir des résultats provenant de diverses sources.

LinkedIn s’appuie sur plusieurs techniques d’apprentissage automatique pour répondre aux attentes des chercheurs afin d’atteindre ces objectifs de pertinence et de diversité.

En outre, LinkedIn a procédé à des évaluations humaines participatives pour les résultats de recherche et a exploité les données pour s’assurer que son nouveau système respecte un certain seuil de qualité.

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LinkedIn note que les données d’annotation humaine externalisées fournissent également des données de formation précieuses pour améliorer le classement des résultats.

Nouveau système Vs. Ancien système

Le nouveau système de LinkedIn, alimenté par l’apprentissage automatique, améliore l’ancien système des manières suivantes :

  • Pertinence: Il permet la personnalisation en exploitant des signaux plus profonds et en temps réel pour l’intention, les intérêts et les affinités des membres.
  • Diversité: Il augmente la découverte de contenu potentiellement viral pour les requêtes de tendance et réduit la duplication de contenu similaire.
  • Classement: Il utilise les métadonnées liées aux publications de l’index pour améliorer le classement des publications lorsqu’elles sont mélangées à d’autres types de résultats.
  • La navigation: Il dispose d’une nouvelle interface utilisateur qui permet aux utilisateurs de rechercher des publications d’un auteur spécifique, des publications correspondant à des requêtes citées, des publications récemment consultées, etc.

Les données montrent que le nouveau système est meilleur

LinkedIn affirme que les résultats de recherche fournis par son nouveau système ont augmenté la satisfaction des utilisateurs, reflétée par une 20% d’augmentation en retour positif.

Les résultats très pertinents par rapport à la requête d’un utilisateur, que LinkedIn identifie comme des « résultats pertinents », ont conduit à une amélioration globale du taux de clics de plus de 10 %.

Une plus grande diversité de messages provenant du réseau social du chercheur, de leur emplacement géographique et de leur langue préférée a conduit à une 20% d’augmentation dans la messagerie au sein du réseau du chercheur.

Le temps nécessaire pour fournir des résultats de recherche a été réduit de ~62ms Pour Android, ~34 ms pour iOS, et ~30ms pour les navigateurs Web.

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Améliorations futures

LinkedIn partage comment il continuera à améliorer les résultats de recherche pour les publications. Les futures mises à jour impliqueront :

  • Implémenter le traitement du langage naturel pour comprendre le sens sémantique des requêtes.
  • Faire apparaître des résultats plus récents pour les requêtes sur des sujets d’actualité, réduisant ainsi la boucle de rétroaction d’heures en minutes.
  • Étendre les capacités de compréhension de documents pour inclure la gestion de contenu multimédia tel que des images, des vidéos abrégées et de l’audio.

Consultez le billet de blog complet de LinkedIn pour tous les détails techniques derrière ces changements.


La source: LinkedIn
Image en vedette : /Shutterstock