Google анализирует тип запроса и поведение пользователей, чтобы определить, когда показывать социальные аннотации (лайки, рекомендации) в выдаче. Система рассчитывает «Степень Сфокусированности Запроса» на основе анализа распределения кликов. Для узких, сфокусированных …
Персонализация
Google использует систему для интерпретации серийных запросов, особенно в голосовом поиске. Если новый запрос является уточнением предыдущего (например, [погода завтра], затем [а во вторник]), система генерирует варианты, комбинируя старый и …
Google использует архитектуру для интеграции множества стратегий пересмотра запросов (расширение, сужение, синтаксис, сессии). Система оценивает качество предложений с помощью предиктивной модели машинного обучения, обученной на поведении пользователей (длительных кликах), чтобы …
Google анализирует историю поиска и поведение пользователя (длительность сессий, клики, уточнения запроса), чтобы автоматически выявить неудовлетворенные информационные потребности и долгосрочные интересы. Система периодически перезапускает эти запросы и уведомляет пользователя о …
Google отслеживает, на каких результатах поиска пользователь задерживает внимание (не скроллит и не кликает), и вычисляет метрику Dwell Score. Если пользователь долго изучает сниппет, система может динамически заменить этот результат …
Google использует механизм для понимания контекста сессии, анализируя последовательные запросы (например, Q1: [рестораны в Москве], затем Q2: [итальянские]). Система автоматически объединяет их в уточненный запрос (Q3: [итальянские рестораны в Москве]), …
Google использует механизм для улучшения ранжирования запросов, по которым недостаточно данных о поведении пользователей (например, кликов). Система находит исторические запросы, семантически похожие на исходный, и «заимствует» их поведенческие данные. Степень …
Патент Google, описывающий механизм для облегчения разговорного поиска, в первую очередь на носимых устройствах. Система анализирует исходный запрос и определяет связанные темы (ключевые слова), основываясь на популярных поисковых запросах и …
Google определяет текущий интерес пользователя (контекст) на основе его действий в рамках сессии (клики, посещенные сайты). Затем система использует специализированные кликовые модели, основанные на поведении прошлых пользователей с таким же …
Google анализирует данные сенсоров мобильного устройства за определенный период времени, чтобы определить преобладающий способ передвижения пользователя (например, вождение), игнорируя кратковременные остановки. Эта «преобладающая активность» используется для ранжирования локальных подсказок и …
Google отслеживает сущности (люди, места, медиа), упомянутые в недавних запросах пользователя в рамках одной сессии. При вводе нового запроса система предлагает подсказки, комбинируя стандартные шаблоны запросов (например, "погода в $городе") …
Google анализирует историю пользователя, время, местоположение и другие сигналы для прогнозирования тем, интересующих пользователя в данный момент. Когда пользователь демонстрирует намерение начать поиск (например, открывает страницу поиска), система может проактивно …
Google использует механизм для корректировки общих рейтингов сущностей (товаров, услуг, компаний) на основе индивидуальных предпочтений пользователя. Система анализирует текстовые отзывы, чтобы выявить характеристики сущности (например, «цена», «скорость обслуживания») и определить …
Система идентифицирует цифровой контент по сканированному фрагменту из физического мира, используя не только текст, но и обширный контекст (время, местоположение, историю пользователя). Патент также вводит концепцию «Read Ranking» — отслеживание …
Google использует механизм для улучшения ранжирования путем анализа взаимодействия пользователя с документами, email и веб-страницами на его устройстве. Система отслеживает детальные действия, такие как скроллинг, движение мыши, копирование, печать и …
Google анализирует, что пользователи искали в прошлом, просматривая определенную географическую область (например, в Картах). Эта история запросов используется для определения наиболее популярных и релевантных локальных объектов (бизнесов, достопримечательностей) в этой …
Google использует систему для Автоматизированных Ассистентов, которая ищет ответы не только в общем веб-индексе. Система анализирует текущий контекст пользователя (местоположение, тему диалога) и «активные документы» (открытые веб-страницы, недавно озвученный контент). …
Google использует модели машинного обучения для оценки релевантности пользовательского контента (например, постов в социальных сетях). Система учитывает не только текст поста, но и контекст его автора (биографию, экспертизу, местоположение). Это …
Google использует систему ранжирования для локальных услуг (например, в Local Services Ads), которая учитывает доступность исполнителя в реальном времени и его текущее физическое местоположение (GPS), а не только адрес офиса. …
Google использует систему для улучшения поисковых подсказок путем добавления «живого контента». Когда пользователь вводит запрос, система генерирует подсказки и автоматически инициирует «живой запрос» для получения актуальных данных (например, погоды или …