Разборы патентов Google для SEO
Разобрано 1 300 из ~2 500
Как Google определяет частоту и приоритет сканирования страниц на основе PageRank, частоты обновления контента и времени с последнего визита
Google использует автоматизированную систему планирования для оптимизации ресурсов сканирования. Для каждого URL рассчитываются оценки приоритета (Scores) на основе его важности (PageRank), исторической частоты изменения контента (Content Change Frequency) и времени, прошедшего с момента последнего сканирования (Age). Это определяет, будет ли страница сохранена в индексе, как часто она будет сканироваться (ежедневно, в реальном времени или редко) и нужно ли загружать ее заново.
- US7725452B1
- 2004-05-20
Как Google адаптивно управляет краулинговым бюджетом и скоростью сканирования на основе производительности сервера
Google использует распределенную систему управления сканированием, которая группирует URL по хостам и определяет оптимальное время следующего обращения к серверу («Stall Time»). Эта система адаптивно регулирует частоту запросов на основе фактической скорости ответа сервера («Retrieval Time»), чтобы эффективно сканировать интернет, не перегружая отдельные сайты.
- US7305610B1
- 2000-08-14
Как Google приоритизирует сканирование, управляет краулинговым бюджетом и повторно использует контент
Google использует распределенную систему планирования для оптимизации сканирования. Приоритет URL определяется их важностью (Page Importance/PageRank) и специальными коэффициентами (Boost Factor). Система фильтрует постоянно недоступные страницы и решает, загружать ли контент заново или использовать кэшированную версию (Reuse), основываясь на истории изменений и важности страницы.
- US8042112B1
- 2004-06-30
Как Google позволяет владельцам сайтов выбирать предпочтительный (канонический) домен для индексации и управлять скоростью сканирования
Патент описывает механизмы Google для решения проблемы дублирования контента, возникающей из-за нескольких эквивалентных доменных имен (например, с WWW и без). Верифицированные владельцы могут указать предпочтительный домен, который Google будет использовать для перезаписи URL-адресов перед индексацией, консолидируя сигналы ранжирования. Патент также описывает интерфейсы для управления верификацией владельцев и контроля скорости сканирования (Crawl Rate).
- US7930400B1
- 2006-12-27
Как Google динамически приоритизирует сканирование страниц, когда Googlebot отстает от графика
Google использует адаптивную систему управления сканированием. Если краулер не успевает обработать все запланированные URL (отстает от графика), система динамически меняет приоритеты. Вместо хронологического порядка приоритет отдается наиболее важным страницам (на основе Importance Rank/PageRank), чтобы гарантировать свежесть индекса для ключевого контента, даже если другие страницы дольше ждут своей очереди.
- US8666964B1
- 2005-04-25
Как Google обнаруживает точные дубликаты во время сканирования и выбирает каноническую версию на основе PageRank и гистерезиса
Патент Google, описывающий систему (Dupserver) для обнаружения точных дубликатов контента на этапе сканирования. Система использует фингерпринты контента и URL для группировки дубликатов. Каноническая версия выбирается на основе наивысшего независимого от запроса показателя (например, PageRank). Для предотвращения частого переключения канонической версии используется механизм гистерезиса. Также описана обработка 301 и 302 редиректов.
- US7627613B1
- 2003-07-03
Как Google автоматически определяет язык, страну и тип устройства по структуре URL и переранжирует выдачу под пользователя
Google анализирует шаблоны в структуре URL сайта (например, поддомены или папки) и сопоставляет их с фактическим контентом страниц. Система вычисляет вероятность того, что определенный шаблон указывает на язык, страну или тип устройства. При поиске эти данные используются для расчета оценки соответствия (Alignment Score) и повышения в ранжировании той версии страницы, которая лучше всего подходит пользователю, при одновременном понижении дубликатов.
- US8600993B1
- 2009-08-26
Как Google использует историю поисковых запросов пользователя для таргетинга рекламы на сторонних сайтах (Поисковый ретаргетинг)
Патент описывает технологию Google для улучшения релевантности контекстной рекламы. Система сохраняет информацию о предыдущих поисковых запросах пользователя (например, в cookie) и использует её для выбора рекламы на последующих страницах, которые посещает пользователь, даже если эти страницы уже не содержат контекста исходного поиска.
- US8024316B2
- 2008-01-30
Как Google использует гибридный каскад алгоритмов (Shingling и SimHash) для высокоточного обнаружения дубликатов перед индексацией
Google применяет сложный гибридный подход для обнаружения дубликатов и почти дубликатов контента. Система комбинирует каскадное и параллельное применение двух разных алгоритмов (например, Shingling/Broder и SimHash/Charikar), чтобы достичь высокой точности и полноты. Это позволяет эффективно идентифицировать и удалять из индекса страницы с минимальными различиями (порог схожести до 97%), что критически важно для процессов каноникализации.
- US8015162B2
- 2006-08-04
Как Google использует визуальный поиск и GPS для уточнения местоположения пользователя и показа гиперлокальных результатов (Visual Positioning System)
Google использует механизм, который объединяет изображение с камеры (визуальный запрос) и приблизительные данные GPS для точного определения местоположения и ориентации пользователя. Сопоставляя изображение с базой геопривязанных изображений (например, Street View), система вычисляет точные координаты (Enhanced Location) и направление взгляда (Pose). Эти уточненные данные используются для показа релевантных локальных бизнес-листингов, находящихся в поле зрения пользователя.
- US9852156B2
- 2010-08-12
Как Google динамически определяет страну пользователя и агрессивно повышает локальные результаты в выдаче
Google динамически определяет предпочитаемую страну пользователя, используя интерфейс поиска (например, google.de) и IP-адрес. Затем система смещает результаты поиска, повышая оценки (Weighting Factor) или позиции (Shifting Factor) контента, связанного с этой страной. Патент раскрывает сигналы, используемые для определения местоположения сайта (ccTLD, IP сервера, география ссылок) и методы агрессивного повышения локальных результатов.
- US7451130B2
- 2003-06-27
Как Google связывает локальные бизнес-данные (адреса и телефоны) с веб-сайтами для показа в результатах поиска
Google использует систему для интеграции локальной информации (адреса, телефоны) непосредственно в основную поисковую выдачу. Система сопоставляет структурированные данные о бизнесе из локальной базы данных с соответствующими URL в веб-индексе, разрешая конфликты и неоднозначности. Это позволяет показывать контактную информацию и ссылки на карты прямо в сниппете результата поиска.
- US7624101B2
- 2006-01-31
Как Google динамически определяет язык и страну пользователя для переранжирования поисковой выдачи
Google использует систему для динамического определения предпочтительного языка и страны пользователя, анализируя характеристики запроса, интерфейса (например, google.de) и IP-адрес. На основе этих данных система агрессивно повышает в выдаче результаты, соответствующие этим предпочтениям, используя либо физическое смещение позиций (Shifting Factor), либо формулу для увеличения оценки ранжирования (Weighting Factor).
- US8306972B2
- 2008-10-21
Как Google использует машинный перевод для поиска контента на иностранных языках (Cross-Language Information Retrieval)
Google использует механизмы Cross-Language Information Retrieval (CLIR) для поиска релевантного контента независимо от языка запроса. Система может перевести запрос пользователя на другие языки и искать в индексах этих языков (Query Translation), либо заранее перевести контент сайтов на язык пользователя (Document Translation). Это позволяет предоставлять пользователю лучшие результаты, даже если они изначально опубликованы на иностранном языке.
- US7890493B2
- 2007-07-20
Как Google использует "Массу Локации" и гео-подсказки для точного геокодирования запросов и извлечения адресов из контента
Патент Google, раскрывающий фундаментальные механизмы геокодирования и извлечения адресов. Система преобразует текстовые описания мест в точные координаты, используя "Массу Локации" (количество адресов в регионе) для оценки значимости. При наличии "Гео-подсказки" (например, местоположения пользователя) система отдает приоритет ближайшим результатам. Также описан процесс автоматического извлечения адресов с веб-страниц.
- US8959084B2
- 2006-07-13
Как Google уточняет границы местности в локальном поиске, комбинируя полигоны, почтовые индексы и значимые центры активности
Google использует комплексный механизм для определения географической релевантности бизнеса. Система комбинирует расстояние до официальных границ региона (полигона), верификацию через почтовый индекс и расстояние до «центра активности» (например, центра города, а не геометрического центра). Это позволяет точнее ранжировать локальные результаты, компенсируя неточности карт и почтового зонирования.
- US8898173B1
- 2010-05-14
Как Google планирует использовать аудио-отпечатки для поиска по голосовым запросам без распознавания речи (ASR)
Google разрабатывает технологию для голосового поиска, которая не требует транскрибации речи в текст (ASR). Система создает компактный аудио-отпечаток (фонетический сигнал) из голоса пользователя и напрямую сопоставляет его с токенами документов в общем векторном пространстве. Это позволяет находить релевантные результаты быстрее, эффективнее и с сохранением конфиденциальности пользователя.
- US20250069593A1
- 2023-08-22
Как Google формирует универсальную выдачу (Universal Search), смешивая и ранжируя результаты из разных вертикалей поиска
Патент описывает фундаментальный механизм "Универсального Поиска". Google одновременно ищет информацию по запросу в разных категориях (Веб, Новости, Товары, Картинки). Система ранжирует не только документы, но и сами категории по релевантности запросу, определяя, какие результаты объединить в единую выдачу и насколько заметно (Prominence) они будут представлены.
- US7447678B2
- 2003-12-31
Как Google использует мобильные Sitemaps для выбора правильного краулера и оптимизации сканирования
Патент Google, описывающий механизм использования специализированных карт сайта (Sitemaps) для мобильного контента. Система позволяет вебмастерам указывать формат мобильных страниц (например, XHTML, WML). На основе этой информации Google выбирает соответствующий краулер (User-Agent) для корректного сканирования и индексирования мобильной версии сайта. Патент также детально описывает инфраструктуру обработки Sitemaps, включая использование метаданных (Priority, ChangeFreq, LastMod) для управления приоритетом и частотой сканирования.
- US7653617B2
- 2006-05-01
Как Google синтезирует сниппеты, объединяя заголовки высококачественных внутренних страниц сайта (Sitelinks)
Google может заменить стандартный сниппет веб-страницы на «синтезированный сниппет», созданный путем объединения заголовков её наиболее важных подстраниц (например, тех, что попадают в Sitelinks). Это происходит, когда стандартный сниппет неинформативен, позволяя пользователю лучше понять структуру и содержание сайта прямо в выдаче.
- US9158849B2
- 2013-02-19
Как Google использует логи поисковых запросов для поиска похожих сайтов и генерации лидов для рекламодателей
Google использует систему для поиска сайтов, похожих на заданный "примерный ресурс". Система анализирует логи поисковых запросов, чтобы определить, по каким запросам пользователи находили этот ресурс, а затем находит другие сайты, которые также появлялись в выдаче по этим же запросам. Это позволяет генерировать списки потенциальных клиентов (лидов) или площадок для рекламодателей.
- US8612459B1
- 2011-07-13
Как Google статистически определяет значимые шаблоны URL (префиксы и суффиксы) для улучшения каноникализации и эффективности сканирования
Google использует статистический метод для анализа больших наборов URL и выявления общих префиксов или суффиксов, которые встречаются чаще, чем ожидалось случайно. Это помогает Google понять структуру URL, сгруппировать похожий контент и определить нерелевантные части URL (например, общие префиксы пути или поддомены), чтобы улучшить каноникализацию и избежать сканирования дублирующегося контента.
- US8095530B1
- 2008-07-21
Как Google использует жесты (Drag-and-Drop) для поиска общих связей между сущностями или изображениями
Google разработал метод поиска, позволяющий пользователям объединять отображаемые объекты (например, изображения людей или продуктов) с помощью жеста, такого как перетаскивание. Система идентифицирует сущности, стоящие за этими объектами, находит их общие атрибуты и автоматически выполняет поиск по этим связям (например, фильмы, в которых снимались оба актера).
- US9195720B2
- 2013-03-14
Как Google использует анализ видео и аудио для построения графов зависимостей между эпизодами сериализованного контента
Google анализирует медиаконтент (например, эпизоды сериалов или обучающих курсов), чтобы автоматически понять, какие эпизоды связаны между собой. Изучая фрагменты повторов, транскрипты и визуальные элементы (включая распознавание лиц), система строит «Граф Зависимостей». Это позволяет рекомендовать пользователям необходимые для понимания предыдущие эпизоды, улучшая организацию и потребление сериализованного контента.
- US9558407B1
- 2014-12-16
Как Google использует итеративное автозаполнение для пошагового формирования поисковых запросов
Патент Google описывает механизм интерфейса, позволяющий пользователям строить запросы пошагово (слово за словом). Вместо немедленного поиска, выбор подсказки добавляет её к запросу и генерирует новый набор подсказок для уточнения интента. Это облегчает создание длинных, специфичных запросов, особенно на мобильных устройствах.
- US8601019B1
- 2012-04-03
Как Google определяет и предлагает следующие шаги в голосовом поиске для построения разговорного диалога
Патент Google, описывающий механизм для облегчения разговорного поиска, в первую очередь на носимых устройствах. Система анализирует исходный запрос и определяет связанные темы (ключевые слова), основываясь на популярных поисковых запросах и семантических связях. Эти ключевые слова отображаются пользователю и одновременно активируются как голосовые команды для быстрого выполнения следующего связанного поиска.
- US9305064B1
- 2013-05-24
Как Google создает цифровые отпечатки контента для выявления почти дубликатов страниц в масштабе интернета
Google использует метод для эффективного обнаружения почти дубликатов документов. Система генерирует компактный цифровой отпечаток (fingerprint) для каждого документа путем выборки перекрывающихся блоков текста (shingling), вычисления контрольных сумм и их сжатия. Сравнивая эти отпечатки с использованием расстояния Хэмминга, Google может быстро определить, являются ли два документа практически идентичными, что критично для каноникализации и экономии ресурсов индекса.
- US7707157B1
- 2004-03-25
Как Google обнаруживает и консолидирует зеркальные сайты и разделы, используя взвешенные инфраструктурные, структурные и контентные сигналы
Google использует многофакторную систему для идентификации хостов (Hostnames) или разделов сайтов (Subtrees), которые являются зеркалами друг друга. Система анализирует взвешенные сигналы, включая IP-адреса, редиректы, структуру ссылок, данные WHOIS и степень дублирования контента. Это позволяет Google оптимизировать краулинговый бюджет, избегать индексации дубликатов и консолидировать сигналы ранжирования на канонической версии.
- US8055626B1
- 2005-08-09
Как Google оптимизирует краулинговый бюджет, динамически изменяя частоту сканирования на основе популярности, значимых изменений контента и ошибок сервера
Google использует систему планирования сканирования для оптимизации ресурсов. Система динамически рассчитывает интервал сканирования для каждого ресурса, учитывая его популярность (например, количество подписчиков), частоту «значимых» изменений контента (особенно в визуально важных блоках) и состояние доступности (ошибки сервера). Это позволяет чаще сканировать важный и обновляемый контент и сокращать ресурсы на неизменный или недоступный контент.
- US8868541B2
- 2011-01-21
Как Google выбирает главное (репрезентативное) изображение страницы для показа в результатах поиска
Google использует систему для автоматического выбора наилучшего изображения, представляющего содержание статьи или веб-страницы. Система анализирует все изображения на странице, оценивая их характеристики (размер, формат, расположение, контекст) и присваивая им оценку (Image Data Score). Цель – отличить содержательные фотографии от элементов дизайна или иконок. Изображение с наивысшей оценкой выбирается в качестве репрезентативного для показа в SERP, Новостях или Discover.
- US7580568B1
- 2004-03-31