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Google Chrome está melhorando sua funcionalidade de pesquisa na barra de endereços (ou Omnibox) com a ajuda da aprendizagem de máquina (machine learning). Com essa tecnologia, o navegador aprende com os usuários e ajusta automaticamente a pontuação de sugestões de endereços ou termos de pesquisa com base em fatores como a recente atividade do usuário, a frequência de visita a determinado site e outros dados relevantes.

    Ao analisar esses dados, o sistema de aprendizado de máquina descobriu que a recente atividade do usuário não é sempre o melhor indicador da relevância de uma página. Por exemplo, se um usuário visita um site há apenas alguns segundos, é improvável que ele esteja procurando por esse site novamente na Omnibox.

    O engenheiro de software Justin Donnelly explica que o novo sistema de pontuação usa fórmulas ajustadas manualmente para determinar a relevância de uma página. Com a aprendizagem de máquina, o sistema pode ajustar essas fórmulas com base em dados mais recentes e complexos, melhorando a precisão da pontuação e a relevância das sugestões apresentadas ao usuário.

    O objetivo é aperfeiçoar a experiência do usuário e incorporar novos sinais de relevância, como o período do dia ou a atividade do usuário em outras plataformas. Com o novo sistema de pontuação, o Chrome pode coletar sinais mais recentes, retreinar o algoritmo e avaliar os resultados regularmente para melhorar a precisão da pontuação.

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