Google использует статистические методы, такие как интервал Уилсона, для оценки качества контента при малом количестве данных (например, голосов или поведенческих сигналов). Для ранжирования используется пессимистическая оценка (нижняя граница доверительного интервала), …
EEAT и качество
Анализ патента Google, описывающего механизм ранжирования, который комбинирует внешнюю оценку сайта (Global Ranking) с внутренней оценкой его страниц (Onsite Ranking). Система проверяет, соответствует ли страница, признанная лучшей внутри сайта, общему …
Google использует алгоритм для идентификации «Классических видео» на платформах типа YouTube. Система анализирует не абсолютное количество просмотров, а долю видео в общем трафике платформы за день. Если видео стабильно поддерживает …
Google использует систему для объяснения, почему две сущности (например, компании) похожи. Вместо очевидных связей (например, «оба являются ресторанами»), система анализирует все общие черты, отфильтровывает слишком частые и слишком редкие, и …
Google использует систему для идентификации таблиц с упорядоченными данными (рейтингами) на веб-страницах. Система анализирует структуру таблицы и контекст страницы (заголовки, окружающий текст, прошлые запросы), чтобы понять, что именно и по …
Google использует систему для количественной оценки оригинальности контента на уровне сайта. Система анализирует, какая доля контента (n-граммы) на сайте впервые появилась именно на нем, основываясь на дате первого сканирования (Crawl …
Google патентует метод улучшения поиска за счет расширения сущностей в запросах и контенте с помощью Knowledge Graph. Система использует курируемые связи (предикаты) для выявления неявной релевантности. Также вводится «дескриптор релевантности» …
Google анализирует топовые веб-страницы, ранжирующиеся по запросу, чтобы найти упоминания книг. Система рассчитывает, насколько цитируемые книги релевантны контенту этих страниц (Citation Score) и объединяет это с релевантностью самой страницы запросу …
Google использует итеративный процесс (бутстрэппинг) для распознавания сущностей в документах. Система начинает с известных фактов о сущности, находит документы, которые, вероятно, ссылаются на нее, анализирует эти документы для уточнения модели …
Google использует механизм для улучшения ранжирования путем анализа взаимодействия пользователя с документами, email и веб-страницами на его устройстве. Система отслеживает детальные действия, такие как скроллинг, движение мыши, копирование, печать и …
Google использует систему для автоматической генерации движущихся миниатюр (анимированных превью). Система анализирует видео покадрово, оценивая визуальное качество, наличие лиц и движение. Затем она использует метод «скользящего окна» для оценки целых …
Google использует модели машинного обучения для оценки релевантности пользовательского контента (например, постов в социальных сетях). Система учитывает не только текст поста, но и контекст его автора (биографию, экспертизу, местоположение). Это …
Google использует механизм для повышения точности коротких ответов (Featured Snippets). Вместо того чтобы полагаться только на один источник, система анализирует несколько топовых результатов поиска. Если информация в основном кандидате подтверждается …
Google использует машинное обучение для анализа изображений и отзывов о местах (например, ресторанах) и связывания их с конкретными атрибутами (например, "есть детское меню", "вид на горы"). При поиске система динамически …
Google использует системы для двустороннего связывания запросов и сущностей. Алгоритмы анализируют релевантность документов запросу и значимость сущности внутри этих документов, чтобы определить главную (Primary) и второстепенные (Secondary) сущности для запроса. …
Google использует фундаментальную архитектуру для персонализации поиска. Система собирает историю действий пользователя (запросы, клики по результатам и рекламе, просмотренные страницы) с разных устройств и браузеров. Эти фрагментированные данные объединяются в …
Google использует систему для определения того, какие сущности (люди, места, объекты) подразумеваются в поисковом запросе. Система анализирует, насколько релевантны топовые документы запросу и насколько центральное место в этих документах занимает …
Фундаментальный патент Google, лежащий в основе AdSense. Он описывает, как Google анализирует контент документа (веб-страницы или видео) для определения его тем. Система использует классические методы Information Retrieval: частоту терминов (концепция …
Патент описывает систему для определения семантического контекста текста (веб-страниц, запросов и истории пользователя). Она разделяет информацию на тематические Домены и вычисляет контекстный вектор (Macro-Context) на основе использования уникальной терминологии. Это …
Патент описывает механизм, который Google использует для консолидации фактов, извлеченных из интернета. Система анализирует разрозненные данные (объекты), сравнивает их на предмет сходств (например, общие редкие факты) и конфликтов (например, разные …