Разборы патентов Google для SEO
Разобрано 1 300 из ~2 500
Как Google использует географическое положение и историю поведения пользователей для разрешения неоднозначных запросов
Google применяет механизм для интерпретации неоднозначных поисковых запросов, которые имеют несколько географических или категориальных значений. Система определяет доминирующий интент, анализируя, как пользователи в том же регионе ранее уточняли похожие запросы и насколько они были удовлетворены результатами. На основе этих локализованных данных (гистограмм и метрик неудовлетворенности) выбирается наиболее вероятная интерпретация, и выдача фильтруется соответственно.
- US8478773B1
- 2011-01-14
Как Google использует анализ сущностей в результатах поиска для подтверждения интента и продвижения авторитетного контента
Google анализирует сущности (Topics/Entities) и их типы, общие для топовых результатов поиска, чтобы определить истинный интент запроса. Если интент подтверждается этим тематическим консенсусом выдачи, система продвигает "авторитетные кандидаты" (например, полные фильмы). Если консенсуса нет, продвижение блокируется для предотвращения показа нерелевантных результатов.
- US9213745B1
- 2013-03-15
Как Google A/B тестирует и оптимизирует сниппеты (заголовки, описания, изображения) для повышения CTR
Google использует механизм для оптимизации отображения контента (сниппетов). Система показывает разные варианты заголовков, описаний или изображений для одной и той же ссылки разным пользователям или на разных платформах. Затем она измеряет кликабельность (CTR) каждого варианта и выбирает наиболее эффективный для дальнейшего использования, учитывая также тип устройства пользователя.
- US9569432B1
- 2012-08-10
Как Google создает и использует базу «идеальных» ответов (Canonical Content Items) для ответов на вопросы пользователей
Google использует систему для идентификации и создания «канонических элементов контента» — образцовых объяснений тем, часто в формате вопрос-ответ. Система анализирует огромные массивы существующего контента, кластеризует похожие вопросы и ответы и выбирает или синтезирует идеальную версию. Когда пользователь задает вопрос, система сопоставляет его с этой базой данных, чтобы мгновенно предоставить высококачественный, модельный ответ.
- US9396263B1
- 2013-10-14
Как Google генерирует связанные запросы (Related Searches), используя сущности из топовых результатов и сохраняя структуру исходного запроса
Google использует систему для автоматической генерации уточнений запросов (например, «Связанные запросы»). Система анализирует топовые документы в выдаче и извлекает из них ключевые сущности. Затем эти сущности комбинируются с важными терминами исходного запроса, при этом строго сохраняется исходный порядок слов, чтобы создать релевантные и естественно звучащие предложения для дальнейшего поиска.
- US8392443B1
- 2010-03-17
Как Google динамически регулирует влияние фактора близости в локальном поиске в зависимости от тематики запроса и региона
Google использует систему для определения того, насколько важна близость (расстояние) для конкретного поискового запроса и региона. Анализируя исторические данные о кликах и запросах маршрутов, система вычисляет «Фактор важности расстояния». Для запросов типа «Кофе» близость критична, и удаленные результаты пессимизируются. Для запросов типа «Аэропорт» близость менее важна, и качественные результаты могут ранжироваться высоко. Система также учитывает плотность региона (город или село), адаптируя ожидания пользователей по расстоянию.
- US8463772B1
- 2010-05-13
Как Google использует данные о выделении текста пользователями (явно или неявно) для генерации сниппетов и анализа контента
Google может собирать данные о том, какие фрагменты текста пользователи выделяют на веб-страницах, используя специальные инструменты или просто выделяя текст мышью. Эти данные агрегируются для определения наиболее важных частей документа. На основе этой "популярности" Google может динамически генерировать поисковые сниппеты, включающие наиболее часто выделяемые фрагменты.
- US8595619B1
- 2007-01-31
Как Google ранжирует сущности (например, людей с одинаковыми именами) с помощью кластеризации, контекстной авторитетности и персонализации
Google использует систему двухуровневого ранжирования для обработки неоднозначных запросов (например, имен людей). Сначала ресурсы группируются в кластеры, представляющие разные сущности. Ресурсы внутри кластера ранжируются на основе их качества и авторитетности внутри этого кластера. Затем сами кластеры ранжируются с учетом релевантности запросу и сильной персонализации (социальные связи и местоположение пользователя).
- US8645393B1
- 2011-04-15
Как Google использует консенсус источников для выбора и валидации фактов в Knowledge Graph и прямых ответах
Система Google для выбора наилучшего ответа на фактические запросы. Она оценивает потенциальные ответы из разных источников и вычисляет «Оценку Поддержки» (Supported Score) на основе их согласованности. Факт отображается, только если он значительно превосходит противоречащие и несвязанные данные, обеспечивая высокую точность ответа.
- US7953720B1
- 2005-03-31
Как Google извлекает сущности из активности пользователя для запуска проактивных (имплицитных) поисковых запросов
Анализ патента Google, описывающего метод идентификации «именованных сущностей» (людей, тем, фраз) путем мониторинга действий пользователя, таких как электронная почта, просмотр веб-страниц и набор текста. Система использует эти сущности для проактивного запуска фоновых поисковых запросов (имплицитных запросов), релевантных текущему контексту пользователя, часто с использованием персонализированных данных.
- US9009153B2
- 2004-03-31
Как Google использует контекст пользователя для генерации неявных поисковых запросов и проактивного показа результатов
Система Google отслеживает контекст пользователя в реальном времени (набираемый текст, открытые документы, письма). На основе этого контекста автоматически генерируются множественные неявные запросы. Система объединяет результаты из разных источников (локальных и глобальных) и проактивно показывает их пользователю, используя поведенческие данные (клики) для улучшения релевантности.
- US7664734B2
- 2004-03-31
Как Google позволяет пользователям "углубиться" в контент установленного мобильного приложения прямо из веб-выдачи
Google использует этот механизм для интеграции контента из нативных приложений в веб-поиск. Если приложение установлено у пользователя и система определяет высокую релевантность его контента запросу, в выдачу добавляется специальный элемент (например, "Больше результатов из приложения X"). Клик по этому элементу запускает новый поиск, показывая множество deep links только из этого приложения, не покидая интерфейс поиска.
- US10579687B2
- 2015-09-01
Как Google определяет язык поискового запроса, используя язык интерфейса, статистику слов и поведение пользователей
Google использует вероятностную модель для точной идентификации языка поискового запроса. Система комбинирует три ключевых фактора: статистику частотности слов в разных языках, язык интерфейса пользователя (например, Google.fr) и исторические данные о том, на какие результаты пользователи кликали ранее. Это позволяет корректно обрабатывать многоязычные и неоднозначные запросы для применения правильных синонимов и стемминга.
- US8442965B2
- 2007-04-19
Как Google ранжирует контент на других языках, основываясь на поведении пользователей с одинаковыми языковыми настройками
Google использует статистику кликов (CTR), сегментированную по языковым предпочтениям пользователей, для корректировки ранжирования. Если пользователи, предпочитающие язык X, часто кликают на результат на языке Y, этот результат будет повышен в выдаче для других пользователей с предпочтением языка X. Это позволяет ранжировать контент, популярный у определенной языковой группы, независимо от языка самого контента.
- US8375025B1
- 2010-12-30
Как Google индексирует контент внутри мобильных приложений для показа в результатах поиска (App Indexing)
Google использует механизм для индексации контента, который пользователи просматривают в нативных мобильных приложениях. Система получает данные о просмотренном контенте и deep links напрямую от приложения на устройстве. Эта информация сохраняется в индексе (персональном или публичном) и используется для генерации результатов поиска, позволяя пользователям переходить к контенту внутри приложений напрямую из поисковой выдачи.
- US10120949B2
- 2015-10-29
Как Google в Autocomplete динамически выбирает между показом общих категорий и конкретных подсказок в зависимости от «завершенности запроса»
Google анализирует «меру завершенности запроса» (Measure of Query Completeness) по мере ввода текста пользователем. Если намерение неясно и существует много вариантов продолжения (низкая завершенность, высокая энтропия), система предлагает общие категории (например, «Регионы», «Бизнесы»). Если намерение становится ясным (высокая завершенность, низкая энтропия), система переключается на конкретные подсказки или сущности.
- US9275147B2
- 2012-06-18
Как Google использует историю поиска и ссылки с предпочитаемых пользователем сайтов для персонализации выдачи
Google может персонализировать результаты поиска, используя историю запросов или просмотров пользователя для создания набора предпочтений (Document Bias Set). Если документы из этого набора, особенно те, которые также признаны глобально качественными, ссылаются на результаты поиска, эти результаты переранжируются (повышаются или понижаются) в соответствии с весами предпочтений пользователя.
- US8538970B1
- 2004-12-30
Как Google обучается на поведении пользователя для персонализации весов источников в поисковой выдаче
Google использует сигналы интереса пользователя (клики, время просмотра) для динамической корректировки весов различных источников данных (например, ключевых слов, тем, типов контента). Система определяет, какие источники наиболее полезны для конкретного пользователя, и повышает их значимость при ранжировании последующих результатов поиска, тем самым персонализируя выдачу.
- US8631001B2
- 2004-03-31
Как Google определяет, когда показывать обогащенный результат для сущности, и использует консенсус веба для исправления данных
Google использует механизм для определения того, когда запрос явно относится к конкретной сущности (например, книге). Если один результат значительно доминирует над другими по релевантности, система активирует «обогащенный результат». Этот результат агрегирует данные из разных источников (структурированные данные, веб-страницы, каталоги товаров) и использует наиболее популярные варианты данных из интернета для проверки и исправления информации о сущности.
- US8577897B2
- 2011-10-26
Как Google нормализует поведенческие сигналы (Dwell Time), калибруя показатели «короткого» и «длинного» клика для разных категорий сайтов
Google использует механизм для устранения предвзятости в поведенческих сигналах, таких как продолжительность клика (Dwell Time). Поскольку пользователи взаимодействуют с разными типами контента по-разному, система определяет, что считать «коротким кликом» и «длинным кликом» отдельно для каждой категории (например, Новости, Недвижимость, Словари). Это позволяет более точно оценивать качество ресурса, сравнивая его показатели с нормами его конкретной ниши.
- US8868565B1
- 2012-10-30
Как Google выбирает сущность для Панели Знаний и решает, когда ее показывать, основываясь на топикальности SERP и CTR
Google использует этот механизм для решения двух задач: выбора наиболее релевантной сущности для Панели Знаний при неоднозначном запросе и определения необходимости показа самой панели. Система анализирует, насколько сущности соответствуют контенту топовых результатов поиска (Topicality Score). Показ панели активируется, если у органических результатов низкий CTR (что указывает на неудовлетворенность пользователей) или если у Google достаточно данных для ее заполнения.
- US10922326B2
- 2013-03-14
Как Google использует данные о кликах и пропусках для валидации и удаления неэффективных синонимов в поиске
Google постоянно тестирует правила подстановки (синонимы) для расширения запросов. Этот патент описывает механизм оценки эффективности этих правил с помощью анализа поведения пользователей (клики и пропуски результатов). Если пользователи часто пропускают результаты, содержащие подставленный термин, система автоматически удаляет это правило, очищая понимание запросов от нерелевантных синонимов.
- US8965875B1
- 2012-04-10
Как Google запоминает прошлые уточнения поиска пользователя и автоматически перенаправляет его к конечному результату
Google использует механизм персонализации, который отслеживает, как пользователи уточняют свои поисковые запросы. Если пользователь часто вводит общий запрос, а затем выполняет ряд действий (например, меняет запрос или взаимодействует с картой), чтобы добраться до конкретного результата, система запоминает эту последовательность. В будущем, при вводе того же общего запроса, Google может сразу показать конечный результат, минуя промежуточные шаги.
- US9305102B2
- 2013-02-27
Как Google вычисляет семантическую близость запросов, анализируя поведение пользователей при переформулировках
Google использует механизм для определения семантического расстояния между запросами (Generalized Edit Distance). Вместо подсчета изменений символов система анализирует исторические логи, чтобы понять, как пользователи переформулируют запросы. На основе этих данных вычисляется «стоимость» замены одного термина на другой с помощью Pointwise Mutual Information (PMI), что позволяет генерировать более релевантные подсказки и расширения запросов.
- US8417692B2
- 2011-05-18
Как Google использует историю чтения новостных сайтов для определения географических интересов пользователя и персонализации выдачи
Google может определять географические интересы пользователя, анализируя местоположение издателей новостных сайтов, которые он посещал. Эта информация (Geo Signal) используется для корректировки ранжирования будущих поисковых запросов, повышая результаты, релевантные этим интересам, даже если пользователь физически находится в другом месте.
- US20130246381A1
- 2008-10-03
Как Google фильтрует персонализированные предложения запросов на основе контента просматриваемой страницы
Google использует механизм для генерации предложений следующего запроса после того, как пользователь покинул страницу выдачи. Система создает кандидатов на основе истории поиска пользователя, а затем фильтрует их, проверяя релевантность контенту страницы, которую пользователь просматривает в данный момент. Это гарантирует, что предложения соответствуют как интересам пользователя, так и текущему контексту просмотра.
- US8392435B1
- 2010-07-06
Как Google использует историю физических перемещений пользователя для фильтрации и персонализации результатов поиска
Google может собирать и хранить историю физических перемещений пользователя (Location History). Патент описывает интерфейс, позволяющий пользователю осознанно включать свои прошлые местоположения (например, «места, где я был на прошлой неделе») в качестве фильтра для нового поискового запроса, чтобы сделать результаты более релевантными личному опыту.
- US8874594B2
- 2013-02-06
Как Google использует всплески поискового интереса и анализ новостей для обновления Графа Знаний в реальном времени
Google отслеживает аномальный рост запросов о сущностях (людях, компаниях) как индикатор реального события. Система анализирует свежие документы, опубликованные в этот период, извлекая факты в формате Субъект-Глагол-Объект (SVO). Эти факты используются для оперативного обновления Графа Знаний или добавления блока «Недавно» в поисковую выдачу.
- US9235653B2
- 2013-06-26
Как Google связывает документы на основе поведения пользователей, времени взаимодействия и контентной близости для персонализации поиска
Google использует систему для определения "меры ассоциации" между различными документами (статьями, веб-страницами, письмами). Ассоциация рассчитывается на основе того, насколько близко по времени пользователь взаимодействовал с этими документами, насколько похож их контент и совпадают ли метаданные (например, автор). Эти связи используются для понимания пути пользователя и персонализации последующих результатов поиска.
- US8131754B1
- 2004-06-30
Как Google использует данные о наведении курсора (Hover Data) для ранжирования изображений и борьбы с кликбейтными миниатюрами
Google использует данные о взаимодействии пользователя с миниатюрами в поиске по картинкам (наведение курсора) как сигнал интереса. Для редких запросов эти сигналы получают больший вес, дополняя недостаток данных о кликах. Система также вычисляет соотношение кликов к наведениям (Click-to-Hover Ratio), чтобы идентифицировать и понижать в выдаче «магниты кликов» — привлекательные, но нерелевантные изображения, которые собирают много наведений, но мало кликов.
- US8819004B1
- 2012-08-15