Google использует алгоритмы для анализа информации о контенте (например, книгах, фильмах, сериалах) из множества источников. Система создает записи, кластеризует их для выявления серий, определяет канонические названия серий и отдельных произведений, …
EEAT и качество
Google анализирует логи запросов, чтобы понять, какую информацию пользователи чаще всего ищут о конкретных сущностях (например, «высота» для здания или «альбомы» для музыканта). Система комбинирует данные по конкретной сущности с …
Патент описывает фундаментальный процесс управления данными для идентификации дублирующихся записей об одной и той же сущности. Система использует хеширование для поиска совпадений в полях данных, а затем применяет сложную логику …
Google использует данные о взаимодействии пользователей с бизнес-листингами в картографических сервисах (запросы адресов, построение маршрутов, клики для звонка) для определения популярности локальных компаний. Эти сигналы агрегируются и взвешиваются по значимости …
Google использует статистические модели (например, распределение Пуассона) для анализа внезапных всплесков запросов или индексации новых документов. Система определяет, является ли всплеск результатом реального мирового события (тренд) или случайным шумом/скоординированным спамом. …
Google использует систему для валидации контента, сгенерированного большими языковыми моделями (LLM). Система разбивает ответ LLM на отдельные утверждения, ищет подтверждающую или опровергающую информацию в поисковом индексе и использует специальные модели …
Google использует метод «обратного ответа на вопрос» для эффективного поиска фактов. Вместо глубокого анализа запроса система начинает с идентификации потенциальных ответов (например, дат, измерений) в индексе. Затем она определяет, для …
Google использует механизм для определения локального интента запроса, анализируя не сам запрос, а кластер связанных запросов. Система проверяет, какая доля запросов в кластере вызывает срабатывание локальных функций поиска (например, локальной …
Google использует результаты веб-поиска для идентификации сущностей (например, медицинских состояний), соответствующих атрибутам (например, симптомам), указанным в запросе. Система генерирует и анализирует результаты для комбинированных запросов (атрибуты + имя сущности), чтобы …
Google использует архитектуру нейронных сетей Encoder-Decoder для оценки того, насколько хорошо фрагмент текста отвечает на вопрос. Система включает отдельный компонент — Matching Vector Neural Network — который генерирует оценку качества …
Google анализирует, какие ресурсы пользователи посещают в рамках одной сессии (поисковой или браузерной). Если пользователь посещает известный ресурс по теме А, а затем в той же сессии посещает новый ресурс …
Google анализирует неструктурированный контент (веб-страницы, статьи), чтобы найти людей, которые часто упоминаются вместе (co-occurrence). На основе частоты и контекста этих упоминаний система вычисляет метрику связи (relationship metric) и предлагает пользователям …
Google использует механизм оценки «Information Gain» для борьбы с избыточностью информации в поиске. Система анализирует контент, который пользователь уже просмотрел в рамках сессии, и рассчитывает, сколько новой информации содержат оставшиеся …
Патент Google, описывающий технологию автодополнения (Autocomplete). Система анализирует вводимые пользователем символы и предлагает варианты завершения запроса, основанные на популярности среди всех пользователей. Одновременно с вариантами запросов система может показывать и …
Google использует механизм для слияния топового органического результата и рекламного объявления, если они относятся к одному и тому же бренду (сущности). Это создает единый обогащенный блок (Combined Content Item). Затем …
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 …
Патент описывает архитектуру Google для создания и использования Репозитория Фактов. Система извлекает факты из интернета, связывает их с объектами (сущностями), очищает и нормализует данные. В ответ на запрос система находит …
Google использует систему для автоматического извлечения неструктурированных «уникальных фактов» о сущностях из веб-документов. Система идентифицирует источники по внешним сигналам (триггерным фразам), кластеризует схожие утверждения для валидации, отфильтровывает общеизвестные данные и …
Патент Google, описывающий систему автоматического извлечения и проверки фактов для ответов на вопросы и наполнения базы знаний (Knowledge Graph). Система генерирует гипотетические ответы, проверяет их достоверность по количеству подтверждающих источников …
Google применяет механизм для валидации синонимов с помощью структурированных географических данных. Если система определяет, что два термина являются разными, но связанными географическими объектами (например, соседними городами), они помечаются как «коррелирующие …