Google использует комбинацию методов для определения того, ищет ли пользователь информацию о медиаконтенте (ТВ-шоу, фильмы). Система анализирует запросы на наличие медиа-терминов, временных указателей, префиксов и использует машинное обучение (включая анализ …
Мультимедиа
Google использует алгоритм для идентификации «Классических видео» на платформах типа YouTube. Система анализирует не абсолютное количество просмотров, а долю видео в общем трафике платформы за день. Если видео стабильно поддерживает …
Система идентифицирует цифровой контент по сканированному фрагменту из физического мира, используя не только текст, но и обширный контекст (время, местоположение, историю пользователя). Патент также вводит концепцию «Read Ranking» — отслеживание …
Google использует систему машинного обучения для связывания аудиовизуальных признаков видео (цвет, текстура, звук) с ключевыми словами. Это позволяет системе понимать содержание каждого кадра и динамически выбирать для тамбнейла (миниатюры) тот …
Google использует систему для автоматической генерации движущихся миниатюр (анимированных превью). Система анализирует видео покадрово, оценивая визуальное качество, наличие лиц и движение. Затем она использует метод «скользящего окна» для оценки целых …
Google использует механизм диффузии для улучшения ранжирования в поиске по картинкам. Система строит граф визуально похожих изображений и распространяет оценки релевантности, основанные на поведении пользователей (клики, dwell time), по этому …
Google использует алгоритмы для анализа информации о контенте (например, книгах, фильмах, сериалах) из множества источников. Система создает записи, кластеризует их для выявления серий, определяет канонические названия серий и отдельных произведений, …
Google анализирует, насколько хорошо веб-страница представляет выбранное изображение («image-centricity»). Если изображение на странице качественное, заметное и удовлетворяет интент пользователя (на основе статических и поведенческих данных), Google направляет трафик из Поиска …
Google использует данные о наведении курсора (hovers) на изображения как сигнал вовлеченности. Патент описывает, как эти данные улучшают ранжирование: вес hovers увеличивается для редких запросов с малым количеством кликов. Также …
Google использует механизм разрешения неоднозначности в последовательных голосовых запросах. Если пользователь использует местоимение (например, «он», «оно»), которое может относиться к разным сущностям из предыдущего диалога, Google генерирует несколько вариантов запроса …
Google анализирует, какие изображения пользователи выбирают (кликают) в ответ на конкретные поисковые запросы в Image Search. Система использует эти поведенческие данные для понимания того, что изображено на картинке, и ассоциирует …
Google использует сигналы взаимодействия пользователей (комментарии, лайки, плейлисты) для определения субъективных характеристик контента, таких как «смешной» или «вдохновляющий». Система обучает классификатор связывать объективные признаки контента (визуальные, аудио, текстовые) с этими …
Патент Google описывает систему автоматизации разметки изображений для обучения классификаторов. Используя текстовое описание категории (Input Concept), система задействует Большие Языковые Модели (LLM) для генерации запросов к Визуально-Языковым Моделям (VLM). LLM …
Google оптимизирует визуальный поиск (например, Google Lens), анализируя, куда пользователь нажимает на изображении. Система направляет основные вычислительные ресурсы (мощные нейросети, детальный OCR) на выбранную область, а остальную часть изображения обрабатывает …
Google использует систему для анализа конкуренции между видео на основе общих поисковых запросов и времени просмотра. Система выявляет поисковые запросы, которые приводят трафик на конкурирующие (например, производные) видео, и сравнивает …
Google анализирует огромные коллекции изображений, группируя точные и близкие дубликаты в кластеры. Используя метрики, такие как низкий CTR и большое количество ссылающихся сайтов, система идентифицирует кластеры, состоящие из шаблонных изображений …
Google анализирует контент «интерактивных сессий» (например, видеоинструкций), используя распознавание объектов и речи, чтобы определить, какие инструменты и детали необходимы для конкретных задач. Система также вычисляет «профили надежности» продуктов, определяя, какие …
Google анализирует скорость появления (Velocity) и метаданные (геолокацию, время, распознанные объекты на фото) постов в социальных сетях. При обнаружении всплеска активности («тренда») по теме или в конкретном месте система генерирует …
Google использует механизм определения связанности контента (например, рекомендованных видео на YouTube или статей в Discover) на основе анализа сессий пользователей. Система отслеживает последовательные позитивные взаимодействия с разными единицами контента в …
Google анализирует исторические данные о том, какие запросы приводили к кликам по конкретному изображению. Эти запросы используются как автоматические метки (labels) для индексации и как предлагаемые альтернативные запросы при взаимодействии …