Разборы патентов Google для SEO
Разобрано 1 300 из ~2 500
Как Google использует метаданные XML Sitemap (lastmod, changefreq, priority) для планирования и приоритизации сканирования
Патент Google, описывающий фундаментальные механизмы протокола Sitemaps. Планировщик сканирования использует метаданные, предоставленные веб-сайтами: lastmod для предотвращения сканирования неизмененного контента, changefreq для прогнозирования обновлений и priority в качестве повышающего коэффициента (boost factor) в очереди сканирования, оптимизируя краулинговый бюджет.
- US7769742B1
- 2005-06-30
Как Google рассчитывает значимость сущности в документе (Entity Score) и использует всплески трафика (Traffic Spike Score) для рекомендации контента
Google использует систему для определения того, насколько важна конкретная сущность (человек или бренд) для документа. Система анализирует количество упоминаний, их расположение (заголовок, тело) и упоминания других сущностей для расчета «Entity Score». Этот механизм используется для предложения пользователям контента о них самих для распространения в социальных сетях, а также учитывает «Traffic Spike Score» (всплески трафика) для выявления актуальных документов.
- US9098502B1
- 2012-12-27
Как Google рассчитывает оценки для связанных запросов (Related Searches) на основе частоты терминов и популярности уточнений
Google анализирует логи поисковых сессий, чтобы понять, как пользователи уточняют свои запросы. Система вычисляет, какие термины чаще всего встречаются в этих уточнениях (Term Occurrence Score) и насколько популярен сам путь уточнения (Refinement Rate). На основе этих метрик формируются релевантные поисковые подсказки и блоки «Связанные запросы».
- US8515985B1
- 2011-06-24
Как Google использует трендовые результаты поиска для понимания неоднозначных запросов в Ассистенте
Google использует этот механизм для разрешения неоднозначных запросов в Цифровом Ассистенте. Если намерение пользователя неясно, система анализирует текущие трендовые результаты веб-поиска или всплески похожих запросов, чтобы определить актуальный контекст (например, новости или музыка). Затем Ассистент формирует ответ, используя предпочитаемые пользователем источники информации для этого контекста.
- US20220382819A1
- 2021-05-28
Как Google объединяет контекстные ответы и персональные уведомления с поисковыми подсказками в реальном времени
Google патентует механизм отображения контекстной информации прямо в выпадающем списке поисковых подсказок (Autocomplete). Система объединяет стандартные предсказания запросов с двумя типами данных: персональными уведомлениями (погода, встречи, новости для локации пользователя) и прямыми ответами на вводимый запрос (определения, факты, часы работы). Это ускоряет доступ к информации еще до перехода на страницу результатов поиска.
- US20150039582A1
- 2013-08-05
Как Google классифицирует запросы в бизнес-категории с помощью статистических моделей и разнообразных данных для обучения
Google использует систему для автоматического определения релевантных бизнес-категорий (например, «Желтые страницы») для поискового запроса. Система основана на статистической модели (например, Naïve Bayes), которая обучается на различных источниках данных: каталогах, веб-сайтах компаний, логах запросов и рекламном трафике. Это позволяет сопоставлять запросы с категориями, даже если они не имеют общих слов.
- US20100191768A1
- 2010-04-08
Как Google использует графовые нейросети для обнаружения развивающихся событий через анализ социальных сетей и поисковых запросов
Google использует систему для обнаружения развивающихся событий (например, срочных новостей) путем мониторинга потоков данных в реальном времени (социальные сети) и поисковых запросов. Система моделирует распространение информации в виде графа и применяет специализированные модели машинного обучения (например, GCN, GAN) для оценки вероятности события и его релевантности для пользователя, позволяя предоставлять актуальную информацию до ее появления в традиционных источниках.
- US11366812B2
- 2019-06-25
Как Google синхронизирует онлайн-новости с телевизионным эфиром, используя кластеризацию статей, TF-IDF и анализ субтитров
Патент описывает технологию Google для "второго экрана", которая идентифицирует просматриваемую телепередачу и в реальном времени находит соответствующие ей онлайн-новости. Система агрегирует новостные статьи, кластеризует их по темам, извлекает ключевые слова (используя TF-IDF) и сопоставляет их с потоком субтитров телеканала. Это демонстрирует механизмы Google по обработке, кластеризации и ранжированию новостного контента по свежести и популярности.
- US9544650B1
- 2013-12-11
Как Google идентифицирует сайты-трамплины (Bounce Pads/Дорвеи) и исключает их из индекса при выборе канонической версии
Google использует механизм для обнаружения «Bounce Pads» — сайтов, основная цель которых — перенаправление пользователей на другие ресурсы. Система анализирует долю редиректов на сайте (Redirect Score) и разнообразие внешних целей перенаправления (Spam Score). Обнаруженные сайты-трамплины помечаются и исключаются из рассмотрения при выборе канонической (главной) версии страницы среди дубликатов, что предотвращает их попадание в поисковую выдачу.
- US8037073B1
- 2008-12-29
Как Google использует структуру URL для прогнозирования качества, популярности и поведения пользователей для новых страниц
Google анализирует исторические данные о поведении пользователей (например, долгие клики) и атрибуты документов, агрегируя их по схожим шаблонам URL. Если страница новая и не имеет собственных данных, система прогнозирует ее ценность, основываясь на показателях других страниц с аналогичной структурой URL. Это влияет на приоритеты сканирования, индексирования и начальное ранжирование.
- US8645367B1
- 2010-03-08
Как Google разрешает лингвистическую неоднозначность в сложных запросах, анализируя связи между сущностями в Базе Знаний
Google использует механизм для точной интерпретации запросов на естественном языке при обращении к структурированным данным (например, Графу Знаний). Если слово в запросе неоднозначно, система анализирует возможные связи между сущностями (Пути Соединения) и использует контекст запроса (Подконтексты) для выбора единственно верной интерпретации и генерации точного ответа.
- US10282444B2
- 2016-09-09
Как Google индексирует динамический JavaScript-контент (AJAX/SPA), используя рендеринг и анализ URL-фрагментов
Патент Google, описывающий фундаментальный механизм индексирования динамического контента, генерируемого на стороне клиента (JavaScript/AJAX). Система идентифицирует «индексируемые фрагменты» в URL (часть после '#'), выполняет клиентский код для генерации финального состояния страницы (DOM) и преобразует его в статический HTML для индексации. Это основа работы современного сервиса рендеринга (WRS).
- US8468145B2
- 2011-11-10
Как Google использует отношения Класс-Сущность для генерации специализированных поисковых подсказок (Query Specializations)
Google использует механизм для уточнения поисковых подсказок, заменяя общие термины (Классы) на конкретные примеры (Сущности). Система автоматически извлекает связи «Класс-Сущность» из веб-документов и оценивает их надежность. Например, подсказка «свойства муравьиной кислоты» может быть специализирована до «плотность муравьиной кислоты», помогая пользователю сфокусировать интент.
- US8452795B1
- 2010-04-13
Как Google автоматически определяет и удаляет неважные URL-параметры для каноникализации и эффективного сканирования
Google использует систему для автоматического определения канонической формы URL. Система активно тестирует различные комбинации параметров в URL, чтобы определить, какие из них влияют на контент, а какие нет (например, tracking-коды или session ID). Неважные параметры удаляются с помощью правил перезаписи, что позволяет свести множество дублирующихся URL к единой канонической версии, экономя краулинговый бюджет.
- US7827254B1
- 2003-12-31
Как Google использует теорию информации (энтропию) для автоматического определения канонических URL и игнорирования нерелевантных параметров
Google применяет статистический анализ на основе теории информации для определения, какие параметры URL влияют на уникальность контента. Система вычисляет условную энтропию между значениями параметров и отпечатками контента (fingerprints). Это позволяет автоматически игнорировать нерелевантные параметры (например, session ID, трекинг-коды), определять канонический URL и оптимизировать краулинговый бюджет.
- US9081861B2
- 2008-07-21
Как Google использует «Оценку Неожиданности» (Surprisingness Value) для выявления и фильтрации переспама в названиях компаний в локальном поиске
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 «Оценка Неожиданности» (Surprisingness Value). Если сочетание слов слишком маловероятно (например, «Ресторан Слесарь»), листинг помечается как спам и исключается из выдачи.
- US8473491B1
- 2010-12-03
Как Google выявляет спам в Локальном Поиске, анализируя частоту изменений в листингах и коммерческую ценность ключевых слов
Google использует систему для выявления спама в локальной выдаче (например, на Картах). Система анализирует, насколько часто определенные термины появляются в обновлениях бизнес-листингов (Flux) и какова их потенциальная коммерческая ценность (Monetary Value). Если высокодоходные термины часто изменяются или добавляются, система помечает эти термины и использующие их листинги как потенциальный спам и понижает их в ранжировании.
- US20150154612A1
- 2013-01-23
Как Google использует закон Ципфа для выявления спама и манипуляций с названиями в локальных листингах
Google анализирует все известные названия (Titles), связанные с локальным бизнесом. Система сравнивает распределение частотности слов в этих названиях с двумя моделями: равномерным распределением (характерно для легитимных данных из разных источников) и распределением по закону Ципфа (характерно для маркетинговых текстов и спама). Если распределение ближе к закону Ципфа, листинг помечается как потенциальный спам и понижается в локальной выдаче.
- US9483566B2
- 2013-01-23
Как Google использует структурированные данные и шаблоны для создания обогащенных сниппетов (Rich Results)
Google использует механизм, позволяющий владельцам сайтов влиять на отображение своих страниц в поиске. Система идентифицирует «Объекты отображения результатов поиска» (структурированные данные) и «Шаблоны» (правила форматирования), предоставленные вебмастером или сгенерированные автоматически. Это позволяет формировать обогащенные сниппеты с дополнительной информацией (цены, рейтинги, изображения).
- US20100114874A1
- 2008-10-20
Как Google использует камеру и микрофон для понимания неоднозначных голосовых запросов (типа "что это?")
Google использует механизм мультимодального поиска, объединяющий данные с камеры и микрофона устройства. Если пользователь задает неоднозначный голосовой запрос (например, "Сколько это стоит?"), система распознает объект в поле зрения камеры и использует его название для уточнения запроса (например, "Сколько стоит [Распознанный Объект]?"), обеспечивая точный ответ.
- US20150088923A1
- 2013-09-23
Как Google выбирает лучший перевод для межъязыковых подсказок в автокомплите, сравнивая N-граммы
Google использует этот механизм для улучшения качества межъязыковых поисковых подсказок (автокомплита), особенно для смешанных запросов. Если автоматическое определение языка затруднено, система генерирует два перевода в разных направлениях (Язык A -> Язык B и Язык B -> Язык A). Затем она сравнивает их с оригиналом с помощью N-грамм. Перевод, который максимально отличается от оригинала, выбирается как наилучшая межъязыковая подсказка.
- US20120330919A1
- 2011-09-29
Как Google использует постоянные запросы для агрегации, кастомизации и синдикации новостного контента
Патент описывает архитектуру кастомизации и синдикации новостей (например, Google News). Он объясняет, как новостные разделы определяются с помощью постоянных поисковых запросов (на основе ключевых слов, тем и географии) и как пользователи или внешние сайты могут размещать этот кастомизированный контент, который динамически обновляется основным агрегатором новостей.
- US8126865B1
- 2003-12-31
Как Google понижает вес уточняющих слов при последовательных запросах в рамках одной сессии
Google анализирует историю запросов пользователя в рамках одной сессии. Если новый запрос является прямым расширением предыдущего (например, "погода Москва" -> "погода Москва завтра"), система снижает вес добавленных терминов ("завтра") или делает их опциональными. Это гарантирует, что результаты останутся сфокусированными на исходном намерении пользователя, а уточнения используются как фильтры.
- US8645409B1
- 2008-04-02
Как Google сканирует, индексирует и ранжирует контент внутри мобильных приложений для показа в поиске (App Indexing)
Google использует виртуальные машины для эмуляции мобильных операционных систем (например, Android). В этой среде запускаются нативные приложения, и система извлекает текст, изображения и структуру непосредственно из процесса рендеринга контента. Это позволяет индексировать внутренние страницы приложений и показывать их в результатах поиска вместе с веб-страницами, реализуя механизм Deep Linking.
- US9002821B2
- 2013-01-16
Как Google определяет местоположение пользователя для локального поиска и использует историю местоположений
Патент Google, описывающий фундаментальную архитектуру локального поиска на мобильных устройствах. Система определяет, как браузер получает доступ к GPS данным через нативное приложение. Описан иерархический механизм определения локации: текущее местоположение устройства, явное указание локации в запросе или использование истории предыдущих поисков. Если текущая локация недоступна, система может инициировать параллельный поиск по нескольким недавним местоположениям.
- US9081860B2
- 2009-08-24
Как Google определяет географическую релевантность сайта, анализируя местоположение его посетителей
Google использует механизм для автоматического определения географической релевантности веб-ресурсов путем анализа местоположения их посетителей (через IP-адреса). Система применяет кластерный анализ к этим данным: если аудитория сконцентрирована в определенных регионах, сайт признается локально релевантным этим регионам. Эти данные используются для повышения ранжирования сайта для пользователей из этих же регионов.
- US8086690B1
- 2003-09-22
Как Google встраивает интерактивные ответы (OneBox) в контент веб-страниц и сниппеты поисковой выдачи
Патент описывает систему для идентификации ключевых терминов (например, названий компаний, локаций, медиа) на любой веб-странице или в сниппете поисковой выдачи. Система динамически встраивает интерактивные гаджеты (Answer Box Gadgets), предоставляющие пользователю мгновенную информацию (например, текущую цену акции или погоду) по клику или наведению, не требуя покидать страницу.
- US9146992B2
- 2012-01-13
Как Google использует редиректы, анализ URL и оценку качества для объединения дубликатов и выбора канонической версии
Google использует итеративный процесс для борьбы с дубликатами при индексировании. Система кластеризует похожие документы, выбирает лучшего представителя из каждого кластера на основе качества и определяет конечную цель его редиректов. Если цели редиректов из разных кластеров оказываются дубликатами (например, на основе анализа паттернов URL), исходные кластеры объединяются. Это позволяет консолидировать сигналы и выбрать единую каноническую версию для индекса.
- US8661069B1
- 2008-03-31
Как Google автоматически сопоставляет десктопные и мобильные URL с помощью распознавания паттернов и анализа контента
Google использует систему для автоматического обнаружения взаимосвязи между десктопными (non-mobile) и мобильными (mobile) версиями страниц, когда используются разные URL. Система анализирует структуру URL, находит общие токены и проверяет схожесть контента. На основе найденных пар генерируются правила (Regular Expressions) для предсказания мобильного URL по десктопному, что улучшает индексацию мобильного контента и корректность выдачи.
- US8631097B1
- 2012-10-11
Как Google определяет, какие параметры URL влияют на контент, чтобы выбрать канонический URL и оптимизировать краулинг
Google использует систему для статистического анализа динамических URL-адресов и определения того, какие параметры являются значимыми для контента (content-relevant), а какие нет (content-irrelevant). Система группирует URL-адреса, ведущие на одинаковый контент, в «Классы эквивалентности» и выбирает один «Представительский URL» для сканирования и индексации, экономя краулинговый бюджет и решая проблемы дублированного контента.
- US7680773B1
- 2005-03-31