Разборы патентов Google для SEO
Разобрано 1 300 из ~2 500
Как Google использует поведение пользователей для определения синонимичности фраз в запросах, связанных с сущностями
Google анализирует поведение пользователей (клики по результатам поиска), чтобы определить, означают ли разные фразы одно и то же, когда они связаны с одним типом сущности (например, «достопримечательности в <Город>» против «места для посещения в <Город>»). Если пользователи кликают на одни и те же документы для разных фраз, система считает эти фразы эквивалентными, что помогает Google понимать синонимы и улучшать результаты поиска.
- US10073882B1
- 2013-07-15
Как Google использует околоссылочный текст и заголовки (Web Quotes) для индексирования страниц и генерации сниппетов
Google анализирует текст на страницах, ссылающихся на целевой документ, извлекая «Web Quotes». Это не только текст абзаца, окружающего ссылку, но и текст из ближайших заголовков. Эти цитаты ранжируются по качеству ссылающегося источника (например, PageRank) и используются для индексирования целевой страницы (даже если этих слов на ней нет) и для формирования сниппета в результатах поиска.
- US8495483B1
- 2003-03-12
Как Google рассчитывает и показывает рейтинг легитимности сайтов и рекламодателей на основе их истории и активности
Google патентует систему для оценки и отображения «Рейтинга Легитимности» источников контента, включая сайты в органической выдаче и рекламодателей. Этот рейтинг основан на объективных данных: как долго источник взаимодействует с Google (история) и насколько активно пользователи с ним взаимодействуют (объем транзакций, клики). Цель — предоставить пользователям надежную информацию для оценки качества и надежности источника.
- US7657520B2
- 2005-03-03
Как Google использует социальные связи для выявления предвзятых ссылок и борьбы со ссылочными схемами и кликфродом
Google анализирует взаимоотношения между администраторами веб-сайтов (используя данные социальных сетей), чтобы определить независимость ссылок или кликов по рекламе. Если обнаружена тесная связь, это интерпретируется как предвзятость (Bias). В результате вес ссылки для ранжирования может быть снижен (борьба с Search Spamming), или клик по рекламе может быть дисконтирован (борьба с Ad Spamming).
- US10402457B1
- 2016-01-26 (Приоритет от 2004-12-31)
Как Google улучшает результаты поиска, подбирая похожие "идеальные" запросы из логов и структурированных данных
Google идентифицирует запросы, которые стабильно показывают высокое вовлечение пользователей (CTR, долгие клики), и генерирует синтетические запросы из структурированных данных (например, частотного анкорного текста). Когда пользователь вводит похожий, но потенциально плохо сформулированный запрос, Google использует эти "аугментирующие запросы" для предоставления более качественных и релевантных результатов.
- US9128945B1
- 2009-03-16
Как Google использует историю местоположений для определения физической активности пользователя и гиперперсонализации поиска
Google анализирует историю перемещений пользователя (местоположения и скорость), чтобы определить его текущую физическую активность (например, поход, шоппинг) и способ передвижения (например, пешком, на автобусе). Эта информация используется для радикальной персонализации: система корректирует ранжирование результатов, изменяет запросы и формирует подсказки, чтобы они соответствовали контексту реальных действий пользователя.
- US20150006290A1
- 2013-12-06
Как Google определяет скрытый локальный интент в запросах для повышения релевантности местных результатов
Google использует механизм для определения того, подразумевает ли запрос (например, «ресторан») поиск локальной информации, даже если местоположение не указано. Система анализирует агрегированное поведение пользователей для расчета «степени неявной локальной релевантности» запроса. Если этот показатель высок, Google повышает в ранжировании результаты, соответствующие местоположению пользователя.
- US8200694B1
- 2010-11-08
Как Google определяет и ранжирует вертикали поиска (Web, Images, News, Local) на основе интента запроса и профиля пользователя
Патент описывает фундаментальный механизм Универсального Поиска (Universal Search). Система генерирует результаты из разных индексов (Web, Картинки, Новости, Карты) и вычисляет «Оценку Вероятности» (Likelihood Value) для каждой категории. Эта оценка определяет, какая вертикаль наиболее релевантна интенту запроса. Для расчета используются как агрегированные данные о поведении всех пользователей по схожим запросам, так и индивидуальный профиль пользователя.
- US7966309B2
- 2007-01-17
Как Google решает, показывать ли прямой ответ, анализируя частоту использования естественного языка в исторических запросах о факте
Google анализирует исторические данные о том, как пользователи ищут конкретный факт. Если они часто используют естественный язык (например, «какая высота у Эйфелевой башни»), система считает, что пользователи действительно ищут этот факт. На основе этого рассчитывается «Оценка поиска фактов» (Fact-Seeking Score). Эта оценка используется как сигнал ранжирования, чтобы решить, нужно ли показывать прямой ответ (Factual Answer) и насколько высоко его разместить в результатах поиска.
- US9396235B1
- 2013-12-13
Как Google динамически переоценивает значимость факторов ранжирования, основываясь на их надежности в контексте конкретной выдачи
Google использует механизм для повышения качества ранжирования путем анализа надежности (Trustworthiness) различных факторов, влияющих на позицию документа. Если система обнаруживает значительную разницу в надежности сигналов среди результатов поиска, она снижает влияние менее достоверных факторов. Это гарантирует, что документы, получившие высокие оценки за счет ненадежных или легко манипулируемых сигналов, не будут ранжироваться выше документов с более достоверными показателями качества и релевантности.
- US9623119B1
- 2010-06-29
Как Google использует внешние сигналы (соцсети, новости, блоги) для верификации реальной популярности контента и фильтрации накруток
Google верифицирует популярность контента (например, видео) проверяя, упоминается ли он на внешних источниках: блогах, новостных сайтах и в социальных сетях. Это позволяет формировать списки "популярного", отражающие подлинный широкий интерес, отфильтровывая контент с искусственно завышенными просмотрами или узконишевой популярностью. Система также учитывает географическую релевантность внешних упоминаний.
- US9465871B1
- 2013-08-07
Как Google автоматически обнаруживает и индексирует контент внутри мобильных приложений для показа в поиске (App Indexing)
Google использует систему для индексации контента нативных мобильных приложений. Для приложений, связанных с веб-сайтами, система проверяет аффилиацию и использует существующие веб-URL для доступа к контенту приложения. Для приложений с кастомными URI система эмулирует работу приложения и итеративно обнаруживает внутренние ссылки. Это позволяет контенту из приложений появляться в результатах поиска в виде глубоких ссылок.
- US10073911B2
- 2015-06-25
Как Google создает и наполняет Панели Знаний (Knowledge Panels), используя шаблоны сущностей и популярность фактов
Google использует систему для отображения Панелей Знаний (Knowledge Panels) рядом с результатами поиска. Когда запрос относится к конкретной сущности (человеку, месту, компании), система выбирает соответствующий шаблон и наполняет его контентом из разных источников. Выбор фактов для отображения основан на том, как часто пользователи искали эту информацию в прошлом.
- US9268820B2
- 2012-08-03
Как Google определяет ключевые аспекты (фасеты) сущности для организации и диверсификации поисковой выдачи
Google использует систему для автоматической идентификации различных «аспектов» (подтем или фасетов) сущности в запросе. Анализируя логи запросов и базы знаний, система определяет, как пользователи исследуют информацию. Затем эти аспекты ранжируются по популярности и разнообразию и используются для организации результатов поиска в структурированном виде (mashup), облегчая пользователю навигацию и исследование темы.
- US8458171B2
- 2009-07-30
Как Google использует офлайн-сигналы и авторитетность сущностей для ранжирования контента
Google использует реальные, офлайн-сигналы авторитетности для ранжирования документов, у которых отсутствует естественная ссылочная структура (например, оцифрованные книги). Система оценивает коммерческий успех документа (данные о продажах, списки бестселлеров), репутацию связанных сущностей (автора и издателя) и может переносить ссылочный авторитет с официальных сайтов этих сущностей на сам документ для улучшения его позиций в поиске.
- US8799107B1
- 2004-09-30
Как Google использует контекст пользователя в реальном времени и машинное обучение для переранжирования результатов поиска
Google использует систему для прогнозирования истинного намерения пользователя на основе его текущего контекста (местоположение, время, среда, недавние действия) и исторических данных о поведении других пользователей в аналогичных ситуациях. Система переранжирует стандартные результаты поиска, чтобы выделить информацию (особенно "Search Features"), которая наиболее соответствует прогнозируемому намерению.
- US10909124B2
- 2017-05-18
Как Google использует данные о поведении пользователей по похожим запросам для ранжирования новых или редких запросов
Google использует механизм для улучшения ранжирования запросов, по которым недостаточно данных о поведении пользователей (например, кликов). Система находит исторические запросы, семантически похожие на исходный, и «заимствует» их поведенческие данные. Степень сходства рассчитывается с учетом важности терминов, синонимов и порядка слов. Эти заимствованные данные используются для корректировки рейтинга документов по исходному запросу.
- US9009146B1
- 2012-05-21
Как Google динамически изменяет вес синонимов в ранжировании на основе поведения пользователей
Google не присваивает фиксированный вес синонимам (замещающим терминам) при ранжировании. Вес синонима динамически корректируется для каждого документа в зависимости от того, насколько релевантен исходный термин запроса этому документу. Эта релевантность определяется на основе поведенческих данных (клики, время просмотра), что позволяет точнее интерпретировать значение синонимов в контексте конкретной страницы.
- US9116957B1
- 2013-03-05
Как Google использует историю запросов в текущей сессии и статистические паттерны для переранжирования результатов
Google анализирует миллионы прошлых поисковых сессий, выявляя статистически значимые последовательности запросов («Пути Запросов»), которые заканчиваются кликом на определенный URL («Конечная Точка Контента»). Когда текущая сессия пользователя совпадает с историческим путем, Google переранжирует результаты, повышая те URL, которые исторически удовлетворяли пользователей в аналогичном контексте, пропорционально вероятности их выбора.
- US7610282B1
- 2007-03-30
Как Google генерирует интерактивные и иерархические Sitelinks на основе структуры и популярности разделов сайта
Google анализирует навигационную иерархию сайта (DOM), популярность ссылок и глубину разделов для создания интерактивного представления ресурса (расширенных Sitelinks) в SERP. Это позволяет пользователям просматривать ключевые категории и вложенные ссылки через интерфейс вкладок, не покидая страницу результатов поиска.
- US9348846B2
- 2012-07-02
Как Google использует погоду, время и местоположение для понимания истинного намерения пользователя и адаптации поисковой выдачи
Google анализирует, как физическое окружение (погода, время, местоположение) влияет на то, что ищут пользователи. Система выявляет корреляции между средой и поведением пользователей в прошлом (включая длительность кликов), чтобы лучше понять текущий интент многозначных запросов. Затем она переранжирует выдачу или переписывает запрос для предоставления наиболее релевантных результатов и рекламы.
- US8898148B1
- 2012-04-10
Как Google использует социальные связи и анализ контекста рекомендаций (Endorsements) для персонализации поисковой выдачи
Google анализирует контент (например, посты в микроблогах и социальных сетях), созданный контактами пользователя. Система определяет, является ли ссылка в этом контенте "подтверждением" (Endorsement) на основе окружающих ключевых слов. Если да, то при поиске пользователя эти результаты могут быть аннотированы, указывая, кто из контактов и через какой сервис подтвердил результат, и потенциально повышены в ранжировании.
- US9092529B1
- 2011-11-11
Как Google использует данные веб-поиска и клики пользователей для классификации бизнесов и построения иерархии категорий
Google анализирует логи веб-поиска (введенные ключевые слова и последующие клики по результатам), чтобы понять, как пользователи интуитивно классифицируют бизнесы. Эти данные используются для автоматического построения динамической иерархической структуры категорий. Эта структура затем применяется для улучшения точности поиска, в частности, для оптимизации моделей распознавания речи в голосовых системах.
- US7840407B2
- 2006-10-13
Как Google автоматически генерирует блоки "Связанные ссылки" и "Похожие запросы", анализируя контент страницы при загрузке
Патент описывает систему для динамической генерации виджетов связанных ссылок. При загрузке страницы система извлекает текст (заголовок, контент, запрос из реферера), определяет наиболее важные ключевые слова с помощью глобального репозитория (Keyword Repository), выполняет поиск по этим словам (часто в пределах того же домена) и отображает топовые результаты для улучшения навигации.
- US9129009B2
- 2011-11-02
Как Google использует близость цитирований (ссылок) для кластеризации результатов поиска
Google может группировать результаты поиска, анализируя, как документы ссылаются друг на друга. Система оценивает силу связи между документами, проверяя контекстуальную близость общих цитирований. Ссылки, расположенные в одном предложении (co-citation) или абзаце, имеют значительно больший вес, чем ссылки, просто присутствующие в документе. Это позволяет формировать точные тематические кластеры, отсеивая группы со слабыми связями.
- US8612411B1
- 2003-12-31
Как Google использует машинное обучение и поведение пользователей для понимания скрытого намерения в коммерческих запросах
Google использует систему машинного обучения для анализа того, какие товары пользователи выбирают после ввода широких или неоднозначных запросов. Изучая скрытые атрибуты (метаданные) этих выбранных товаров, система определяет «скрытое намерение» запроса. Это позволяет автоматически переписывать будущие неоднозначные запросы в структурированный формат, ориентированный на атрибуты товара, а не только на ключевые слова.
- US20180113919A1
- 2017-10-24
Как Google использует клики пользователей в поиске по картинкам для понимания содержания изображений и улучшения таргетинга
Google анализирует поведение пользователей в поиске по картинкам для идентификации содержания изображений. Если пользователи ищут определенный запрос (идею) и массово кликают на конкретное изображение в результатах, система связывает это изображение с данным запросом (концепцией). Эти данные используются для улучшения ранжирования в поиске картинок и для предложения релевантных ключевых слов рекламодателям, загружающим схожие изображения.
- US11409812B1
- 2018-11-29
Как Google подменяет ссылки в выдаче, чтобы обойти медленные редиректы на мобильные версии сайтов
Google оптимизирует скорость загрузки, определяя, когда клик по результату поиска вызовет условный редирект (например, с десктопной версии на мобильную). Система заранее подменяет исходную ссылку в выдаче на конечный URL редиректа. Это позволяет устройству пользователя сразу загружать нужную страницу, минуя промежуточный запрос и экономя время.
- US9342615B2
- 2012-06-27
Как Google группирует похожие запросы и поисковые подсказки, определяя интент пользователя через анализ сессий и кликов
Google использует графовую модель (Марковскую цепь) для кластеризации поисковых подсказок и связанных запросов. Система анализирует, какие запросы пользователи вводят в одной сессии и на какие документы они кликают. Это позволяет сгруппировать запросы, ведущие к схожему контенту, и предложить пользователю разнообразный набор подсказок, отражающих разные интенты.
- US8423538B1
- 2010-11-02
Как Google генерирует «синтетический анкорный текст», анализируя структуру и контекст ссылающихся страниц
Google анализирует структурно похожие страницы, ссылающиеся на различные ресурсы. Определяя, где известные поисковые запросы (Seed Queries) появляются в структуре этих ссылающихся страниц (например, в заголовках или Title), Google создает шаблоны. Эти шаблоны затем используются для извлечения текста из аналогичных мест на других страницах, создавая «синтетический описательный текст» (аналог анкорного текста) для целевых ресурсов. Это улучшает ранжирование, даже если фактический анкорный текст низкого качества.
- US9208232B1
- 2012-12-31