Google использует фундаментальную архитектуру для персонализации поиска. Система собирает историю действий пользователя (запросы, клики по результатам и рекламе, просмотренные страницы) с разных устройств и браузеров. Эти фрагментированные данные объединяются в …
Персонализация
Патент описывает систему для определения семантического контекста текста (веб-страниц, запросов и истории пользователя). Она разделяет информацию на тематические Домены и вычисляет контекстный вектор (Macro-Context) на основе использования уникальной терминологии. Это …
Google использует гибридный подход для генерации рекомендаций контента. Система динамически переключается между внешними данными (например, ТВ-рейтингами) и поведенческими данными (поисковые запросы, клики). Для нового контента приоритет отдается внешним данным и …
Google анализирует агрегированные данные о поведении пользователей, чтобы определить, какие документы часто просматриваются в течение короткого времени после показа других документов в результатах поиска. Эта модель используется для расчета «Оценок …
Google анализирует исторические данные поиска, чтобы выявить запросы, сделанные пользователями, находящимися далеко от интересующей их локации (поведение на этапе планирования). Этот анализ позволяет понять, какие темы, услуги и достопримечательности актуальны …
Google использует систему для мониторинга действий пользователя (поисковые запросы, просмотры веб-страниц, электронные письма) на разных устройствах. Система выявляет связанные действия, определяет сущность или местоположение, интересующее пользователя, и оценивает вероятность того, …
Google анализирует, какие изображения пользователи выбирают (кликают) в ответ на конкретные поисковые запросы в Image Search. Система использует эти поведенческие данные для понимания того, что изображено на картинке, и ассоциирует …
Патент описывает технологию Google Autocomplete (Suggest). Система предсказывает финальный запрос на основе частично введенного текста, используя словари, составленные из популярных запросов сообщества. Предсказания ранжируются по популярности и персонализируются с учетом …
Google анализирует различные форматы доступа к контенту (например, десктопный сайт, мобильный сайт, нативное приложение). Система оценивает качество, скорость, стабильность и совместимость каждого варианта с устройством пользователя. В результатах поиска Google …
Google использует систему для разрешения неоднозначности запросов, чье значение меняется со временем. Анализируя исторические показатели кликабельности (CTR), система выявляет временные изменения в интересах пользователей (сезонность, еженедельные тренды). Если текущий запрос …
Google анализирует частичный ввод пользователя (префикс) для прогнозирования полного запроса (завершения). Система идентифицирует релевантный контент, такой как прямые ответы на вопросы (Answer Boxes), рекламные объявления или навигационные ссылки, связанные с …
Патент Google, описывающий технологию автодополнения (Autocomplete). Система анализирует вводимые пользователем символы и предлагает варианты завершения запроса, основанные на популярности среди всех пользователей. Одновременно с вариантами запросов система может показывать и …
Google использует механизм для определения географической привязки веб-страниц, анализируя физическое местоположение пользователей в момент запроса контента или клика в поиске. Система создает Пространственный индекс (Spatial Index), связывая ресурсы с регионами …
Google анализирует действия пользователя в рамках текущей поисковой сессии, такие как специфическая терминология, орфография или клики по результатам, чтобы отнести его к определенной «Группе пользователей» (например, по профессии или демографии). …
Патент Google описывает систему для проактивной обработки контента, связанного с будущими событиями. Система определяет потенциальные тренды, анализируя устойчивость интереса пользователей к теме задолго до события. Затем она заранее классифицирует и …
Google анализирует последовательность запросов в вашей текущей поисковой сессии и сравнивает ее с миллионами исторических сессий. Если текущий путь поиска совпадает с прошлыми паттернами, система предлагает наиболее вероятный следующий запрос …
Google использует сигналы взаимодействия пользователей (комментарии, лайки, плейлисты) для определения субъективных характеристик контента, таких как «смешной» или «вдохновляющий». Система обучает классификатор связывать объективные признаки контента (визуальные, аудио, текстовые) с этими …
Google определяет локальную значимость ("интересность") бизнеса, анализируя, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска (клики, долгие клики) в пределах конкретных географических "ячеек". Эта система позволяет продвигать местные "жемчужины" выше сетевых брендов …
Google может персонализировать поисковую выдачу, изменяя вес анкорного текста ссылок. Вес ссылки зависит не от глобального PageRank ссылающейся страницы, а от ее "персонализированного PageRank", рассчитанного на основе предпочтений пользователя (например, …
Google анализирует историю перемещений пользователя (Movement Data), используя GPS, Wi-Fi, IP и данные из Email, чтобы определить его текущее "состояние" (User State). Система строит профиль типичных и атипичных поездок. Эта …