Google использует систему для автоматического определения синонимов путем анализа корпуса документов. Система учитывает частоту совместной встречаемости слов, их физическую близость в тексте, корреляцию между словами в заголовках/анкорах и теле документа, …
EEAT и качество
Google использует систему для генерации поисковых подсказок (альтернативных запросов), анализируя текущую сессию пользователя. Система создает кандидатов путем замены терминов (Similarity Matrix) или расширения/сокращения исходного запроса (Expansion/Contraction Table). Подсказки ранжируются по …
Патент Google, описывающий интеграцию поисковой системы с социальной сетью (Member Network). Система позволяет пользователям одобрять (Endorse) контент. При поиске система идентифицирует одобрения от связанных пользователей (друзей) и, что критически важно, …
Этот патент раскрывает, как Google анализирует анонимизированные данные о местоположении (пешеходный трафик) для понимания физических локаций. Сравнивая фактические посещения с вместимостью заведения и сегментируя визиты по времени и демографии пользователей, …
Google использует модель машинного обучения (Reinforcement Learning) для прогнозирования, как показ конкретного результата повлияет на будущую активность пользователя. Если контент (даже кликабельный) снижает долгосрочную вовлеченность, система может его не показать, …
Google анализирует историю местоположений пользователей для точной идентификации посещаемых бизнесов, даже при неточных данных GPS. Система ранжирует ближайшие локации, учитывая расстояние, известность бизнеса (Prominence Score), его категорию и время суток. …
Google прогнозирует оценку качества сайта, анализируя, какие фразы (N-граммы) используются и как часто они распределены по страницам сайта. Система создает «Фразовую модель», изучая известные высококачественные и низкокачественные сайты, а затем …
Google использует данные о поведении пользователей из логов поиска для обучения моделей эмбеддингов изображений и текста. Система анализирует, какие изображения пользователи кликают по определенным запросам (Query-Image) и какие изображения кликают …
Google использует этот механизм для обогащения поисковой выдачи. Когда система определяет, что запрос направлен на конкретную сущность (например, автора), она анализирует текущую SERP на наличие авторитетных источников и релевантность связанному …
Google использует механизм краудсорсинга для повышения точности данных. Система отслеживает, как пользователи исправляют или подтверждают факты (значения атрибутов сущностей), представленные в поиске. Эти исправления, особенно подтвержденные внешними источниками, используются для …
Google анализирует коллекции похожих структурированных документов (например, товарных карточек) и создает общую модель (DOM). Затем система изучает логи запросов и кликов, чтобы понять, какие части структуры (заголовки, основной контент, реклама) …
Google использует модель машинного обучения для прогнозирования вероятности того, что пользователь перейдет по конкретной ссылке. Эта модель анализирует характеристики ссылки (положение, размер шрифта, анкорный текст) и данные о поведении пользователей. …
Google использует механизм, позволяющий владельцам сайтов влиять на отображение своих страниц в поиске. Система идентифицирует «Объекты отображения результатов поиска» (структурированные данные) и «Шаблоны» (правила форматирования), предоставленные вебмастером или сгенерированные автоматически. …
Google оценивает качество страниц и доменов, анализируя, как они конкурируют в поисковой выдаче. Система отслеживает «Победы» (Wins) и «Поражения» (Losses) на основе поведения пользователей: сравнивая время пребывания (Dwell Time) при …
Google использует архитектуру глубокого обучения (Deep Network) для классификации веб-ресурсов. Система преобразует разнородные признаки страницы (текст, URL, возраст) в числовые векторы (эмбеддинги), обрабатывает их через нейронную сеть для глубокого анализа …
Google отслеживает, посещают ли пользователи географические места после того, как система им их порекомендовала, используя геолокационные данные. Если пользователи определенной группы часто посещают место после рекомендации, Google повышает ранжирование этого …
Google анализирует агрегированные данные о взаимодействии пользователей с видео (перемотки, паузы, комментарии, повторные просмотры). На основе этих данных система вычисляет оценки вовлеченности для каждого сегмента. Это позволяет автоматически определять самые …
Google использует механизм для гарантированного включения результатов с авторитетных сайтов в поисковую выдачу. Если исходный запрос содержит ключевое слово, связанное с авторитетным источником, или если качество стандартной выдачи низкое, система …
Google применяет механизмы для предотвращения «залипания» устаревших результатов в топе выдачи. Система анализирует возраст пользовательских кликов и снижает вес старых данных (временной распад), отдавая приоритет свежим сигналам. Кроме того, система …
Google использует систему для идентификации людей (членов социальной сети), тесно связанных с темой запроса, на основе их активности (посты, взаимодействия, репосты) и квалификации. Система отображает этих людей в специальных блоках …