SEO HARDCORE
  • Разборы патентов
    • Патенты Google
  • Скоро SEO инструменты
  • Скоро SEO аналитика
  • seohardcore
SEO HARDCORE
назад

Как Google непрерывно обновляет индекс и удаляет старые данные, не замедляя работу поиска с помощью механизма «Эпох»

LOW OVERHEAD THREAD SYNCHRONIZATION SYSTEM AND METHOD FOR GARBAGE COLLECTING STALE DATA IN A DOCUMENT REPOSITORY WITHOUT INTERRUPTING CONCURRENT QUERYING (Система и метод синхронизации потоков с низкими издержками для сборки мусора устаревших данных в репозитории документов без прерывания параллельных запросов)
  • US7769792B1
  • Google LLC
  • 2006-02-10
  • 2010-08-03
  • Индексация
  • Свежесть контента
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует инфраструктурный механизм «Эпох» для обновления поискового индекса в реальном времени. Система отслеживает активные поисковые запросы и гарантирует, что устаревшие данные (например, старые версии документов) удаляются только тогда, когда ни один активный запрос их больше не использует. Это позволяет поддерживать максимальную свежесть индекса без прерывания обслуживания пользователей.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает фундаментальную проблему инфраструктуры поисковых систем: как обеспечить высокую скорость обновления репозитория документов (максимальную свежесть индекса) при одновременной обработке огромного количества поисковых запросов без взаимных блокировок и деградации производительности. Он устраняет необходимость в сложных и длительных механизмах синхронизации между потоками записи (обновление индекса) и потоками чтения (обработка запросов), которые традиционно создают узкие места и увеличивают задержки при обновлении данных.

Что запатентовано

Запатентован метод управления параллельным доступом к репозиторию документов, который позволяет эффективно удалять устаревшие данные (сборка мусора stale data), не прерывая текущие запросы. Ядром изобретения является концепция «Эпох» (Epochs). Система отслеживает, какие запросы (потоки) активны в рамках каждой эпохи. Данные, помеченные для удаления в определенную эпоху, физически удаляются только тогда, когда все запросы, которые могли к ним обращаться, завершены. Это гарантирует, что любой активный запрос имеет доступ к консистентному снимку данных.

Как это работает

Система работает путем разделения времени на последовательные, непересекающиеся Epochs.

  • Обработка запросов: Когда начинается новый поисковый запрос, он регистрируется в текущей эпохе, увеличивая счетчик потоков (ThreadCount) этой эпохи. Запрос получает доступ к данным в пределах текущего «Доступного диапазона» (Accessible Range) репозитория. По завершении запроса счетчик уменьшается.
  • Обновление данных: Когда документ обновляется, новая версия добавляется в репозиторий. Старая версия помечается как недействительная (invalidated) и добавляется в список на удаление (DeleteItems) для текущей эпохи.
  • Сборка мусора: После завершения эпохи система продолжает отслеживать ее ThreadCount. Только когда счетчик достигает нуля (т.е. все запросы, которые могли видеть старые данные, завершены), система безопасно удаляет данные из списка DeleteItems этой эпохи.

Также описана структура хранения FIFOArray и механизм Treadmilling для дефрагментации и освобождения места.

Актуальность для SEO

Высокая. Изобретатели (включая Джеффа Дина) являются ключевыми архитекторами инфраструктуры Google. Описанные принципы низкозатратной синхронизации и эффективного управления памятью критически важны для работы крупномасштабных, распределенных систем реального времени, таких как Google Search. Хотя конкретная реализация (например, Tokenspace Repository) могла эволюционировать, базовая концепция управления параллелизмом для обеспечения свежести остается фундаментальной.

Важность для SEO

Патент имеет низкое прямое влияние на SEO-стратегии (2/10). Это глубоко инфраструктурный патент, который не описывает факторы ранжирования, анализ контента или ссылок. Он не дает рекомендаций о том, как оптимизировать сайт. Однако он имеет важное контекстное значение: он описывает механизмы, которые позволяют Google индексировать и обновлять контент практически в реальном времени. Это техническая основа, которая делает возможным работу алгоритмов, чувствительных к свежести (например, QDF), но сам патент не является таким алгоритмом.

Детальный разбор

Термины и определения

Accessible Range (Доступный диапазон)
Определенный диапазон данных в репозитории (заданный начальной и конечной позициями), который доступен для поисковых запросов в данный момент времени. Обеспечивает консистентность данных для запросов.
DeleteItems / Delete List (Список на удаление)
Список, специфичный для каждой эпохи, содержащий идентификаторы частей репозитория (например, старых версий документов), которые должны быть удалены, когда они больше не используются активными потоками.
Epoch (Эпоха)
Определенный период времени, используемый для синхронизации обновлений и запросов. Эпохи следуют последовательно и не пересекаются.
FIFOArray (Массив FIFO)
Структура данных типа First-In-First-Out. Данные добавляются только в конец («back end») и удаляются только из начала («front end»). Используется для хранения основного репозитория токенов и индекса.
Garbage Collection (Сборка мусора)
Процесс физического удаления недействительных (устаревших) данных (Stale Data) из репозитория и восстановления занимаемого ими места.
GTokenID (Global Token Identifier)
Уникальный идентификатор, присваиваемый каждому уникальному токену (слову, тегу и т.д.) в наборе документов.
Invalidation (Инвалидация)
Процесс пометки документа или данных как устаревших или недействительных (например, при появлении новой версии). Инвалидация не является немедленным удалением.
ThreadCount (Счетчик потоков)
Счетчик, специфичный для каждой эпохи, который отслеживает количество активных потоков (поисковых запросов), начатых в эту эпоху, которые потенциально могут ссылаться на данные, помеченные для удаления.
Tokenspace Repository (Репозиторий пространства токенов)
Основное хранилище, где документы хранятся как непрерывная последовательность токенов (GTokenIDs).
Treadmilling («Беговая дорожка»)
Процесс управления памятью в FIFOArray. Поскольку удаление возможно только из начала массива, действительные данные из начала периодически копируются в конец, а их исходные копии в начале инвалидируются. Это позволяет освободить место, занимаемое устаревшими данными.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает внутренние процессы управления данными Google без прямых рекомендаций для SEO. Он фокусируется на методологии сборки мусора при параллельной обработке запросов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обновления данных с использованием двух последовательных эпох.

  1. Система хранит документы в репозитории.
  2. Во время первой эпохи:
    • Инициируется выполнение первого набора запросов в нескольких потоках.
    • В первый список на удаление (Delete List A) добавляются идентификаторы частей репозитория, подлежащих удалению (например, устаревшие документы).
    • Поддерживается первый счетчик (Count A) потоков, которые потенциально ссылаются на данные в Delete List A.
  3. При выполнении условия окончания эпохи первая эпоха завершается, начинается вторая.
  4. Во время второй эпохи:
    • Инициируется выполнение второго набора запросов.
    • Во второй список на удаление (Delete List B) добавляются новые идентификаторы для удаления.
    • Продолжается поддержка Count A (он уменьшается по мере завершения запросов первой эпохи).
    • Поддерживается второй счетчик (Count B) для Delete List B.
  5. После окончания первой эпохи: Когда Count A достигает предопределенного значения (обычно 0), все части репозитория, указанные в Delete List A, удаляются.

Ключевая идея: данные, устаревшие в Эпоху 1, не удаляются до тех пор, пока все запросы, начатые в Эпоху 1 (и, следовательно, видевшие эти данные), не завершатся, что может произойти уже во время Эпохи 2 или позже.

Claim 4 (Независимый пункт): Обобщает Claim 1 на последовательность непересекающихся эпох.

  1. В каждую эпоху система инициирует запросы, добавляет элементы в специфичный для эпохи список удаления и поддерживает специфичный для эпохи счетчик потоков.
  2. Система также поддерживает счетчики всех предыдущих эпох, которые еще не достигли финального значения (0).
  3. После окончания эпохи, когда ее счетчик достигает финального значения, соответствующие данные удаляются.

Где и как применяется

Изобретение является частью базовой инфраструктуры хранения и обработки данных, связывая этапы индексирования и ранжирования.

CRAWLING & INDEXING – Сканирование, Сбор данных и Индексирование
На этих этапах работают процессоры записи (Write Processors/Threads). Они получают новые или обновленные документы, токенизируют их и добавляют в Tokenspace Repository. При обновлении существующего документа старая версия инвалидируется и добавляется в Garbage Collection List текущей эпохи. Механизм Treadmilling также управляется этими процессами для реорганизации хранилища.

RANKING – Ранжирование
На этом этапе работают процессоры запросов (Query Processors/Threads). Они читают данные из Tokenspace Repository и Индекса. Описанный механизм синхронизации гарантирует, что эти потоки могут выполнять чтение без прерываний и блокировок со стороны процессов записи. Каждый поток запроса взаимодействует с менеджером эпох в начале и в конце запроса для обновления ThreadCount.

Входные данные:

  • Новые и обновленные документы (для записи).
  • Поисковые запросы (для чтения).
  • Системные данные: текущий Accessible Range репозитория, статус эпох и ThreadCounts.

Выходные данные:

  • Обновленный репозиторий и индекс.
  • Результаты поисковых запросов.
  • Освобожденное пространство памяти после сборки мусора.

На что влияет

  • Конкретные типы контента: Влияет на все типы индексируемого контента. Механизм критически важен для контента, требующего высокой частоты обновления (новости, блоги, социальные сети, быстро меняющиеся товарные остатки в e-commerce).
  • Специфические запросы: Влияет на запросы, где свежесть является важным фактором (QDF - Query Deserves Freshness). Патент предоставляет инфраструктуру, позволяющую быстро сделать свежий контент доступным для ранжирования.

Когда применяется

  • При каких условиях работает алгоритм: Алгоритм работает непрерывно. Управление эпохами и счетчиками потоков происходит при каждом поисковом запросе и каждом обновлении документа.
  • Триггеры активации:
    • Сборка мусора активируется, когда ThreadCount для определенной эпохи достигает предопределенного значения (0), при условии, что счетчики всех предыдущих эпох также достигли этого значения.
    • Новая эпоха начинается при выполнении условий окончания текущей эпохи (Epoch ending condition). В патенте упоминаются условия, такие как истечение заданного времени или достижение определенного количества инвалидированных документов.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка поискового запроса (Query Thread)

  1. Получение запроса.
  2. Синхронизация (Начало): Поток захватывает глобальную блокировку (Lock).
  3. Определение диапазона: Поток фиксирует текущий Accessible Range репозитория.
  4. Регистрация в эпохе: Поток увеличивает ThreadCount для текущей эпохи.
  5. Освобождение блокировки: Блокировка снимается (этот этап максимально короткий).
  6. Выполнение запроса: Запрос выполняется с использованием зафиксированного Accessible Range. Во время выполнения репозиторий может обновляться другими потоками, но этот запрос видит консистентный снимок данных.
  7. Синхронизация (Конец): Поток снова захватывает глобальную блокировку.
  8. Дерегистрация из эпохи: Поток уменьшает ThreadCount той эпохи, в которой он был зарегистрирован (даже если текущая эпоха уже сменилась).
  9. Освобождение блокировки.

Процесс Б: Обновление документа и управление эпохами (Write Thread)

  1. Получение обновления (Новая версия V2).
  2. Запись данных: V2 добавляется в конец Tokenspace Repository (изначально может быть за пределами доступного диапазона). Индекс обновляется.
  3. Синхронизация и Публикация: Поток захватывает глобальную блокировку.
  4. Обновление диапазона: Accessible Range расширяется, чтобы включить V2.
  5. Инвалидация старой версии (V1): V1 помечается как недействительная. (Патент указывает, что инвалидация может происходить после обновления доступного диапазона).
  6. Планирование удаления: Идентификаторы V1 добавляются в Delete List текущей эпохи.
  7. Освобождение блокировки. Новые запросы теперь будут видеть V2. Старые запросы могут продолжать использовать V1.
  8. Мониторинг окончания эпохи: Проверка условий (время, количество обновлений).
  9. Завершение эпохи: При выполнении условий поток захватывает блокировку, завершает текущую эпоху и начинает новую (с нулевым ThreadCount и пустым Delete List). Освобождает блокировку.

Процесс В: Сборка мусора (Garbage Collector)

  1. Мониторинг счетчиков: Система отслеживает ThreadCounts завершенных эпох.
  2. Идентификация безопасного удаления: Определяется эпоха (N), для которой ThreadCount достиг предопределенного значения (0), и счетчики всех предыдущих эпох также равны 0.
  3. Удаление данных: Данные, указанные в Delete List этой эпохи (N), физически удаляются из репозитория.
  4. Восстановление пространства: Занимаемое ими место помечается как свободное (например, путем переназначения блоков данных).
  5. Планирование очистки индекса: Записи в индексе, соответствующие удаленным документам Эпохи N, добавляются в список удаления следующей Эпохи (N+1) для последующей сборки мусора.

Какие данные и как использует

Патент является инфраструктурным и фокусируется на управлении доступом к данным, а не на анализе их содержимого для ранжирования.

Данные на входе

  • Контентные факторы: Сами документы, представленные как последовательности токенов (GTokenIDs).
  • Технические факторы: Используются внутренние системные идентификаторы: позиции токенов (TokenPos), глобальные и локальные идентификаторы документов (GDocID, LDocID), указатели и смещения в структурах данных FIFOArray.
  • Системные данные: Статус потоков выполнения (активен/завершен), текущая эпоха, списки сборки мусора (Garbage Collection List).

Какие метрики используются и как они считаются

  • ThreadCount (Счетчик потоков): Ключевая метрика синхронизации. Целочисленный счетчик, специфичный для эпохи. Увеличивается при старте запроса в эпоху, уменьшается при его завершении.
  • Predefined Value (Предопределенное значение): Пороговое значение для ThreadCount (обычно 0), при достижении которого возможна безопасная сборка мусора.
  • Epoch Ending Condition (Условие окончания эпохи): Метрики, определяющие длительность эпохи. Упоминаются:
    • Истекшее время с начала эпохи.
    • Количество документов, запланированных к удалению (инвалидированных) в течение эпохи.
  • Accessible Range (Доступный диапазон): Метрики BeginRepositoryPos и EndRepositoryPos, определяющие границы видимой части репозитория.

Выводы

  1. Инфраструктура для свежести: Патент описывает не алгоритм ранжирования по свежести, а критически важную инфраструктуру, которая делает его возможным. Система спроектирована так, чтобы минимизировать задержку между получением обновленного контента и его доступностью в поиске (low latency updates).
  2. Параллелизм с низкими издержками: Основная цель изобретения — позволить процессам записи (индексирование) и чтения (поиск) работать одновременно с минимальными издержками на синхронизацию. Захват глобальной блокировки происходит только на очень короткие моменты для обновления счетчиков или изменения Accessible Range.
  3. Консистентность через снимки данных: Механизм эпох гарантирует, что каждый поисковый запрос работает с консистентным снимком индекса, каким он был на момент начала запроса. Запрос никогда не увидит частично обновленные данные.
  4. Инвалидация ≠ Удаление: Существует четкое разделение между инвалидацией документа (пометка как устаревшего) и его физическим удалением. Удаление откладывается до момента, когда это безопасно (ThreadCount = 0).
  5. Управление хранилищем (Treadmilling): Использование структуры FIFOArray для основного репозитория вводит необходимость в механизме Treadmilling для восстановления пространства. Это компромисс для достижения эффективности записи и чтения, требующий дополнительных фоновых операций по копированию данных.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент инфраструктурный, он дает понимание возможностей Google, что влияет на SEO-практики.

  • Ориентация на скорость доставки контента: Поскольку Google способен индексировать обновления с минимальной задержкой, критически важно обеспечить быструю отдачу контента роботам (оптимизация скорости загрузки, быстрая генерация страниц) и своевременное уведомление о новинках (Sitemaps, Indexing API, WebSub для новостей).
  • Публикация своевременного контента: В тематиках, где важна свежесть (QDF), следует максимально быстро публиковать качественный контент. Технических барьеров для попадания в индекс на стороне инфраструктуры Google практически нет, благодаря описанной архитектуре.
  • Поддержание актуальности «вечнозеленого» контента: Регулярное обновление существующих статей является хорошей практикой. Система гарантирует, что пользователи будут переключены на новую версию практически мгновенно после ее индексации, в то время как старая версия будет корректно удалена.

Worst practices (это делать не надо)

  • Предположение о долгих задержках индексации: Не стоит думать, что у Google уйдут дни или недели на обновление индекса из-за инфраструктурных ограничений. Архитектура спроектирована для работы в режиме, близком к реальному времени.
  • Игнорирование скорости сайта для роботов: Если сайт медленно отвечает на запросы краулера, это сводит на нет преимущества быстрой инфраструктуры индексирования Google. Краулинговый бюджет будет расходоваться неэффективно, и свежесть контента пострадает.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что Google проектировал свою инфраструктуру с прицелом на максимальную свежесть и производительность. Для SEO-специалистов это означает, что конкуренция в реальном времени (Real-Time SEO), особенно в новостных и трендовых нишах, технически возможна и поддерживается базовой архитектурой поиска. Стратегия должна учитывать, что скорость реакции и публикации контента является важным элементом успеха.

Практические примеры

Патент описывает инфраструктуру, поэтому прямых SEO-примеров по оптимизации нет. Можно привести пример работы системы.

Сценарий: Обновление главной новости во время крупного события

  1. Эпоха 1 (10:00:00): Новостной сайт публикует статью А («Событие началось»). Google индексирует ее. Множество пользователей ищут информацию. ThreadCount Эпохи 1 высокий.
  2. Эпоха 2 (10:01:00): Сайт обновляет статью до версии Б («Важные новости о событии»). Google индексирует версию Б.
  3. Действие системы:
    • Версия Б добавляется в репозиторий.
    • Accessible Range обновляется, чтобы включить Б.
    • Версия А инвалидируется и добавляется в Delete List Эпохи 2.
  4. Поведение пользователей:
    • Пользователи, начавшие запрос в Эпоху 1, продолжают видеть версию А в выдаче (консистентный снимок).
    • Пользователи, начинающие запрос в Эпоху 2, видят версию Б.
  5. Эпоха 3 (10:02:00): Запросы из Эпохи 1 завершаются. ThreadCount Эпохи 1 падает до 0.
  6. Сборка мусора: Система безопасно удаляет версию А из индекса.

Результат: Переход от версии А к версии Б произошел быстро, без даунтайма и без показа пользователям некорректных или смешанных результатов.

Вопросы и ответы

Что такое «Эпоха» (Epoch) в контексте этого патента?

Эпоха — это период времени, используемый для синхронизации процессов чтения и записи. Для каждой эпохи система отслеживает, какие поисковые запросы активны и какие данные были обновлены. Это позволяет системе понять, когда безопасно удалять старые данные: только когда все запросы, начатые в эпоху, когда эти данные были актуальны, завершены.

Означает ли этот патент, что Google индексирует контент мгновенно?

Патент не описывает скорость краулинга или обработки контента, но он описывает инфраструктуру, которая позволяет применять обновления к основному индексу с очень низкой задержкой (near real-time), не замедляя при этом обработку поисковых запросов. Это устраняет технический барьер для быстрой индексации на финальном этапе.

Что такое «Treadmilling» и зачем он нужен?

Treadmilling («беговая дорожка») — это процесс управления памятью, необходимый из-за использования структуры данных FIFOArray, где удаление возможно только из начала. Чтобы освободить место, занятое устаревшими данными в начале массива, действительные данные из начала копируются в конец, а их оригиналы удаляются. Это позволяет дефрагментировать хранилище.

Влияет ли этот механизм на ранжирование сайтов?

Нет, напрямую не влияет. Патент не описывает сигналы ранжирования. Он описывает, как система хранения данных управляет обновлениями и запросами. Это инфраструктурный механизм, обеспечивающий эффективность и консистентность данных, которые затем используются алгоритмами ранжирования.

Что происходит, когда я обновляю страницу на своем сайте?

Когда Google индексирует новую версию (V2), она добавляется в репозиторий. Система обновляет «Доступный диапазон», делая V2 видимой для новых запросов. Старая версия (V1) помечается как недействительная (инвалидируется) и планируется к удалению. V1 физически удаляется позже, когда система убедится, что ни один активный поисковый запрос ее больше не использует.

Может ли пользователь увидеть смешанные результаты из старой и новой версии индекса?

Нет. Механизм эпох и фиксация «Доступного диапазона» (Accessible Range) в начале запроса гарантируют, что каждый запрос работает с консистентным снимком индекса. Запрос видит данные такими, какими они были на момент его начала, даже если индекс обновляется во время выполнения запроса.

Что определяет длительность «Эпохи»?

Патент предлагает несколько условий для завершения эпохи. Это может быть фиксированный интервал времени или динамическое условие, основанное на активности обновлений (например, после того как было обновлено N документов). Это позволяет системе балансировать между свежестью данных и накладными расходами на управление эпохами.

Какое практическое значение этот патент имеет для SEO-специалиста?

Основное значение — это понимание возможностей инфраструктуры Google. Система способна поддерживать очень высокую свежесть индекса. Поэтому SEO-стратегии, ориентированные на своевременный контент (News SEO, Real-Time SEO), являются жизнеспособными, и скорость доставки контента краулеру имеет решающее значение.

Что такое Tokenspace Repository?

Это способ хранения документов, описанный в патенте. Вместо хранения сырого текста документы преобразуются в непрерывную последовательность идентификаторов токенов (слов, тегов). Это позволяет эффективно хранить и быстро получать доступ к данным, так как токены могут иметь фиксированный размер.

Использует ли Google эту систему сейчас?

Хотя конкретные реализации, такие как Tokenspace Repository или FIFOArray, могли эволюционировать (например, в системе Caffeine и далее), базовые принципы управления параллелизмом с низкими издержками, описанные Джеффом Дином и Майклом Берроузом, лежат в основе современных распределенных систем Google. Концепция обеспечения консистентности при высокой частоте обновлений остается крайне актуальной.

Похожие патенты

Как Google обновляет индекс в реальном времени, не прерывая обработку поисковых запросов
Патент Google, описывающий инфраструктурный механизм обновления индекса (репозитория документов). Система позволяет добавлять новые версии документов и удалять старые, не блокируя доступ к данным для параллельно выполняющихся поисковых запросов. Это достигается за счет управления «доступным диапазоном» данных и отложенного удаления старых версий.
  • US7634517B1
  • 2009-12-15
  • Индексация

  • Свежесть контента

Как Google непрерывно обновляет свой индекс и освобождает место, используя систему хранения "Treadmilling" (Беговая дорожка)
Анализ инфраструктурного патента Google, описывающего высокоэффективную систему управления хранилищем данных (Tokenspace Repository). Патент раскрывает механизм "Treadmilling", который позволяет Google постоянно обновлять документы в индексе и эффективно удалять старые версии, восстанавливая дисковое пространство без остановки обработки поисковых запросов. Это основа для обеспечения свежести и масштабируемости поиска.
  • US7617226B1
  • 2009-11-10
  • Свежесть контента

  • Индексация

  • Техническое SEO

Как Google обновляет индекс визуального поиска в реальном времени, используя динамические и статические индексы
Патент Google, описывающий инфраструктуру визуального поиска (например, Google Images, Lens). Система использует два индекса: быстрый «Динамический индекс» для немедленного добавления новых изображений (несжатые данные) и основной «Статический индекс» (сжатый и распределенный по шардам) для масштабного поиска. Патент объясняет, как эти индексы периодически объединяются без прерывания работы системы.
  • US8898139B1
  • 2014-11-25
  • Индексация

  • Свежесть контента

  • Мультимедиа

Как Google оптимизирует обработку регулярных выражений и дорогих повторяющихся запросов в специализированных системах
Патент описывает инфраструктурные оптимизации для поисковых систем, в частности, для поиска по исходному коду. Он включает два основных механизма: 1) Кэширование результатов для дорогих повторяющихся запросов с обновлением кэша в реальном времени во время индексации. 2) Высокоэффективное префильтрование запросов с регулярными выражениями (regex) с помощью суффиксных массивов и обратного обхода автоматов.
  • US20150161266A1
  • 2015-06-11
  • Индексация

Как Google использует свой индекс для автоматического обновления устаревших ссылок в закладках, истории поиска и на веб-страницах
Система Google поддерживает актуальность различных коллекций URL (закладки пользователей, история поиска, электронные письма), используя основной поисковый индекс как эталон канонических адресов. Если сохраненный URL устарел, система автоматически заменяет его на актуальную версию. Также описан механизм уведомления владельцев сайтов о неработающих исходящих ссылках.
  • US20130144836A1
  • 2013-06-06
  • Ссылки

  • Индексация

  • Техническое SEO

Популярные патенты

Как Google проверяет работоспособность Deep Links и обратную совместимость перед индексированием контента мобильных приложений
Google использует автоматизированную систему верификации для индексирования контента мобильных приложений. Перед добавлением в индекс система эмулирует запуск приложения по Deep Link, проверяя корректность загрузки, отсутствие ошибок и соответствие контента связанной веб-странице. Также система тестирует обратную совместимость ссылок при обновлениях приложения, гарантируя, что в поиск попадают только функциональные результаты.
  • US9645980B1
  • 2017-05-09
  • Индексация

  • Ссылки

  • Техническое SEO

Как Google анализирует сессии пользователей и кластеризует концепции для генерации блока "Связанные запросы" (Related Searches)
Google анализирует последовательности запросов пользователей в рамках одной сессии для выявления шаблонов уточнений. Система кластеризует эти уточнения по смыслу, анализируя контент ранжирующихся по ним документов или другие запросы, ведущие на эти документы. Это позволяет предлагать пользователям концептуально различные варианты для сужения или изменения темы поиска.
  • US8065316B1
  • 2011-11-22
  • Семантика и интент

  • SERP

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует клики пользователей в Поиске по Картинкам для определения реального содержания изображений
Google использует данные о поведении пользователей для автоматической идентификации содержания изображений. Если пользователи вводят определенный запрос (Идею) и массово кликают на конкретное изображение в результатах поиска, система ассоциирует это изображение с Концептом, производным от запроса. Это позволяет Google понимать, что изображено на картинке, не полагаясь исключительно на метаданные или сложный визуальный анализ, и улучшает релевантность ранжирования в Image Search.
  • US8065611B1
  • 2011-11-22
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • Мультимедиа

Как Google использует визуальный анализ кликов по картинкам для понимания интента запроса и переранжирования выдачи
Google анализирует визуальное содержимое изображений, которые пользователи чаще всего выбирают в ответ на определенный запрос. На основе этого анализа (наличие лиц, текста, графиков, доминирующих цветов) система определяет категорию запроса (например, «запрос о конкретном человеке» или «запрос на определенный цвет»). Эти категории затем используются для переранжирования будущих результатов поиска, повышая изображения, которые визуально соответствуют выявленному интенту.
  • US9836482B2
  • 2017-12-05
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google выбирает модель визуальной релевантности для сложных запросов в Поиске по картинкам
Google решает проблему ранжирования изображений для сложных или редких запросов, для которых нет специализированной модели релевантности. Система тестирует существующие модели, созданные для частей запроса (подзапросов), и выбирает ту, которая лучше всего соответствует поведению пользователей (кликам) по исходному запросу. Это позволяет улучшить визуальную релевантность в Image Search.
  • US9152652B2
  • 2015-10-06
  • Поведенческие сигналы

  • Мультимедиа

  • Семантика и интент

Как Google находит, фильтрует и подмешивает посты из блогов, релевантные конкретным результатам поиска
Патент описывает систему Google для дополнения стандартных результатов веб-поиска ссылками на релевантные посты в блогах. Система использует многоступенчатую фильтрацию для отсеивания низкокачественных блогов и спама (splogs). Фильтры анализируют количество исходящих ссылок (out-degree), качество входящих ссылок (Link-based score), возраст поста, его длину и расположение ссылок, чтобы гарантировать качество подмешиваемого контента.
  • US8117195B1
  • 2012-02-14
  • EEAT и качество

  • Антиспам

  • Ссылки

Как Google снижает ценность ссылок между аффилированными сайтами для борьбы с линк-схемами
Google использует модификацию алгоритмов расчета качества (типа PageRank), которая учитывает аффилированность между ссылающимися документами. Если система определяет, что сайты связаны (например, принадлежат одному владельцу, находятся в одной сети или имеют схожие паттерны трафика), ценность ссылок между ними агрессивно снижается. Вместо суммирования веса всех ссылок система учитывает только максимальный вклад от аффилированной группы, нейтрализуя эффект линк-ферм и PBN.
  • US7783639B1
  • 2010-08-24
  • Ссылки

  • Антиспам

  • EEAT и качество

Как Google использует паттерны просмотра пользователей (Co-Visitation) и временную близость для определения тематики нетекстового контента (изображений и видео)
Google использует механизм для понимания контента без текста (изображения, видео), анализируя, какие другие (текстовые) страницы пользователи посещают в рамках той же сессии. Ключевые слова с этих текстовых страниц заимствуются и присваиваются нетекстовому ресурсу. Критически важным фактором является время перехода: чем быстрее пользователь перешел между ресурсами, тем больший вес получают ключевые слова.
  • US8572096B1
  • 2013-10-29
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • Мультимедиа

Как Google использует личные данные пользователя (User Model) для понимания его намерений и персонализации выдачи
Google создает персональную модель пользователя (User Model) на основе его личного контента (письма, контакты, документы). Эта модель используется для определения неявного намерения пользователя (личный поиск или общий) и для аннотирования запроса контекстом из личных данных, чтобы предоставить точные персонализированные результаты.
  • US20150012558A1
  • 2015-01-08
  • Персонализация

  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google нормализует поведенческие сигналы (Dwell Time), калибруя показатели «короткого» и «длинного» клика для разных категорий сайтов
Google использует механизм для устранения предвзятости в поведенческих сигналах, таких как продолжительность клика (Dwell Time). Поскольку пользователи взаимодействуют с разными типами контента по-разному, система определяет, что считать «коротким кликом» и «длинным кликом» отдельно для каждой категории (например, Новости, Недвижимость, Словари). Это позволяет более точно оценивать качество ресурса, сравнивая его показатели с нормами его конкретной ниши.
  • US8868565B1
  • 2014-10-21
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

seohardcore