SEO HARDCORE
  • Разборы патентов
    • Патенты Google
  • Скоро SEO инструменты
  • Скоро SEO аналитика
  • seohardcore
SEO HARDCORE

Семантика и интент в Google: разборы патентов

Детальные разборы патентов Google, связанные с семантикой, поисковыми запросами и интентами
  • Ссылки
  • Поведенческие сигналы
  • Антиспам
  • Семантика и интент
  • EEAT и качество
  • SERP
  • Персонализация
  • Индексация
  • Мультимедиа
  • Local SEO
  • Техническое SEO
  • Knowledge Graph
  • Свежесть контента
  • Краулинг
  • Структура сайта
  • Мультиязычность
  • Безопасный поиск
  • Google Shopping
Как Google анализирует страницу-источник перехода для формирования рекомендаций медиаконтента
Google анализирует контекст запроса медиаконтента (например, видео), определяя источник перехода (referral source). Система сканирует исходную страницу, чтобы найти другой контент, размещенный на ней (например, другие встроенные видео), и использует эту информацию для формирования списка рекомендаций, показываемых пользователю после просмотра.
  • US9563627B1
  • 2012-09-12
  • Семантика и интент

  • Персонализация

  • Краулинг

Как Google использует интерактивные шаблоны в подсказках для формирования структурированных запросов
Google может заменять стандартные поисковые подсказки интерактивными шаблонами, когда распознает намерение пользователя выполнить конкретную задачу (например, конвертацию величин, перевод, поиск авиабилетов). Эти шаблоны содержат редактируемые поля (выпадающие списки, поля ввода), позволяя пользователю сформировать точный структурированный запрос прямо в строке поиска перед отправкой.
  • US9158860B2
  • 2013-02-27
  • Семантика и интент

Как Google использует распознавание объектов (например, в Google Lens) для проактивного поиска в персональных данных пользователя
Патент описывает механизм персонализированного поиска. Google (через Assistant или Lens) сохраняет факты, связанные с типами объектов, на основе ввода пользователя. Когда система распознает объект этого типа в изображении (например, через камеру), она автоматически инициирует поиск в личном корпусе данных пользователя и проактивно предлагает сохраненную информацию. Это технология, основанная на визуальном контексте.
  • US10691747B2
  • 2017-12-15
  • Персонализация

  • Мультимедиа

  • Семантика и интент

Как Google исправляет ошибки распознавания голосовых запросов с помощью последующих уточнений пользователя
Google позволяет пользователям исправлять ошибки распознавания голоса естественным образом (например, фразой «Нет, я имел в виду...»). Система анализирует исходный запрос и последующее уточнение, генерирует кандидатов на исправление, оценивает их популярность и фонетическое сходство, и формирует новый, корректный поисковый запрос.
  • US9514743B2
  • 2015-07-29
  • Семантика и интент

Как Google эффективно обновляет Граф Знаний в реальном времени при изменении фактов
Патент Google описывает инфраструктурный механизм для поддержания актуальности Графа Знаний. Когда в базу добавляется или удаляется факт (связь между сущностями), система мгновенно определяет, какие сохраненные запросы (коллекции) затронуты, и эффективно пересчитывает результаты, минимизируя нагрузку на базу данных.
  • US9626407B2
  • 2014-06-17
  • Knowledge Graph

  • Свежесть контента

  • Семантика и интент

Как Google концептуализирует поиск в виде диалоговых тредов для итеративного уточнения запросов
Патент Google описывает интерфейс, который организует поисковые сессии в виде диалоговых тредов (Search Threads). Система интерпретирует последовательные сообщения пользователя как единое, эволюционирующее намерение, позволяя итеративно уточнять критерии. Интерфейс предназначен для управления сложной историей поиска, совместной работы и отслеживания обновлений.
  • US9069825B1
  • 2013-03-15
  • Семантика и интент

Как Google встраивает релевантные видео (например, из YouTube) на страницы сторонних сайтов с помощью контекстного виджета
Патент Google описывает технологию предоставления встраиваемого виджета для сторонних сайтов (например, интернет-магазинов). Виджет автоматически анализирует контент страницы, на которой он размещен, ищет релевантный медиаконтент (например, видеообзоры товаров) в базе данных Google и отображает его в виде плейлиста прямо на странице, улучшая пользовательский опыт.
  • US9805406B2
  • 2013-06-12
  • Мультимедиа

  • Семантика и интент

Как Google использует выделенный на странице контент для параллельного поиска в специализированных базах данных (приложения, расширения, товары)
Google патентует механизм «ассистированного поиска» для специализированных баз данных (например, магазинов приложений или расширений). Пользователь выделяет контент (текст/изображение) на веб-странице, и система использует его как запрос. Специальный конвертер анализирует выделенное, определяет несколько возможных интентов, оптимизирует их под конкретную базу данных и выполняет параллельный поиск, выдавая сгруппированные результаты.
  • US20230214427A1
  • 2022-11-21
  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google использует поисковую строку для отправки сообщений и выполнения задач, не связанных с поиском
Google использует механизм для интерпретации поисковых запросов как команд для выполнения действий, отличных от поиска (например, отправки email или публикации поста в социальной сети). Если запрос содержит специальный зарезервированный текст или символ (триггер), система распознает это намерение и предлагает пользователю черновик сообщения для подтверждения и отправки прямо из интерфейса поиска.
  • US8650210B1
  • 2011-02-08
  • Семантика и интент

Как Google распознает намерения структурированного поиска и предлагает операторы в автозаполнении
Google анализирует частично введенный запрос в реальном времени, чтобы определить, пытается ли пользователь выполнить структурированный поиск (например, по дате или атрибуту). Если система распознает формат (например, дату или email) или ключевые индикаторы (например, название месяца), она предлагает соответствующие поисковые операторы (например, "before:", "from:") в подсказках автозаполнения, помогая пользователю правильно сформулировать сложный запрос.
  • US20160063006A1
  • 2014-08-28
  • Семантика и интент

Как Google эффективно вычисляет совместную встречаемость (co-occurrence) терминов в больших наборах структурированных данных с помощью HyperLogLog
Патент Google описывает инфраструктурный метод для эффективного расчета корреляции (степени пересечения) между различными поисковыми терминами в больших базах данных. Используя алгоритм HyperLogLog (HLL), система может быстро оценить, как часто два термина встречаются вместе, потребляя минимум памяти. Эта технология ориентирована на анализ структурированных данных и Business Intelligence (BI).
  • US11341147B1
  • 2020-12-11
  • Индексация

  • Семантика и интент

Как Google идентифицирует и игнорирует шаблонный контент (Boilerplate) для фокусировки на основном содержании страницы
Google использует методы для отделения основного содержания страницы от повторяющихся элементов (навигация, футеры, копирайты). Анализируя частоту повторений на сайте, пространственное расположение блоков, окружающий код и цели ссылок, система классифицирует контент как шаблонный (boilerplate) и исключает его из индексации или значительно понижает его вес.
  • US8041713B2
  • 2004-03-31
  • Индексация

  • Техническое SEO

  • Структура сайта

Как Google Autocomplete обрабатывает запросы, смешивающие разные языки и форматы ввода (например, иероглифы, пиньинь и английский)
Google использует механизм для генерации поисковых подсказок (Autocomplete), когда пользователь вводит запрос, смешивая разные языки или системы письма. Система создает альтернативные, "неоднозначные" представления ввода, запрашивает подсказки и фильтрует их. Это позволяет корректно интерпретировать сложный ввод (например, сочетание китайских иероглифов, пиньиня и английских слов) и предлагать релевантные варианты.
  • US20120203541A1
  • 2009-11-25
  • Мультиязычность

  • Семантика и интент

Как Google использует гибридную классификацию и OCR для извлечения ответов из личных фотографий пользователя
Google использует систему для ответа на текстовые запросы (например, «Сколько я потратил в ресторане?») путем анализа личной библиотеки изображений. Система предварительно классифицирует фотографии (например, чеки, меню, пейзажи), используя распознавание объектов и текста (OCR). Это позволяет быстро найти нужную информацию в релевантной категории и представить ответ в виде обрезанного изображения или аудиосообщения.
  • US10740400B2
  • 2018-08-28
  • Индексация

  • Мультимедиа

  • Семантика и интент

Как Google решает проблему «холодного старта» при запуске специализированного поиска (например, Google Shopping) на новых рынках
Google решает проблему отсутствия статистики при запуске специализированного поиска (Товары, Новости и т.д.) в новой стране. Система переводит локальные запросы на язык зрелого рынка (например, английский), оценивает их с помощью существующих моделей и использует эти оценки для обучения новых локальных моделей. Это позволяет быстро определять интент пользователя без исторических данных.
  • US8538946B1
  • 2012-07-18
  • Мультиязычность

  • Семантика и интент

  • Google Shopping

Как Google предлагает несколько вариантов исправления опечаток в запросе и динамически обновляет выдачу без перезагрузки страницы
Google использует механизм для улучшения пользовательского опыта при обработке неоднозначных опечаток. Система предлагает несколько вариантов исправления, включая «агрессивные» (сильно отличающиеся от оригинала). При выборе варианта результаты поиска обновляются динамически, часто без перезагрузки страницы, в том числе в режиме «Живого поиска» (Search as you type).
  • US8583672B1
  • 2011-04-14
  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google использует квантование векторов для ускорения и масштабирования поиска (особенно Neural Matching)
Google использует метод квантования векторов для ускорения поиска и снижения потребления памяти. Этот метод разбивает большие векторы (например, эмбеддинги страниц и запросов) на части (субпространства) и аппроксимирует их значения с помощью "кодовых книг". Это позволяет выполнять быстрый поиск максимального внутреннего произведения (MIPS), что критично для работы систем векторного поиска, таких как Neural Matching, в масштабах веба.
  • US10255323B1
  • 2015-10-08
  • Индексация

  • Семантика и интент

Как Google позволяет пользователям редактировать свои личные данные прямо в выдаче для улучшения персонализации и устранения неоднозначности
Патент описывает интерфейс Персональной Панели Знаний (PKP), который появляется в результатах поиска, когда пользователь ищет свое собственное имя. Этот интерфейс позволяет редактировать профильную информацию (например, профессию, работодателя) прямо на странице выдачи, не переходя в настройки аккаунта. Эти данные используются Google для обновления профиля пользователя и могут вызвать немедленное переранжирование персонализированных результатов поиска для устранения неоднозначности сущностей.
  • US9311362B1
  • 2013-03-15
  • Персонализация

  • SERP

  • Knowledge Graph

Как Google создает иерархические таксономии из неструктурированных документов с помощью итеративной кластеризации
Google использует метод для организации больших объемов неструктурированных данных (например, отзывов клиентов или сообщений на форумах) в иерархическую таксономию. Система итеративно применяет стандартные алгоритмы кластеризации: сначала группирует документы, затем группирует полученные кластеры и так далее. Это позволяет выявить структуру и взаимосвязи в данных для внутреннего анализа.
  • US9110984B1
  • 2012-06-22
  • Семантика и интент

Как Google связывает веб-контент с медиа для воспроизведения на ТВ (Google TV/Chromecast)
Патент описывает технологию (например, расширение для браузера), которая анализирует просматриваемую веб-страницу для обнаружения связанного медиаконтента (ТВ-программы, потоковое видео). Система позволяет пользователю выбрать этот контент на компьютере и автоматически воспроизвести его на другом устройстве, например, подключенном телевизоре (Google TV).
  • US9674583B2
  • 2012-12-27
  • Мультимедиа

  • Семантика и интент

  • 1
  • …
  • 19
  • 20
  • 21
seohardcore