Google использует механизм «Pull-Push» для борьбы с искусственными ссылками, анализируя соотношение между количеством ссылок и реальными кликами по ним. Если ссылки не генерируют пропорциональный трафик (с учетом времени вовлечения), они …
Hyung-Jin Kim
Google использует механизм для повышения качества ранжирования путем анализа надежности (Trustworthiness) различных факторов, влияющих на позицию документа. Если система обнаруживает значительную разницу в надежности сигналов среди результатов поиска, она снижает …
Google использует метрику Codomain Relationship Measure (CDR), чтобы определить, какой сайт показать в качестве целевой страницы в Поиске по Картинкам. Система анализирует связь между доменом контента и доменом хостинга изображения. …
Google использует механизм для понимания неоднозначных запросов, анализируя, какие документы пользователи выбирают (клики и время просмотра) и что еще они ищут в рамках одной сессии. Если пользователи часто выбирают документы …
Google оценивает качество страниц и доменов, анализируя, как они конкурируют в поисковой выдаче. Система отслеживает «Победы» (Wins) и «Поражения» (Losses) на основе поведения пользователей: сравнивая время пребывания (Dwell Time) при …
Google использует механизм для интерпретации поведения пользователей (CTR), который учитывает, как именно представлены результаты поиска. Система рассчитывает ожидаемый CTR для конкретной позиции и визуального оформления (сниппет, выделение). Чтобы получить буст …
Google использует механизм обобщения запросов для улучшения ранжирования, особенно когда исторических данных по исходному запросу недостаточно. Система создает варианты запроса (удаляя стоп-слова, используя синонимы, стемминг или частичное совпадение) и агрегирует …
Google использует механизм для улучшения ранжирования запросов, по которым недостаточно данных о поведении пользователей (например, кликов). Система находит исторические запросы, семантически похожие на исходный, и «заимствует» их поведенческие данные. Степень …
Google улучшает локальное ранжирование, агрегируя поведенческие данные (клики) не только из страны пользователя, но и из «совместимых» стран (соседних, культурно близких) или схожих языков. Система определяет совместимость на основе общих …
Google использует систему для определения локальной релевантности точек интереса (POI). Система анализирует исторические данные о кликах пользователей и связывает их с конкретными географическими "ячейками". Это позволяет идентифицировать локально значимые места …
Google анализирует действия пользователя в рамках текущей поисковой сессии, такие как специфическая терминология, орфография или клики по результатам, чтобы отнести его к определенной «Группе пользователей» (например, по профессии или демографии). …
Google анализирует запросы, по которым пользователи ранее переходили на документ. Система классифицирует документ как «новый» или «старый» на основе временных терминов в этих запросах. Кроме того, Google отслеживает сезонные всплески …
Google анализирует тренды в поведении пользователей (клики, время пребывания) с течением времени. Если система обнаруживает значительное изменение во взаимодействии с результатом поиска, она предполагает, что контент документа или интент запроса …
Google использует механизм для улучшения ранжирования путем объединения данных о поведении пользователей (клики и время взаимодействия) из разных поисковых систем (например, Веб-поиск и Поиск по Видео). Если в основной системе …
Google адаптирует поведенческие факторы ранжирования (например, клики) при обновлении контента документа. Исторические данные взвешиваются в зависимости от того, насколько старая версия контента похожа на текущую. Для измерения схожести используется анализ …
Google анализирует, как долго пользователи остаются на странице после клика (Dwell Time). Сравнивая «длинные просмотры» (признак удовлетворенности) с «короткими просмотрами» (признак неудовлетворенности), Google рассчитывает оценку релевантности (LCIC fraction). Эта оценка …
Анализ патента Google, описывающего, как система Autocomplete ранжирует поисковые подсказки, используя данные о поведении пользователей (клики и время пребывания на сайте). Система отдает приоритет запросам, которые ранее приводили к удовлетворению …
Google использует этот механизм для выбора наиболее качественной и авторитетной веб-страницы в качестве целевой (Landing Page) для результатов поиска по картинкам. Если изображение или его близкие копии присутствуют на нескольких …