Google использует этот механизм для ответа на неоднозначные фактические запросы. Система генерирует несколько возможных интерпретаций запроса и ответы из Knowledge Graph. Затем она проверяет, какая интерпретация доминирует в аннотациях (идентифицированных …
EEAT и качество
Google использует механизм для улучшения локальной выдачи по запросам с неявным локальным интентом. Если результат классифицирован как локальный, но находится далеко от пользователя, система может его понизить. Это происходит, только …
Google патентует систему хостинга пользовательского контента (например, Google Notes), который привязывается к существующим веб-страницам, но размещается независимо на платформе Google. Эти заметки получают собственные URL, индексируются в реальном времени и …
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 …
Google использует механизм для определения людей, наиболее релевантных поисковому запросу. Система анализирует контекст вокруг имен в документах, используя «термины классификации» (например, должности, локации, email), чтобы сгруппировать упоминания и различить людей …
Google рассчитывает метрику «Webscore» для локальных компаний, основанную на количестве упоминаний их названия в интернете. Эта оценка используется для определения «Популярности» (Prominence) бизнеса и влияет на ранжирование в локальном поиске, …
Google использует систему канонизации запросов для преобразования неструктурированных или неграмотных поисковых фраз в "хорошо сформированные" (well-formed) вопросы. Система использует модель классификации для определения необходимости перезаписи и модель Sequence-to-Sequence для генерации …
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 …
Патент Google описывает механизм определения наиболее значимых тем («Top Phrases») для веб-сайта, основанный на анализе семантически связанных фраз в контенте. Он также детализирует, как система может позволить администраторам сайтов вручную …
Google использует статистический анализ контекстов (соседних слов) для определения вероятности того, что слово в запросе является опечаткой или неправильно использованным омофоном. Система сравнивает частоту использования исходного слова и потенциального исправления …
Патент Google описывает систему извлечения фактов (Subject, Attribute, Object) из неструктурированного текста для пополнения Базы Знаний. Система генерирует паттерны на основе синтаксического разбора (dependency parses) и оценивает их надежность с …
Google использует систему, позволяющую владельцам тематических (вертикальных) сайтов программно управлять поведением поисковой системы с помощью «Файлов Контекста». Эти файлы содержат инструкции по модификации запроса, выбору коллекций документов для поиска, фильтрации …
Google использует сложную иерархическую вероятностную модель для понимания семантики текста. Система обучается на огромных массивах данных (например, поисковых сессиях), чтобы автоматически выявлять «концепции» (кластеры семантически связанных слов и фраз). Это …
Google использует механизм адаптации интерфейса в вертикальном поиске (например, Google Books или Shopping). Если система уверена, что результат №1 значительно релевантнее №2, он отображается заметно крупнее. Патент детализирует факторы оценки …
Google использует обученные NLP-модели (Sequence Tagging Models, например, BERT) для автоматического анализа статей с проверкой фактов. Система идентифицирует ключевые элементы — проверяемое утверждение (Claim), автора утверждения (Claimant) и вердикт (Veracity) …
Google использует модульную систему для динамической генерации Панелей Знаний. Система определяет сущность в запросе, находит релевантные единицы контента из разных источников и ранжирует их по популярности (Rank Score), основанной на …
Патент Google описывает фреймворк, позволяющий третьим сторонам загружать «поисковые приложения» (данные, код и триггеры запросов) непосредственно в инфраструктуру Google. Если запрос пользователя совпадает с триггером, приложение выполняется в изолированной среде …
Google использует алгоритм для определения схожести документов, который превосходит традиционный TF-IDF. Система вычисляет Оценку Значимости (Prominence Score) и Оценку Описательности (Descriptiveness Score) для отдельных слов и фраз. Учитывается, где именно …
Google использует систему для анализа контента, который пользователь просматривает в данный момент (веб-страница, приложение). Система генерирует потенциальные поисковые запросы на основе этого контента, оценивает их качество (популярность, качество результатов, визуальное …
Google анализирует авторитетные сайты и логи запросов для выявления общих «Шаблонов Намерений» (Intent Templates). Система заранее извлекает контент в формате «Заголовок-Текст» (Heading-Text Pairs) с этих сайтов и сохраняет его в …