Google анализирует логи запросов, чтобы понять, как пользователи переформулируют свои запросы в рамках одной сессии. Система выявляет слова, которые пользователи заменяют друг на друга в одинаковых контекстах, и валидирует их, …
EEAT и качество
Google анализирует вовлеченность пользователей (полезность), сравнивая фактическую удовлетворенность (Good Utilization Events) с ожидаемой вовлеченностью для данной позиции ранжирования. На основе этого рассчитывается Correction Factor для повышения документов, превосходящих ожидания, и …
Google использует систему для индексации содержимого структурированных файлов, таких как KML (географические данные). Система извлекает отдельные элементы данных (например, метки мест) из файла-контейнера и превращает их в самостоятельные поисковые записи. …
Google использует алгоритм для идентификации наиболее важных страниц сайта (Primary Resources), которые затем отображаются как Sitelinks в поисковой выдаче. Система строит иерархическую модель сайта на основе структуры URL (а не …
Google использует внешние «офлайн-сигналы» для ранжирования документов с плохой ссылочной структурой (книги, журналы). К ним относятся: попадание в списки бестселлеров (с учетом локации пользователя), данные о тиражах, общие продажи издателя …
Google использует систему для оценки и ранжирования онлайн-сообществ (например, форумов или групп в социальных сетях). Система анализирует, кто участвует в сообществе (их репутацию и экспертизу), как они взаимодействуют (качество и …
Google анализирует историю поиска пользователя, клики по ссылкам и взаимодействие с контентом (время просмотра, скроллинг) для создания многофакторного профиля интересов. Этот профиль (включающий термины, категории и предпочитаемые сайты) используется для …
Google использует систему для идентификации оригинального контента путем фиксации времени первого появления фрагментов текста (Content Pieces) в индексе. Система отслеживает, как быстро и широко этот контент копируется другими авторами (Copy …
Google использует архитектуру, которая одновременно применяет множество стратегий (расширение, уточнение, синтаксис, анализ сессий) для генерации альтернативных запросов. Система оценивает качество этих вариантов с помощью показателей уверенности, основанных на поведении пользователей …
Фундаментальный патент Google (с приоритетом от 2001 года), описывающий интеграцию статистики использования в ранжирование. Система рассчитывает Usage Score на основе частоты посещений (Visit Frequency), количества уникальных пользователей (Unique Users) и …
Google применяет медицинский подход "дифференциальной диагностики" к поисковым подсказкам. Когда пользователь вводит симптом, система предлагает уточняющие запросы (например, "кашель с мокротой"), чтобы исключить возможные заболевания. Если пользователь игнорирует подсказку, система …
Google использует систему машинного обучения для создания модели ранжирования, которая предсказывает вероятность клика пользователя по документу. Модель обучается на огромных массивах данных о прошлых поисках (запросы, документы, клики). Система учитывает …
Google использует «гибридные запросы» (например, «тема + бренд» или «тема + автор») для выявления авторитетных источников и экспертов. Анализируя логи запросов и клики пользователей, система создает ассоциации между темами и …
Google отказывается от фиксированных идентификаторов сущностей. Вместо этого сущность (например, бизнес) определяется как «Кластер неизменяемых Наблюдений». Система собирает данные из разных источников и использует «Контекст» (например, NAP) для сопоставления новых …
Патент Google, описывающий механизм персонализации поиска путем модификации алгоритма PageRank. Система определяет "точку зрения" пользователя (Point-of-View Data) на основе его истории посещений, закладок или указанных категорий. Затем стандартный расчет PageRank …
Патент Google, описывающий систему ранжирования каналов на видеохостингах (например, YouTube). Система определяет «качество» канала на основе поведения пользователей, в частности, используя данные об оттоке подписчиков (subscriber churn) и вовлеченности. При …
Google использует механизм для корректировки поисковой выдачи на основе поведения групп пользователей (популяций), к которым принадлежит автор запроса. Система анализирует данные о кликах (clickthrough data) конкретной популяции (например, пользователи из …
Google анализирует, какие запросы в прошлом приводили к кликам на документы, которые сейчас ранжируются по текущему запросу. Эти исторические запросы кластеризуются по смыслу для выявления разных интентов. Лучший запрос из …
Google использует агрегированные данные о продолжительности визитов пользователей на сайт для расчета метрики качества этого сайта (Site Quality Score). Система измеряет время взаимодействия (включая Dwell Time — время от клика …
Google использует двухэтапную систему для персонализации ранжирования. Сначала выявляются скрытые категории предпочтений на основе данных всего сообщества. Затем для конкретного пользователя определяется его принадлежность к этим категориям (персонализированные веса смешивания). …