Search Result Ranking Architecture

Travel search ranking, “en ucuz önce” sıralamasından daha karmaşıktır. İyi bir mimari traveler relevance, offer quality, provider reliability ve ticari kuralları birbirine karıştırmadan sıralama kararı üretir.

Production senaryosu

Aynı hotel için beş offer var. En ucuz provider'ın landing mismatch oranı yüksek; başka provider biraz pahalı ama refundable ve güvenilir; kullanıcı da free cancellation filtresi seçmiş.

Ranking pipeline

Candidate Offers
 -> Hard Eligibility Filters
 -> Feature Extraction
 -> Relevance / Quality Scores
 -> Price Normalization
 -> Business Constraints
 -> Final Score
 -> Diversity / Tie-break
 -> Explanation Metadata

Hard filter vs score

Availability yoksa veya mandatory filter tutmuyorsa offer score'a girmemelidir.

Hard constraint ile soft preference ayrılmalıdır.

Feature grupları

• traveler intent/relevance
• normalized total price
• cancellation/flexibility
• property quality
• provider reliability
• price accuracy
• landing quality
• availability confidence
• contextual signals

Normalization

Raw feature scale'ları doğrudan toplanmamalıdır. Price, quality ve latency gibi sinyaller normalize edilmelidir.

Explainability

Final score'un component breakdown'ı debug edilebilir olmalı. Operator “neden bu offer üstte?” sorusuna cevap verebilmelidir.

Provider reliability

Provider health ranking'e sınırsız biçimde karıştırılmamalıdır. Technical health önce eligibility/routing kararında kullanılmalı; traveler-facing ranking'de yalnız product quality ile ilgili ölçülebilir etkiler varsa kontrollü kullanılmalıdır.

Failure modes

• cheapest-first bias,
• commercial signal'ın relevance'i ezmesi,
• stale feature,
• one-feature domination,
• feedback loop,
• new provider cold-start cezası,
• non-comparable rate'leri aynı listede sıralama.

Online/Offline değerlendirme

Offline metric tek başına yeterli değildir. A/B test'te CTR yanında booking conversion, cancellation-adjusted value, mismatch ve long-term trust izlenmelidir.

Observability

• rank position distribution,
• score component drift,
• CTR by rank,
• booking conversion,
• price-accuracy by rank,
• provider concentration,
• zero-result/filter fallout.

Alternatifler

Düşük hacimde deterministic rule-based ranking yeterlidir. ML ranking, yeterli clean feedback ve governance olmadan gereksiz karmaşıklık yaratabilir.

Production checklist

• hard/soft separation
• comparable-rate normalization
• feature versioning
• explainable score
• provider concentration guard
• offline + online evaluation
• rollback strategy
• commercial separation