Google использует механизм для борьбы со спамом, который намеренно вносит временные задержки или непредсказуемые колебания (например, временное понижение) в ранг документа после его изменения или получения новых ссылок. Система отслеживает …
2010
Google использует механизм для корректного учета поведенческих сигналов (например, времени пребывания). Если пользователь кликает на результат в выдаче, а затем переходит по ссылке на другую страницу, система может перенести позитивные …
Google использует Дополненный Граф Ресурсов для расчета независимых от запроса оценок качества страниц. Этот граф объединяет традиционные ссылки с поведенческими данными: запросами, кликами и пользовательскими сессиями. Алгоритм, подобный PageRank, запускается …
Google использует метрику Reachability Score (Оценка Достижимости) для ранжирования страниц. Эта метрика оценивает, сколько времени пользователь, вероятно, проведет на сайте и сколько связанных ресурсов он посетит, переходя по ссылкам с …
Google использует механизм для повышения качества ранжирования путем анализа надежности (Trustworthiness) различных факторов, влияющих на позицию документа. Если система обнаруживает значительную разницу в надежности сигналов среди результатов поиска, она снижает …
Google использует двухэтапный метод доставки результатов поиска через API и виджеты (например, Google Maps) на сторонних сайтах. Сначала отображается только базовое описание результата и присваивается уникальный защищенный токен. Полный контент …
Google использует систему анализа затрат и выгод, чтобы решить, стоит ли генерировать данные временных рядов (графики, исторические данные) в выдаче. Система оценивает вычислительные затраты (нагрузка на сервер, задержка) и сравнивает …
Google использует механизм для определения семантического расстояния между запросами (Generalized Edit Distance). Вместо подсчета изменений символов система анализирует исторические логи, чтобы понять, как пользователи переформулируют запросы. На основе этих данных …
Google оценивает качество сайта не по общему CTR, а по тому, в ответ на какие запросы он получает клики. Система сегментирует пользовательский фидбек (клики, CTR) по различным параметрам запроса (например, …
Google патентует механизм генерации предложений связанных запросов, привязанных к конкретным результатам поиска (сниппетам). Используя модель D-Q-D, основанную на поведении пользователей (клики и время пребывания), система находит альтернативные запросы, которые ведут …
Google анализирует поведение пользователей в поиске по картинкам, чтобы определить связь между изображениями. Если пользователи часто кликают на изображение А и изображение Б в рамках одной сессии поиска и в …
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 графовую модель для анализа поисковых сессий пользователей. Система определяет, какие уточняющие запросы чаще всего приводят к завершению поиска (становятся «финальным пунктом назначения»). Эти запросы считаются обладающими наибольшей «полезностью» …
Google идентифицирует универсальные слова-модификаторы (например, «фото», «отзывы», «pdf»), которые пользователи часто добавляют к разным запросам. Если такое слово появляется в сессии, система определяет скрытый интент пользователя. Затем Google переранжирует выдачу, …
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 использует механизм для понимания неоднозначных запросов, анализируя, какие документы пользователи выбирают (клики и время просмотра) и что еще они ищут в рамках одной сессии. Если пользователи часто выбирают документы …
Google использует механизм для определения того, подразумевает ли запрос (например, «ресторан») поиск локальной информации, даже если местоположение не указано. Система анализирует агрегированное поведение пользователей для расчета «степени неявной локальной релевантности» …
Google генерирует "Связанные запросы" (Related Searches), анализируя, какие еще запросы приводят пользователей к тем же документам, что и исходный запрос. Если Документ X релевантен Запросам A и B, то Запрос …
Google рассчитывает независимый от запроса сигнал качества (Q) для видео, анализируя корреляции между поведенческими метриками: временем просмотра, рейтингами и количеством просмотров. Система использует математические функции (Predictor и Voting) для моделирования …
Google использует систему для устранения неоднозначности имен людей. Анализируя исторические данные о том, какие запросы (как включающие имя, так и нет) приводили пользователей на одни и те же ресурсы, система …