Патенты Google

Google использует алгоритмы для анализа информации о контенте (например, книгах, фильмах, сериалах) из множества источников. Система создает записи, кластеризует их для выявления серий, определяет канонические названия серий и отдельных произведений, …

Google анализирует логи запросов, чтобы понять, какую информацию пользователи чаще всего ищут о конкретных сущностях (например, «высота» для здания или «альбомы» для музыканта). Система комбинирует данные по конкретной сущности с …

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 …

Google анализирует, насколько хорошо веб-страница представляет выбранное изображение («image-centricity»). Если изображение на странице качественное, заметное и удовлетворяет интент пользователя (на основе статических и поведенческих данных), Google направляет трафик из Поиска …

Патент описывает фундаментальный процесс управления данными для идентификации дублирующихся записей об одной и той же сущности. Система использует хеширование для поиска совпадений в полях данных, а затем применяет сложную логику …

Google использует данные о наведении курсора (hovers) на изображения как сигнал вовлеченности. Патент описывает, как эти данные улучшают ранжирование: вес hovers увеличивается для редких запросов с малым количеством кликов. Также …

Google анализирует агрегированные данные о поведении пользователей, чтобы определить, какие документы часто просматриваются в течение короткого времени после показа других документов в результатах поиска. Эта модель используется для расчета «Оценок …

Google использует данные о взаимодействии пользователей с бизнес-листингами в картографических сервисах (запросы адресов, построение маршрутов, клики для звонка) для определения популярности локальных компаний. Эти сигналы агрегируются и взвешиваются по значимости …

Google использует метод для идентификации областей сайта, содержащих временный контент (например, рекламу, погоду, динамические виджеты). Система сравнивает разные версии страниц и анализирует, как часто меняется контент в определенных структурных расположениях …

Google использует иерархический профиль интересов пользователя (Profile Tree), построенный на основе истории поиска и поведения, чтобы определить, какие слова в запросе наиболее важны для конкретного человека. Специфичные интересы (глубокие узлы …

Google улучшает локальное ранжирование, агрегируя поведенческие данные (клики) не только из страны пользователя, но и из «совместимых» стран (соседних, культурно близких) или схожих языков. Система определяет совместимость на основе общих …

Google использует статистические модели (например, распределение Пуассона) для анализа внезапных всплесков запросов или индексации новых документов. Система определяет, является ли всплеск результатом реального мирового события (тренд) или случайным шумом/скоординированным спамом. …

Google использует механизм разрешения неоднозначности в последовательных голосовых запросах. Если пользователь использует местоимение (например, «он», «оно»), которое может относиться к разным сущностям из предыдущего диалога, Google генерирует несколько вариантов запроса …

Google анализирует исторические данные поиска, чтобы выявить запросы, сделанные пользователями, находящимися далеко от интересующей их локации (поведение на этапе планирования). Этот анализ позволяет понять, какие темы, услуги и достопримечательности актуальны …

Google использует систему для валидации контента, сгенерированного большими языковыми моделями (LLM). Система разбивает ответ LLM на отдельные утверждения, ищет подтверждающую или опровергающую информацию в поисковом индексе и использует специальные модели …

Google использует метод «обратного ответа на вопрос» для эффективного поиска фактов. Вместо глубокого анализа запроса система начинает с идентификации потенциальных ответов (например, дат, измерений) в индексе. Затем она определяет, для …

Google использует механизм для определения локального интента запроса, анализируя не сам запрос, а кластер связанных запросов. Система проверяет, какая доля запросов в кластере вызывает срабатывание локальных функций поиска (например, локальной …

Google использует результаты веб-поиска для идентификации сущностей (например, медицинских состояний), соответствующих атрибутам (например, симптомам), указанным в запросе. Система генерирует и анализирует результаты для комбинированных запросов (атрибуты + имя сущности), чтобы …

Google анализирует частоту запросов и удовлетворенность пользователей (низкий процент уточнений, долгое время клика), чтобы выявить "Known Highly-Ranked Queries" (KHRQ). Система перенаправляет пользователей с менее успешных или неоднозначных запросов (Nearby Queries) …

Google использует систему для мониторинга действий пользователя (поисковые запросы, просмотры веб-страниц, электронные письма) на разных устройствах. Система выявляет связанные действия, определяет сущность или местоположение, интересующее пользователя, и оценивает вероятность того, …