Google использует гибридный подход для генерации рекомендаций контента. Система динамически переключается между внешними данными (например, ТВ-рейтингами) и поведенческими данными (поисковые запросы, клики). Для нового контента приоритет отдается внешним данным и …
Свежесть контента
Google использует метод для идентификации областей сайта, содержащих временный контент (например, рекламу, погоду, динамические виджеты). Система сравнивает разные версии страниц и анализирует, как часто меняется контент в определенных структурных расположениях …
Google использует статистические модели (например, распределение Пуассона) для анализа внезапных всплесков запросов или индексации новых документов. Система определяет, является ли всплеск результатом реального мирового события (тренд) или случайным шумом/скоординированным спамом. …
Google использует систему для разрешения неоднозначности запросов, чье значение меняется со временем. Анализируя исторические показатели кликабельности (CTR), система выявляет временные изменения в интересах пользователей (сезонность, еженедельные тренды). Если текущий запрос …
Google использует механизм оценки «Information Gain» для борьбы с избыточностью информации в поиске. Система анализирует контент, который пользователь уже просмотрел в рамках сессии, и рассчитывает, сколько новой информации содержат оставшиеся …
Google использует "восходящий" подход для наполнения лент контента (например, Google Discover). Система заранее генерирует множество запросов по теме и оценивает качество их результатов по метрикам свежести (Velocity), вовлеченности (Feedback), точности …
Google использует механизм для определения контента, который часто меняется между версиями страницы (транзиентный контент). Сравнивая HTML-структуру и содержимое на всем сайте, система выявляет блоки (Transient Paths), такие как реклама или …
Google анализирует запросы, по которым пользователи ранее переходили на документ. Система классифицирует документ как «новый» или «старый» на основе временных терминов в этих запросах. Кроме того, Google отслеживает сезонные всплески …
Google анализирует тренды в поведении пользователей (клики, время пребывания) с течением времени. Если система обнаруживает значительное изменение во взаимодействии с результатом поиска, она предполагает, что контент документа или интент запроса …
Google идентифицирует связанные запросы, анализируя схожесть их исторических трендов популярности, а не только семантику. Система преобразует данные об объеме запросов в многомерные изображения и применяет вейвлет-анализ для извлечения ключевых характеристик …
Google анализирует скорость появления (Velocity) и метаданные (геолокацию, время, распознанные объекты на фото) постов в социальных сетях. При обнаружении всплеска активности («тренда») по теме или в конкретном месте система генерирует …
Google отслеживает взаимодействие с поисковой выдачей в реальном времени. Если пользователь просматривает результаты, но не кликает на них в течение определенного времени (определяемого моделью поведения), система интерпретирует это как имплицитную …
Google оптимизирует вычислительные ресурсы, отслеживая популярность запросов через счетчик использования кэша (Reuse Count). Для редких запросов предоставляется быстрый «стандартный» результат. Если запрос становится популярным (превышает порог), система запускает более ресурсоемкий …
Google использует систему для определения релевантности новостей конкретным объектам (сущностям, событиям, темам). Система анализирует кластеры новостных статей (коллекции), оценивая общий интерес к объекту (поисковые запросы, социальные сети) и значимость объекта …
Анализ патента Google, детально описывающего методы ранжирования контента в социальных сетях (постов, пользователей, сообществ). Система использует метрики вовлеченности и применяет функции экспоненциального затухания (Time Decay) для приоритизации свежей активности, а …
Google использует ML-модели для прогнозирования ожидаемого объема обсуждений (например, твитов) по теме в реальном времени. Система анализирует разницу между фактической и прогнозируемой активностью (остаточный сигнал), чтобы точно и быстро выявлять …
Google использует систему для идентификации и ранжирования высококачественного лонгрид-контента (In-Depth Articles). Система определяет авторитетные сайты на основе внешних наград и ссылочных паттернов. Контент оценивается по критериям «вечнозелености» (Evergreen Score), структуры …
Google анализирует поисковые запросы пользователей в реальном времени во время трансляции видеоконтента. Система выявляет всплески интереса к определенным темам (search query spikes), сопоставляет их с конкретными моментами в видео (используя …
Google использует механизм ранжирования, который динамически снижает влияние прогнозируемых показателей (например, pCTR или оценки качества), если система имеет низкую уверенность в точности этого прогноза. Уверенность рассчитывается статистически на основе объема …
Анализ архитектуры индексирования, которая позволяет поисковым системам повышать свежесть выдачи за счет распараллеливания процессов. Вместо ожидания медленного глобального анализа (расчет PageRank, дубликаты), система строит новый индекс, используя результаты предыдущего цикла. …