Яндекс патентует метод, позволяющий пользователям совершать транзакции (например, записаться к врачу или купить билет) прямо на странице результатов поиска, не переходя на сайт ресурса. Система использует гибридный подход для загрузки данных в этот интерфейс: статичные данные берутся из кэша (индекса), а динамические (например, доступное время) запрашиваются у ресурса в реальном времени.
Автор: Виктор Репин
Яндекс патентует механизм интерактивных поисковых подсказок (саджеста). Система не просто дополняет запрос, но и выполняет фоновый «прокси-поиск» по вертикальным доменам (погода, карты, факты). Готовый ответ, ссылка или виджет выводится прямо в строке подсказки, до того как пользователь перешел на страницу выдачи (SERP).
Яндекс патентует систему динамического формирования SERP для объектных запросов. Система определяет интент пользователя и адаптирует Карточку Объекта: меняет порядок или состав блоков (компонентов). Также описаны механизмы добавления интерактивных фильтров интента, интеграции ссылок на лучшие органические результаты прямо в карточку и показ связанных сущностей из разных доменов.
Яндекс патентует систему динамического формирования карточек объектов (Колдунщиков) на SERP. Система адаптирует состав и порядок блоков под интент пользователя, дополняет блоки ссылками на лучшие результаты из общего веб-поиска (Best-Matching Search Result) и предоставляет интерактивные фильтры (Intent Filters) для управления выдачей.
Яндекс использует механизм для адаптации Карточек Объектов (Колдунщиков) на выдаче. Система определяет намерение пользователя, используя запрос и исторические поведенческие данные. В зависимости от этого интента, система решает, какие информационные блоки (компоненты) показать в карточке и в каком порядке, часто используя данные из вертикальных поисков.
Патент Google, описывающий инфраструктурный метод повышения точности семантического поиска (Maximum Inner Product Search). Система использует технику Local Orthogonal Decomposition (LOD) для более эффективного сжатия (квантования) векторных эмбеддингов. Это позволяет быстрее и точнее находить документы, семантически схожие с запросом пользователя, улучшая работу систем типа Neural Matching.
Патент Google, описывающий фундаментальные механизмы персонализированной рекламы. Система объединяет информацию о текущем запросе пользователя (поисковый запрос или просматриваемый документ) с накопленными данными о нем (профиль, история поведения, интересы). Используя методы сравнения векторов признаков и динамические веса важности, система вычисляет оценку релевантности рекламы и корректирует будущие показы на основе обратной связи.
Патент Google, описывающий технологию для видеоплатформ (например, YouTube), которая позволяет автоматически распознавать объекты в видео (товары, лица) и делать их кликабельными. Авторы или рекламодатели могут привязывать к этим объектам теги (ссылки на сайты, рекламу, другие видео), которые отображаются зрителю во время просмотра.
Яндекс патентует систему для создания динамических и интерактивных SERP по запросам об объектах (сущностях). Система определяет различные домены (роли) объекта и связанные с ним сущности внутри каждого домена. SERP адаптируется под интент пользователя, меняя порядок блоков или позволяя пользователю фильтровать выдачу по интенту и домену, а также интегрирует лучшие веб-результаты в карточки объектов.
Яндекс использует метод для рекомендации «Областей интереса» (AOI) на картах, основанный на анализе плотности геотегов пользовательских фотографий. Система автоматически определяет границы популярных зон и подбирает их размер в соответствии с временем, которое пользователь готов потратить на прогулку, и способом передвижения.
Яндекс патентует метод автоматического создания обучающих выборок для систем компьютерного зрения без ручной разметки. Система анализирует логи поиска по картинкам и поведение пользователей (CTR). Запросы кластеризуются либо по текстовой близости, либо по визуальным признакам изображений, на которые кликают пользователи. Изображения с высоким CTR внутри кластера получают метку этого кластера и используются для обучения нейросетей.
Яндекс использует историю браузера пользователя для определения его интересов и социально-демографических характеристик (возраст, пол, доход). Система анализирует посещенные URL, разбивает их на сессии, преобразует домены в векторы (используя модель типа word2vec) и взвешивает их по редкости и свежести. Полученный навигационный профиль используется для подбора персонализированной рекламы (РСЯ) или рекомендаций контента (Дзен).
Яндекс патентует технологию интеграции интерактивных интерфейсов бронирования непосредственно в результаты поиска (SERP). Это позволяет пользователям совершать транзакции (например, записаться к врачу или купить билет) не покидая страницу выдачи. Система определяет, как получать данные для интерфейса: запрашивать их у ресурса в реальном времени (например, через API) или использовать кешированные данные из индекса, в зависимости от частоты их обновления.
Яндекс патентует систему генерации карточек объектов (Object Cards/Wizards) на SERP. Система определяет интент пользователя и динамически адаптирует карточку: меняет порядок блоков, выборочно включает релевантные блоки или использует интерактивные фильтры (вкладки). Ключевая особенность — обогащение этих компонентов ссылками на лучшие результаты веб-поиска (Best-Matching Result) и показ связанных объектов из разных доменов.
Яндекс патентует систему для обработки поиска по объектам (например, людям или местам). Система определяет разные аспекты (домены) объекта и связанные с ними интенты. Выдача динамически адаптируется: порядок блоков меняется в зависимости от предполагаемого интента, либо пользователю предлагаются интерактивные фильтры для переключения между аспектами (например, биография или фильмография). Также описывается механизм обогащения вертикальных результатов ссылкой на лучший органический результат.
Патент Google, описывающий технологию автоматической организации документов. Система создает тематическую сигнатуру документа (вектор тем и их весов) и сравнивает ее с существующими наборами документов, используя Cosine Similarity. Затем вычисляется Оценка Уверенности на основе среднего сходства и однородности набора. Патент раскрывает фундаментальные механизмы Information Retrieval, которые Google использует для понимания семантики и оценки тематической когезии контента.
Яндекс патентует метод повышения эффективности и скорости поиска (семантическое шардирование). Система использует нейронную сеть (MLA/Dual-Encoder) для генерации семантических векторов документов и запросов, где близость векторов отражает релевантность. Документы кластеризуются на основе схожести их векторов (K-means) и хранятся в группах (шардах). При получении запроса система ищет релевантные документы не по всему индексу, а только внутри семантически близких кластеров, что радикально сокращает время ответа.
Яндекс патентует метод ранжирования свежего контента (например, картинок или видео) в 2D-сетке, по которому еще нет статистики. Система рассчитывает «Оценку Полезности» нового элемента, анализируя клики по нему (позитивный сигнал, Win) и клики по элементам, расположенным справа и снизу от него (негативный сигнал, Loss). Это позволяет обучить модель предсказывать оптимальную позицию для нового контента.
Яндекс автоматически создает тезаурус, анализируя контекст использования слов и фраз в большом корпусе текстов. Система определяет семантические связи (синонимы, антонимы, гиперонимы, ассоциации), сравнивая, насколько похожи контексты разных слов и как часто они встречаются вместе в одном предложении. Этот тезаурус используется для расширения поисковых запросов и улучшения релевантности выдачи.
Яндекс патентует систему, которая связывает результаты веб-поиска с физическим местоположением пользователя. Система автоматически сохраняет локации, найденные пользователем ранее, и создает вокруг них геозоны (geo-fences). Когда пользователь приближается к одному из этих мест, система отправляет уведомление на его устройство (даже если поиск выполнялся на другом устройстве), потенциально включая рекламу или купоны.