تقييم ألفا بيتا
تحسينات على النظام

تكمن فائدة تقييم ألفا بيتا في حقيقة أنه يمكن التقليل عمن فروع شجرة البحث مما يعني بحثا أسرع.  بهذه الطريقة، يمكن أن يقتصر وقت البحث على الشجرة الفرعية «الأفضل»، ويمكن إجراء بحث أعمق في نفس الوقت.  مثل سابقتها، تنتمي إلى فرع الخوارزميات وفئة منضم.  يقلل التحسين من العمق الفعال إلى أكثر بقليل من نصف الحد الأدنى البسيط إذا تم تقييم العقد بترتيب مثالي أو قريب من المستوى الأمثل (أفضل خيار للجانب عند الحركة مرتبة أولاً في كل عقدة).
عندما يكون أ هو عامل تفريع (متوسط أو ثابت)، وب هو عمق البحث، فإن ج الحد الأقصى لعدد مواضع عقدة الورقة التي تم تقييمها (عندما يكون ترتيب النقل ضعيفًا) هو ج (ب × ب × ... ×ب) = ج (أ ب) - بنفس الطريقة التي تكتمل بها عملية البحث البسيطة.  إذا كان ترتيب النقل للبحث هو الأمثل (بمعنى أنه يتم دائمًا البحث عن أفضل الحركات أولاً)، فإن عدد مواضع العقدة الورقية التي تم تقييمها يكون متساويا سواء كان لعقدة واحدة أو مجموعة من العقد ويساوي المعادلة: O(b^{d/2})=O({\sqrt {b^{d}}})
حيث b هو معدل التفريع
و d هو عمق البحث أو الحركة التي ينتهي عندها البحث
و o العدد الأقصى من المواضع التي تقيم في كل عقدة
وحين تختزل الحركات إلى جذرها التربيعي، أو، يتضاعف خعمق البحث مرتين بنفس المقدار من الوقت.  ويجب دراسة جميع حركات اللاعب الأول للعثور على أفضلها، ولكن لكل منها، يفترض أن اللاعب الثاني سيلعب أفضل نقلة ممكنة للحصول على النقلة الأفضل وبذلك يسهل التقييم على اللاعب الأول أتخاذ الحركة الأفضل دون الحاجة إلى أخذ حركات اللاعب الثاني الأخرى في الاعتبار.  عندما يتم النظر في العقد بترتيب عشوائي (على سبيل المثال، يتم اختيار الخوارزمية بشكل عشوائي)، بشكل مقارب، يكون العدد المتوقع للعقد التي يتم تقييمها في أشجار موحدة ذات قيم أوراق ثنائية كما في المعادلة:
\Theta (((b-1+{\sqrt {b^{2}+14b+1}})/4)^{d})
وعندما تعين قيم الورقة بشكل مستقل عن بعضها البعض في نفس العقدة، وتعطى كلها نفس الأهمية فإن العدد المتوقع من العقد المقيم هو  \Theta ((b/2)^{d}) وهو أصغر بكثير من العمل الذي تقوم به الخوارزمية العشوائية، المذكورة أعلاه، ومرة أخرى هو الأمثل لمثل هذه الأشجار العشوائية.  عندما يتم اختيار قيم الطرف بشكل مستقل عن بعضها البعض ولكن عن طريق أختيار إحدى القيمتين  [0,1] تكون النتيجة  \Theta (b^{d/log(d)})
إذا كانت  d\to \infty  إي أن d عدد غير منتهي
وهذه الطريقة جيدة إيضا لهذه الأنواع العشوائية من الأشجار.  ومن الأفضل تقريب العدد الفعلي للقيم «الصغيرة» باستخدام 0.925d^{0.747}.
عادةً خلال مرحلة ألفا - بيتا، تهيمن الأشجار الفرعية مؤقتًا إما على ميزة اللاعب الأول (عندما تكون العديد من حركات اللاعب الأول جيدة، وفي كل عمق بحث تكون الخطوة الأولى التي تم التحقق منها من قبل اللاعب الأول كافية، ولكن جميع استجابات اللاعب الثاني مطلوبة حاول أن تجد تفنيدًا)، أو العكس.  يمكن لهذه الميزة التبديل بين الجوانب عدة مرات أثناء البحث إذا كان ترتيب النقل غير صحيح، مما يؤدي في كل مرة إلى عدم الكفاءة.  نظرًا لأن عدد المراكز التي تم البحث عنها يتناقص بشكل كبير في كل حركة بالقرب من المركز الحالي، فإن الأمر يستحق بذل جهد كبير في فرز التحركات المبكرة.  سيؤدي الفرز المحسن عند أي عمق إلى تقليل العدد الإجمالي للمواضع التي تم البحث عنها بشكل كبير، ولكن فرز جميع المواضع على أعماق بالقرب من عقدة الجذر يعد رخيصًا نسبيًا نظرًا لوجود عدد قليل جدًا منها.  في الممارسة العملية، غالبًا ما يتم تحديد ترتيب النقل من خلال نتائج عمليات البحث المبكرة الأصغر، مثل من خلال التعميق التكراري.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن تعديل هذه الخوارزمية بشكل تافه لإرجاع اختلاف رئيسي كامل بالإضافة إلى النتيجة.  بعض الخوارزميات الأكثر عدوانية مثل MTD (f) لا تسمح بمثل هذا التعديل بسهولة.