Google использует инфраструктурный механизм для поддержания актуальности сохраненных наборов данных (коллекций) в больших графовых базах, таких как Knowledge Graph. Когда в граф добавляется или удаляется факт, система использует индекс ограничений для быстрого определения затронутых запросов и эффективно пересчитывает результаты в реальном времени, избегая полного пересчета и минимизируя задержки.
Автор: Виктор Репин
Google использует местоположение мобильного устройства для предиктивного предложения наиболее подходящих типов поиска. Например, находясь в музее, система предложит визуальный поиск по произведениям искусства, а в магазине — сканирование штрих-кодов. Это улучшает пользовательский опыт, предлагая нужный инструмент поиска в нужном контексте.
Патент Google, описывающий систему таргетинга рекламы без зависимости от ключевых слов, заданных рекламодателем. Система анализирует структурированные характеристики товаров/услуг (Advertising Excerpts) и сопоставляет их с запросом. Ключевая особенность — динамическое создание текста объявления (Ad Creative), при котором система использует термины из запроса пользователя для резюмирования описания продукта.
Google использует систему для ответа на текстовые запросы (например, «Сколько я потратил в ресторане?») путем анализа личной библиотеки изображений. Система предварительно классифицирует фотографии (например, чеки, меню, пейзажи), используя распознавание объектов и текста (OCR). Это позволяет быстро найти нужную информацию в релевантной категории и представить ответ в виде обрезанного изображения или аудиосообщения.
Патент описывает архитектуру, позволяющую пользователям или организациям создавать собственные поисковые индексы (Custom Search Indexes) путем загрузки или указания контента. Система управляет доступом к этим индексам на основе правил, установленных владельцем, аутентифицирует пользователей и может объединять результаты из основного веб-индекса и авторизованных пользовательских индексов в единой выдаче.
Google использует распределенную систему (Root/Leaf) для поиска похожих изображений (Content-Based Image Retrieval). Изображения кластеризуются в пространстве признаков, а затем поиск ближайших соседей выполняется параллельно на разных серверах. Для повышения скорости используется двухэтапный алгоритм в пространстве хешей (LSH).
Анализ патента Google, описывающего систему (тесно связанную с Google Buzz), которая предлагает пользователю начать онлайн-дискуссию с «доверенными участниками» (друзьями из соцсетей и рекламодателями), если стандартные результаты поиска неудовлетворительны. Эти Q&A сессии индексируются и могут появляться в поиске для связанных пользователей.
Патент описывает функциональность агрегатора контента (Feed Reader). Система отслеживает веб-страницы, посещаемые пользователем, определяет наличие связанных с ними контент-фидов (например, RSS/Atom) и предлагает подписаться на них через специальный интерфейс. Рекомендации подавляются, если пользователь уже подписан или ранее отклонил предложение.
Google анализирует исторические данные о ценах на отели для расчета «Оценки Выгоды» (Deal Score), показывающей, насколько текущая цена выгодна по сравнению со средней. Эта система также определяет и ранжирует близлежащие альтернативные отели на основе их цены и «калибра» (качества/класса), чтобы предложить пользователю варианты с лучшим соотношением цены и качества.
Google начинает подбор рекламы на основе исходного запроса, но затем уточняет выбор, анализируя полученные органические результаты поиска. Этот механизм позволяет динамически корректировать ставки, оценки качества (Quality Score) и релевантность рекламы, учитывая контекст, который видит пользователь на странице выдачи (SERP).
Патент Google, описывающий механизм оптимизации загрузки результатов поиска по картинкам во время ввода запроса (as-you-type). Система сначала показывает небольшой набор изображений для лучшего предполагаемого запроса. Дополнительные результаты загружаются автоматически только в том случае, если система обнаруживает «сигнал заинтересованности пользователя» (например, прокрутку или паузу при вводе), что позволяет экономить ресурсы сервера и трафик.
Этот патент описывает инфраструктуру Google для приема оцифрованных книг и журналов. Он определяет «Спецификацию контента» (XML-файл), предоставляемую издателями, которая содержит метаданные, структуру тома и явные инструкции по индексированию (например, гранулярность на уровне страниц или глав). Это позволяет Google точно обрабатывать контент, не полагаясь на эвристический анализ.
Патент Google, описывающий механизм исключительно для рекламных систем (Google Ads). Он позволяет рекламодателям делать ставки за «Трафиковые Конверсии» (например, сессия более 3 минут или просмотр 5 страниц). Система прогнозирует вероятность достижения этой вовлеченности и конвертирует ставку в эквивалентную цену за клик (CPC) для участия в стандартном аукционе.
Google использует механизм Keyword Hash Map для определения необходимости фильтрации запросов (например, SafeSearch). Система анализирует порядок слов и контекст, позволяя создавать исключения (whitelist), даже если запрос содержит потенциально чувствительные термины. Если фильтрация активируется, Google по умолчанию показывает безопасные результаты и предлагает верификацию для доступа к полному контенту.
Google использует механизм для оптимизации отображения ранжированных элементов контента (например, рекламы). Если пользователь возвращается на страницу и верхний слот невидим из-за прокрутки, система динамически переназначает позиции так, чтобы самый высокоранжированный элемент отображался в слоте, который находится в видимой области просмотра (viewport).
Патент Google, описывающий механизмы динамического изменения пользовательского интерфейса путем вставки контекстуальных результатов поиска или запросов к пользователю. Система анализирует элементы просматриваемого контента («аспекты») и внедряет связанную информацию («вставки») из локального индекса (история, файлы) или глобального поиска. Это закладывает основу для функций автодополнения в адресной строке (Autocomplete/Omnibox) и контекстного поиска.
Анализ патента Google, описывающего инструмент для рекламодателей (PPC). Система позволяет рекламодателю произнести ключевое слово (например, название бренда), генерирует список частых ошибок распознавания речи (фонетически похожих фраз) и предлагает сделать ставки именно на эти ошибочные варианты для таргетинга на голосовой поиск.
Google использует механизм для точной оценки релевантности спонсируемого контента (рекламы) при анализе ключевых слов из нескольких источников на странице (текст, URL, категории). Чтобы предотвратить завышение оценки из-за дублирования слов в разных источниках, система подсчитывает количество уникальных совпадений. Итоговая оценка корректируется: малое количество уникальных совпадений может быть оштрафовано, а большое — поощрено.
Google автоматизирует создание инвентаря локальной рекламы, извлекая физические адреса компаний из внешних источников (веб-сайты, бизнес-справочники). Это позволяет отображать рекламу в виде интерактивных «Спонсируемых слоев» на картах, где пользователи могут включать или выключать показ локаций конкретных рекламодателей, релевантных их запросу.
Яндекс патентует систему персонализированных рекомендаций мобильных приложений. Система анализирует контекст пользователя (местоположение, время, данные сенсоров, историю поиска, используемые приложения) и характеристики приложений (категории, отзывы). На основе совпадения контекста и характеристик система предлагает скачать новые или использовать уже установленные релевантные приложения.