Google анализирует реальные пути навигации пользователей (реферальный трафик) для улучшения выбора контента (например, рекламы). Система извлекает ключевые слова со страницы-источника и взвешивает их на основе трех факторов: близости к кликнутой …
2017
Google патентует систему проактивного поиска для "второго экрана". Анализируя исторические данные, система определяет, что пользователи ищут во время просмотра контента (фильма, матча). Когда новый пользователь смотрит этот контент, система распознает …
Google использует систему Reinforcement Learning для динамической адаптации поисковых процессов. Система анализирует поисковые сессии (последовательности запросов и кликов) и учится оптимизировать выдачу, чтобы пользователь быстрее находил нужный результат. Это достигается …
Google использует систему машинного обучения для анализа того, какие товары пользователи выбирают после ввода широких или неоднозначных запросов. Изучая скрытые атрибуты (метаданные) этих выбранных товаров, система определяет «скрытое намерение» запроса. …
Google использует систему для прогнозирования истинного намерения пользователя на основе его текущего контекста (местоположение, время, среда, недавние действия) и исторических данных о поведении других пользователей в аналогичных ситуациях. Система переранжирует …
Google использует систему для Автоматизированных Ассистентов, которая ищет ответы не только в общем веб-индексе. Система анализирует текущий контекст пользователя (местоположение, тему диалога) и «активные документы» (открытые веб-страницы, недавно озвученный контент). …
Google использует машинное обучение для анализа изображений и отзывов о местах (например, ресторанах) и связывания их с конкретными атрибутами (например, "есть детское меню", "вид на горы"). При поиске система динамически …
Google использует систему интерактивных подсказок (Autocomplete), которая предлагает как завершение запроса, так и прямые URL-адреса по мере ввода пользователем префикса. Система заранее создает индекс, анализируя популярные сайты и связывая префиксы …
Google использует архитектуру нейронных сетей Encoder-Decoder для оценки того, насколько хорошо фрагмент текста отвечает на вопрос. Система включает отдельный компонент — Matching Vector Neural Network — который генерирует оценку качества …
Google использует систему для автоматического извлечения неструктурированных «уникальных фактов» о сущностях из веб-документов. Система идентифицирует источники по внешним сигналам (триггерным фразам), кластеризует схожие утверждения для валидации, отфильтровывает общеизвестные данные и …
Патент Google, описывающий систему динамического отображения точек интереса (POI) на электронных картах. Система ранжирует POI на основе вероятности взаимодействия с ними (персонализация) и ограничивает их количество на экране (Point of …
Google использует анализ поисковых логов для защиты пользователей от контента с ложной маркировкой (например, взрослого контента, маскирующегося под детский). Система анализирует, на какие результаты (например, "безопасные" или "неприемлемые") пользователи кликают …
Google использует модель с двумя отдельными нейронными сетями (Two-Tower Model) для понимания семантической релевантности между запросами и контентом. Одна сеть обрабатывает запрос, другая — контент, преобразуя их в векторы (embeddings). …
Google разработал систему для обнаружения веб-ресурсов, предлагающих поддержку через чат. Система может встраивать стандартизированный чат-интерфейс прямо в страницу результатов поиска (SERP) рядом с соответствующей ссылкой или предлагать начать чат через …
Google использует систему для валидации данных о сущностях от сторонних поставщиков перед их добавлением в Knowledge Graph. Система группирует похожие сущности (используя "семантические отпечатки"), проверяет их на соответствие правилам (например, …
Патент Google описывает систему синтеза пошаговых (How-To) инструкций путем анализа и объединения информации из нескольких топовых источников. Система определяет консенсус между источниками и формирует единую инструкцию. Ключевой аспект — персонализированный …
Google использует интерфейс для поиска медиаконтента, объединяющий прокручиваемый список результатов и специальную «область фокуса» для автоматического воспроизведения превью. Система анализирует жесты пользователя (свайпы, касания) в реальном времени, используя персонализированное машинное …
Анализ патента Google, описывающего систему генерации ответов на предиктивные запросы. Если стандартный поиск неэффективен, Google может обучить модель машинного обучения «на лету» на основе исторических структурированных данных или использовать предобученную …
Google использует систему для определения, когда пользователь ищет список объектов (сущностей). Система анализирует запрос на наличие индикаторов списка («лучшие», «топ»), определяет категорию (например, «фильмы») и извлекает релевантные сущности из топовых …
Анализ патента Google, описывающего систему для голосового поиска, которая определяет первичный аудиоответ и одновременно выбирает связанный вторичный цифровой контент. Система оценивает различные форматы контента («канонические цифровые компоненты») на основе релевантности …