Google использует эту систему, чтобы понять, о какой конкретной сущности (например, месте или человеке) идет речь на веб-странице, особенно когда названия неоднозначны. Система анализирует доминирование упоминаний сущности на странице (соотношения), …
Семантика и интент
Google обучает свои языковые модели (Трансформеры), интегрируя внешние сигналы, такие как PageRank, авторство, свежесть и вовлеченность, непосредственно в Механизм Внимания (Attention Mechanism). Во время обучения, если контент поступает из авторитетного …
Google собирает комментарии, отзывы и посты в блогах, относящиеся к определенной веб-странице. Система использует сложные алгоритмы для определения основной темы упоминаний (особенно если в них несколько ссылок) и ранжирует эти …
Google анализирует тексты ссылок (анкоры), ведущих на страницу, чтобы определить ее основную тему или сущность (Unifying Subject). Система выбирает наиболее репрезентативный анкор, используя частотность, авторитетность ссылающихся сайтов (Page Importance Metric) …
Google расширяет понимание тематики документа за пределы его контента, анализируя внешние сигналы. Система косвенно выводит концепции, изучая, откуда приходят пользователи (входящие ссылки и запросы), куда они уходят (исходящие ссылки, клики …
Патент Google, описывающий методы автоматического обнаружения синонимов и эквивалентных фраз. Система анализирует последовательные запросы пользователя в рамках одной сессии: если запросы имеют общие слова (контекст), то различающиеся слова считаются потенциальными …
Google анализирует потоки запросов, чтобы определить, когда пользователи целенаправленно ищут конкретный сайт (навигационный интент). Если система подтверждает это через доминирование в кликах, анкорных текстах или совпадение с URL/заголовком, ресурс получает …
Google использует систему для улучшения вертикального поиска (например, вакансий, недвижимости) путем оценки взаимной привлекательности двух разных типов сущностей (например, соискателя и вакансии). Система агрегирует данные из внешних источников для выявления …
Патент описывает радикально новую архитектуру веба («Generative Navigational Corpus»), где контент-провайдеры предоставляют «сырые» данные (Seed Content), а Большая Фундаментальная Модель (LFM) генерирует веб-страницы, UI и ссылки в реальном времени, адаптируя …
Google анализирует набор документов, связанных с целевой страницей (например, другие страницы того же сайта или статьи того же автора). Система вычисляет агрегированную оценку для этого набора, отражающую общую тематическую релевантность …
Google анализирует запросы, введенные в адресную строку браузера. Если система с высокой степенью уверенности определяет один «очень релевантный» результат, основываясь на высоком историческом CTR и значительном отрыве его оценки релевантности …
Google анализирует поведение пользователей в поисковой выдаче для классификации интента запроса. Если клики сконцентрированы на одном результате (низкое разнообразие, высокая частота), запрос классифицируется как навигационный или брендовый (Data-Creator Targeting). Если …
Патент (Hewlett-Packard) описывает гибридный метод кластеризации документов. Система анализирует логи сессий, чтобы определить, какие документы просматриваются вместе (co-visitation). Эти документы объединяются в «Супердокументы». Затем система проводит контентный анализ, используя эти …
Google использует механизм для корректного учета поведенческих сигналов (например, времени пребывания). Если пользователь кликает на результат в выдаче, а затем переходит по ссылке на другую страницу, система может перенести позитивные …
Google определяет, является ли веб-страница авторитетным источником о конкретной сущности (Entity), анализируя все анкорные тексты входящих ссылок. Система находит консенсусное описание (Center of Mass). Если оно совпадает с именем сущности …
Google анализирует структурированные данные (например, Schema.org) на страницах из результатов поиска. Чтобы проверить достоверность информации перед показом ее в виде прямого ответа (например, Featured Snippet), система ищет «согласованное значение» (Consistent …
Google использует статистические модели для прогнозирования того, как асессоры (Quality Raters) оценят релевантность результатов поиска. Модели обучаются на объективных сигналах, включая детальные поведенческие данные: последовательность кликов (Pogo-sticking), время до выбора …
Google индексирует не только анкорный текст ссылки, но и окружающий ее текст («annotation text») в исходном документе. Эта информация ассоциируется с целевой страницей и используется для ее ранжирования, даже если …
Google использует этот механизм для определения того, какие группы связанных сущностей (например, "Фильмы", "Члены семьи", "Коллеги") показать в Панели Знаний. Система анализирует пути в Графе Знаний, группирует сущности по типу …
Google патентует архитектуру диалогового поиска («Generative Companion»), которая поддерживает состояние пользователя (контекст, историю запросов и взаимодействий) на протяжении всей сессии. Система использует начальную LLM для генерации «синтетических запросов», классифицирует намерение …