Google анализирует контекст запроса медиаконтента (например, видео), определяя источник перехода (referral source). Система сканирует исходную страницу, чтобы найти другой контент, размещенный на ней (например, другие встроенные видео), и использует эту …
Персонализация
Google анализирует частичные запросы по мере их ввода и определяет местоположение пользователя. Если система прогнозирует, что запрос имеет локальный интент (основываясь на поведении других пользователей), она предиктивно добавляет название локации …
Google анализирует прошлые взаимодействия пользователей (поисковые запросы, выбор функций), связанные с конкретным видом карты (местоположение и уровень масштабирования). Эти агрегированные исторические данные определяют тематический профиль локации. Система использует этот профиль …
Google использует систему контроля качества для Программируемых Поисковых Систем (PSE/CSE), где сторонние провайдеры могут влиять на выдачу через контекстные файлы. Система выявляет спам и предвзятость путем офлайн-анализа аннотаций провайдеров и …
Google использует местоположение пользователя для интерпретации запросов, которые явно не упоминают конкретную сущность (например, [часы работы] или [отзывы]). Система идентифицирует ближайшие объекты, анализирует исторические паттерны запросов для этих объектов и …
Google использует данные о местоположении и точной ориентации (направление, наклон) мобильного устройства для интерпретации неявных запросов о ближайших объектах (например, «часы работы» или «что это?»). Система определяет расширенную зону поиска …
Google использует механизм для персонализации выдачи (например, в Новостях или Рекомендациях), который повышает в ранжировании документы, содержащие сущности, интересующие пользователя, если эти сущности редко встречаются в недавнем корпусе документов. Редкость …
Google анализирует взаимодействия пользователей (лайки, репосты, комментарии и всплески активности вокруг событий) внутри социальной сети для выявления «интересного» контента. Когда пользователь инициирует поиск без ключевых слов (например, открывает ленту Discovery), …
Google использует нейронные сети (включая LSTM и архитектуру Encoder-Decoder) для создания векторов авторов (Author Vectors) — числовых представлений, характеризующих стиль письма, личность и способ коммуникации автора. Патент описывает, как эти …
Google использует систему для генерации рекомендаций связанных товаров в поисковой выдаче. Когда пользователь ищет продукт, система определяет его категорию и ключевые атрибуты, а затем находит популярные альтернативные товары с похожими …
Google использует механизм для понимания неоднозначных запросов (например, «Что это?»), анализируя то, что пользователь видит на экране своего устройства. Система определяет основное изображение, распознает объекты на нем и анализирует окружающий …
Google может собирать и хранить историю физических перемещений пользователя (Location History). Патент описывает интерфейс, позволяющий пользователю осознанно включать свои прошлые местоположения (например, «места, где я был на прошлой неделе») в …
Google анализирует переписку пользователей в мессенджерах, чтобы предлагать контекстуально релевантные запросы (например, «актерский состав фильма», обсуждаемого в чате). При выборе предложения система автоматически ищет информацию и встраивает структурированный ответ (карточки, …
Google анализирует глобальные тренды поисковых запросов и сопоставляет их с индивидуальной историей пользователя (посещенные сайты, прошлые запросы, категории интересов). Если популярный запрос соответствует выявленным интересам пользователя, он будет рекомендован. Система …
Патент описывает, как Google ранжирует точки интереса (POIs) в локальном поиске, отдавая приоритет рекомендациям от людей из социальных кругов пользователя. Система делит результаты на три уровня: рекомендации друзей, рекомендации других …
Google патентует механизм отображения контекстной информации прямо в выпадающем списке поисковых подсказок (Autocomplete). Система объединяет стандартные предсказания запросов с двумя типами данных: персональными уведомлениями (погода, встречи, новости для локации пользователя) …
Google использует систему для анализа контента, отображаемого на экране пользователя (например, веб-страницы или приложения). Система определяет ключевые сущности и оценивает их важность на основе визуального представления (шрифт, позиция, частота). Затем …
Google использует систему для персонализации новостного контента, анализируя темы (используя Knowledge Graph), местоположения и даты публикации статей. Система создает динамические профили пользователей на основе истории чтения, применяя механизм «затухания» для …
Google использует комплексный механизм для определения географической релевантности бизнеса. Система комбинирует расстояние до официальных границ региона (полигона), верификацию через почтовый индекс и расстояние до «центра активности» (например, центра города, а …
Google анализирует предыдущие запросы пользователя в рамках текущей сессии, чтобы понять контекст. Если текущий запрос содержит ошибку (опечатку или неподходящее по смыслу слово), система предлагает исправление, которое соответствует этому контексту, …