Google использует публичные взаимодействия в социальных сетях для расчета оценки авторитетности автора (User Score). Система строит граф взаимодействий, присваивая разный вес разным действиям: репосты ценятся выше ответов, а ответы выше …
2010
Google использует технологию предиктивного (проактивного) поиска, которая анализирует текущий контекст пользователя (местоположение, время, календарь, скорость движения, привычки) для автоматического предоставления релевантной информации. Система реагирует на «запрос без параметров» (например, открытие …
Google использует систему для определения схожести между запросами путем объединения нескольких различных сигналов корреляции. Система комбинирует показатели, основанные на временных трендах (как часто запросы ищут одновременно в разных источниках) и …
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, …
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), …
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 анализирует поведение пользователей (click log data), чтобы определить, как они называют конкретный сайт на своем языке. Если пользователи, вводящие определенный запрос (например, название бренда), доминантно кликают на один и …
Google использует систему для улучшения поисковых подсказок путем добавления «живого контента». Когда пользователь вводит запрос, система генерирует подсказки и автоматически инициирует «живой запрос» для получения актуальных данных (например, погоды или …
Google использует графовую модель Маркова (Markov Model) для кластеризации поисковых подсказок. Система анализирует, какие запросы пользователи вводят в рамках одной сессии (session co-occurrence) и на какие документы они кликают (click-through …
Google использует иерархический профиль интересов пользователя (Profile Tree), построенный на основе истории поиска и поведения, чтобы определить, какие слова в запросе наиболее важны для конкретного человека. Специфичные интересы (глубокие узлы …
Google анализирует частичный ввод пользователя (префикс) для прогнозирования полного запроса (завершения). Система идентифицирует релевантный контент, такой как прямые ответы на вопросы (Answer Boxes), рекламные объявления или навигационные ссылки, связанные с …
Google использует механизм для определения географической привязки веб-страниц, анализируя физическое местоположение пользователей в момент запроса контента или клика в поиске. Система создает Пространственный индекс (Spatial Index), связывая ресурсы с регионами …
Google анализирует действия пользователя в рамках текущей поисковой сессии, такие как специфическая терминология, орфография или клики по результатам, чтобы отнести его к определенной «Группе пользователей» (например, по профессии или демографии). …
Google использует механизм сбора и обработки обратной связи для повышения точности кластеризации результатов в поиске по людям. Если система ошибочно связывает ресурсы (например, профили в соцсетях) с конкретным человеком, пользователи …
Google использует механизм предиктивного кэширования для ускорения работы поисковых подсказок (Autocomplete), особенно на мобильных устройствах. Система заранее отправляет наиболее вероятные подсказки, включая локально-специфичные, на устройство пользователя еще до начала ввода …
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 определяет уникальную "зону охвата" (Catchment Area) для локального бизнеса, анализируя, из каких географических точек пользователи кликали на его результаты в поиске. Эта динамическая зона заменяет фиксированный радиус и используется …
Google использует метрику «полезности» (Utility) для выбора предлагаемых запросов и связанных рекламных блоков. Система ищет запросы, которые часто являются конечной целью пользователя (высокая полезность к исходному запросу), но при этом …
Google анализирует статистику запросов по разным географическим регионам. Если конкретный запрос вводится в определенном регионе значительно чаще, чем ожидалось (по сравнению с базовым регионом), Google классифицирует этот запрос как "локальный" …
Патент Google, описывающий систему автоматического выбора лучшего репрезентативного изображения для сущности (человека, логотипа, продукта). Система кластеризует визуально похожие изображения, чтобы найти самые популярные версии в сети. Затем она рассчитывает «Headshot …