Google генерирует "Связанные запросы", анализируя данные о предпочтениях пользователей (клики, dwell time). Система ищет запросы, которые одновременно связаны с исходным запросом через общие качественные результаты (Quality Score) и привносят новизну …
Семантика и интент
Google патентует механизм генерации предложений связанных запросов, привязанных к конкретным результатам поиска (сниппетам). Используя модель D-Q-D, основанную на поведении пользователей (клики и время пребывания), система находит альтернативные запросы, которые ведут …
Google использует систему для понимания локальных запросов, которые явно не указывают категорию места (например, «где поесть рис с бобами?»). Система анализирует тексты веб-страниц и отзывы, чтобы связать фразы (N-граммы) с …
Google патентует систему проактивного поиска для "второго экрана". Анализируя исторические данные, система определяет, что пользователи ищут во время просмотра контента (фильма, матча). Когда новый пользователь смотрит этот контент, система распознает …
Google использует систему, которая определяет визуальное значение текстового запроса, анализируя объекты на картинках, которые пользователи выбирали ранее по этому или похожим запросам. Система создает набор «меток контента» (визуальный профиль) для …
Google использует механизм для понимания контента без текста (изображения, видео), анализируя, какие другие (текстовые) страницы пользователи посещают в рамках той же сессии. Ключевые слова с этих текстовых страниц заимствуются и …
Google анализирует активность пользователя (поиск, email, карты, календарь) для построения персонального графа интересов (User Attribute Graph). Система классифицирует эти интересы как краткосрочные (например, планирование отпуска) или долгосрочные (например, хобби). При …
Google использует архитектуру, которая одновременно применяет множество стратегий (расширение, уточнение, синтаксис, анализ сессий) для генерации альтернативных запросов. Система оценивает качество этих вариантов с помощью показателей уверенности, основанных на поведении пользователей …
Google использует этот механизм для динамической адаптации алгоритма ранжирования к специфике конкретного запроса. Система анализирует, какие факторы оказали наибольшее влияние на формирование первичной выдачи по сравнению с историческими данными. Если …
Google применяет медицинский подход "дифференциальной диагностики" к поисковым подсказкам. Когда пользователь вводит симптом, система предлагает уточняющие запросы (например, "кашель с мокротой"), чтобы исключить возможные заболевания. Если пользователь игнорирует подсказку, система …
Google анализирует поведение пользователей в поиске по картинкам, чтобы определить связь между изображениями. Если пользователи часто кликают на изображение А и изображение Б в рамках одной сессии поиска и в …
Google анализирует коммуникации пользователя (email, сообщения) для выявления планируемых событий (встречи, поездки). Система присваивает событию динамический уровень достоверности, который обновляется по мере поступления новых данных (ответы в переписке, поисковые запросы …
Google использует интерактивные уточнения (метки или фильтры) на странице результатов поиска для определения намерения пользователя. Когда пользователь взаимодействует с уточнением, Google объединяет исходный запрос с новым тематическим контекстом метки. Это …
Анализ патента Google, описывающего систему автоматического дополнения метаданных для видео. Система строит граф сходства, используя как анализ аудиовизуального контента, так и поведенческие сигналы (co-play counts – совместные просмотры). Этот граф …
Google отказывается от фиксированных идентификаторов сущностей. Вместо этого сущность (например, бизнес) определяется как «Кластер неизменяемых Наблюдений». Система собирает данные из разных источников и использует «Контекст» (например, NAP) для сопоставления новых …
Google использует систему Reinforcement Learning для динамической адаптации поисковых процессов. Система анализирует поисковые сессии (последовательности запросов и кликов) и учится оптимизировать выдачу, чтобы пользователь быстрее находил нужный результат. Это достигается …
Google использует метод стемминга, основанный на поведении пользователей и категориях сущностей. Если пользователи ищут разные слова (например, «пицца» и «пиццерия») и выбирают результаты одной категории («ресторан»), система идентифицирует эти слова …
Google анализирует, с какими рекламными объявлениями (и их ключевыми словами) пользователи взаимодействуют при просмотре видео. Если реклама с определенными ключевыми словами показывает высокую эффективность (CTR), эти ключевые слова ассоциируются с …
Google использует многоуровневую систему персонализации. Сначала органическая выдача адаптируется под интересы пользователя (User Profile). Затем контент этой персонализированной выдачи анализируется для создания Профиля Поиска (Search Profile). Именно этот профиль, отражающий …
Google генерирует блок "Связанные вопросы" (PAA), определяя, какие прошлые запросы приводили пользователей на те же URL, что и текущий запрос. Для обеспечения разнообразия система использует "Граф вопросов", где семантически близкие …