Google рассчитывает метрику "Domain Video Score", которая оценивает общее качество (на основе Long Clicks) и количество (известных и прогнозируемых) видео на домене. Эта оценка используется для определения приоритета при сканировании …
Мультимедиа
Google использует систему машинного обучения для оценки визуального качества изображений (резкость, цвет, экспозиция). Ключевая особенность — динамическая корректировка веса этого фактора. Если исторические данные показывают, что пользователи по конкретному запросу …
Google анализирует, какие видео пользователи смотрят в рамках одной сессии (Co-Watched Videos). Эти видео группируются в тематические кластеры на основе ключевых слов, в первую очередь — доминирующих поисковых запросов, которые …
Патент Google, описывающий систему автоматического выбора лучшего репрезентативного изображения для сущности (человека, логотипа, продукта). Система кластеризует визуально похожие изображения, чтобы найти самые популярные версии в сети. Затем она рассчитывает «Headshot …
Патент Google (применимый к YouTube) описывает создание «Sequenced Video Segment Mix». Система анализирует поведение пользователей для определения самых популярных фрагментов внутри видео. Затем она отслеживает, какие видео пользователи смотрят последовательно …
Патент описывает, как платформа (например, YouTube) анализирует социальные данные (комментарии, а также поисковые запросы и просмотры пользователей до и после видео) вокруг пользовательского контента (UGVC), чтобы идентифицировать связанный официальный контент …
Google использует двухэтапную систему машинного обучения для точной категоризации видео. Сначала система обучается на большом корпусе веб-страниц, чтобы понять различные темы. Затем эти знания адаптируются для видео путем анализа как …
Google использует механизм для выявления видео, популярность которых обусловлена их встраиванием на сторонних веб-сайтах (реферерах). Система анализирует объем и качество просмотров (время удержания), полученных через эти встраивания. Если видео получает …
Google анализирует поисковые запросы пользователей в реальном времени во время трансляции видеоконтента. Система выявляет всплески интереса к определенным темам (search query spikes), сопоставляет их с конкретными моментами в видео (используя …
Патент Google описывает систему повышения качества поиска по нетекстовому контенту (изображения, видео). Система агрегирует текстовые метки (Initial Labels) со всех страниц, где размещен контент. Затем эти метки группируются по схожести …
Google анализирует логи поисковых запросов и данные о времени просмотра (Watch Time) на видеохостинге, чтобы определить, какие видео конкурируют за внимание пользователей по одним и тем же запросам. Система рассчитывает …
Google решает проблему ранжирования изображений для сложных или редких запросов, для которых нет специализированной модели релевантности. Система тестирует существующие модели, созданные для частей запроса (подзапросов), и выбирает ту, которая лучше …
Google использует механизм для изменения порядка результатов поиска на медиа-платформах. Если в выдаче присутствует несколько элементов контента (например, видео) из одного источника («Канала»), система может сгруппировать их в визуальный кластер, …
Google использует механизм для оценки качества контента (например, видео), учитывая не только его собственные характеристики, но и качество связанных с ним родительских сущностей (например, плейлиста или канала). Система комбинирует оценки …
Патент Google описывает систему автоматического определения наиболее интересных сегментов в видео или аудио на основе агрегированных данных от пользователей (краудсорсинг). Система анализирует, какие моменты зрители активно отмечают, кластеризует эти данные …
Google анализирует, какие изображения пользователи выбирают последовательно в рамках одной поисковой сессии и одной выдачи. Если пользователи часто взаимодействуют с неизвестным изображением и изображением с известной тематикой (например, «Спорт» или …
Google использует запатентованный метод для ранжирования 3D-моделей путем сравнения их визуальных характеристик с популярными веб-изображениями по тому же запросу. Система анализирует, какие изображения пользователи кликают чаще всего, чтобы понять "идеальный" …
Система прогнозирует, когда пользователь посетит локацию, используя его текущее местоположение, историю поиска и запросы. Затем она определяет ожидаемые условия (погоду, сезон, время суток) на этот будущий момент и выбирает изображения …
Google использует систему для оптимизации вовлеченности видеоконтента. Система анализирует, как пользователи смотрят видео (когда ставят лайки, делятся, пересматривают или уходят), определяет самые интересные сегменты и рекомендует кадры из этих сегментов …
Google использует информацию о недавно потребленном пользователем медиаконтенте (видео, аудио, книги, игры) для персонализации поисковых подсказок. Система извлекает атрибуты (аспекты) из этого контента, такие как названия, имена актеров или артистов, …