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 …
EEAT и качество
Google использует систему для автоматического анализа фотографий, сделанных пользователями на мобильных устройствах. Система сопоставляет место съемки с базой данных POI, анализирует содержание изображения и сравнивает его с семантическими дескрипторами местоположения. …
Google идентифицирует "каналы" (сайты, блоги, разделы), которые исторически создают высококачественный контент по определенным темам. Система рассчитывает тематическую авторитетность, учитывая качество контента и сфокусированность канала. Когда авторитетный канал публикует новый контент …
Патент описывает архитектуру социальной поисковой системы (Q&A платформы), где пользователи отвечают на вопросы. Система включает два ключевых механизма: 1) Платное участие "Спонсоров" (экспертов/бизнесов), которые делают ставки за возможность ответить на …
Патент Google, описывающий инфраструктуру и многоэтапный процесс для сбора ground-truth данных о точках интереса (POI). Система использует полевых сборщиков данных, верификаторов для контроля качества и транскрибаторов. Этот процесс обеспечивает высокую …
Google использует механизм для определения местоположения веб-страницы, даже если на ней нет адреса. Система находит адрес на других страницах того же сайта (например, в разделе «Контакты») и присваивает его связанным …
Google применяет сложную модель машинного обучения для извлечения фактов из текста. Система анализирует не только контекст, в котором сущность и атрибут упоминаются вместе, но и использует уже известные атрибуты этой …
Google использует этот механизм для автоматической классификации сущностей в своей базе знаний (Fact Repository/Knowledge Graph). Система анализирует атрибуты, значения и источники фактов, связанных с сущностью, и применяет модели машинного обучения, …
Патент Google описывает систему повышения эффективности оценки контента, особенно важную в эпоху генеративного ИИ. Google обучает офлайн-модель имитировать результаты сложной онлайн-модели, но с использованием только внутренних характеристик контента, игнорируя ID …
Google использует систему для обогащения пользовательского медиаконтента (например, видео) структурированными метаданными. Система позволяет зрителям предлагать или подтверждать данные (теги в формате ключ-значение), извлекая их также из комментариев. На основе агрегированных …
Google использует механизм объединения результатов из Универсального (веб) и Локального поиска. Система идентифицирует авторитетные бизнес-сайты в веб-выдаче и оценивает их по локальным критериям. Затем Локальный блок (Local Pack) переранжируется так, …
Google использует механизм для расширения поисковых запросов, добавляя синонимы, связанные концепции и альтернативные написания. Патент описывает, как система определяет эти расширения (включая обработку фраз) и как она может представлять их …
Google использует систему для автоматического определения релевантности местоположения для поисковых запросов, особенно с мобильных устройств. Если запрос имеет локальный интент, система идентифицирует местоположение пользователя (через GPS, сеть или профиль) и …
Google использует механизм расчета Универсальной Оценки (MUS Score) для результатов локального поиска. Эта оценка позволяет сравнивать релевантность карт и локальных объектов с результатами из других вертикалей (например, веб-поиска) для формирования …
Google использует механизм для точной ассоциации контента (статей, веб-страниц) с конкретными сущностями (авторами, людьми). Система предварительно группирует похожий контент в кластеры. При запросе имени автора система ранжирует эти кластеры, сравнивая …
Google ранжирует документы (особенно новости), группируя их в тематические кластеры. Система определяет «Золотые источники» (Selected Sources) на основе количества и свежести их оригинального контента в конкретных категориях. Ранжирование документа зависит …
Google использует систему для определения наиболее релевантной категории контента (вертикали поиска) для запроса. Анализируя текст запроса, агрегированные данные о поведении, индивидуальные профили и тип устройства (мобильный/десктоп), система вычисляет «значение вероятности» …
Google патентует технологию отображения интерактивных мини-приложений (Subsidiary Applications) от сторонних поставщиков прямо в результатах поиска или интерфейсе Ассистента. Система позволяет пользователям выполнять действия (например, бронировать, заказывать) без установки полных приложений. …
Google использует механизм для интерпретации неявных запросов (например, «часы работы» или «меню»), основанный на точном местоположении пользователя. Система определяет ближайшие организации, понимает, к какому типу бизнеса относится запрос, и переписывает …
Google использует систему автоматизированного понимания текста для решения двух задач. Во-первых, она определяет сходства и различия между сущностями (например, продуктами) на основе их атрибутов и сравнительных сигналов в тексте. Во-вторых, …