Google использует механизм для отображения адресов, телефонов и ссылок на карты прямо в сниппетах основного веб-поиска. Система заранее связывает структурированные данные о бизнесе из локального индекса (Local Search Data Storage) с соответствующими URL в основном веб-индексе (Web Search Index), используя сложный процесс верификации и фильтрации.
Автор: Виктор Репин
Google использует систему для интерпретации запросов на естественном языке (например, «отпуск в Европе летом»), введенных в общий поиск. Система оценивает вероятность туристического намерения и выводит недостающие параметры (пункт отправления, назначение, даты), используя историю пользователя и популярные тренды. Затем она формирует структурированный запрос для специализированного туристического поисковика (например, Google Flights/Hotels).
Google анализирует активность пользователя для определения его тематических интересов (например, «тайская еда» или «собаки»). При генерации поисковой выдачи Google может закодировать релевантные интересы прямо в URL ссылки. Это позволяет стороннему сайту немедленно адаптировать контент лендинга под пользователя и потенциально передать данные о его поведении обратно в Google для уточнения профиля.
Google отслеживает прямые эфиры (ТВ, радио, стримы) и извлекает из них ключевые темы и сущности. Система использует эту информацию для повышения в реальном времени релевантных поисковых подсказок (Autocomplete), адаптируя их под текущие события. Это также помогает валидировать всплески поискового интереса (query spikes).
Google использует базу данных 3D-моделей для глубокого анализа объектов в поисковых запросах, особенно в изображениях. Система сопоставляет объект с его эталонной 3D-моделью, чтобы определить точный контекст: ориентацию, масштаб, освещение и окружающую обстановку. Затем исходный запрос переписывается с учетом этого контекста, что позволяет предоставлять более релевантные результаты, адаптированные под ситуацию (например, продукт на кухне vs продукт в магазине).
Система Google для заполнения пробелов в Графе Знаний. Если факт отсутствует (например, отношение «дедушка»), система ищет текстовые подтверждения в интернете («A — дедушка B»). Затем она анализирует существующие связи в графе (например, A — родитель C, C — родитель B) и выводит правило (Родитель + Родитель = Дедушка). Это позволяет отвечать на фактические запросы, даже если связь явно не указана в базе знаний.
Google использует механизм валидации для выбора наилучшей текстовой метки (label) для изображения. Система генерирует кандидатов в метки, использует их как поисковые запросы и проверяет, сколько качественных веб-результатов действительно содержат исходное изображение или его дубликат. Метка с наибольшим подтверждением в вебе выбирается как лучшее описание.
Патент описывает систему (Google Instant), которая выборочно показывает результаты поиска до завершения ввода запроса. Активация происходит при выполнении «критерия прогнозирования» (например, паузы при вводе). Система также включает механизмы автоматического переключения на следующий прогноз при бездействии пользователя и модель рекламы «Stem Bids» для таргетинга на префиксы запросов.
Google использует механизм автоматического таргетинга рекламы (например, Dynamic Search Ads), который не требует ручного ввода ключевых слов. Система сканирует и индексирует веб-сайт рекламодателя, создавая отдельный индекс. При получении запроса Google ищет релевантные страницы в этом специальном индексе и показывает связанные с ними объявления. Это делает качество SEO (контент и техническая оптимизация) критически важным для эффективности такой рекламы.
Google использует систему для интерпретации семантических запросов о местах, основанных на личном контексте пользователя (например, «ресторан, где мы отмечали годовщину»). Система анализирует персональные данные пользователя (с его разрешения), такие как календари, фотографии и историю местоположений, чтобы идентифицировать конкретное место. Система также учится, какие источники данных наиболее надежны для конкретного пользователя.
Google индексирует документы, присваивая им семантическую «сигнатуру» — вектор, состоящий из абстрактных тем (Topics) и весов (Weights), определяющих их значимость. Патент описывает инфраструктуру для эффективного обновления этого тематического индекса при изменении контента или обновлении моделей NLP Google. Система использует эти векторы для быстрого определения схожести контента через Cosine Similarity.
Google использует систему для ранжирования поисковых подсказок (Autocomplete) по мере ввода запроса. Система агрегирует подсказки из разных источников (история поиска, закладки, локальные файлы) и присваивает им оценку, комбинируя два фактора: Rank (частота использования этого элемента пользователем) и Relevance (текстовое соответствие введенной части запроса). Система также обучается на выборе пользователя для персонализации будущих подсказок.
Google использует систему для агрегации данных о локальных бизнесах (адреса, телефоны) из множества внешних источников. Система оценивает точность каждого источника путем верификации случайной выборки. Сначала импортируются данные из самого надежного источника, а затем система приоритизирует источники с наименьшим дублированием данных, чтобы максимизировать охват новой информации и эффективно строить локальный индекс.
Патент описывает систему, которая определяет, достаточно ли информации в запросе пользователя или диалоге с чат-ботом для показа специализированного контента («цифровых компонентов», включая рекламу). Если информации недостаточно, система задает уточняющий вопрос («refinement query»), чтобы лучше понять намерение. Это позволяет избежать показа нерелевантного контента и экономит ресурсы в диалоговых интерфейсах (AI-чаты, SGE).
Яндекс патентует метод обогащения ранжирования за счет использования похожих прошлых запросов. Система определяет схожесть запросов двумя способами: на основе пересечения результатов и поведенческих данных (для известных запросов) или на основе текстовой близости с помощью специально обученной модели (для новых запросов). Термины из этих похожих запросов используются как факторы ранжирования, повышая позиции документов, содержащих эти термины.
Патент описывает инфраструктуру Google Search Console для подтверждения владения сайтом. Верифицированные владельцы получают возможность отзывать доступ у других пользователей, указывать предпочитаемый домен (Preferred Domain Name) для консолидации сигналов ранжирования и регулировать предельную скорость сканирования (Crawl Rate Limit) с учетом фактической нагрузки.
Патент Google, раскрывающий фундаментальные принципы обработки сущностей. Описано, как Google индексирует контент, распознает именованные сущности (NER) и структурирует данные о них в две категории: общие (Generic Entity Data) и специальные (Special Entity Data). Это дает ключевое понимание архитектуры Knowledge Graph.
Google использует Knowledge Graph для организации поисковой выдачи по широким запросам. Система определяет сущность в запросе (например, «Собаки»), находит в Knowledge Graph ее наиболее важное свойство (например, «Порода») и автоматически генерирует уточняющие подзапросы. Результаты поиска представляются в виде организованных кластеров, соответствующих этим подзапросам.
Google анализирует результаты поиска по новостям и группирует статьи, освещающие одно и то же событие, в кластеры. Затем система извлекает общие ключевые слова из этих кластеров для формирования блока «Связанные темы» (Related Topics), помогая уточнить запрос. Одновременно определяется широкая категория новостей (например, «Спорт»), из которой предлагается дополнительный контент для расширения контекста.
Google использует технологию для анализа изображений (например, фотографий меню или постеров). Система распознает текст на картинке и позволяет пользователю выбрать его для поиска. Ключевой механизм — классификация контекста всего изображения. Если система определяет, что это меню, она адаптирует результаты поиска по выбранному блюду, чтобы показать рецепты или nutritional facts, а не общую информацию, повышая релевантность визуального поиска.