Google использует систему, позволяющую владельцам тематических (вертикальных) сайтов программно управлять поведением поисковой системы с помощью «Файлов Контекста». Эти файлы содержат инструкции по модификации запроса, выбору коллекций документов для поиска, фильтрации и аннотированию результатов. Это позволяет адаптировать поиск под конкретный интент пользователя (например, покупка или техподдержка) и использовать этот же контекст для более точного таргетинга рекламы.
Автор: Виктор Репин
Google использует информацию о недавно потребленном пользователем медиаконтенте (видео, аудио, книги, игры) для персонализации поисковых подсказок. Система извлекает атрибуты (аспекты) из этого контента, такие как названия, имена актеров или артистов, и повышает в ранжировании те подсказки, которые соответствуют этим атрибутам. Влияние потребления медиа на подсказки зависит от времени, прошедшего с момента просмотра, типа контента и того, делился ли им пользователь.
Google использует сложную иерархическую вероятностную модель для понимания семантики текста. Система обучается на огромных массивах данных (например, поисковых сессиях), чтобы автоматически выявлять «концепции» (кластеры семантически связанных слов и фраз). Это позволяет характеризовать любой документ или запрос вектором активированных концепций, переходя от анализа ключевых слов к пониманию глубинного смысла.
Google анализирует последовательность запросов пользователя в рамках одной сессии. Если текущий запрос неоднозначен или содержит отсылки (например, местоимения), система пытается связать его с предыдущими запросами. Затем она генерирует и оценивает варианты переписанного запроса, объединяя контекст, чтобы предоставить более точные результаты.
Google использует систему для определения наиболее актуальных связанных сущностей при ответе на запрос. Система анализирует Граф Знаний, чтобы найти связанные сущности, а затем ранжирует их на основе оценок Свежести (насколько недавние даты связаны с сущностью) и Популярности (объем поисковых запросов, упоминаний в сети и активности в социальных сетях). Наиболее релевантные сущности отображаются в специальных блоках выдачи.
Google использует механизм улучшения качества поисковой выдачи. Если по исходному запросу в топе ранжируется слишком много низкокачественных сайтов, система находит связанный альтернативный запрос, который возвращает высококачественные результаты. Затем эти результаты агрессивно повышаются в ранжировании и подмешиваются в исходную выдачу, чтобы гарантировать пользователю доступ к качественному контенту.
Google персонализирует локальный контент (включая рекламу и результаты в Картах), комбинируя местоположение пользователя, ближайшие значимые объекты (Prominent Entities) и личные интересы, извлеченные из истории поиска. Система генерирует дополнительные ключевые слова и перевзвешивает существующие, чтобы показать наиболее релевантный контент, основываясь на частоте и давности прошлых запросов пользователя.
Google индексирует предыдущие поисковые сессии, помечая их тегами (время, место, обсуждаемые сущности). Это позволяет системе диалогового поиска понимать запросы, ссылающиеся на прошлые разговоры (например, «тот ресторан, о котором я спрашивал утром»), извлекать нужный контекст и продолжать диалог с того места, где пользователь остановился.
Google использует механизм для устранения позиционной предвзятости (Position Bias) при обучении моделей ранжирования (Learning to Rank). Система анализирует, на какой позиции находился кликнутый результат, и присваивает этому клику вес важности. Клики по нижним позициям получают больший вес, чем клики по ТОП-1. Это позволяет модели учиться определять истинную релевантность, а не просто копировать существующий порядок выдачи.
Google использует механизм для определения авторитетности контента (например, книг), когда отсутствуют традиционные гиперссылки. Система создает «неявные ссылки» на основе общих уникальных признаков: схожих изображений или редких текстовых фраз (n-грамм). На основе этих связей строится взвешенный граф, позволяющий рассчитать показатель важности (Rank Score), аналогичный PageRank.
Анализ патента, описывающего механизм сбора и использования данных об активности пользователей (UAD) для улучшения ранжирования. Система отслеживает клики, время просмотра (Dwell Time) и действия вроде печати или добавления в закладки. Этим взаимодействиям присваиваются положительные или отрицательные веса, которые влияют на будущие результаты поиска наряду с традиционными факторами (RSD).
Анализ патента Google, описывающего метод идентификации «именованных сущностей» (людей, тем, фраз) путем мониторинга действий пользователя, таких как электронная почта, просмотр веб-страниц и набор текста. Система использует эти сущности для проактивного запуска фоновых поисковых запросов (имплицитных запросов), релевантных текущему контексту пользователя, часто с использованием персонализированных данных.
Google отслеживает, какой текст пользователи выделяют на веб-страницах и как они читают контент (включая скорость прокрутки и потенциально отслеживание взгляда). Эта информация используется для глубокой персонализации будущих поисковых запросов: система аннотирует знакомые результаты, использует содержание выделенного текста для подбора другого релевантного контента и автоматически возвращает пользователя к последнему просмотренному фрагменту.
Google использует механизм для автоматического обнаружения сайтов, которые встраивают идентификаторы сессий (Session ID) в URL. Система скачивает страницу дважды и сравнивает внутренние ссылки. Если большая часть ссылок меняется (из-за разных ID), система генерирует правила для «очистки» URL. Это позволяет избежать повторного сканирования одного и того же контента и предотвращает заполнение индекса дубликатами.
Google использует механизм адаптации интерфейса в вертикальном поиске (например, Google Books или Shopping). Если система уверена, что результат №1 значительно релевантнее №2, он отображается заметно крупнее. Патент детализирует факторы оценки качества объекта (Quality Information), такие как репутация автора/бренда, продажи, внешнее признание и ссылочный вес связанных веб-сайтов, что дает ключевые инсайты для E-E-A-T.
Google использует обученные NLP-модели (Sequence Tagging Models, например, BERT) для автоматического анализа статей с проверкой фактов. Система идентифицирует ключевые элементы — проверяемое утверждение (Claim), автора утверждения (Claimant) и вердикт (Veracity) — даже при отсутствии специальной разметки (ClaimReview). Точность извлечения валидируется путем проверки того, как часто это утверждение встречается в других источниках.
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.
Google отслеживает недавние поисковые запросы пользователя в рамках сессии. Если после поиска информации или товара (например, «Harry Potter») пользователь вводит навигационный запрос (например, «Amazon»), система предсказывает его намерение и автоматически выполняет поиск «Harry Potter site:amazon.com». Эти конкретные результаты вставляются непосредственно в основную страницу выдачи по запросу «Amazon».
Google анализирует, как разные группы пользователей (сегментированные по атрибутам, таким как интересы или демография) взаимодействуют с документами. Система вычисляет «показатель предвзятости» (Bias Measure), который показывает, насколько чаще или реже определенная группа взаимодействует с документом по сравнению с общей массой пользователей. При поиске Google определяет атрибуты пользователя и корректирует ранжирование, повышая или понижая документы на основе этих показателей предвзятости.
Патент описывает, как Google Maps идентифицирует и ранжирует «Точки доступа» (Access Points) для физических объектов (POI) — например, конкретные терминалы аэропорта или парковки. Система использует персональные данные пользователя (например, бронирование авиабилетов) и агрегированные данные о трафике, чтобы предложить наиболее удобную точку входа и построить маршрут именно к ней, а не к центральной точке объекта.