Google анализирует компании и объекты, расположенные близко друг к другу (кластеры). Если атрибуты или категория одной компании сильно отличаются от соседей (например, магазин заявляет о публичном доступе в закрытом жилом …
2013
Патент Google описывает систему модификации поисковой выдачи для улучшения видимости "Каналов" (коллекций контента из общего источника или темы). Система использует два механизма: гарантирует присутствие минимального количества Каналов в топе выдачи …
Google использует механизм персонализации, который отслеживает, как пользователи уточняют свои поисковые запросы. Если пользователь часто вводит общий запрос, а затем выполняет ряд действий (например, меняет запрос или взаимодействует с картой), …
Google оценивает качество и подлинность отзыва, сравнивая его тональность с комментариями того же автора об этом продукте или услуге на внешних платформах (социальные сети, электронная почта, блоги), при условии согласия …
Google индексирует личные данные пользователя (email, геолокацию, чекины) для ответа на "персональные локационные запросы" (например, "рестораны, в которых я был в Берлине"). Система распознает намерение пользователя найти информацию о ранее …
Google анализирует поведение пользователей для оценки эффективности правил близости (Proximity Rules), которые влияют на ранжирование в зависимости от расстояния между ключевыми словами на странице. Система отслеживает, кликают ли пользователи на …
Google использует данные о местоположении двояко. Во-первых, система анализирует агрегированный трафик путешественников (игнорируя местных жителей) для определения реальной популярности достопримечательностей (Prominence). Во-вторых, Google Maps проактивно предлагает пользователям их прошлые поисковые …
Google применяет механизм для глубокой персонализации результатов поиска в вертикалях цифрового контента (например, Google Play). Система комбинирует стандартные оценки релевантности с персонализированными оценками, основанными на «сигналах предпочтений пользователя». Эти сигналы …
Google анализирует историю поиска пользователя для выявления повторяющихся интересов (например, спорт, погода, статус рейсов), особенно тех, которые вызывают показ прямых ответов (Inline Search Results). Отслеживая контекст пользователя (местоположение, время) и …
Патент Google, раскрывающий механизм ранжирования видеорекламы (Promoted Video Programs). Система рассчитывает Quality Factor (QF) видео, учитывая релевантность контента (CF), детальные метрики вовлеченности зрителей (PWF), а также физические характеристики ролика, такие …
Google использует многоступенчатую систему для выбора наиболее авторитетного изображения (например, официального портрета) для человека. Система оценивает качество веб-страниц, на которых размещено изображение (используя сигналы, не зависящие от контента), и анализирует, …
Google использует систему для оптимизации функции автозаполнения (Autocomplete). При вводе частичного запроса система определяет широкий набор потенциальных навигационных ссылок (Superset) и фильтрует его до узкого подмножества (Subset) на основе сигналов, …
Google может динамически изменять сниппеты (заголовки и описания) в результатах поиска, чтобы выделить ту часть контента на странице, которая соответствует долгосрочным интересам пользователя или его недавней истории поиска. Система генерирует …
Google патентует систему проактивной доставки контента ("микросайтов"), которая не требует запроса пользователя. Система анализирует контекст (данные сенсоров, местоположение, время, активность) и профиль пользователя (интересы, история, социальные связи). Контент ранжируется с …
Google использует систему для выявления уникальных интересов пользователей в конкретных городах путем идентификации «избыточных запросов» — тем, которые ищут значительно чаще, чем в среднем по стране. Анализируя эти паттерны во …
Google использует вероятностную модель для ранжирования поисковых подсказок (Autosuggest). Система вычисляет вероятность того, что пользователь ищет Запрос или URL, и является ли это повторным или новым поиском. Подсказки из разных …
Google использует механизм для оценки значимости конкретных сущностей (например, изданий книг или фильмов). Система анализирует, как эти сущности упоминаются на релевантных веб-страницах, учитывая уверенность распознавания (Confidence) и то, насколько страница …
Google использует систему для улучшения визуального поиска (например, Google Lens), которая сначала определяет семантическое значение исходного изображения (например, «собор» или «автомобиль»). Вместо применения универсальной формулы схожести, система создает индивидуальную метрику …
Патент описывает, как Google обрабатывает вопросы о сущностях (людях, местах, компаниях). Система распознает сущность в запросе, определяет запрашиваемый атрибут (например, адрес), извлекает значение этого атрибута из результатов поиска и визуально …
Google анализирует сущности (Topics/Entities) и их типы, общие для топовых результатов поиска, чтобы определить истинный интент запроса. Если интент подтверждается этим тематическим консенсусом выдачи, система продвигает "авторитетные кандидаты" (например, полные …