Патент описывает, как Google использует контекст пользователя (местоположение, время, интересы), чтобы предсказать его информационные потребности и предложить «Контекстные кластеры» запросов еще до ввода текста. Система анализирует исторические данные, группирует схожие …
Семантика и интент
Google использует систему для преодоления ограничений поиска по ключевым словам, особенно для видео, где мало текста. Система определяет вероятность принадлежности запроса к определенной теме (P(T|Q)), а затем находит релевантные результаты …
Google использует механизм для понимания неоднозначных запросов, анализируя, какие документы пользователи выбирают (клики и время просмотра) и что еще они ищут в рамках одной сессии. Если пользователи часто выбирают документы …
Google патентует систему построения "графа интересов" пользователя на основе его личных данных: истории поиска, посещенных сайтов, email, социальных связей и истории местоположений. Этот граф используется для автоматического предсказания интересов и …
Google анализирует исторические данные о том, как пользователи уточняют свои запросы. Система определяет семантическое значение каждого уточнения, анализируя контент возвращаемых документов. Уточнения с похожими результатами кластеризуются. Затем система выбирает лучший …
Google использует механизм для обучения диалоговых систем (голосовых ассистентов). Система анализирует последующие реплики и действия пользователя (например, повторение вопроса или уточняющий запрос) как обратную связь на предоставленный ответ. Эта связь …
Google использует механизм, позволяющий владельцам сайтов влиять на отображение своих страниц в поиске. Система идентифицирует «Объекты отображения результатов поиска» (структурированные данные) и «Шаблоны» (правила форматирования), предоставленные вебмастером или сгенерированные автоматически. …
Google использует систему для определения степени связанности между сущностями путем анализа поведения пользователей (co-interaction data) в разных типах медиа (видео, веб-страницы, покупки). Этот механизм агрегирует поведенческие данные для расчета «оценки …
Google использует механизм для разрешения неоднозначности запросов. Если выдача содержит результаты о разных сущностях (например, «Ягуар» как животное и как автомобиль), клик пользователя по одному результату сигнализирует о его интенте. …
Google анализирует объем поисковых запросов, упоминания в социальных сетях и ссылки в онлайн-документах для выявления наиболее популярных цитат и сущностей внутри видеоконтента. Эти данные используются для выделения ключевых моментов и …
Google использует систему машинного обучения для анализа того, какие товары пользователи выбирают после ввода широких или неоднозначных запросов. Изучая скрытые атрибуты (метаданные) этих выбранных товаров, система определяет «скрытое намерение» запроса. …
Google использует механизм «Boost Vectors» для персонализации поиска. Система классифицирует интересы пользователя или тематику сайта-источника, и на основе этих категорий повышает в выдаче результаты, предварительно ассоциированные с этими темами. Это …
Google анализирует последовательность запросов пользователя в рамках одной поисковой сессии, чтобы определить ее контекст. Сравнивая эту последовательность с историческими паттернами поиска (Query Paths), система выявляет, к какому результату пользователь, вероятно, …
Google использует эффективный математический метод для распространения характеристик (например, тематик сайтов) по большим графам. Патент описывает, как Google может строить графы сайтов, где связи основаны на поведении пользователей (совместное посещение …
Google использует архитектуру для генерации множества вариантов пересмотренных запросов (Related Searches). Патент описывает, как система оценивает качество этих вариантов с помощью предиктивных моделей, обученных на поведении пользователей (например, "длинные клики"), …
Анализ основополагающего патента Google, описывающего создание детальных профилей пользователей (Term-based, Category-based, Link-based) на основе их интересов, истории поиска, поведения на сайте и демографии. Эти профили используются для переранжирования органических результатов …
Google анализирует исторические данные о том, как пользователи переформулируют запросы (цепочки запросов), пока не найдут нужный контент. Если многие пользователи начинают с запроса А, переходят к запросу Б и кликают …
Google использует данные датчиков (GPS, акселерометр) для определения текущей физической активности пользователя (ходьба, езда на велосипеде, в машине или автобусе). Эта информация используется в реальном времени для изменения поисковой выдачи: …
Google использует систему для прогнозирования истинного намерения пользователя на основе его текущего контекста (местоположение, время, среда, недавние действия) и исторических данных о поведении других пользователей в аналогичных ситуациях. Система переранжирует …
Google не присваивает фиксированный вес синонимам (замещающим терминам) при ранжировании. Вес синонима динамически корректируется для каждого документа в зависимости от того, насколько релевантен исходный термин запроса этому документу. Эта релевантность …