Google vai usar machine learning para melhorar barra de endereços do Chrome

Aprendizagem de máquina será usada para entender comportamento do usuário e aperfeiçoar sistema de pontuação usado nas sugestões

Giovanni Santa Rosa
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Ilustração com a interface do Google Chrome
Algoritmos antigos da Omnibox foram feitos manualmente (Imagem: Vitor Pádua / Tecnoblog)

A versão 124 do Chrome para Windows, macOS e ChromeOS contará com recursos de aprendizagem de máquina (machine learning) para ajudar usuários a localizar abas abertas ou favoritos, voltar a páginas visitadas e encontrar informações.

No blog do Chromium (projeto de código aberto que serve de base para Chrome, Edge e outros navegadores), o engenheiro de software Justin Donnelly explica como foi o trabalho da equipe para aperfeiçoar esta parte do browser.

A barra de endereços do Chrome (também conhecida como Omnibox) funciona com base em pontuação. Cada sugestão recebe pontos, levando em consideração alguns parâmetros. As sugestões com mais pontos aparecem para o usuário.

Até agora, o sistema usava fórmulas desenvolvidas e ajustadas manualmente. Ele funcionava bem, principalmente com endereços de sites e termos de pesquisa, mas era inflexível e não se adaptava bem a novos cenários.

Google Chrome (Imagem: Bruno Gall De Blasi/Tecnoblog)
Aprendizagem de máquina descobriu que nem sempre um site visitado recentemente é relevante (Imagem: Bruno Gall De Blasi / Tecnoblog)

Machine learning melhora sistema de pontuação

A aprendizagem de máquina permite analisar uma série de dados, em escalas impossíveis para seres humanos. Com isso, ela consegue ajustar o sistema de pontuação considerando detalhes que passavam despercebidos para os programadores.

Donnelly dá um exemplo. O time de desenvolvimento do Chrome entendia que o tempo desde a última visita a um site era inversamente proporcional à sua relevância. Em outras palavras, uma página acessada há alguns minutos é mais relevante para o usuário do que uma acessada há meses.

A aprendizagem de máquina, porém, revelou que nem sempre isso é verdade. Se a última visita a uma página foi há pouquíssimo tempo, coisa de segundos, dificilmente é ela que o usuário quer encontrar ao digitar alguma coisa na Omnibox.

O algoritmo conseguiu perceber isso porque, muitas vezes, a barra sugeria um site visitado há alguns minutos. O usuário aceitava, mas voltava à Omnibox logo em seguida — sinal de que não era aquilo que ele estava procurando.

“Acreditamos que os novos modelos de machine learning abrirão novas possibilidades para aperfeiçoar a experiência do usuário e incorporar novos sinais, como levar em consideração o período do dia para melhorar a relevância”, adianta Donnelly.

“Com o novo sistema de pontuação, podemos coletar sinais mais recentes, refazer o treinamento, avaliar os resultados e implementar novos modelos periodicamente”, completa o engenheiro.

Com informações: Chromium Blog, Android Police

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