Google использует систему машинного обучения для оценки авторов и аккаунтов на онлайн-платформах, объединяя сигналы качества (E-E-A-T) и популярности (взаимодействия пользователей) в единый показатель. Этот показатель используется для определения того, следует …
2020
Google применяет архитектуру нейронных сетей («Two-Tower Model») для поиска изображений. Система создает семантические векторы (эмбеддинги) отдельно для запроса и для пары «изображение + посадочная страница» в общем пространстве. Это позволяет …
Google может определять, когда несколько последовательных запросов пользователя являются частью одного исследования («линии запроса»). Система объединяет параметры из этих запросов, создавая «комбинированный запрос». Это позволяет пользователю постепенно уточнять поиск (особенно …
Google отслеживает, на каких результатах поиска пользователь задерживает внимание (не скроллит и не кликает), и вычисляет метрику Dwell Score. Если пользователь долго изучает сниппет, система может динамически заменить этот результат …
Google отслеживает, какой текст пользователи выделяют на веб-страницах и как они читают контент (включая скорость прокрутки и потенциально отслеживание взгляда). Эта информация используется для глубокой персонализации будущих поисковых запросов: система …
Google патентует новый тип интерфейса для "нелинейного браузинга". Вместо списка ссылок пользователь перемещается по массиву карточек (tiles) в разных направлениях (вверх/вниз, влево/вправо). Каждое направление представляет собой отдельное тематическое путешествие (например, …
Google использует комплексный подход к визуальному поиску. Система строит персональный Граф Визуальных Интересов пользователя для персонализации выдачи и проактивных рекомендаций. Она анализирует композицию кадра и контекст (например, окружающий текст), чтобы …
Google разработал систему для повышения доверия к данным о точках интереса (POI). Система извлекает фактическую информацию (адреса, часы работы, услуги) из изображений (Street View, фото пользователей) с помощью компьютерного зрения …
Google использует механизм мультимодального поиска, позволяющий пользователям дополнять текстовые запросы визуальным вводом (например, фотографией). Система анализирует изображение с помощью моделей машинного обучения для распознавания объектов и генерации семантической информации. Эта …
Google патентует систему, которая индексирует пользовательский контент (UGC) и позволяет искать по нему сразу для нескольких сущностей (отели, товары). Результаты отображаются в сравнительном интерфейсе с релевантными сниппетами. Система также использует …
Google применяет двухэтапную нейронную архитектуру (CNN, BiLSTM) для извлечения структурированных данных (например, цен, характеристик) напрямую из HTML-кода. Система анализирует текст узла, предшествующий текст и структуру DOM/XPath. Это позволяет Google понимать …
Анализ патента Google, описывающего интеграцию интерактивных мини-приложений (Mini-Apps) от разных поставщиков прямо в поисковую выдачу. Система определяет намерение пользователя и предлагает функциональные виджеты для выполнения задач (бронирование, расчеты). Ключевая особенность …
Google патентует технологию отображения интерактивных мини-приложений (Subsidiary Applications) от сторонних поставщиков прямо в результатах поиска или интерфейсе Ассистента. Система позволяет пользователям выполнять действия (например, бронировать, заказывать) без установки полных приложений. …
Google использует механизм для идентификации пользователей, владеющих несколькими языками, анализируя язык текущего запроса, местоположение пользователя и историю его активности. Если пользователь находится в регионе с доминирующим языком (L2), но ищет …
Google использует систему для интерпретации семантических запросов о местах, основанных на личном контексте пользователя (например, «ресторан, где мы отмечали годовщину»). Система анализирует персональные данные пользователя (с его разрешения), такие как …
Google оптимизирует ресурсы сканирования для динамического контента (например, цен товаров). Система использует алгоритм обучения с подкреплением (K-armed adversarial bandits) для адаптивного выбора наилучшей стратегии переобхода. Частота сканирования определяется прогнозируемой вероятностью …
Google использует многоуровневую систему для точного определения всех языков, которыми владеет пользователь, не полагаясь только на настройки аккаунта. Система анализирует историю посещений с помощью моделей машинного обучения (Language Recognition Model) …
Google использует метод самообучающейся оценки высоты тона (SPICE) для анализа аудиоконтента без необходимости в размеченных данных. Система обучается распознавать относительные изменения тона, что критически важно для точной транскрипции речи, разделения …
Патент Google описывает систему для анализа схожести программного кода на субфайловом уровне. Система изолирует только исполняемые части файла, игнорируя метаданные и ресурсы, разбивает код на логические блоки и хеширует их. …
Патент Google описывает инфраструктурный метод для эффективного расчета корреляции (степени пересечения) между различными поисковыми терминами в больших базах данных. Используя алгоритм HyperLogLog (HLL), система может быстро оценить, как часто два …