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

Как Google перемещает данные между быстрой и медленной памятью в индексе без остановки поиска

DYNAMIC TIERMAPS FOR LARGE ONLINE DATABASES (Динамические карты уровней для больших онлайн-баз данных)
  • US8700583B1
  • Google LLC
  • 2012-07-24
  • 2014-04-15
  • Индексация
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует многоуровневую структуру индекса (Tiers) для хранения данных разной популярности. Патент описывает инфраструктурный механизм, позволяющий перемещать данные между уровнями (например, из медленной памяти в быструю) без остановки системы. Это достигается за счет использования двух карт: Indexing Tier-Map (куда записывать новое) и Serving Tier-Map (откуда читать существующее), обеспечивая постепенную миграцию данных.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает критическую инфраструктурную проблему управления огромными, постоянно обновляемыми базами данных (такими как поисковый индекс), работающими в режиме 24/7 (always-live system). В таких системах данные хранятся на разных уровнях (Tiers) в зависимости от их частотности (например, популярные термины в быстрой памяти, редкие — в медленной). Когда популярность элемента меняется, он достигает лимита емкости (Tier Limit) своего уровня и должен быть перемещен. Патент устраняет необходимость останавливать систему для выполнения этой миграции, что неприемлемо для масштаба Google.

Что запатентовано

Запатентована система динамического управления картами уровней (Dynamic Tiermaps). Ключевым решением является использование двух отдельных карт: Indexing Tier-Map и Serving Tier-Map. Первая определяет, куда записывать новые данные, а вторая — где искать все существующие данные. Это позволяет немедленно изменить целевой уровень для записи, в то время как существующие данные мигрируют постепенно в фоновом режиме.

Как это работает

Система работает следующим образом:

  • Мониторинг: Отслеживается частотность элементов (например, терминов) с помощью Frequency Map.
  • Триггер миграции: Когда частотность приближается к лимиту текущего уровня (Tier Limit).
  • Переключение записи: Indexing Tier-Map немедленно обновляется, и новые данные начинают записываться на следующий уровень.
  • Двойное чтение: Serving Tier-Map обновляется, чтобы временно указывать на оба уровня (старый и новый). При поиске система проверяет оба места.
  • Постепенная миграция: Данные физически перемещаются во время плановых обновлений сегментов индекса (Segment Refresh), которые происходят на скользящей основе (rolling basis).

Актуальность для SEO

Высокая (с инженерной точки зрения). Управление огромными распределенными базами данных, оптимизация скорости доступа (использование RAM, Flash, HDD) и обеспечение их круглосуточной доступности при постоянных обновлениях — фундаментальные задачи для Google. Описанные механизмы остаются крайне актуальными для поддержания производительности и масштабируемости поиска.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Это чисто инфраструктурный патент. Он описывает, как Google управляет физической организацией своего индекса для повышения эффективности и надежности. Патент не вводит новых факторов ранжирования, методов оценки качества контента или способов интерпретации запросов. Он полезен для понимания устройства индекса (Tiers) и механики распространения обновлений (Rolling Segment Refreshes), но не предлагает прямых действий для SEO-оптимизации.

Детальный разбор

Термины и определения

Associated Item (Связанный элемент)
Данные, связанные с ключевым элементом. В контексте поискового индекса это идентификаторы документов (DocIDs), содержащих данный термин.
Frequency Map (Карта частотности)
Структура данных, отслеживающая общее количество Associated Items для каждого Key Item. Используется для определения, когда элемент должен мигрировать между уровнями.
Indexing Tier-Map (Карта уровней для индексирования)
Карта, используемая системой индексирования (Indexer) для определения уровня, на который следует записывать новые данные. Сопоставляет каждый Key Item только с одним уровнем в конкретный момент времени.
Key Item (Ключевой элемент)
Основной элемент данных, который индексируется. В контексте поискового индекса это обычно термин или фраза.
Segment (Сегмент)
Логическая или физическая часть поискового индекса. Индекс разделен на множество сегментов для облегчения управления и обновления.
Segment Refresher (Обновитель сегментов)
Процесс или модуль, который периодически обновляет данные в сегменте. Во время этого процесса (Segment Refresh) происходит физическая миграция данных между Tiers на основе актуальной Indexing Tier-Map.
Serving Tier-Map (Карта уровней для обслуживания запросов)
Карта, используемая поисковой системой при обработке запросов для определения местоположения всех существующих данных. Может сопоставлять Key Item с несколькими уровнями одновременно (во время миграции).
Tier (Уровень)
Раздел индекса для хранения данных. Уровни могут располагаться на разных типах памяти (например, Disk, Flash, RAM). Более частые элементы хранятся на более высоких (быстрых) уровнях.
Tier Limit / Tier Boundary (Лимит уровня)
Максимальное или минимальное количество Associated Items, которое может иметь Key Item на данном Tier.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод динамической миграции данных.

  1. Система хранит две карты: Indexing Tier-Map (назначает один уровень) и Serving Tier-Map (назначает один или более уровней). Каждый уровень имеет лимит.
  2. Идентификация текущего (первого) уровня для элемента на основе Indexing Tier-Map.
  3. Определение, приближается ли количество связанных элементов к лимиту первого уровня.
  4. Если ДА: Обновление Indexing Tier-Map для назначения элементу второго уровня.
  5. Получение новых данных для этого элемента.
  6. Сохранение новых данных на втором уровне.
  7. Обновление Serving Tier-Map так, чтобы элемент был назначен и первому (старые данные), и второму уровню (новые данные).
  8. При получении запроса использование Serving Tier-Map для извлечения данных с обоих уровней.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует процесс завершения миграции (происходящий во время обновления сегментов).

  1. Обновление связанных элементов, хранящихся на первом уровне.
  2. В ответ на это обновление, перемещение этих элементов с первого уровня на второй.
  3. Обновление Serving Tier-Map для удаления назначения элемента первому уровню.

Claim 18 (Независимый пункт): Описывает архитектуру системы индексирования, взаимодействующую с обслуживающим кластером (Serving Cluster), где индекс организован в сегменты (Segments) и уровни (Tiers). Он повторяет логику Claim 1 в контексте распределенной системы.

Где и как применяется

Изобретение является частью инфраструктуры, поддерживающей этапы индексирования и обслуживания запросов (Retrieval).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента.

  • Запись данных: Indexer (Индексатор) при обработке документов использует Indexing Tier-Map, чтобы определить, на какой Tier следует записать новые данные.
  • Управление картами: Tier-Map Generator анализирует Frequency Map и динамически обновляет Indexing Tier-Map, если частотность термина достигает лимита уровня, инициируя миграцию.
  • Фоновая миграция: Компонент Segment Refresher выполняет плановые обновления сегментов. Во время этого процесса он использует текущую Indexing Tier-Map для физического перемещения старых данных между уровнями внутри сегмента и обновляет Serving Tier-Map.

RANKING – Ранжирование (Этап Retrieval/Serving)
На этапе получения кандидатов система должна эффективно найти все документы.

  • Поиск данных: Search System использует Serving Tier-Map, чтобы определить, в каких Tiers и Segments искать данные для терминов запроса. Если элемент находится в процессе миграции, система считает данные из всех указанных уровней.

Входные данные:

  • Новые или обновленные документы.
  • Frequency Map (текущая частотность терминов).
  • Пределы уровней (Tier Limits).

Выходные данные:

  • Обновленные сегменты индекса с данными, размещенными на соответствующих уровнях.
  • Обновленные Indexing Tier-Map и Serving Tier-Map.

На что влияет

Патент влияет исключительно на внутреннюю инфраструктуру и производительность Google:

  • Скорость доступа к данным: Механизм Tiers подразумевает, что более частые термины хранятся на более быстрой памяти (например, RAM или Flash), а редкие — на более медленной (например, HDD). Это ускоряет обработку популярных запросов.
  • Надежность и доступность: Позволяет обновлять структуру индекса без остановки обслуживания запросов и без потери данных при достижении лимитов.

Патент не влияет на конкретные типы контента, тематики (YMYL и т.д.), типы запросов или языковые аспекты с точки зрения ранжирования.

Когда применяется

  • Триггеры активации (Миграция): Алгоритм миграции активируется, когда количество Associated Items (документов) для Key Item (термина) приближается к верхнему или нижнему лимиту (Tier Limit) его текущего уровня хранения.
  • Пороговые значения: Приближение к лимиту может определяться как нахождение в пределах определенного процента (например, 2%) или количества от лимита (predetermined quantity).
  • Частота применения (Обновление карт): Indexing Tier-Map может обновляться непрерывно по мере индексирования новых данных или периодически (например, ежедневно).
  • Временные рамки (Физическая миграция): Физическое перемещение данных происходит во время планового обновления сегментов (Segment Refresh). Это обновление выполняется на скользящей основе (rolling basis). Полная миграция может занять несколько дней.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Управление записью и инициация миграции

  1. Идентификация элемента: Система индексирования идентифицирует ключевой элемент (термин).
  2. Проверка частотности и лимитов: Система проверяет Frequency Map и сравнивает количество связанных элементов с лимитами текущего уровня (определенного по Indexing Tier-Map).
  3. Принятие решения: Определяется, приближается ли количество к лимиту.
    • Если лимит НЕ достигнут: Новые данные записываются на текущий уровень.
    • Если лимит достигнут: Инициируется миграция (Шаг 4).
  4. Обновление Indexing Tier-Map: Карта обновляется, назначая элементу следующий уровень (Новый уровень).
  5. Запись на новый уровень: Новые данные записываются на Новый уровень.
  6. Обновление Serving Tier-Map: В карту добавляется указание на Новый уровень. Теперь элемент временно ассоциирован со Старым и Новым уровнями.

Процесс Б: Обработка запросов (Serving)

  1. Получение запроса.
  2. Определение локаций: Система использует Serving Tier-Map для определения всех уровней, где хранятся данные элемента.
  3. Извлечение данных: Данные извлекаются со всех указанных уровней (Старого и Нового, если идет миграция).

Процесс В: Миграция данных (Segment Refresh)

  1. Инициация обновления сегмента: Запускается плановое обновление сегмента индекса.
  2. Определение уровней: Для каждого элемента в сегменте система сравнивает текущий уровень хранения в сегменте (Старый уровень) с целевым уровнем по актуальному Indexing Tier-Map (Новый уровень).
  3. Физическая миграция: Если уровни различаются, данные физически перемещаются со Старого уровня на Новый в рамках этого сегмента.
  4. Завершение миграции: Система проверяет, остались ли другие сегменты, содержащие данные этого элемента на Старом уровне. Если нет, Старый уровень удаляется из Serving Tier-Map для этого элемента.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент является чисто инфраструктурным и не использует типичные SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие, E-E-A-T и т.д.).

Используются следующие системные данные:

  • Структурные данные индекса: Key Items (Термины/Фразы) и Associated Items (Идентификаторы документов).
  • Метаданные индекса: Segments (Сегменты индекса) и Tiers (Уровни хранения).
  • Карты соответствия: Indexing Tier-Map, Serving Tier-Map, Frequency Map.
  • Конфигурационные данные: Tier Limits (Лимиты емкости для каждого уровня).

Какие метрики используются и как они считаются

  • Frequency (Частотность): Метрика, определяющая количество Associated Items для конкретного Key Item. Рассчитывается и хранится в Frequency Map.
  • Tier Limits (Лимиты уровней): Предопределенные пороговые значения (максимальные и минимальные) для каждого Tier.
  • Метод сравнения: Система сравнивает Frequency с Tier Limits. Миграция начинается, если частотность «приближается» (approaches) к лимиту (например, находится в пределах X% от лимита).

Выводы

  1. Инфраструктурный фокус, а не ранжирование: Патент описывает критически важный инженерный механизм для обеспечения масштабируемости, эффективности и бесперебойной работы поискового индекса Google. Он не имеет отношения к алгоритмам ранжирования.
  2. Многоуровневый индекс (Tiered Index): Подтверждается использование многоуровневой структуры хранения. Данные организованы в Tiers на основе частотности: более частые термины хранятся на более быстрых уровнях хранения для оптимизации производительности.
  3. Разделение логики чтения и записи: Ключевое изобретение — разделение управления записью (Indexing Tier-Map) и чтением (Serving Tier-Map). Это позволяет Google динамически изменять физическую организацию индекса «на лету», не прерывая обслуживание запросов.
  4. Постепенная миграция данных: Миграция данных между уровнями происходит не мгновенно. Во время миграции данные одного и того же термина могут физически находиться на разных уровнях.
  5. Обновление по сегментам (Rolling Segment Refreshes): Патент подтверждает механизм обновления индекса по частям (Segments) на скользящей основе. Полное обновление индекса или полная миграция данных занимает время, равное циклу обновления всех сегментов (что может занимать дни).

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов или рекомендаций для SEO-стратегий, направленных на улучшение ранжирования.

Best practices (это мы делаем)

Прямых рекомендаций для SEO из этого патента нет.

Единственный полезный вывод для практики — это понимание механики обновления индекса:

  • Управление ожиданиями при мониторинге: Понимание концепции Rolling Segment Refreshes объясняет, почему изменения на сайте (новые страницы, изменения контента, удаление страниц) не мгновенно и не одновременно отражаются в индексе Google. Обновление распространяется по мере того, как система обновляет соответствующие сегменты индекса, что может занимать дни.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик и не описывает механизмы борьбы с манипуляциями.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO низкое. Патент важен для инженеров, разрабатывающих поисковые системы, но не влияет на работу SEO-специалистов. Он дает представление о высокой сложности инфраструктуры Google и инженерных решениях, необходимых для поддержания её эффективности и надежности при глобальном масштабе.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен инженерный пример для иллюстрации работы механизма.

Сценарий: Термин набирает популярность (Инфраструктурный пример)

  1. Исходное состояние: Термин "РедкийТермин" встречается в 99 документах. Он хранится на Уровне 0 (Медленный диск, Лимит 100). Индекс состоит из 4 сегментов (A, B, C, D). Обновление занимает 4 дня (1 сегмент в день).
  2. Триггер: Публикуется много новых статей. Система определяет, что лимит Уровня 0 скоро будет превышен.
  3. Немедленное действие: Indexing Tier-Map обновляется до Уровня 1 (Быстрый SSD). Serving Tier-Map обновляется до {Уровень 0, Уровень 1}.
  4. Запись новых данных: Новые записи сохраняются на Уровне 1.
  5. Обработка запроса: Пользователь ищет "РедкийТермин". Система ищет его и на Уровне 0 (старые записи), и на Уровне 1 (новые записи).
  6. Дни 1-4 (Обновление Сегментов A-D): Во время планового обновления каждого сегмента система видит разницу между Indexing Tier-Map (Уровень 1) и фактическим хранением (Уровень 0) и перемещает данные в этом сегменте.
  7. Завершение: После обновления Сегмента D система видит, что на Уровне 0 данных больше нет. Serving Tier-Map обновляется до Уровня 1. Миграция завершена без простоя.

Вопросы и ответы

Что такое "Tiers" (Уровни) в индексе Google, согласно патенту?

Это разделы поискового индекса, используемые для хранения данных (терминов и списков документов) на основе их частотности. Уровни часто соответствуют разным типам памяти. Более частые термины хранятся на более высоких уровнях (например, RAM или Flash) для быстрого доступа, а редкие термины — на более низких (например, HDD) для экономии ресурсов.

Влияет ли уровень (Tier), на котором хранится ключевое слово, на ранжирование сайта по этому слову?

Нет. Патент описывает исключительно инфраструктуру хранения данных. Уровень (Tier) — это показатель частотности термина в корпусе документов и используется для оптимизации производительности поисковой системы, а не как сигнал ранжирования или оценки качества контента.

Зачем Google разделяет Indexing Tier-Map и Serving Tier-Map?

Это ключевой механизм для обеспечения бесперебойной работы поиска. Indexing Tier-Map позволяет немедленно начать запись новых данных на правильный уровень. Serving Tier-Map позволяет продолжать находить старые данные на их исходном месте, пока они постепенно мигрируют. Без этого разделения пришлось бы останавливать систему для миграции данных.

Что такое "Segment Refresh" и как он связан с этим патентом?

Индекс Google разделен на части — сегменты. Segment Refresh — это процесс планового обновления данных в сегменте. Патент использует этот процесс для физической миграции данных между уровнями (Tiers). Поскольку сегменты обновляются по очереди (rolling basis), миграция происходит постепенно, а не мгновенно для всего индекса.

Объясняет ли этот патент, почему изменения на сайте не сразу отражаются в поиске?

Косвенно, да. Хотя задержка индексирования связана со многими факторами, механизм Rolling Segment Refreshes, описанный в патенте, подтверждает, что обновление физического индекса происходит постепенно. Информация о вашем сайте может храниться в сегменте, очередь на обновление которого еще не подошла, что вносит задержку в полное распространение изменений.

Может ли популярное слово переместиться на более низкий (медленный) уровень?

Да. Патент указывает, что у уровней могут быть как максимальные, так и минимальные лимиты (Tier Limits). Если частотность термина падает и приближается к минимальному лимиту его текущего уровня, система инициирует миграцию на более низкий уровень, используя ту же самую механику.

Может ли термин храниться на двух уровнях одновременно?

Да, это нормальное состояние во время миграции. В этот период Serving Tier-Map будет указывать на оба уровня (старый и новый), чтобы поисковая система могла найти все связанные документы, пока миграция не завершится во всех сегментах.

Как этот патент помогает Google обрабатывать трендовые запросы (QDF)?

Механизм позволяет инфраструктуре индекса быстро адаптироваться к резкому росту популярности термина. Когда термин становится трендовым, система динамически перемещает его на более высокий (быстрый) уровень. Это гарантирует, что новые данные будут записаны, а доступ к популярному термину будет ускорен, без ожидания длительной миграции.

Могу ли я как SEO-специалист повлиять на то, на какой уровень попадет мой контент?

Нет. Распределение по уровням — это автоматический внутренний процесс Google, основанный на глобальной частотности терминов во всем корпусе документов (Frequency Map). Характеристики отдельного сайта или действия SEO-специалиста не могут повлиять на этот механизм.

Какова практическая польза от знания этого патента для Senior SEO специалиста?

Практическая польза минимальна и сводится к глубокому пониманию инфраструктуры поиска. Патент помогает понять, как устроен индекс (Tiers, Segments) и почему глобальные обновления происходят постепенно (rolling updates), но не предоставляет инструментов или стратегий для влияния на ранжирование.

Похожие патенты

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 визуально выделяет популярные профили в поиске и использует частоту запросов для борьбы с фейковыми аккаунтами
Google использует данные о популярности (количество связей) и качестве (вовлеченность) профилей пользователей, чтобы визуально выделить наиболее авторитетные результаты при поиске людей или брендов. Если один профиль значительно популярнее других, он отображается крупнее. Система также динамически регулирует порог качества в зависимости от частоты запроса: чем популярнее имя, тем выше требования к профилю для его отображения, что помогает бороться со спамом.
  • US8935245B1
  • 2015-01-13
  • SERP

  • Антиспам

  • EEAT и качество

Как Google непрерывно обновляет индекс и удаляет старые данные, не замедляя работу поиска с помощью механизма «Эпох»
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.
  • US7769792B1
  • 2010-08-03
  • Индексация

  • Свежесть контента

Как Google тестирует и выбирает, какие документы включать в индекс, используя инкрементно обновляемую тестовую среду
Патент описывает инфраструктуру Google для оценки различных стратегий отбора документов в индекс. Система поддерживает актуальный набор данных (Query-to-Resource Mapping), периодически добавляя свежий контент и новые запросы. Это позволяет Google сравнивать разные алгоритмы индексации через A/B тесты и оценку асессорами, чтобы определить, какая стратегия обеспечивает более качественную выдачу.
  • US20140059062A1
  • 2014-02-27
  • Индексация

  • Свежесть контента

Как Google классифицирует веб-страницы и персонализирует выдачу, используя историю запросов и поведенческие данные
Google использует итеративный метод для тематической классификации веб-страниц, не анализируя их контент напрямую. Система анализирует исторические логи запросов и данные о кликах. Классификация известных страниц переносится на запросы, в результатах которых они появляются, а затем классификация этих запросов переносится на новые страницы. Эти данные используются для построения профилей пользователей и персонализации поисковой выдачи.
  • US8185544B2
  • 2012-05-22
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Популярные патенты

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 использует организационные структуры (папки, ярлыки) как ссылки для расчета PageRank и ранжирования документов
Google может анализировать, как документы организованы пользователями (например, в папках, через ярлыки или закладки), и использовать эти организационные структуры для расчета рейтинга документа. Документы, концептуально сгруппированные вместе, передают друг другу ранжирующий вес (аналогично PageRank), причем более тесные связи (например, в одной папке) передают больше веса, чем более слабые связи (например, в соседних папках).
  • US8090736B1
  • 2012-01-03
  • Ссылки

  • SERP

  • Структура сайта

Как Google использует данные о наведении курсора (Hover Data) для ранжирования изображений и борьбы с кликбейтными миниатюрами
Google использует данные о взаимодействии пользователя с миниатюрами в поиске по картинкам (наведение курсора) как сигнал интереса. Для редких запросов эти сигналы получают больший вес, дополняя недостаток данных о кликах. Система также вычисляет соотношение кликов к наведениям (Click-to-Hover Ratio), чтобы идентифицировать и понижать в выдаче «магниты кликов» — привлекательные, но нерелевантные изображения, которые собирают много наведений, но мало кликов.
  • US8819004B1
  • 2014-08-26
  • Поведенческие сигналы

  • Мультимедиа

  • SERP

Как Google интерпретирует последовательные запросы для автоматического уточнения поискового намерения пользователя
Google использует механизм для понимания контекста сессии, анализируя последовательные запросы (например, Q1: [рестораны в Москве], затем Q2: [итальянские]). Система автоматически объединяет их в уточненный запрос (Q3: [итальянские рестораны в Москве]), основываясь на исторических данных о том, как пользователи обычно уточняют запросы. Это позволяет системе лучше понимать намерение пользователя в диалоговом режиме.
  • US9116952B1
  • 2015-08-25
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google планировал использовать социальные связи, сети доверия и экспертизу для персонализации и переранжирования поисковой выдачи
Google запатентовал метод использования данных из социальных сетей («member networks») для влияния на ранжирование. Пользователи могли явно одобрять («endorse») результаты поиска. Эти одобрения показывались другим связанным пользователям (друзьям или людям, ищущим экспертное мнение) и использовались для переранжирования выдачи, добавляя персонализированный слой доверия.
  • US8825639B2
  • 2014-09-02
  • Персонализация

  • EEAT и качество

  • Поведенческие сигналы

Как Google определяет авторитетные сайты для конкретных тем, анализируя «гибридные запросы» пользователей
Google анализирует «гибридные запросы» (например, «back pain WebMD»), чтобы понять, какие сайты пользователи считают лучшими источниками информации по конкретным темам. Система создает карты соответствия между темами и авторитетными ресурсами. Эти данные используются для повышения релевантности авторитетных сайтов в выдаче по информационным запросам и для улучшения поисковых подсказок.
  • US9244972B1
  • 2016-01-26
  • EEAT и качество

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google использует цитирования на веб-страницах для ранжирования книг в основной выдаче
Google использует механизм для определения релевантных книг по общим информационным запросам, даже если пользователь не искал книгу специально. Система анализирует, какие книги цитируются на топовых веб-страницах в выдаче. Книги получают оценку, основанную на авторитетности цитирующих страниц и контексте цитирования, и затем подмешиваются в результаты поиска.
  • US8392429B1
  • 2013-03-05
  • Ссылки

  • SERP

  • EEAT и качество

Как Google персонализирует поисковые подсказки (Autocomplete) на основе недавно просмотренного медиаконтента
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.
  • US9268880B2
  • 2016-02-23
  • Персонализация

  • Семантика и интент

  • Мультимедиа

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 использует анализ сопутствующих ссылок (co-citation) и нормализацию веса для определения связанных сайтов и конкурентов
Google анализирует структуру ссылок для поиска сайтов, связанных с выбранным документом и находящихся на том же уровне обобщения (например, конкурентов). Система определяет, на какие еще сайты ссылаются источники, цитирующие исходный документ (co-citation). Для повышения точности вес ссылок нормализуется: снижается влияние множественных ссылок с одного хоста и ссылок со страниц-каталогов (хабов).
  • US6754873B1
  • 2004-06-22
  • Ссылки

  • SERP

  • Техническое SEO

seohardcore