Google ранжирует ближайшие точки интереса (POI) не только по расстоянию, но и с учетом контекста. Система анализирует недавние обновления в социальных сетях (особенно от друзей), релевантность категории в текущее время …
Персонализация
Google связывает физические адреса компании с ее веб-сайтом. На основе этих адресов, категории бизнеса и плотности населения система динамически определяет «зону обслуживания» (Coverage Area). При локальном поиске система проверяет, попадает …
Google использует механизм предиктивного поиска (Queryless Search), который анализирует местоположение пользователя, время суток, историю поиска и историю перемещений. На основе этих данных система автоматически предлагает релевантные категории (например, "Рестораны", "Бары") …
Google анализирует, как часто видео встраивается на внешних авторитетных (whitelisted) сайтах. Чем чаще видео встраивается в контент по определенной теме (сущности Knowledge Base), тем выше его «новостная ценность». Эта метрика …
Google использует систему с несколькими конвейерами (pipelines) для генерации рекомендаций контента (например, "Похожие статьи") в реальном времени. Система обрабатывает данные о посещениях за разные периоды (краткосрочные и долгосрочные) и применяет …
Google использует механизм для определения силы социальных связей (Social Affinity) между пользователями на основе публично доступной информации в интернете (например, через XFN или FOAF разметку). Система строит граф связей, различая …
Патент Google описывает метод выбора оптимального географического таргетинга, когда точное местоположение пользователя неизвестно. Вместо выбора наиболее вероятного местоположения, система рассчитывает "вероятностную полезность" (Probabilistic Utility). Этот расчет учитывает не только вероятность …
Google отслеживает, на какие типы специализированных результатов (Новости, Картинки, Карты, Видео и т.д.) пользователь нажимал в прошлом. На основе этой истории система строит вероятностную модель, чтобы предсказать, какие типы результатов …
Google использует технологию для интерпретации неоднозначных запросов (например, голосовой команды «Что это?»), анализируя текущий контент на экране устройства. Система распознает ключевое изображение (Specific Sub-image) и окружающий его текст (OCR), генерирует …
Google использует систему для организации локальной выдачи, кластеризуя веб-документы вокруг конкретного физического адреса или номера телефона. Система определяет «область интереса», используя динамический радиус поиска, который меняется в зависимости от типа …
Google использует историю местоположений всех устройств, привязанных к аккаунту пользователя, чтобы определить его текущее местоположение, когда стандартные методы (GPS, Wi-Fi) недоступны. Система анализирует свежесть данных и то, как часто устройства …
Google анализирует последовательные запросы пользователя в рамках сессии, чтобы понять полный контекст. Система объединяет текущий запрос с предыдущими и добавляет внешние данные (например, местоположение, тип устройства), формируя «Структурированный Запрос». Этот …
Google использует модель машинного обучения для ранжирования рекомендуемого контента, смещая фокус с вероятности клика на прогнозируемое время потребления. Система учитывает не только время просмотра конкретного видео, но и время просмотра …
Google применяет систему для выявления неявного локального интента в запросах без указания местоположения (например, "пицца"). Система проверяет запрос по двум разным "Белым спискам" (Whitelists). В зависимости от того, известно ли …
Google использует гибридную технику компьютерного зрения для оценки возраста людей на изображениях. Комбинируя результаты нескольких простых бинарных классификаторов возраста (например, «ребенок или взрослый») с помощью регрессора, Google генерирует конкретные оценки …
Google анализирует, какие изображения предпочитают пользователи из разных регионов и говорящие на разных языках. Если предпочтения локальной группы сильно отличаются от глобальных трендов для данного запроса, Google переранжирует выдачу по …
Google использует многоуровневую систему для точного определения всех языков, которыми владеет пользователь, не полагаясь только на настройки аккаунта. Система анализирует историю посещений с помощью моделей машинного обучения (Language Recognition Model) …
Google использует область карты, видимую на экране пользователя (Viewport), как ключевой сигнал контекста при ранжировании локальных результатов. Объекты внутри или рядом с этой областью получают приоритет, в то время как …
Google использует иерархию сигналов (язык запроса, настройки браузера, IP-адрес, доминирующий язык в выдаче) для динамического определения предпочтительного языка пользователя. Затем система агрессивно повышает результаты на этом языке, используя факторы смещения …
Google автоматически создает и обновляет детальный профиль пользователя («Personal Data Book»), извлекая данные (адреса, интересы, финансы) из истории поиска, активности браузера и email. Эта информация динамически ранжируется на основе контекста …