Se han introducido continuamente variantes de algoritmos de búsqueda de mejor primero y sus expansiones para resolver problemas desafiantes. La búsqueda de número de prueba basada en probabilidad (PPNS) es un algoritmo de búsqueda de mejor primero que se puede utilizar para resolver posiciones en estructuras de árboles de juego AND/OR. Combina información de nodos explorados (basada en el estado de victoria) y no explorados (a través de simulaciones de Monte Carlo) de un árbol de juego utilizando un indicador llamado número de prueba basado en probabilidad (PPN). En este estudio, se emplea PPNS para resolver posiciones generadas aleatoriamente en Conecta Cuatro y Othello, en las que los resultados se comparan con los dos algoritmos de búsqueda de mejor primero bien conocidos (búsqueda de número de prueba (PNS) y búsqueda de número de prueba de Monte Carlo). La adopción de un parámetro de mejora simple en PPNS reduce el número de nodos que necesitan ser explorados en hasta un 57%. Además, una observación adicional mostró la importancia variable de la información de nodos explorados y no explorados, en la que PPNS depende críticamente de la combinación de dicha información en las etapas iniciales del juego de Othello. Se proporcionan discusiones y perspectivas a partir de estos hallazgos, donde se describen brevemente los posibles trabajos futuros.