Google использует итеративный алгоритм для обеспечения разнообразия в результатах поиска и рекомендациях. Система выбирает первый результат с наивысшей релевантностью, а затем штрафует оставшиеся результаты, если они слишком похожи на уже …
Ashutosh Garg
Google анализирует коллекции похожих структурированных документов (например, товарных карточек) и создает общую модель (DOM). Затем система изучает логи запросов и кликов, чтобы понять, какие части структуры (заголовки, основной контент, реклама) …
Google анализирует последовательность запросов пользователя в рамках одной поисковой сессии, чтобы определить ее контекст. Сравнивая эту последовательность с историческими паттернами поиска (Query Paths), система выявляет, к какому результату пользователь, вероятно, …
Google использует гибридную систему для борьбы с манипуляциями в поиске. Если алгоритм фиксирует аномально быстрый рост позиций результата («Свежесть Ранжирования»), это инициирует проверку Арбитрами (асессорами). Решение о пессимизации (разрыве ассоциации) …
Google определяет текущий интерес пользователя (контекст) на основе его действий в рамках сессии (клики, посещенные сайты). Затем система использует специализированные кликовые модели, основанные на поведении прошлых пользователей с таким же …
Google анализирует последовательность запросов в вашей текущей поисковой сессии и сравнивает ее с миллионами исторических сессий. Если текущий путь поиска совпадает с прошлыми паттернами, система предлагает наиболее вероятный следующий запрос …
Google анализирует последовательности запросов в пользовательских сессиях. Если два разных запроса часто следуют за одним и тем же набором предыдущих поисков (Predicate Queries), Google идентифицирует их как «родственные» (Sibling Queries). …
Google анализирует последовательность запросов пользователя в рамках одной поисковой сессии. Если пользователь повторяет начало предыдущего запроса и добавляет новые слова (уточнения), система снижает вес этих новых слов. Это позволяет сохранить …
Google оптимизирует процесс распознавания фраз (N-грамм) в запросе, анализируя предыдущий запрос пользователя в той же сессии. Если пользователь уточняет запрос, добавляя новые слова, система исключает эти новые слова из анализа …
Google анализирует, какой контент популярен среди пользователей с определенными языковыми предпочтениями, независимо от языка самого контента. Если англоязычная страница часто выбирается пользователями, предпочитающими хинди, система повысит эту страницу в выдаче …
Google отслеживает результаты поиска в рамках одной поисковой сессии. Если пользователь вводит несколько связанных запросов подряд (например, уточняя свой интент), система идентифицирует результаты, которые уже появлялись в ответ на предыдущие …
Google использует механизм динамической смены сниппетов для улучшения взаимодействия пользователя с поиском. Если один и тот же результат появляется повторно в ответ на разные запросы в рамках одной сессии, система …
Google может определять географические интересы пользователя, анализируя местоположение издателей новостных сайтов, которые он посещал. Эта информация (Geo Signal) используется для корректировки ранжирования будущих поисковых запросов, повышая результаты, релевантные этим интересам, …
Google использует технику Minhashing для эффективной кластеризации пользователей на основе схожести их действий (кликов, просмотров, покупок). Этот масштабируемый метод лежит в основе коллаборативной фильтрации и систем рекомендаций (например, Google Discover), …
Google анализирует поведение пользователя во время поисковой сессии (клики, время на сайте, последующие запросы), чтобы определить уровень удовлетворенности. Если система фиксирует признаки неудовлетворенности (например, много коротких кликов или серия уточняющих …
Google анализирует предыдущие запросы пользователя в рамках текущей сессии, чтобы понять контекст. Если текущий запрос содержит ошибку (опечатку или неподходящее по смыслу слово), система предлагает исправление, которое соответствует этому контексту, …
Google использует механизм для улучшения поисковой выдачи в E-commerce, анализируя распределение цен для различения основных продуктов и их аксессуаров. Если система определяет, что пользователь ищет основной продукт, результаты, классифицированные как …
Google использует передовые технологии OCR для точного извлечения текста из изображений, включая низкокачественные фото с мобильных устройств. Система применяет масштабирование (Super-resolution), многоуровневый анализ (Multi-scale OCR) и контекстно-зависимые языковые модели (например, …
Google применяет двухэтапный механизм ранжирования, когда пользователь сортирует выдачу по атрибуту (например, цене). Сначала система рассчитывает комбинированную оценку и делит результаты на "бакеты" (subsets) по уровню релевантности. Затем результаты сортируются …
Патент Google, описывающий систему автоматического создания рекламных объявлений (креативов и ставок) путем сканирования сайта рекламодателя (например, страниц товаров). Система создает специальный индекс (Page-Ad Index), используя контент страниц как таргетинговые ключевые …