Google использует эту систему, чтобы понять, о какой конкретной сущности (например, месте или человеке) идет речь на веб-странице, особенно когда названия неоднозначны. Система анализирует доминирование упоминаний сущности на странице (соотношения), …
EEAT и качество
Google обучает свои языковые модели (Трансформеры), интегрируя внешние сигналы, такие как PageRank, авторство, свежесть и вовлеченность, непосредственно в Механизм Внимания (Attention Mechanism). Во время обучения, если контент поступает из авторитетного …
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 …
Google анализирует тексты ссылок (анкоры), ведущих на страницу, чтобы определить ее основную тему или сущность (Unifying Subject). Система выбирает наиболее репрезентативный анкор, используя частотность, авторитетность ссылающихся сайтов (Page Importance Metric) …
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 …
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 …
Google использует систему для улучшения вертикального поиска (например, вакансий, недвижимости) путем оценки взаимной привлекательности двух разных типов сущностей (например, соискателя и вакансии). Система агрегирует данные из внешних источников для выявления …
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) …
Google анализирует набор документов, связанных с целевой страницей (например, другие страницы того же сайта или статьи того же автора). Система вычисляет агрегированную оценку для этого набора, отражающую общую тематическую релевантность …
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 разрабатывает систему сбора пользовательского контента (UGC) о веб-страницах, называемого «Link Notes». Система использует генеративный ИИ для создания персонализированных подсказок, мотивируя пользователей оставлять качественные отзывы на основе их экспертизы. Эти …
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 Дополненный Граф Ресурсов для расчета независимых от запроса оценок качества страниц. Этот граф объединяет традиционные ссылки с поведенческими данными: запросами, кликами и пользовательскими сессиями. Алгоритм, подобный PageRank, запускается …
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 определяет, является ли веб-страница авторитетным источником о конкретной сущности (Entity), анализируя все анкорные тексты входящих ссылок. Система находит консенсусное описание (Center of Mass). Если оно совпадает с именем сущности …
Google использует модель машинного обучения для прогнозирования «Оценки полезности» (Utility Score) документа, основанной на вероятности его показа и клика. Документы ранжируются по этой оценке, и только самые полезные (с учетом …
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 …