Google использует комплексный профиль пользователя (историю поиска, местоположение, социальные связи, календарь, отзывы) для динамического изменения отображения объектов на интерактивных Картах. Система корректирует стандартный рейтинг значимости объектов, делая более заметными те …
Персонализация
Google использует механизм для классификации веб-страниц, основанный на анализе исторических поисковых логов. Система "распространяет" тематическую классификацию с известных сайтов на неизвестные через анализ запросов, по которым они совместно ранжируются, и …
Google генерирует "Связанные запросы", анализируя данные о предпочтениях пользователей (клики, dwell time). Система ищет запросы, которые одновременно связаны с исходным запросом через общие качественные результаты (Quality Score) и привносят новизну …
Google анализирует историю поиска пользователя, клики по ссылкам и взаимодействие с контентом (время просмотра, скроллинг) для создания многофакторного профиля интересов. Этот профиль (включающий термины, категории и предпочитаемые сайты) используется для …
Google анализирует активность пользователя (поиск, email, карты, календарь) для построения персонального графа интересов (User Attribute Graph). Система классифицирует эти интересы как краткосрочные (например, планирование отпуска) или долгосрочные (например, хобби). При …
Google использует систему машинного обучения для создания модели ранжирования, которая предсказывает вероятность клика пользователя по документу. Модель обучается на огромных массивах данных о прошлых поисках (запросы, документы, клики). Система учитывает …
Google анализирует коммуникации пользователя (email, сообщения) для выявления планируемых событий (встречи, поездки). Система присваивает событию динамический уровень достоверности, который обновляется по мере поступления новых данных (ответы в переписке, поисковые запросы …
Google использует систему Reinforcement Learning для динамической адаптации поисковых процессов. Система анализирует поисковые сессии (последовательности запросов и кликов) и учится оптимизировать выдачу, чтобы пользователь быстрее находил нужный результат. Это достигается …
Патент Google, описывающий механизм персонализации поиска путем модификации алгоритма PageRank. Система определяет "точку зрения" пользователя (Point-of-View Data) на основе его истории посещений, закладок или указанных категорий. Затем стандартный расчет PageRank …
Google использует многоуровневую систему персонализации. Сначала органическая выдача адаптируется под интересы пользователя (User Profile). Затем контент этой персонализированной выдачи анализируется для создания Профиля Поиска (Search Profile). Именно этот профиль, отражающий …
Google использует механизм для корректировки поисковой выдачи на основе поведения групп пользователей (популяций), к которым принадлежит автор запроса. Система анализирует данные о кликах (clickthrough data) конкретной популяции (например, пользователи из …
Google использует механизм для динамического обогащения результатов поиска, особенно при навигационных запросах. Система анализирует сущности (продукты, категории) на целевом сайте и сравнивает их с известными интересами пользователя и текущими трендами. …
Google использует двухэтапную систему для персонализации ранжирования. Сначала выявляются скрытые категории предпочтений на основе данных всего сообщества. Затем для конкретного пользователя определяется его принадлежность к этим категориям (персонализированные веса смешивания). …
Google анализирует логи поисковых запросов для выявления общих шаблонов (Query Patterns), удаляя при этом приватную информацию. Для каждого шаблона система вычисляет агрегированную статистику поведения пользователей (клики, отказы). Если будущий запрос …
Google использует графовую модель для анализа поисковых сессий пользователей. Система определяет, какие уточняющие запросы чаще всего приводят к завершению поиска (становятся «финальным пунктом назначения»). Эти запросы считаются обладающими наибольшей «полезностью» …
Google использует систему для генерации поисковых подсказок (альтернативных запросов), анализируя текущую сессию пользователя. Система создает кандидатов путем замены терминов (Similarity Matrix) или расширения/сокращения исходного запроса (Expansion/Contraction Table). Подсказки ранжируются по …
Google идентифицирует универсальные слова-модификаторы (например, «фото», «отзывы», «pdf»), которые пользователи часто добавляют к разным запросам. Если такое слово появляется в сессии, система определяет скрытый интент пользователя. Затем Google переранжирует выдачу, …
Патент Google, описывающий интеграцию поисковой системы с социальной сетью (Member Network). Система позволяет пользователям одобрять (Endorse) контент. При поиске система идентифицирует одобрения от связанных пользователей (друзей) и, что критически важно, …
Google анализирует историю местоположений пользователей для точной идентификации посещаемых бизнесов, даже при неточных данных GPS. Система ранжирует ближайшие локации, учитывая расстояние, известность бизнеса (Prominence Score), его категорию и время суток. …
Google анализирует, как физическое окружение (погода, время, местоположение) влияет на то, что ищут пользователи. Система выявляет корреляции между средой и поведением пользователей в прошлом (включая длительность кликов), чтобы лучше понять …