EEAT и качество в Google: разборы патентов
Детальные разборы патентов Google, связанные с качеством и авторитетностью
Как Google рассчитывает репутационную значимость организаций и людей, используя данные из внешних источников для ранжирования
Google использует систему для оценки репутации и престижа сущностей (например, организаций или людей). Система не полагается только на предоставленные данные, а активно ищет «Дополнительные Аспекты» из внешних источников (например, профессиональные сети, СМИ). На основе этих данных рассчитываются две метрики: «Репутационная Значимость» (престиж относительно аналогов) и «Двустороннее Соответствие» (взаимная привлекательность), которые используются для ранжирования результатов поиска и рекомендаций.
- US10878048B2
- 2018-02-10
Как Google использует офлайн-сигналы и авторитетность сущностей для ранжирования контента
Google использует реальные, офлайн-сигналы авторитетности для ранжирования документов, у которых отсутствует естественная ссылочная структура (например, оцифрованные книги). Система оценивает коммерческий успех документа (данные о продажах, списки бестселлеров), репутацию связанных сущностей (автора и издателя) и может переносить ссылочный авторитет с официальных сайтов этих сущностей на сам документ для улучшения его позиций в поиске.
- US8799107B1
- 2004-09-30
Как Google динамически переоценивает значимость факторов ранжирования, основываясь на их надежности в контексте конкретной выдачи
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 влияние менее достоверных факторов. Это гарантирует, что документы, получившие высокие оценки за счет ненадежных или легко манипулируемых сигналов, не будут ранжироваться выше документов с более достоверными показателями качества и релевантности.
- US9623119B1
- 2010-06-29
Как Google рассчитывает и показывает рейтинг легитимности сайтов и рекламодателей на основе их истории и активности
Google патентует систему для оценки и отображения «Рейтинга Легитимности» источников контента, включая сайты в органической выдаче и рекламодателей. Этот рейтинг основан на объективных данных: как долго источник взаимодействует с Google (история) и насколько активно пользователи с ним взаимодействуют (объем транзакций, клики). Цель — предоставить пользователям надежную информацию для оценки качества и надежности источника.
- US7657520B2
- 2005-03-03
Как Google обучает ИИ-модели для автоматической оценки качества сайтов на основе данных асессоров и предвзятой выборки
Патент Google, описывающий фундаментальную методологию создания систем оценки качества сайтов. Google использует машинное обучение (например, SVM), чтобы найти корреляции между оценками асессоров и измеримыми сигналами сайта (PageRank, клики). Для повышения точности применяется метод «предвзятой выборки» (Biased Sampling): система намеренно собирает больше оценок для сайтов среднего качества («сложных случаев»), чем для очевидно плохих или хороших.
- US8442984B1
- 2008-03-31
Как Google вычисляет тематический авторитет автора (Author Rank) на основе его вклада в контент
Google патентует систему для количественной оценки экспертности авторов по конкретным темам. Система анализирует документы, определяет их тематику (Topic) и вес этой тематики (Weight), а затем учитывает долю вклада (Authorship Percentage) каждого автора в раскрытие этой темы. На основе этих данных формируется кумулятивный «Сигнал Авторитета» (Authority Signature) автора, позволяющий идентифицировать экспертов в различных областях.
- US8458196B1
- 2012-01-31
Как Google алгоритмически вычисляет и ранжирует экспертов по темам на основе анализа их контента
Google использует систему для автоматического определения экспертности авторов (Identities) в конкретных темах (Topics). Система анализирует корпус документов, оценивая, насколько сильно автор связан с документом (Identity Score) и насколько документ релевантен теме (Topic Score). Эти оценки перемножаются и суммируются по всем документам, формируя итоговый рейтинг экспертности автора в данной области.
- US8892549B1
- 2007-06-29
Как Google идентифицирует, оценивает и ранжирует «Глубокие статьи» (In-Depth Articles) и «Вечнозеленый контент»
Google использует систему для идентификации и ранжирования высококачественного лонгрид-контента (In-Depth Articles). Система определяет авторитетные сайты на основе внешних наград и ссылочных паттернов. Контент оценивается по критериям «вечнозелености» (Evergreen Score), структуры (Article Score), отсутствия коммерческого интента и авторитетности автора (Author Score). Ранжирование основано на комбинации качества (IDA Score) и релевантности запросу (Topicality Score).
- US9996624B2
- 2015-06-26
Как Google использует социальные связи и анализ контекста рекомендаций (Endorsements) для персонализации поисковой выдачи
Google анализирует контент (например, посты в микроблогах и социальных сетях), созданный контактами пользователя. Система определяет, является ли ссылка в этом контенте "подтверждением" (Endorsement) на основе окружающих ключевых слов. Если да, то при поиске пользователя эти результаты могут быть аннотированы, указывая, кто из контактов и через какой сервис подтвердил результат, и потенциально повышены в ранжировании.
- US9092529B1
- 2011-11-11
Как Google улучшает результаты поиска, подбирая похожие "идеальные" запросы из логов и структурированных данных
Google идентифицирует запросы, которые стабильно показывают высокое вовлечение пользователей (CTR, долгие клики), и генерирует синтетические запросы из структурированных данных (например, частотного анкорного текста). Когда пользователь вводит похожий, но потенциально плохо сформулированный запрос, Google использует эти "аугментирующие запросы" для предоставления более качественных и релевантных результатов.
- US9128945B1
- 2009-03-16
Как Google использует тематические списки предпочтительных и нежелательных сайтов (Editorial Opinion) для корректировки ранжирования
Google может заранее определять "Темы запросов" (Query Themes) и назначать для них списки "Предпочтительных" (Favored) и "Нежелательных" (Non-Favored) источников. Если запрос пользователя соответствует теме, система корректирует ранжирование: повышает предпочтительные источники и понижает нежелательные, используя "Параметр редакторского мнения" (Editorial Opinion Parameter).
- US7096214B1
- 2000-12-13
Как Google извлекает готовые ответы из авторитетных источников для формирования Featured Snippets
Google использует систему для предоставления прямых ответов на естественном языке (в виде абзацев или списков) на запросы с четким намерением. Система заранее анализирует авторитетные источники, извлекает пары «заголовок-текст», соответствующие популярным шаблонам вопросов, и сохраняет их в специальной базе данных. При получении соответствующего запроса система извлекает готовый ответ из этой базы и отображает его в выдаче.
- US9448992B2
- 2013-06-04
Как Google использует консенсус источников для выбора и валидации фактов в Knowledge Graph и прямых ответах
Система Google для выбора наилучшего ответа на фактические запросы. Она оценивает потенциальные ответы из разных источников и вычисляет «Оценку Поддержки» (Supported Score) на основе их согласованности. Факт отображается, только если он значительно превосходит противоречащие и несвязанные данные, обеспечивая высокую точность ответа.
- US7953720B1
- 2005-03-31
Как Google использует анализ сущностей в результатах поиска для подтверждения интента и продвижения авторитетного контента
Google анализирует сущности (Topics/Entities) и их типы, общие для топовых результатов поиска, чтобы определить истинный интент запроса. Если интент подтверждается этим тематическим консенсусом выдачи, система продвигает "авторитетные кандидаты" (например, полные фильмы). Если консенсуса нет, продвижение блокируется для предотвращения показа нерелевантных результатов.
- US9213745B1
- 2013-03-15
Как Google ранжирует сущности (книги, фильмы, людей), анализируя тематичность и авторитетность их упоминаний в вебе
Google использует механизм для оценки значимости конкретных сущностей (например, изданий книг или фильмов). Система анализирует, как эти сущности упоминаются на релевантных веб-страницах, учитывая уверенность распознавания (Confidence) и то, насколько страница посвящена именно этой сущности (Topicality). Эти сигналы агрегируются с учетом авторитетности и релевантности страниц для расчета итоговой оценки сущности, которая затем корректирует ее ранжирование в поиске.
- US20150161127A1
- 2013-02-13
Как Google использует верифицированные данные об авторе (Credibility Factor) для ранжирования контента
Google патентует метод оценки авторитетности автора («Credibility Factor»). Он основан на комбинации онлайн-репутации автора и верифицированной информации о его реальных достижениях (образование, работа, награды, членство в организациях). Этот фактор используется для влияния на ранжирование контента автора в результатах поиска.
- US8126882B2
- 2008-12-11
Как Google ранжирует документы, используя качество источника, свежесть, оригинальность и кластеризацию контента
Google оценивает документы, анализируя авторитетность и экспертизу источника публикации, свежесть контента и его оригинальность. Документы группируются в кластеры по темам (например, новостные сюжеты). Оценка кластера (например, разнообразие и важность источников внутри него) также влияет на ранжирование отдельных документов.
- US8090717B1
- 2003-06-30
Как Google может рассчитывать и распространять доверие через сеть делегированных авторитетов для оценки контента (E-E-A-T / Web of Trust)
Патент Google описывает систему оценки контента, основанную на делегировании авторитета. Доверенный источник (Primary Authority) передает количественно измеримый авторитет другим экспертам (Contributing Authorities), которые могут делегировать его дальше. Итоговый рейтинг контента рассчитывается как взвешенная оценка, где больший вес имеют мнения источников с большим делегированным авторитетом. Это формирует основу для количественной оценки E-E-A-T.
- US7844610B2
- 2004-05-25
Как Google оценивает и выбирает контент для Featured Snippets (Блоков с ответами) на основе консенсуса выдачи
Google использует систему для выбора и оценки Featured Snippets. Система анализирует топовые результаты поиска, чтобы предсказать, какие термины должны быть в ответе (Answer Terms). Затем она оценивает отрывки текста, учитывая совпадение с запросом, наличие предсказанных терминов ответа (консенсус топа), качество исходного сайта, форматирование и языковую модель контента.
- US9940367B1
- 2015-08-12
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
- 2015-03-19
Как Google использует «Фразовую модель» (Phrase Model) для прогнозирования качества сайта на основе статистики использования N-грамм
Google прогнозирует оценку качества сайта, анализируя, какие фразы (N-граммы) используются и как часто они распределены по страницам сайта. Система создает «Фразовую модель», изучая известные высококачественные и низкокачественные сайты, а затем применяет эту модель для оценки новых сайтов по их лингвистическим паттернам.
- US9767157B2
- 2013-03-15
Как Google использует специфические сигналы (частоту постинга, рекламу и популярность) для оценки качества блогов и борьбы с автоматизированным контентом
Google разработал систему для ранжирования блогов, которая вычисляет независимую от запроса Оценку Качества (Quality Score). Эта оценка учитывает сигналы популярности (подписки, CTR), авторитетности (Pagerank, ссылки), а также выявляет спам-паттерны: автоматизированную частоту и размер постов, расположение рекламы и ссылочные схемы. Финальный рейтинг определяется комбинацией этой оценки качества и стандартной релевантности.
- US8244720B2
- 2005-09-13
Как Google находит, оценивает и показывает «интересные факты» о сущностях в поиске
Google идентифицирует «уникальные» или «интересные» факты о сущностях, анализируя документы, на которые ссылаются с использованием триггеров (например, «fun facts»). Система извлекает предложения, кластеризует их для поиска лучшей формулировки и оценивает качество факта на основе авторитетности источника, уникальности терминов и топикальности. Эти факты затем показываются в выдаче в виде специальных блоков.
- US11568274B2
- 2017-07-12
Как Google выявляет темы с недостаточным контентом ("content gaps") и стимулирует его создание
Google использует систему для анализа поисковой статистики, чтобы найти популярные темы, по которым мало качественных результатов ("underserved topics"). Система сравнивает спрос (объем запросов) с предложением (качеством существующего контента). Затем Google может передавать эту информацию создателям контента (издателям, пользователям), чтобы стимулировать создание нового контента, улучшая общее качество веб-корпуса и поисковой выдачи.
- US7668823B2
- 2007-04-03
Как Google запоминает вопросы без авторитетного ответа и автономно сообщает его позже через Ассистента
Патент Google описывает механизм для обработки запросов, на которые в момент поиска нет качественного или авторитетного ответа. Система запоминает информационную потребность и продолжает мониторинг. Когда появляется информация, удовлетворяющая критериям качества (например, в Knowledge Graph), Google автономно доставляет ответ пользователю, часто встраивая его в следующий диалог с Google Assistant, даже если этот диалог не связан с исходным вопросом.
- US11238116B2
- 2017-09-29
Как Google использует сторонние сертификаты (VMC) и Schema Markup для подтверждения и приоритетного использования атрибутов сущностей
Google использует сертификаты от сторонних центров сертификации (например, VMC) для подтверждения связи между сущностью (брендом, человеком) и её официальной веб-страницей. Атрибуты, извлеченные из Schema Markup на этой странице, помечаются как «сертифицированные». Эти данные имеют наивысший приоритет в Knowledge Graph и используются для генерации информационных карточек, минуя стандартные процессы проверки и разрешения конфликтов.
- US12061594B2
- 2021-02-04
Как Google использует сеть доверия между экспертами для расчета Trust Rank и ранжирования контента
Google использует механизм для определения авторитетности контента путем анализа того, какие эксперты (сущности) доверяют друг другу и как они классифицируют (маркируют) контент в интернете. Система рассчитывает «Рейтинг Доверия» (Trust Rank) для каждой сущности и использует его для повышения в выдаче контента, отмеченного доверенными источниками, интегрируя сигналы репутации в алгоритм ранжирования.
- US7603350B1
- 2006-05-09
Как Google использует историю навигации и клики по рекламе для генерации ключевых слов, гео-таргетинга и выявления MFA-сайтов
Патент Google, описывающий три механизма, основанных на анализе поведения пользователей (selection data). Система использует путь навигации пользователя для генерации новых ключевых слов для рекламы, улучшает гео-таргетинг объявлений на основе предпочтений пользователей, а также выявляет низкокачественные сайты (MFA/манипулятивные) по аномально высокому CTR рекламных блоков.
- US8005716B1
- 2004-06-30
Как Google агрегирует новости, блоги и форумы в «Кластеры историй» и ранжирует комментарии на основе аккредитации и экспертности авторов
Патент Google, описывающий систему агрегации новостного контента из разных жанров (СМИ, блоги, форумы) в единые «Кластеры историй». Система ранжирует эти кластеры, учитывая жанр источника, и применяет сложный алгоритм для ранжирования комментариев, отдавая приоритет «аккредитованным» экспертам и лицам, непосредственно упомянутым в новостях.
- US9760629B1
- 2012-09-14 (Продолжение заявки от 2004-12-29)
Как Google использует сущности, качество организатора и интент запроса для ранжирования прямых трансляций в поиске
Google использует систему для идентификации и оценки качества прямых трансляций (live events). Качество определяется на основе репутации организатора и популярности связанных сущностей. При обработке запроса система анализирует интент пользователя и время до начала события. Если трансляция качественная, связана с сущностями в запросе и начнется скоро (порог зависит от интента), она может быть показана в специальном блоке поисковой выдачи.
- US10621191B2
- 2015-06-08