Патенты Google

Google использует методы для оценки свежести документа, когда дата его обновления неизвестна или ненадежна. Система анализирует даты обновления страниц, которые ссылаются на документ, а также историю появления и удаления этих …

Google анализирует навигационную иерархию сайта (DOM), популярность ссылок и глубину разделов для создания интерактивного представления ресурса (расширенных Sitelinks) в SERP. Это позволяет пользователям просматривать ключевые категории и вложенные ссылки через …

Google решает проблему «холодного старта» для новых страниц, у которых нет собственных поведенческих данных. Система агрегирует историю кликов на уровне Сущностей (Entities). Если сущности, упомянутые на новой странице, исторически имеют …

Анализ патента (IBM), описывающего механизм использования данных о закладках пользователей для ранжирования веб-страниц. Система рассчитывает «Вес Важности» (Importance Weight) для URL на основе того, как часто пользователи добавляют или удаляют …

Google анализирует цепочки запросов пользователей в рамках поисковых сессий. Если пользователь начинает с общего или неточного запроса и уточняет его до тех пор, пока не найдет конкретный авторитетный ресурс, система …

Google использует механизм для автоматического создания страниц о сущностях (например, о фильмах или персонажах). Система определяет, какие категории (свойства) сущности наиболее интересны пользователям, сравнивая данные из Knowledge Graph с данными …

Google использует систему для динамической интеграции результатов поиска по картинкам в основную веб-выдачу. Система анализирует намерение пользователя (Image Intent Score) и качество доступных изображений (Quality Scores). На основе этих данных …

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 …

Google использует систему для оценки качества ссылочного профиля сайта. Система фильтрует входящие ссылки (удаляя шаблонные и дублирующиеся с одного домена), группирует оставшиеся по качеству источника (например, Vital, Good, Bad) и …

Google использует систему машинного обучения для анализа того, как долго пользователи взаимодействуют с контентом в приложении после перехода по Deep Link (Presentation Duration). Анализируя распределение этих временных интервалов, система классифицирует …

Google использует систему для идентификации изображений, которые привлекают клики по причинам, не связанным с их качеством или релевантностью (например, сенсационный контент). Система анализирует категории запросов, по которым кликают на изображение. …

Google идентифицирует запросы, которые исторически показывают высокую эффективность (на основе CTR и Long Clicks), и генерирует синтетические запросы из структурированных данных (заголовков, анкоров). Когда пользователь вводит запрос, система находит похожий …

Система перехватывает результаты поиска и проверяет их по реестру, содержащему пользовательские аннотации, метаданные и социальные связи. Затем результаты переупорядочиваются на основе релевантности, которая частично определяется этими аннотациями и метаданными. Пользователям …

Google патентует систему Retrieval-Augmented Generation (RAG) для повышения точности ответов LLM на локальные запросы. Специализированная «Research Model» извлекает актуальные фактические (адреса, часы работы) и субъективные (отзывы, рейтинги) данные из структурированных …

Патент описывает механизм генерации рекомендаций контента на основе того, что пользователь просматривает в данный момент, без ввода поискового запроса. Система анализирует текущий контент, находит связанные ресурсы и ранжирует их, основываясь …

Система ранжирования для поиска по блогам, которая комбинирует релевантность запросу (Relevance Score) с независимой оценкой качества (Quality Score). Эта оценка качества вычисляется на основе индикаторов, специфичных для блогов: паттерны частоты …

Google улучшает ранжирование, особенно для редких или новых запросов, используя поведенческие данные (клики) из семантически или сессионно связанных запросов. Если данных по исходному запросу недостаточно, система «заимствует» сигналы о кликах …

Google использует механизм переранжирования для обеспечения разнообразия (Diversity) в поисковой выдаче или ленте рекомендаций. Система определяет ключевые признаки (Features) для каждого результата (например, домен, автор, тип контента) и назначает им …

Google анализирует, как пользователи уточняют свои запросы, и строит «Граф Запросов». Этот граф используется двумя способами: 1) Для повышения ранжирования документов (особенно по заголовкам), которые точно соответствуют популярным кластерам запросов, …

Google анализирует историю посещений и действий пользователя в интернете, чтобы выявить незавершенные задачи (например, покупку товара или планирование поездки). Система использует графы вероятностных переходов для моделирования пути пользователя, прогнозирует его …