Google использует данные о месте проживания пользователя (например, отеле) для персонализации локального поиска. При поиске ресторанов или достопримечательностей система повышает в ранжировании те места, которые высоко оценили другие гости этого …
Local SEO
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 …
Google решает проблему перегруженности карт, приоритизируя отображение точек интереса (POI). Система анализирует, как часто пользователи взаимодействуют (кликают) с объектами разных категорий, и рассчитывает «Оценку Категории» (Category Score), используя сложный механизм …
Google использует систему для идентификации сущностей в запросах и генерации Панелей Знаний. Эти панели агрегируют различные типы контента (факты, изображения) из множества разных источников в единый сводный блок на странице …
Google автоматически проверяет и обновляет физическое местоположение бизнеса (Local SEO), анализируя геолоцированные изображения (например, Street View или фото пользователей). Система распознает логотипы и вывески на этих фото, а затем сверяет …
Google использует статистический механизм для определения географической релевантности документов или запросов, содержащих неоднозначные названия мест. Система создает «Профили гео-релевантности» (Geo-relevance Profiles) для терминов на основе их близости к известным адресам …
Google использует данные о физических посещениях пользователей для оценки качества локального бизнеса. Система рассчитывает «Quality Visit Measure», придавая значительно больший вес местам, куда люди возвращаются повторно, приводят друзей или посещают …
Google анализирует компании и объекты, расположенные близко друг к другу (кластеры). Если атрибуты или категория одной компании сильно отличаются от соседей (например, магазин заявляет о публичном доступе в закрытом жилом …
Google использует механизм персонализации, который отслеживает, как пользователи уточняют свои поисковые запросы. Если пользователь часто вводит общий запрос, а затем выполняет ряд действий (например, меняет запрос или взаимодействует с картой), …
Google анализирует историю взаимодействий пользователя с результатами в Картах (Search Log Data), чтобы определить его текущие географические интересы. Система рассчитывает персонализированные «Факторы повышения» (Result Suggest Boost Factors) для конкретных локаций. …
Google использует данные о местоположении двояко. Во-первых, система анализирует агрегированный трафик путешественников (игнорируя местных жителей) для определения реальной популярности достопримечательностей (Prominence). Во-вторых, Google Maps проактивно предлагает пользователям их прошлые поисковые …
Google использует систему для определения, должен ли запрос активировать локальный поиск или обычный веб-поиск. Система заранее вычисляет, какие названия городов являются «однозначными», анализируя, как часто они упоминаются в вебе вместе …
Google использует сложные методы OCR и обработки изображений (включая Super-resolution) для извлечения текста (названия компаний, адреса, вывески) из реальных фотографий. Этот текст индексируется вместе с географическими координатами и используется для …
Google использует гибкий фреймворк для сбора, нормализации и ранжирования вспомогательной информации (аннотаций) из разнообразных источников (отзывы, редакционные статьи, списки Топ-X). Система использует машинное обучение, чтобы определить, какая аннотация наиболее полезна …
Google борется со спамом в локальной выдаче (например, в Google Maps), группируя ранее отклоненные фейковые бизнес-профили в кластеры на основе общих признаков (телефон, адрес, IP-адрес отправителя). Новые заявки или обновления …
Google использует механизм для проактивного предложения пользователю его прошлых поисковых запросов и результатов, на которые он кликал, основываясь на его текущем физическом местоположении. Система анализирует историю поиска, определяет связанные с …
Система Google для автоматического понимания характеристик географических областей (например, «дорогой район», «центр индийской кухни»). Система анализирует распределение бизнес-листингов, демографические данные и информацию о недвижимости, чтобы присвоить регионам классификации. Эти данные …
Google использует анализ логов запросов (уточнений и расширений) для выявления ключевых "аспектов" (подтем), связанных с сущностью. Эти аспекты ранжируются по популярности и разнообразию, а затем используются для организации поисковой выдачи …
Google использует статистический анализ для борьбы со спамом в названиях компаний (например, в Google Maps). Система анализирует корпус легитимных названий, чтобы понять естественные комбинации слов. Затем для проверяемого названия вычисляется …
Google использует «Фактор чувствительности к местоположению» (Location Sensitivity Factor), чтобы динамически определять, насколько важна близость для конкретного запроса. Система объединяет оценку расстояния (Distance Score) и тематическую оценку (Topical Score) в …