Google использует систему для объяснения, почему две сущности (например, компании) похожи. Вместо очевидных связей (например, «оба являются ресторанами»), система анализирует все общие черты, отфильтровывает слишком частые и слишком редкие, и …
Патенты Google
Разборы патентов поисковой системы Google
Google анализирует агрегированную историю поисковых сессий, чтобы предсказать, какой запрос пользователь введет следующим. Система может выполнить этот предполагаемый запрос (Inferred Action) заранее и встроить его результаты непосредственно в текущую страницу …
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 …
Google анализирует историю пользователя, время, местоположение и другие сигналы для прогнозирования тем, интересующих пользователя в данный момент. Когда пользователь демонстрирует намерение начать поиск (например, открывает страницу поиска), система может проактивно …
Google использует систему для идентификации таблиц с упорядоченными данными (рейтингами) на веб-страницах. Система анализирует структуру таблицы и контекст страницы (заголовки, окружающий текст, прошлые запросы), чтобы понять, что именно и по …
Google использует модели машинного обучения (например, архитектуру Encoder-Decoder) для анализа контента ресурса и прогнозирования значений критически важных сигналов ранжирования, которые отсутствуют (например, каким был бы анкорный текст ссылок или по …
Google использует механизм для корректировки общих рейтингов сущностей (товаров, услуг, компаний) на основе индивидуальных предпочтений пользователя. Система анализирует текстовые отзывы, чтобы выявить характеристики сущности (например, «цена», «скорость обслуживания») и определить …
Google использует систему для количественной оценки оригинальности контента на уровне сайта. Система анализирует, какая доля контента (n-граммы) на сайте впервые появилась именно на нем, основываясь на дате первого сканирования (Crawl …
Google патентует метод улучшения поиска за счет расширения сущностей в запросах и контенте с помощью Knowledge Graph. Система использует курируемые связи (предикаты) для выявления неявной релевантности. Также вводится «дескриптор релевантности» …
Система идентифицирует цифровой контент по сканированному фрагменту из физического мира, используя не только текст, но и обширный контекст (время, местоположение, историю пользователя). Патент также вводит концепцию «Read Ranking» — отслеживание …
Google автоматически генерирует обучающие данные для систем семантического парсинга, анализируя логи запросов и клики пользователей. Система находит запросы с одинаковым интентом, определяя, что пользователи, вводящие разные запросы, в итоге кликают …
Google анализирует топовые веб-страницы, ранжирующиеся по запросу, чтобы найти упоминания книг. Система рассчитывает, насколько цитируемые книги релевантны контенту этих страниц (Citation Score) и объединяет это с релевантностью самой страницы запросу …
Google использует итеративный процесс (бутстрэппинг) для распознавания сущностей в документах. Система начинает с известных фактов о сущности, находит документы, которые, вероятно, ссылаются на нее, анализирует эти документы для уточнения модели …
Google улучшает результаты поиска музыки, извлекая детали песен (названия, альбомы, продолжительность) из структурированной разметки (например, HTML5 microdata) на веб-страницах. Это позволяет Google отображать прямые ссылки на конкретные песни (вторичные ссылки) …
Google анализирует поведение пользователей (click log data), чтобы определить, как они называют конкретный сайт на своем языке. Если пользователи, вводящие определенный запрос (например, название бренда), доминантно кликают на один и …
Google динамически корректирует ранжирование, определяя потребность запроса в свежести (QDF). Это делается на основе анализа поведения пользователей (QtoA) и всплесков интереса (QFval). Система вычисляет возраст и качество документа (D) и …
Google использует систему машинного обучения для связывания аудиовизуальных признаков видео (цвет, текстура, звук) с ключевыми словами. Это позволяет системе понимать содержание каждого кадра и динамически выбирать для тамбнейла (миниатюры) тот …
Google использует механизм для улучшения ранжирования путем анализа взаимодействия пользователя с документами, email и веб-страницами на его устройстве. Система отслеживает детальные действия, такие как скроллинг, движение мыши, копирование, печать и …
Анализ патента Google, описывающего фундаментальные механизмы Google Search Console. Патент раскрывает, как Google позволяет верифицированным владельцам сайтов выбирать предпочтительный домен (например, с www или без), консолидируя сигналы ранжирования на канонической …
Google анализирует, что пользователи искали в прошлом, просматривая определенную географическую область (например, в Картах). Эта история запросов используется для определения наиболее популярных и релевантных локальных объектов (бизнесов, достопримечательностей) в этой …