Google использует систему для автоматического определения того, какой именно продукт просматривает пользователь, анализируя URL и заголовок страницы. Система извлекает идентификаторы объектов (например, SKU или GTIN) с помощью правил парсинга, специфичных …
Индексация
Google стабилизирует обнаружение дубликатов, игнорируя новый или часто меняющийся контент (например, рекламу, комментарии). Система сравнивает текущую версию документа с предыдущей, определяет возраст различных частей и вычисляет контрольную сумму (checksum) только …
Google патентует архитектуру нейронного поиска (Contextualized Token Retriever или XTR), которая обеспечивает высокую точность за счет анализа взаимодействий на уровне отдельных токенов (как в моделях типа ColBERT), но радикально снижает …
Google использует систему предиктивного поиска для повышения скорости и эффективности. Система прогнозирует, какие запросы пользователи введут в будущем, и заранее вычисляет для них результаты поиска, сохраняя их в специальном «предиктивном …
Google разрабатывает систему для индексации невзаимозаменяемых токенов (NFT) путем прямого анализа данных из блокчейнов и с веб-страниц (маркетплейсов). Система использует ML-модели для анализа содержания самих цифровых активов, создавая специализированный индекс …
Google использует механизм для получения метаданных о файлах, не являющихся веб-страницами (например, PDF, документы Office). Во время сканирования эти метаданные передаются поисковой системе через специальные HTTP-заголовки. Затем Google преобразует их …
Google использует усовершенствованный алгоритм Min-Hash для создания цифровых сигнатур контента (веб-страниц, изображений, медиа). Условно используя вторичные перестановки, когда первичный хеш дает мало информации, Google генерирует более надежные и информативные сигнатуры. …
Google использует систему для улучшения поисковой выдачи по запросам, содержащим имена людей. Система анализирует релевантные веб-страницы, обнаруживает наличие лиц (Face Detection) и определяет личность человека на фото, используя текстовые сигналы …
Google оптимизирует визуальный поиск, группируя почти идентичные изображения (измененный размер, обрезка) в единый кластер. Система индексирует не отдельные картинки, а совокупность всех визуальных признаков ("визуальных слов") из всех вариантов в …
Google автоматически определяет географические регионы, связанные с новостным событием. Если язык региона отличается от языка пользователя, система переводит ключевые слова сюжета, ищет релевантные локальные статьи и интегрирует их в выдачу …
Google использует метод для эффективного сканирования контента, скрытого за веб-формами (Deep Web). Вместо перебора всех возможных комбинаций полей ввода система определяет, какие поля являются «информативными» — то есть, изменение каких …
Google использует централизованную систему (Host Load Server) для управления скоростью сканирования. Система динамически распределяет максимальную пропускную способность веб-хоста между конкурирующими краулерами (например, Новости, Картинки, Основной поиск) на основе их приоритетов. …
Патент описывает инфраструктуру Google для эффективного рендеринга веб-страниц в масштабах интернета. Система использует итеративный подход: если во время рендеринга обнаруживается отсутствующий ресурс (например, CSS или JS), процесс останавливается, ресурс ставится …
Google использует механизм для стабилизации индекса при обработке дубликатов в условиях неравномерного сканирования (Crawl Skew). Если страница не была пересканирована, система принудительно связывает ее с предыдущим каноническим URL (Previous Representative). …
Google использует систему фингерпринтинга видео, которая анализирует не пиксели, а временные метки структурных разрывов — смены сцен (shot boundaries) и моменты тишины (silent points). Это позволяет идентифицировать дубликаты или похожий …
Патент Google описывает метод шифрования платного (premium) контента, позволяющий безопасно передавать весь контент пользователю, скрывая платную часть до авторизации. Ключевое значение для SEO: этот метод позволяет поисковым системам (явно указанным …
Google использует модели машинного обучения для анализа визуальных характеристик изображений (цвет, текстура, освещение) и определения вероятного времени их съемки (сезон, месяц, время суток), даже если метаданные отсутствуют. Это позволяет фильтровать …
Google использует систему для защиты пользователей от утечек конфиденциальных данных (PII), таких как номера кредитных карт или SSN. Система анализирует контент на соответствие форматам PII и ищет связанные ключевые слова …
Google может генерировать синонимы для слов непосредственно во время индексации документа, чтобы ускорить обработку запросов. Это включает извлечение числовых значений из буквенно-числовых токенов (например, «42» из «e42PC») и нормализацию слов …
Патент описывает платформу для автоматизации подкастинга, которая динамически вставляет аудиоконтент (например, рекламу) в момент загрузки подкаста пользователем. Система также включает механизм преобразования речи в текст (Speech-to-Text) для создания транскриптов, что …