Патенты Google

Google решает проблему «холодного старта» для новых документов или специализированных поисковых вертикалей (например, Google Покупки, Книги). Если у системы недостаточно поведенческих данных (клики, время просмотра) для оценки контента в вертикальном …

Google идентифицирует связанные запросы, анализируя схожесть их исторических трендов популярности, а не только семантику. Система преобразует данные об объеме запросов в многомерные изображения и применяет вейвлет-анализ для извлечения ключевых характеристик …

Google использует запатентованную систему для генерации информативных сниппетов для сущностей, о которых оставляют отзывы (например, рестораны, товары). Система извлекает фразы, выражающие мнение (sentiment phrases), из множества отзывов, оценивает их тональность …

Google использует систему для корректировки поискового ранжирования на основе местоположения и языка пользователя. Система приоритизирует данные о кликах от конкретной популяции пользователей (например, страны) над более широкими популяциями (например, глобальными …

Google использует машинное обучение (Support Vector Machine и N-gram analysis) для анализа комментариев в социальных сетях, блогах и микроблогах, привязанных к геолокации. Система определяет, является ли комментарий отзывом о компании …

Анализ патента Google, описывающего метод определения наиболее релевантного географического местоположения для веб-страницы. Система анализирует текст на странице (названия городов, штатов, почтовые индексы) и вычисляет оценку местоположения (Location Score). При расчете …

Google оценивает удовлетворенность пользователя, кодируя последовательность его онлайн-действий (поиски, клики, свайпы) в символьные строки. Анализируя эти паттерны, система классифицирует сессии как положительные или отрицательные, не полагаясь на ненадежные метрики вроде …

Google использует систему для индексации контента внутри нативных мобильных приложений. Приложение запускается в виртуальной машине, эмулирующей ОС устройства, где экстракторы извлекают текст и заголовки непосредственно из процесса рендеринга. Эта информация …

Google создает персонализированную «Модель пользователя» на основе его личного контента (письма, события, контакты). Эта модель хранит ключевые термины и их контекст. Система использует ее, чтобы понять «неявное намерение» запроса — …

Патент Google, описывающий механизм переменной персонализации. Система рассчитывает «значения повышения» (Boost Values) для авторитетных сайтов, анализируя граф сайтов (Site Graph) и распространение авторитета от доверенных источников (Seed Sites). Пользователь может …

Google использует механизм для улучшения релевантности результатов путем анализа недавней истории поиска пользователя. Если текущий запрос похож на предыдущие, система определяет ключевые контекстные термины, которые часто повторялись в истории (устойчивый …

Google использует систему для анализа конкуренции между видео на основе общих поисковых запросов и времени просмотра. Система выявляет поисковые запросы, которые приводят трафик на конкурирующие (например, производные) видео, и сравнивает …

Google анализирует огромные коллекции изображений, группируя точные и близкие дубликаты в кластеры. Используя метрики, такие как низкий CTR и большое количество ссылающихся сайтов, система идентифицирует кластеры, состоящие из шаблонных изображений …

Этот патент описывает foundational-механизмы Search Generative Experience (SGE). Google генерирует AI-сводки, передавая контент из релевантных результатов поиска в Large Language Model (LLM) — техника, известная как Retrieval-Augmented Generation (RAG). Система …

Google динамически регулирует минимальный порог эффективности (например, CTR или сигналы вовлеченности). Если релевантность результата определена с низкой степенью уверенности (например, через семантическое расширение запроса), ему необходимо показать более высокую эффективность, …

Google использует этот механизм для улучшения результатов по навигационным (брендовым) запросам. Система определяет официальный сайт и связанный с ним верифицированный профиль в социальной сети. Свежий или популярный контент (посты, изображения) …

Google анализирует контент «интерактивных сессий» (например, видеоинструкций), используя распознавание объектов и речи, чтобы определить, какие инструменты и детали необходимы для конкретных задач. Система также вычисляет «профили надежности» продуктов, определяя, какие …

Google описывает механизм для точной идентификации авторов контента. Система (например, плагин браузера) отслеживает отправку контента через веб-формы (CMS, комментарии), фиксирует личность пользователя и отправленный текст. Затем Google проверяет, появился ли …

Google использует систему для автоматического определения канонической формы URL. Система активно тестирует различные комбинации параметров в URL, чтобы определить, какие из них влияют на контент, а какие нет (например, tracking-коды …

Google использует систему для персонализации рекомендаций контента, анализируя характеристики документов (например, через TF-IDF) и создавая динамические профили интересов пользователей. Система обучается на основе поведения: разные типы взаимодействий (просмотр, печать, сохранение) …