Google использует механизм «Pull-Push» для борьбы с искусственными ссылками, анализируя соотношение между количеством ссылок и реальными кликами по ним. Если ссылки не генерируют пропорциональный трафик (с учетом времени вовлечения), они …
Антиспам
Google анализирует взаимоотношения между администраторами веб-сайтов (используя данные социальных сетей), чтобы определить независимость ссылок или кликов по рекламе. Если обнаружена тесная связь, это интерпретируется как предвзятость (Bias). В результате вес …
Google использует систему машинного обучения для оценки авторов и аккаунтов на онлайн-платформах, объединяя сигналы качества (E-E-A-T) и популярности (взаимодействия пользователей) в единый показатель. Этот показатель используется для определения того, следует …
Google использует модель машинного обучения для расчета оценки качества сайта (Quality Score). Эта оценка зависит не только от собственных характеристик сайта (например, юзабилити или поведенческих факторов), но и от характеристик …
Патент Google, описывающий механизм, позволяющий вебмастерам встраивать инструкции непосредственно в HTML-код ссылок. Эти инструкции сообщают поисковой системе, как обрабатывать конкретную ссылку, например, блокировать ее учет или изменять ее вес при …
Google использует механизм для борьбы со спамом, который намеренно вносит временные задержки или непредсказуемые колебания (например, временное понижение) в ранг документа после его изменения или получения новых ссылок. Система отслеживает …
Анализ патента Google, описывающего метод определения характеристик онлайн-сущностей (сайтов, авторов, организаций) путем анализа характеристик связанных с ними сущностей. Система сравнивает профиль связей сущности с эталонными профилями, чтобы вывести недостающую информацию …
Анализ патента Google, описывающего инфраструктуру для выполнения алгоритмов распространения меток (LPA) на огромных графах. Эта технология позволяет Google эффективно классифицировать веб-страницы и сайты (например, по качеству, тематике или спамности), распространяя …
Google использует метод обнаружения искусственного завышения рейтинга (например, PageRank) путем вычисления математической производной функции ранжирования по отношению к "фактору связности" (coupling factor). Резкие изменения этой производной (сильно положительные или отрицательные) …
Патент описывает, как поисковая система магазина приложений (например, Google Play) улучшает свои результаты, используя данные из интернета. Система модифицирует исходный запрос пользователя, отправляет его в веб-поиск, анализирует найденные веб-страницы на …
Google верифицирует популярность контента (например, видео) проверяя, упоминается ли он на внешних источниках: блогах, новостных сайтах и в социальных сетях. Это позволяет формировать списки "популярного", отражающие подлинный широкий интерес, отфильтровывая …
Google использует модель Марковских цепей (Transition Matrix) для количественной оценки силы взаимосвязей между поисковыми сущностями (запросы, документы, сессии, время) на основе истории поиска. Эта инфраструктура применяется для выявления и нейтрализации …
Google использует агрегированные данные о том, как пользователи взаимодействуют с контентом внутри документа. Система отслеживает время, проведенное на определенных разделах, и частоту добавления в закладки. Эта информация используется для определения …
Google использует систему для оценки качества и честности пользователей (Raters), оставляющих отзывы. Анализируется, насколько сильно оценки пользователя отличаются от среднего мнения большинства. Если пользователь систематически отклоняется от консенсуса, ему присваивается …
Google использует систему для идентификации «триггерных запросов», которые активируют показ списка экспертов или авторитетных пользователей (например, из социальной сети) по данной теме. Система рассчитывает совокупную оценку авторитетности для запроса и …
Google использует инфраструктуру для масштабируемой оценки электронных документов (включая веб-страницы и рекламу) с помощью распределенной сети асессоров. Система присваивает асессорам «Trust Score» (Оценку Доверия) и агрегирует их отзывы, учитывая контекстуальную …
Google анализирует структурированные данные (например, Schema.org) на страницах из результатов поиска. Чтобы проверить достоверность информации перед показом ее в виде прямого ответа (например, Featured Snippet), система ищет «согласованное значение» (Consistent …
Google анализирует реальные пути навигации пользователей (реферальный трафик) для улучшения выбора контента (например, рекламы). Система извлекает ключевые слова со страницы-источника и взвешивает их на основе трех факторов: близости к кликнутой …
Google использует статистическую модель для оценки качества контента (например, целевых страниц рекламы) на основе поведения пользователей после клика. Система анализирует такие факторы, как время пребывания на странице и последующие действия …
Google использует механизм для повышения качества ранжирования путем анализа надежности (Trustworthiness) различных факторов, влияющих на позицию документа. Если система обнаруживает значительную разницу в надежности сигналов среди результатов поиска, она снижает …