Comment fonctionne la RRF ?

Pour chaque liste, le score d’un document est 1 divisé par (k + rang), avec k fixé à 60 dans l’article d’origine de Cormack, Clarke et Buettcher (SIGIR 2009). Les scores de toutes les listes s’additionnent. Exemple : un document classé 1er dans une liste et 3e dans une autre obtient 1/61 + 1/63, soit environ 0,0323.

Pourquoi la RRF compte en GEO ?

Un document présent dans plusieurs classements remonte, même s’il n’est jamais premier. Si ce principe s’applique à un query fan-out, il favorise les pages qui répondent bien à plusieurs sous-requêtes, d’où l’intérêt de couvrir plusieurs angles plutôt que de viser un seul mot-clé.

Où la retrouve-t-on ?

Dans la recherche hybride, qui combine résultats lexicaux et vectoriels, y compris dans des moteurs comme Elasticsearch ou Azure AI Search. Pour un site, rien ne se paramètre : c’est un principe qui explique pourquoi la couverture multi-angle paie.

Questions fréquentes

Google utilise-t-il la RRF ?

Google n’a pas publié le détail de son mécanisme de fusion. La RRF est une méthode publique et courante, ce qui ne prouve pas son usage par Google.

Que signifie k dans la formule ?

C’est une constante de lissage, fixée à 60 dans l’article d’origine, qui limite l’avantage des toutes premières places.

La RRF utilise-t-elle les scores ou les rangs ?

Uniquement les rangs, ce qui permet de fusionner des listes dont les scores ne sont pas comparables.

Termes liés

Approfondir

• RRF, Reciprocal ranking fusion tech qui classe les réponses sur les LLMs (Chatgpt, Gemini)
• Comment connaître son positionnement sur Google AI Mode et AI Overviews?
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Sources

• Cormack, Clarke, Buettcher, Reciprocal Rank Fusion outperforms Condorcet and individual Rank Learning Methods (SIGIR 2009)