Google использует поведенческие сигналы для определения похожих видео на платформах типа YouTube. Система анализирует, какие видео пользователи смотрят одно за другим в течение короткого времени (ко-просмотры). Если пользователи положительно взаимодействуют …
Персонализация
Система прогнозирует «сетевой эффект» контента — его способность генерировать каскад последующих взаимодействий (репосты, комментарии) в онлайн-сервисах (например, Google Discover, YouTube). При расчете используется граф причинно-следственных связей и дисконтирующий фактор для …
Google анализирует поведение пользователей внутри поисковых сессий. Если пользователь быстро переходит от запроса с низким CTR (низкоэффективный) к запросу с высоким CTR (высокоэффективный), система связывает их как относящиеся к одному …
Google использует механизм для персонализации поисковых подсказок в реальном времени. Система анализирует историю взаимодействий пользователя (просмотренные документы, посещенные места), чтобы определить его атрибуты (интересы). Подсказки ранжируются путем сопоставления атрибутов пользователя …
Google использует данные о месте проживания пользователя (например, отеле) для персонализации локального поиска. При поиске ресторанов или достопримечательностей система повышает в ранжировании те места, которые высоко оценили другие гости этого …
Google использует гетерогенный граф для анализа взаимосвязей между пользователями, видео, группами и рекламой в социальных сетях (например, YouTube). Система итеративно распространяет "метки интереса" (labels) через эти связи, используя алгоритмы типа …
Google использует систему для анализа контента, который пользователь просматривает в данный момент (веб-страница, приложение). Система генерирует потенциальные поисковые запросы на основе этого контента, оценивает их качество (популярность, качество результатов, визуальное …
Google использует комплексный подход к визуальному поиску. Система строит персональный Граф Визуальных Интересов пользователя для персонализации выдачи и проактивных рекомендаций. Она анализирует композицию кадра и контекст (например, окружающий текст), чтобы …
Патент Google, описывающий фундаментальную архитектуру персонализированного поиска. Система собирает и синхронизирует между устройствами персональные данные пользователя: закладки, историю посещений, оценки и поведенческие сигналы. При поиске результаты из этих персональных источников …
Google анализирует историю поиска, чтобы классифицировать пользователей по категориям интересов (например, «автолюбитель» или «меломан»). Система хранит данные о популярности запросов внутри каждой категории. При вводе первых букв подсказки (Autocomplete) ранжируются …
Google анализирует, какой контент популярен среди пользователей с определенными языковыми предпочтениями, независимо от языка самого контента. Если англоязычная страница часто выбирается пользователями, предпочитающими хинди, система повысит эту страницу в выдаче …
Google отслеживает активность пользователя в браузере: посещенные сайты, частоту визитов, время пребывания на сайте и использование закладок. Эти данные используются для формирования персональной статистики и, что критически важно, для корректировки …
Анализ патента Google, описывающего, как система Autocomplete ранжирует поисковые подсказки, используя данные о поведении пользователей (клики и время пребывания на сайте). Система отдает приоритет запросам, которые ранее приводили к удовлетворению …
Анализ патента Google, описывающего систему сбора явных оценок пользователей (рейтинги, метки, комментарии) для веб-страниц. Эти аннотации используются для глубокой персонализации поиска: они отображаются в выдаче, позволяют фильтровать результаты и напрямую …
Google создает профиль интересов для веб-сайта (Website Profile), анализируя, какие запросы пользователи вводят на этом сайте и на какие результаты они кликают. Этот агрегированный профиль используется для переранжирования будущих результатов …
Google использует иерархический метод для динамического определения предпочтительных языков пользователя, анализируя HTTP-заголовки, настройки браузера, IP-адрес и язык самих результатов поиска. Затем система переранжирует выдачу, повышая позиции документов на предпочтительных языках …
Патент Google описывает инфраструктуру для сбора и обмена контекстной информацией о пользователе между разными поисковыми системами. Система определяет «постоянные» характеристики пользователя (например, интересы, уровень знаний) во время его взаимодействия с …
Google патентует систему, которая создает детальную историю потребления медиаконтента пользователем (фильмы, музыка, ТВ) из разных источников (чеки, история просмотров, распознавание аудио). Эта история используется для персонализации результатов поиска по сущностям …
Патент Google, описывающий механизм работы динамических поисковых подсказок (Autocomplete/Google Suggest). Система в реальном времени предлагает варианты завершения запроса, комбинируя три источника: локальную историю поиска пользователя, популярные запросы других пользователей (серверные …
Google анализирует, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска за пределами клика. Действия, такие как сохранение результата, его совместное использование (sharing), отправка по почте или быстрое удаление из сохраненного, используются как …