EEAT и качество в Google: разборы патентов

Google анализирует, как часто и в каких новостных источниках цитируются научные работы. На основе этого рассчитывается «Оценка Популярности» (Popularity Score), учитывающая авторитетность СМИ и Импакт-фактор журнала. Это позволяет высоко ранжировать авторитетные исследования в общем веб-поиске, даже если они были популярны в прошлом, а также генерировать новые поисковые подсказки на основе их терминологии.

Google патентует метод для точной идентификации автора контента до того, как его обнаружит веб-краулер. Система использует уникальные идентификаторы (например, код веб-аналитики) и отслеживает первую активность автора с неопубликованным контентом (например, переходы по скрытым ссылкам между черновиками). Это позволяет зафиксировать временную метку в реальном времени, защищая от плагиата и обеспечивая корректную атрибуцию в поиске.

Google использует систему для борьбы с лично нежелательным контентом (например, «revenge porn»). Система применяет два классификатора: один определяет, является ли контент нежелательным (например, порнографическим), а второй — является ли он любительским. Если контент одновременно нежелательный и любительский, он удаляется из выдачи. Система также проактивно анализирует запросы с низкой популярностью для выявления нового такого контента.

Google использует репутацию и научный вес членов программных или редакционных комитетов (например, их цитируемость) для оценки качества академического события (конференции, журнала). Эта оценка качества события затем используется для ранжирования документов (например, научных статей), опубликованных в рамках этого события.

Google использует географическое положение пользователя для выбора наиболее подходящей языковой модели при распознавании текста (OCR) на изображениях (визуальных запросах). Это позволяет системе учитывать региональные различия в языке (например, орфографию или терминологию) для более точной интерпретации контента. Цель — найти оригинальный канонический документ, соответствующий тексту на изображении.

Google использует технологию визуального поиска для идентификации текста в изображениях (визуальных запросах). Система оценивает качество распознанного текста (OCR), находит соответствующие строки в своей базе канонических документов (например, веб-страниц или книг) и генерирует комбинированный результат. Этот результат может накладывать чистый текст или изображение из канонического источника поверх исходного визуального запроса, создавая «исправленную» версию изображения.

Google отслеживает историю изменений данных об авторстве (имя автора, ссылки на профили) на веб-странице. Если авторство меняется слишком часто, система определяет, что это не статья одного автора (например, главная страница сайта или агрегатор), и исключает её из специализированной базы данных авторского контента. Это подчеркивает важность стабильных сигналов для E-E-A-T.