Teknologi Learning to Rank (LTR) adalah teknik kecerdasan buatan yang digunakan untuk meningkatkan relevansi hasil pencarian dalam mesin pencari. LTR menggunakan algoritma machine learning untuk mempelajari pola dalam data yang dikumpulkan oleh mesin pencari dan memprediksi urutan hasil pencarian yang paling relevan dengan permintaan pengguna.
LTR bekerja dengan cara membandingkan dokumen yang terkait dengan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna dan kemudian menghitung skor relevansi untuk setiap dokumen. Skor tersebut kemudian digunakan untuk mengurutkan hasil pencarian dalam urutan yang paling relevan dengan permintaan pengguna.
Teknologi LTR dapat digunakan pada berbagai aplikasi, termasuk mesin pencari, situs e-commerce, dan aplikasi lainnya yang menggunakan algoritma pencarian. LTR juga dapat digunakan untuk mempersonalisasi hasil pencarian berdasarkan preferensi dan riwayat pencarian pengguna.
Contoh penggunaan LTR adalah pada mesin pencari Google, di mana algoritma RankBrain digunakan untuk meningkatkan relevansi hasil pencarian. RankBrain menggunakan teknologi LTR untuk mempelajari pola dalam data dan memprediksi urutan hasil pencarian yang paling relevan dengan permintaan pengguna.
Dengan menggunakan teknologi LTR, mesin pencari dapat menghasilkan hasil pencarian yang lebih akurat dan relevan dengan permintaan pengguna. Hal ini dapat meningkatkan pengalaman pengguna dalam mencari informasi atau produk dan dapat membantu meningkatkan konversi pada situs e-commerce.