Google использует механизм для динамического обогащения результатов поиска, особенно при навигационных запросах. Система анализирует сущности (продукты, категории) на целевом сайте и сравнивает их с известными интересами пользователя и текущими трендами. …
Семантика и интент
Google использует механизм для уточнения ранжирования изображений путем перекрестной проверки поведенческих сигналов (например, кликов) и данных о визуальном сходстве. Если изображение часто выбирается пользователями И визуально похоже на другие релевантные …
Google анализирует логи поисковых запросов для выявления общих шаблонов (Query Patterns), удаляя при этом приватную информацию. Для каждого шаблона система вычисляет агрегированную статистику поведения пользователей (клики, отказы). Если будущий запрос …
Google использует систему для автоматического определения синонимов путем анализа корпуса документов. Система учитывает частоту совместной встречаемости слов, их физическую близость в тексте, корреляцию между словами в заголовках/анкорах и теле документа, …
Google использует графовую модель для анализа поисковых сессий пользователей. Система определяет, какие уточняющие запросы чаще всего приводят к завершению поиска (становятся «финальным пунктом назначения»). Эти запросы считаются обладающими наибольшей «полезностью» …
Google идентифицирует универсальные слова-модификаторы (например, «фото», «отзывы», «pdf»), которые пользователи часто добавляют к разным запросам. Если такое слово появляется в сессии, система определяет скрытый интент пользователя. Затем Google переранжирует выдачу, …
Google использует статистический анализ текстовых корпусов (преимущественно логов запросов), чтобы определить значение многозначного слова в контексте. Система проверяет, какие альтернативные термины пользователи взаимозаменяют в одинаковых фразах. Если два термина часто …
Google может отслеживать поведение пользователей (например, время пребывания на странице и клики) и связывать его с конкретными сущностями (продуктами, людьми, темами), идентифицированными через структурированные данные, а не только с URL-адресом. …
Google прогнозирует оценку качества сайта, анализируя, какие фразы (N-граммы) используются и как часто они распределены по страницам сайта. Система создает «Фразовую модель», изучая известные высококачественные и низкокачественные сайты, а затем …
Google использует механизм кластеризации для организации поисковой выдачи, особенно при неоднозначных запросах. Система анализирует, какие внешние страницы одновременно ссылаются на несколько результатов поиска (со-цитирование). На основе этого вычисляется показатель сходства, …
Google автоматически создает массивный обучающий набор данных для своих систем семантического анализа (NLP). Система анализирует миллионы веб-страниц, которые ссылаются на авторитетные источники (например, Wikipedia). Анкорный текст этих ссылок рассматривается как …
Google использует данные о поведении пользователей из логов поиска для обучения моделей эмбеддингов изображений и текста. Система анализирует, какие изображения пользователи кликают по определенным запросам (Query-Image) и какие изображения кликают …
Патент описывает, как Google анализирует пользовательские аннотации и поведение при просмотре (Traffic Traces) для выявления важных сегментов внутри видео. Система автоматически группирует схожие сигналы, определяет границы популярных сегментов (Annotated Clips) …
Google анализирует, как физическое окружение (погода, время, местоположение) влияет на то, что ищут пользователи. Система выявляет корреляции между средой и поведением пользователей в прошлом (включая длительность кликов), чтобы лучше понять …
Google использует исторические данные о поведении пользователя для определения его интересов. Когда запрос вызывает Панель знаний для сущности, система переоценивает потенциальные факты и сниппеты для включения в панель. Приоритет отдается …
Google патентует систему для рекомендации целых категорий контента (например, "Рецепты барбекю"), а не только отдельных страниц. Система создает "Эмбеддинги Категорий", агрегируя эмбеддинги топовых результатов поиска по названию этой категории. Затем …
Google использует этот механизм для обогащения поисковой выдачи. Когда система определяет, что запрос направлен на конкретную сущность (например, автора), она анализирует текущую SERP на наличие авторитетных источников и релевантность связанному …
Google решает проблему нехватки данных для ранжирования новых или редких пар запрос-документ. Вместо запоминания исторических данных система изучает скрытые признаки (эмбеддинги) отдельно для запросов и документов. Оценка релевантности вычисляется как …
Google использует машинное обучение для анализа местоположения, скорости движения и истории пользователя, чтобы предсказать, когда он откроет приложение Карт и что будет искать. Это позволяет системе заранее подготовить релевантные ссылки …
Google анализирует недавнюю активность пользователя (запросы и клики в рамках сессии), чтобы определить его краткосрочный тематический интерес. Система сравнивает, как другие пользователи с таким же интересом взаимодействовали с результатами по …