Разборы патентов Google для SEO

Google использует технологию "отпечатков контента" для идентификации того, что пользователь смотрит или слушает на первом устройстве. Система автоматически генерирует связанный поисковый запрос и отправляет на второе устройство "динамические текущие результаты". Приоритет отдается наиболее свежей, часто обновляемой и трендовой информации, создавая новый канал для дистрибуции контента.

Google патентует интерфейс для нелинейного браузинга, который заменяет традиционные вкладки и линейный просмотр. Когда пользователь фокусируется на документе, система автоматически выполняет несколько различных фоновых запросов (например, по схожим темам, тому же автору или противоположным мнениям) и предлагает результаты в виде интерактивных плиток по разным направлениям навигации (вверх/вниз, влево/вправо).

Патент Google описывает архитектуру поиска с двумя уровнями индексации. Standard Index (основной, быстрый) содержит авторитетные документы (высокий PageRank) и обрабатывает большинство запросов. Extended Index (дополнительный, медленный) содержит менее важные или редкие документы. Система обращается к Extended Index только тогда, когда в Standard Index недостаточно качественных результатов, обеспечивая баланс скорости и максимального охвата.

Google использует систему для автоматического преобразования текстовых рекламных объявлений в визуально привлекательные графические блоки. Система анализирует целевую страницу (landing page) текстового объявления, извлекает или генерирует из нее изображение и объединяет его с текстом объявления. Эти новые графические блоки затем отображаются в виде матрицы (сетки) на сайтах паблишеров.

Google использует систему интерактивных подсказок (Autocomplete), которая предлагает как завершение запроса, так и прямые URL-адреса по мере ввода пользователем префикса. Система заранее создает индекс, анализируя популярные сайты и связывая префиксы с наиболее релевантными URL на основе анкорных текстов, заголовков, доменных имен и поисковых запросов пользователей.

Google использует метод выборочной подсветки ключевых слов в результатах поиска. Ключевые слова, найденные в заголовке (Title), подсвечиваются там, но затем специально исключаются из подсветки в сниппете (Snippet). Это призвано уменьшить визуальный шум и улучшить читабельность, гарантируя, что каждое релевантное ключевое слово будет выделено как минимум один раз.

Google использует клиентский скрипт (например, JavaScript), встроенный в страницу результатов поиска, для автоматического обновления блоков с контентом в реальном времени. Этот скрипт периодически повторно отправляет исходный запрос на сервер, получает самые свежие результаты, появившиеся с момента последней проверки, и динамически встраивает их в страницу выдачи без её полной перезагрузки.

Google применяет технологию компьютерного зрения для улучшения поиска изображений по именам людей. Система анализирует топ выдачи, распознает лица и группирует похожие изображения. Определив доминирующий кластер (искомого человека), система переранжирует результаты: визуально похожие изображения повышаются, а "выбросы" (фото других людей) понижаются, игнорируя противоречивые текстовые сигналы.

Google использует гибридный подход для отображения локальных результатов на картах. Чтобы избежать перегрузки браузера и визуального шума, система разделяет результаты. Лучшие результаты передаются как текст для создания интерактивных иконок. Остальные результаты объединяются в единое статичное изображение (оверлей), причем их выбор основан на ранжировании и географической плотности, чтобы точно отразить распределение бизнеса в разных районах.

Патент описывает технологию, лежащую в основе Google Books и Google Scholar. Он раскрывает, как Google сканирует печатные материалы, делает их доступными для поиска наравне с веб-страницами и управляет авторскими правами через протокол разрешений. Ключевой аспект патента — механизмы модификации оригинальной печатной рекламы путем ее замены на обновленную цифровую рекламу или добавления интерактивных гиперссылок.

Google использует внутреннюю систему для проверки своих антиспам-алгоритмов. Система хранит базу "запросов высокого риска" (тех, что ранее приводили к спаму) и периодически отправляет их в поиск. Если спам проходит через фильтры, соответствующий алгоритм помечается как неисправный.

Google использует механизм консолидации оценок в Autocomplete: популярность длинных запросов суммируется с популярностью их коротких префиксов. Это позволяет точнее определить реальный спрос. Затем система фильтрует список, предпочитая более длинные и информативные подсказки коротким, если длинная подсказка составляет значительную часть популярности короткой, оптимизируя интерфейс пользователя.

Google использует механизм для обеспечения визуальной согласованности между 3D-моделями и 2D-изображениями в результатах поиска. Система определяет наиболее релевантное 2D-изображение по запросу и алгоритмически подбирает начальный ракурс (Initial Viewing Angle) 3D-модели так, чтобы он визуально соответствовал этому 2D-эталону. Это определяет, как пользователь впервые увидит 3D-объект в выдаче.

Google анализирует запрос и общие результаты поиска, чтобы решить, нужно ли показывать пользователю его личные данные (например, предстоящие авиарейсы из Gmail). Система использует правила активации и оценивает срочность события: если данные актуальны (например, рейс менее чем через 24 часа), они показываются на самом видном месте; если нет — менее заметно.

Патент Google, описывающий инфраструктуру поиска по изображениям. Система разбивает изображения на "визуальные слова" (признаки) и использует инвертированный индекс (posting lists) для быстрого поиска совпадений. Ключевая особенность — хранение геометрических данных (положение признаков) прямо в индексе, что позволяет быстро рассчитывать визуальное сходство и проверять пространственное расположение элементов на лету.

Google использует инфраструктурный метод для высокоскоростного поиска точных совпадений в больших коллекциях документов. Запросы и документы токенизируются, а затем система использует FIFO-буфер (скользящее окно) для последовательного сравнения токенов. Это позволяет эффективно масштабировать обработку данных в распределенной среде.

Google использует масштабируемую систему для обнаружения полных или частичных совпадений в видео и аудио контенте. Система генерирует компактные цифровые отпечатки (фингерпринты) и применяет трехэтапный процесс: быстрый поиск кандидатов с помощью Locality-Sensitive Hashing (LSH), точная классификация с использованием машинного обучения и объединение результатов. Это позволяет идентифицировать контент даже при изменении качества или скорости воспроизведения.

Google использует систему для определения «фактической свежести» (de facto fresh) кэшированного документа, анализируя историю его обновлений, а не полагаясь только на заголовки истечения срока действия. Если статистический анализ показывает, что контент, вероятно, не изменился, система отдает кэшированную версию, а затем проверяет обновление в фоновом режиме. Это оптимизирует ресурсы сканирования и ускоряет доставку.

Google использует механизм визуальных уточнений в поиске по изображениям. Когда пользователь вводит общий запрос, система предлагает связанные уточненные запросы, сопровождая их репрезентативным изображением. Это позволяет пользователю предварительно оценить результаты уточнения в оверлейном окне, не покидая текущую выдачу, и направляет трафик на более релевантные изображения.

Патент описывает систему для автоматического улучшения поисковых запросов в контексте юридического обнаружения (E-Discovery). Система использует обучающую выборку документов, размеченных юристами как релевантные/нерелевантные, для итеративного уточнения запроса (комбинации ключевых слов и булевых операторов), максимизируя количество найденных релевантных документов и минимизируя нерелевантные. Патент не относится к публичному веб-поиску.

Патент Google описывает технический процесс обработки клика по результату поиска картинок. Целевой сайт загружается как основная страница, а поверх нее открывается оверлей (например, iFrame) с полным изображением. Система автоматически прокручивает фон к месту расположения картинки. При закрытии оверлея страница не перезагружается, что улучшает UX и точность аналитики.

Google использует механизм для обнаружения медиаконтента (например, видео на YouTube), который обходит стандартные системы контент-анализа (Content ID). Система анализирует историю поисковых запросов, которые приводили пользователей к уже удаленному (пиратскому) контенту. Затем она находит другие материалы, появлявшиеся в тех же результатах поиска, и оценивает их с помощью неконтентных сигналов (возраст канала, история нарушений), чтобы выявить потенциальные копии.

Патент описывает механизм унифицированного поиска на устройствах, который одновременно запрашивает данные с локального устройства, из магазинов приложений и веб-поиска. Система использует специфический алгоритм смешивания: сначала показывает фиксированное количество лучших результатов из каждого источника для гарантии разнообразия, а затем объединяет оставшиеся по общему рейтингу.

Google применяет систему двухэтапной кластеризации документов для организации индекса. Система группирует похожий контент, но применяет строгое ограничение на втором этапе: в итоговый кластер может входить не более одного представителя от каждого домена. Это предотвращает избыточную кластеризацию (over-clustering), помогает эффективнее управлять дубликатами и обеспечивает разнообразие сайтов в результатах поиска.

Google использует механизм для улучшения подсказок Автокомплита (Search Suggest), фокусируясь на окончании (суффиксе) запроса. Если начало запроса редкое или неоднозначное, система ищет популярные прошлые запросы с похожими окончаниями, но разными началами. Это позволяет предлагать релевантные подсказки, основываясь на том, как пользователи обычно заканчивают схожие по структуре запросы.

Патент описывает систему для локального поиска и Карт, позволяющую владельцам бизнеса выбирать и оплачивать "улучшения" (Enhancements) для своих листингов. Эти улучшения (например, купоны, фото, меню) отображаются в виде специальных тегов рядом с названием компании в списке результатов и на самой карте, выделяя листинг среди органических результатов.

Патент описывает технологию, позволяющую сторонним поисковым системам, не имеющим собственной функциональности блоков с ответами (Answer Boxes), запрашивать и отображать эти блоки от другого провайдера (например, Google). Это достигается путем встраивания специального кода (API/AJAX), который отправляет отфильтрованный запрос провайдеру и интегрирует полученный ответ в стороннюю выдачу.

Google разработал систему для идентификации контент-провайдеров, которые поддерживают стандартизированный процесс удаления контента (например, по DMCA или законам о приватности). Поисковая система обнаруживает эту возможность через Sitemap или проверку URL, помечает такие результаты в выдаче специальным индикатором и может ранжировать их выше. После запроса пользователя на удаление, система ускоряет повторное сканирование сайта и обновление индекса.

Google использует систему для эффективного тестирования и оценки различных критериев отбора ресурсов для включения в индекс. Вместо затратного перестроения индекса для каждого эксперимента, система симулирует, как разные процессы отбора повлияют на выдачу. Это позволяет сравнивать гипотетические индексы с помощью A/B тестов или асессоров, ускоряя разработку и улучшение качества индекса.

Google использует систему для обнаружения «фильтрующих терминов» в запросах или результатах поиска. При обнаружении Google немедленно показывает только «отфильтрованные» (безопасные) результаты и предлагает доступ к службе верификации (например, подтверждение возраста). Если пользователь верифицирован, отображаются «нефильтрованные» (потенциально чувствительные) результаты. Это предотвращает полную блокировку выдачи при использовании чувствительных терминов.