Google использует механизм для улучшения локальной выдачи по запросам с неявным локальным интентом. Если результат классифицирован как локальный, но находится далеко от пользователя, система может его понизить. Это происходит, только …
2013
Google решает проблему ранжирования изображений для сложных или редких запросов, для которых нет специализированной модели релевантности. Система тестирует существующие модели, созданные для частей запроса (подзапросов), и выбирает ту, которая лучше …
Google использует механизм для изменения порядка результатов поиска на медиа-платформах. Если в выдаче присутствует несколько элементов контента (например, видео) из одного источника («Канала»), система может сгруппировать их в визуальный кластер, …
Google использует запатентованный метод для ранжирования 3D-моделей путем сравнения их визуальных характеристик с популярными веб-изображениями по тому же запросу. Система анализирует, какие изображения пользователи кликают чаще всего, чтобы понять "идеальный" …
Google использует систему для автоматического определения, выполнил ли пользователь задачу (например, покупку товара или посещение места). Система отслеживает активность пользователя (локацию, email, транзакции) и сравнивает ее с индикаторами, связанными с …
Система прогнозирует, когда пользователь посетит локацию, используя его текущее местоположение, историю поиска и запросы. Затем она определяет ожидаемые условия (погоду, сезон, время суток) на этот будущий момент и выбирает изображения …
Google использует систему для оптимизации вовлеченности видеоконтента. Система анализирует, как пользователи смотрят видео (когда ставят лайки, делятся, пересматривают или уходят), определяет самые интересные сегменты и рекомендует кадры из этих сегментов …
Google использует информацию о недавно потребленном пользователем медиаконтенте (видео, аудио, книги, игры) для персонализации поисковых подсказок. Система извлекает атрибуты (аспекты) из этого контента, такие как названия, имена актеров или артистов, …
Google использует механизм адаптации интерфейса в вертикальном поиске (например, Google Books или Shopping). Если система уверена, что результат №1 значительно релевантнее №2, он отображается заметно крупнее. Патент детализирует факторы оценки …
Google может повышать в ранжировании места (рестораны, магазины), которые посещал сам пользователь или его контакты из социального графа. Система учитывает данные о физическом присутствии, давность посещения и силу социальной связи, …
Google использует модульную систему для динамической генерации Панелей Знаний. Система определяет сущность в запросе, находит релевантные единицы контента из разных источников и ранжирует их по популярности (Rank Score), основанной на …
Google улучшает геолокацию пользователей, анализируя «повторяющиеся запросы» (Recurrent Queries) — запросы, популярность которых резко возрастает в конкретных регионах в определенное время (например, локальные праздники или события). Когда пользователь вводит такой …
Патент Google описывает фреймворк, позволяющий третьим сторонам загружать «поисковые приложения» (данные, код и триггеры запросов) непосредственно в инфраструктуру Google. Если запрос пользователя совпадает с триггером, приложение выполняется в изолированной среде …
Патент описывает систему Google Ads для автоматического создания ("синтеза") компонентов объявлений, в частности Sitelinks. Система анализирует исторические логи поисковой выдачи, чтобы определить, какие органические результаты ранее показывались вместе с рекламой …
Google измеряет, как долго пользователи остаются на сайте в течение сессии, и сравнивает эту продолжительность с эталонными показателями, специфичными для категорий сайта. Эта нормализованная оценка (Duration Performance Score) позволяет объективно …
Google анализирует авторитетные сайты и логи запросов для выявления общих «Шаблонов Намерений» (Intent Templates). Система заранее извлекает контент в формате «Заголовок-Текст» (Heading-Text Pairs) с этих сайтов и сохраняет его в …
Google использует систему для ответов на количественные запросы (например, «Сколько...?»). Система анализирует результаты поиска, извлекает предложения с числами и оценивает их по грамматике, формату и релевантности. Затем она группирует ответы …
Google патентует систему, которая создает детальную историю потребления медиаконтента пользователем (фильмы, музыка, ТВ) из разных источников (чеки, история просмотров, распознавание аудио). Эта история используется для персонализации результатов поиска по сущностям …
Google использует механизм для персонализации поисковых подсказок (Autocomplete). Система анализирует предыдущий запрос пользователя и определяет, какие другие запросы статистически часто встречаются в одной сессии с ним (на основе данных многих …
Google рассчитывает метрику социального ранжирования (Social Ranking Score) для контента, анализируя и классифицируя социальные взаимодействия пользователей (лайки, шеры, комментарии). Система присваивает разные веса разным типам активностей (например, шер ценится выше …