Google использует масштабную инфраструктуру машинного обучения для понимания семантики. Система анализирует огромные объемы текста (например, поисковые сессии), чтобы автоматически выявить скрытые «концепции» (кластеры связанных слов) и вероятности их взаимодействия. Эта …
EEAT и качество
Google использует механизм для улучшения точности ответов, генерируемых LLM в ответ на мультимодальные запросы (изображение + текст). Система находит визуально похожие изображения, извлекает текст из их источников и генерирует ответ. …
Google использует системы на основе ИИ (Трансформеры) для анализа видеоконтента, объединяя визуальные, звуковые и текстовые сигналы в единые мультимодальные эмбеддинги. Этот механизм позволяет поисковой системе глубоко понимать содержание видео, оценивать …
Google собирает и анализирует историю исправлений, которые пользователи вносят в фактические данные (например, характеристики продуктов или биографические данные). Система классифицирует эти исправления по типу (например, было ли исправление подтверждено ссылкой …
Google измеряет, сколько времени пользователи тратят на потребление контента (особенно видео) после клика по результату поиска и во время последующей сессии. Ресурсы, которые удерживают внимание пользователей дольше, получают повышение в …
Google использует механизм для улучшения результатов видеопоиска и рекомендаций путем анализа того, как долго различные группы пользователей (сегментированные по демографии или поведению) смотрят определенные видео. Система повышает в ранжировании те …
Google использует процесс "согласования графов" для автоматического расширения Knowledge Graph. Система извлекает факты о потенциально новых сущностях из множества веб-документов, а затем проверяет их достоверность путем перекрестной сверки (corroboration). Если …
Google применяет архитектуру нейронных сетей («Two-Tower Model») для поиска изображений. Система создает семантические векторы (эмбеддинги) отдельно для запроса и для пары «изображение + посадочная страница» в общем пространстве. Это позволяет …
Патент описывает, как Google динамически определяет тематические "режимы поиска" (например, "Вакансии" или "Рецепты") на основе запроса. Система предлагает переключиться в специализированный режим, который использует структурированные данные вместо общего веб-индекса и …
Google анализирует логи поисковых запросов, чтобы выявить популярные категории, используемые пользователями («Категории наблюдаемого интереса»). Затем система анализирует текст сторонних пользовательских отзывов для извлечения описательных атрибутов о продуктах, компаниях и поставщиках. …
Google использует систему для автоматического создания туристических маршрутов. Она определяет кратчайший путь, а затем находит и ранжирует наиболее интересные локальные объекты (POI) в допустимой зоне отклонения («конверте»). Ранжирование учитывает популярность, …
Патент Google описывает фундаментальный механизм эффективного ранжирования контента (документов или рекламы) в масштабе. Система предварительно рассчитывает базовые оценки (Base Scores) на основе атрибутов документа. При получении запроса система быстро корректирует …
Google патентует систему "вспомогательного браузинга", которая активируется на странице результатов поиска (SERP) при проявлении интереса к ссылке. Система показывает текстовый сниппет и оценку интереса предыдущих пользователей, рассчитанную на основе имплицитных …
Google патентует систему для оценки и отображения «Рейтинга Легитимности» источников контента, включая сайты в органической выдаче и рекламодателей. Этот рейтинг основан на объективных данных: как долго источник взаимодействует с Google …
Google использует систему для анализа составных запросов пользователя (например, «Какая погода в Лондоне и который час в Нью-Йорке?»). Система генерирует варианты разделения запроса на подзапросы и оценивает их качество. Если …
Google анализирует тип запроса и поведение пользователей, чтобы определить, когда показывать социальные аннотации (лайки, рекомендации) в выдаче. Система рассчитывает «Степень Сфокусированности Запроса» на основе анализа распределения кликов. Для узких, сфокусированных …
Анализ патента, лежащего в основе программы Google Authorship. Описываются методы верификации авторства путем создания цикла ссылок между статьей и профилем автора (используя атрибуты, такие как rel="author" и rel="contributor-to") или путем …
Google использует систему для ответа на фактические запросы путем извлечения данных из структурированного контента (таблиц и списков) на высокоранжирующихся страницах. Система сопоставляет термины запроса с атрибутами структуры (строками/столбцами), используя как …
Google использует модель оценки для различения именованных сущностей с одинаковыми названиями (например, «Ягуар» как животное или автомобиль). Система анализирует контекст запроса и сравнивает его со статьями о сущностях в базе …
Фундаментальный патент Google, описывающий переход от индексирования слов к индексированию концепций (фраз). Система определяет «хорошие фразы» на основе частотности и их способности прогнозировать появление других фраз (Information Gain). Документы индексируются …