SERP в Google: разборы патентов
Детальные разборы патентов Google, связанные с формированием результатов поисковой выдачи
Как Google использует данные о посещаемости, уникальных пользователях и длине URL для ранжирования документов
Фундаментальный патент Google, описывающий использование поведенческих факторов в ранжировании. Система рассчитывает Usage Score на основе частоты посещений и количества уникальных пользователей, фильтруя ботов и взвешивая данные по географии. Этот балл комбинируется с текстовой релевантностью (IR Score) и длиной URL (Path Length Score) для определения итоговой позиции документа.
- US8001118B2
- 2001-03-02
Как Google персонализирует сниппеты и заголовки в выдаче на основе истории поиска и интересов пользователя
Google может динамически изменять сниппеты и заголовки (Title) результатов поиска, чтобы выделить ту часть контента на странице, которая соответствует известным интересам пользователя (история поиска, демография, недавний контекст). Это позволяет сделать представление выдачи более персонализированным, не обязательно изменяя ранжирование документов.
- US9235626B2
- 2013-03-13
Как Google использует повторные клики, прямой трафик и время на сайте для расчета оценки качества домена и корректировки ранжирования
Google анализирует поведение пользователей на уровне домена (группы ресурсов) для вычисления модификатора ранжирования. Ключевые метрики включают долю повторных кликов (Repeat Click Fraction), долю прямого трафика (Deliberate Visit Fraction) и среднюю продолжительность визита (Average Duration). Эти данные используются для корректировки исходных оценок страниц сайта, понижая ресурсы с низкими показателями пользовательской лояльности и вовлеченности.
- US9684697B1
- 2012-12-31
Как Google использует время взаимодействия пользователя с сайтом (Dwell Time) для расчета оценки качества всего сайта
Google использует агрегированные данные о продолжительности визитов пользователей на сайт для расчета метрики качества этого сайта (Site Quality Score). Система измеряет время взаимодействия (включая Dwell Time — время от клика в выдаче до возврата обратно), фильтрует аномальные визиты и нормализует данные по типам контента. Итоговая оценка используется как независимый от запроса сигнал для ранжирования и принятия решений об индексировании.
- US9195944B1
- 2013-02-25
Как Google определяет скрытый интент сессии, используя универсальные уточняющие слова, и переранжирует выдачу
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, основываясь на том, какие документы исторически предпочитали пользователи с таким же интентом, адаптируя результаты под контекст сессии.
- US8868548B2
- 2010-07-22
Как Google использует историю браузера, закладки и поведение пользователей для персонализации результатов поиска в e-commerce
Система отслеживает поведение пользователей (клики, время на сайте, покупки) и их сохраненные закладки (content pointers) в сетевой среде. На основе этих данных создается персональная модель релевантности и иерархия предпочтений. Эта модель используется для дополнения запросов, переранжирования результатов поиска и предоставления рекомендаций, обеспечивая персонализированный опыт в e-commerce.
- US7089237B2
- 2001-01-26
Как Google использует модель D-Q-D и поведение пользователей для предложения разнообразных запросов, связанных с конкретными результатами поиска
Google использует модель "Документ-Запрос-Документ" (D-Q-D), построенную на основе данных о поведении пользователей (клики, время просмотра), для генерации связанных поисковых подсказок. Система предлагает альтернативные запросы, привязанные к конкретному результату, только если эти запросы ведут к новому, разнообразному набору документов, облегчая исследование смежных тем.
- US8583675B1
- 2010-08-30
Как Google использует цепочки запросов и время взаимодействия для определения и ранжирования результатов, которые действительно нужны пользователям
Google анализирует последовательности запросов пользователей (цепочки запросов) и время между кликами и последующими запросами (время взаимодействия), чтобы определить удовлетворенность пользователя. Если пользователи часто переформулируют Запрос А в Запрос Б, прежде чем найти удовлетворительный результат, Google использует эти данные, чтобы ранжировать этот удовлетворительный результат выше по исходному Запросу А и предлагать Запрос Б в качестве связанного поиска.
- US9342600B1
- 2012-11-01
Как Google группирует похожие запросы и поисковые подсказки, определяя интент пользователя через анализ сессий и кликов
Google использует графовую модель (Марковскую цепь) для кластеризации поисковых подсказок и связанных запросов. Система анализирует, какие запросы пользователи вводят в одной сессии и на какие документы они кликают. Это позволяет сгруппировать запросы, ведущие к схожему контенту, и предложить пользователю разнообразный набор подсказок, отражающих разные интенты.
- US8423538B1
- 2010-11-02
Как Google автоматически обнаруживает и индексирует контент внутри мобильных приложений для показа в поиске (App Indexing)
Google использует систему для индексации контента нативных мобильных приложений. Для приложений, связанных с веб-сайтами, система проверяет аффилиацию и использует существующие веб-URL для доступа к контенту приложения. Для приложений с кастомными URI система эмулирует работу приложения и итеративно обнаруживает внутренние ссылки. Это позволяет контенту из приложений появляться в результатах поиска в виде глубоких ссылок.
- US10073911B2
- 2015-06-25
Как Google Assistant адаптирует выдачу на лету, позволяя пользователям навигировать по результатам и запоминать предпочтения по источникам и темам
Google использует механизм для диалоговых систем (например, Google Assistant), позволяющий пользователям взаимодействовать с поисковой выдачей через естественный язык. Система предоставляет результаты последовательно и адаптирует порядок выдачи в ответ на команды навигации (например, «Вернись к новости о Кафе»). Кроме того, система фиксирует отношение пользователя к атрибутам контента (например, «Не показывай новости из Источника 1») и использует эти данные для фильтрации или изменения ранжирования в текущих и будущих сессиях.
- US10481861B2
- 2016-08-30
Как Google использует историю поиска, поведение и многофакторные профили пользователей для персонализации поисковой выдачи
Google создает детальные профили пользователей на основе истории запросов, взаимодействия с результатами (клики, время просмотра) и анализа контента посещенных страниц. Эти профили (включающие интересы по терминам, категориям и ссылкам) используются для корректировки стандартных оценок ранжирования. Степень персонализации динамически регулируется уровнем уверенности системы в профиле (Confidence Score).
- US9298777B2
- 2013-01-07
Как Google использует структурированные данные для отображения прямых ссылок на песни в результатах поиска (Rich Snippets)
Google улучшает результаты поиска музыки, извлекая детали песен (названия, альбомы, продолжительность) из структурированной разметки (например, HTML5 microdata) на веб-страницах. Это позволяет Google отображать прямые ссылки на конкретные песни (вторичные ссылки) внутри основного блока результатов поиска, при условии соблюдения определенных порогов качества и популярности.
- US9128993B2
- 2012-08-15
Как Google использует данные о поведении пользователей внутри документов (время чтения разделов, закладки) для улучшения ранжирования
Google может собирать и анализировать данные о том, как пользователи взаимодействуют с электронными документами (например, PDF, DOC, HTML). Система отслеживает, какие разделы или страницы просматриваются дольше всего или добавляются в закладки. Эта агрегированная информация используется для повышения в ранжировании документов, чьи ключевые слова находятся в наиболее используемых (и, следовательно, ценных) разделах.
- US8005811B2
- 2008-07-01 (Продолжение заявки от 2005-01-11)
Как Google использует социальный граф и активность друзей для персонализации и переранжирования результатов поиска
Google использует данные из социального графа пользователя и активность его контактов (лайки, шеры, комментарии, плейлисты) для изменения ранжирования результатов поиска. Контент, одобренный социальным окружением, повышается в выдаче и сопровождается аннотациями, объясняющими причину повышения и указывающими на свежесть социального действия.
- US8959083B1
- 2012-06-13
Как Google автоматически генерирует блоки "Связанные ссылки" и "Похожие запросы", анализируя контент страницы при загрузке
Патент описывает систему для динамической генерации виджетов связанных ссылок. При загрузке страницы система извлекает текст (заголовок, контент, запрос из реферера), определяет наиболее важные ключевые слова с помощью глобального репозитория (Keyword Repository), выполняет поиск по этим словам (часто в пределах того же домена) и отображает топовые результаты для улучшения навигации.
- US9129009B2
- 2011-11-02
Как Google использует данные о совместном посещении сайтов (Co-Visitation) для персонализации и повышения релевантности выдачи
Google использует поведенческие данные сообщества пользователей для определения тематической связи между сайтами. Если пользователи часто посещают Сайт А и Сайт Б в течение короткого промежутка времени (Co-Visitation), система создает "Вектор повышения" (Boost Vector). Этот вектор используется для повышения в выдаче тематически связанных сайтов, основываясь на истории посещений пользователя или контексте текущего сайта, улучшая персонализацию и релевантность.
- US8874570B1
- 2004-11-30
Как Google использует организационные структуры (папки, ярлыки) как ссылки для расчета PageRank и ранжирования документов
Google может анализировать, как документы организованы пользователями (например, в папках, через ярлыки или закладки), и использовать эти организационные структуры для расчета рейтинга документа. Документы, концептуально сгруппированные вместе, передают друг другу ранжирующий вес (аналогично PageRank), причем более тесные связи (например, в одной папке) передают больше веса, чем более слабые связи (например, в соседних папках).
- US8090736B1
- 2004-12-30
Как Google классифицирует запросы как навигационные или исследовательские, чтобы регулировать количество показываемых результатов
Google использует систему для динамического определения количества отображаемых результатов поиска. Система классифицирует запрос как навигационный (поиск конкретного места/ресурса) или исследовательский (поиск вариантов). Классификация основана на анализе компонентов оценки релевантности (совпадение по названию vs. категории) и энтропии исторических кликов. При навигационном интенте количество результатов сокращается.
- US9015152B1
- 2011-07-20
Как Google использует вероятностные модели и анализ пользовательского выбора (кликов) для обучения систем ранжирования
Патент Google описывает метод эффективного ранжирования контента (видео или результатов поиска) с использованием парных сравнений. Система моделирует качество как вероятностное распределение и оптимизирует сбор данных. Этот механизм может применяться для интерпретации кликов в поисковой выдаче как сигналов предпочтения, учитывая позицию результата и доверие к пользователю.
- US8688716B1
- 2012-06-15
Как Google использует время просмотра (Watch Time) и поведение пользователей для расчета независимой от запроса оценки качества видео
Google рассчитывает независимый от запроса сигнал качества (Q) для видео, анализируя корреляции между поведенческими метриками: временем просмотра, рейтингами и количеством просмотров. Система использует математические функции (Predictor и Voting) для моделирования качества и определения достоверности данных, а также активно фильтрует спам в рейтингах. Этот сигнал Q затем используется для ранжирования видео в поиске.
- US8903812B1
- 2010-11-11
Как Google использует позиционный CTR (Selection Rate) для ранжирования и группировки вертикалей в Универсальном поиске
Google использует механизм для структурирования поисковой выдачи путем группировки результатов по категориям (вертикалям), таким как Новости, Видео или Веб. Система определяет порядок этих категорий, основываясь на ожидаемой частоте кликов (Selection Rate/CTR) тех позиций, которые занимают результаты категории в исходном смешанном ранжировании. Это определяет структуру Универсального поиска (Universal Search).
- US8498984B1
- 2011-11-21
Как Google использует связанные запросы и временный «бустинг» для обнаружения и тестирования релевантных документов, которые ранжируются низко
Патент описывает механизм улучшения поиска путем перемещения документов на более высокие позиции. Google идентифицирует документы, которые высоко ранжируются по связанным запросам (например, с синонимами, уточнениями или исправленными ошибками), но низко по исходному запросу, и повышает их. Цель — протестировать истинную релевантность этих документов и собрать пользовательский отклик (клики) для улучшения будущего ранжирования.
- US8521725B1
- 2003-12-03
Как Google обрабатывает клики по ссылкам на мобильные приложения (App Deep Links) в результатах поиска
Google использует механизм клиентской обработки результатов поиска, ведущих в нативные приложения. Если у пользователя не установлено нужное приложение, система на устройстве автоматически подменяет ссылку приложения (App Deep Link) на эквивалентный веб-URL. Это гарантирует доступ к контенту через браузер и обеспечивает бесшовный пользовательский опыт.
- US10210263B1
- 2015-06-23
Как Google перенаправляет пользователей на «идеальные» запросы (KHRQ), анализируя поведение и удовлетворенность
Google анализирует логи запросов, чтобы определить «известные высокоранжированные запросы» (KHRQ) — те, которые пользователи вводят часто и которыми остаются довольны (редко переформулируют или долго изучают результаты). Система вычисляет вероятность того, что исходный запрос пользователя лучше заменить на KHRQ, основываясь на сходстве запросов и исторических цепочках переформулировок. Это позволяет направлять пользователей к наиболее эффективным формулировкам.
- US7870147B2
- 2005-11-22
Как Google предсказывает намерения пользователя и выполняет поиск до ввода запроса (Predictive Search)
Google использует механизм для прогнозирования тем, интересующих пользователя в конкретный момент времени, основываясь на его истории и контексте. При обнаружении сигнала о намерении начать поиск (например, открытие страницы поиска), система проактивно выполняет запрос по предсказанной теме и мгновенно показывает результаты или перенаправляет пользователя на релевантный ресурс.
- US8510285B1
- 2011-08-18
Как Google определяет, когда показывать обогащенный результат для сущности, и использует консенсус веба для исправления данных
Google использует механизм для определения того, когда запрос явно относится к конкретной сущности (например, книге). Если один результат значительно доминирует над другими по релевантности, система активирует «обогащенный результат». Этот результат агрегирует данные из разных источников (структурированные данные, веб-страницы, каталоги товаров) и использует наиболее популярные варианты данных из интернета для проверки и исправления информации о сущности.
- US8577897B2
- 2011-10-26
Как Google выбирает сущность для Панели Знаний и решает, когда ее показывать, основываясь на топикальности SERP и CTR
Google использует этот механизм для решения двух задач: выбора наиболее релевантной сущности для Панели Знаний при неоднозначном запросе и определения необходимости показа самой панели. Система анализирует, насколько сущности соответствуют контенту топовых результатов поиска (Topicality Score). Показ панели активируется, если у органических результатов низкий CTR (что указывает на неудовлетворенность пользователей) или если у Google достаточно данных для ее заполнения.
- US10922326B2
- 2013-03-14
Как Google использует машинное обучение (Learning to Rank) для имитации оценок асессоров и улучшения ранжирования
Google использует технологию Learning to Rank для обучения статистических моделей, которые имитируют оценки человеческих асессоров. Модели анализируют объективные сигналы (статические и поведенческие) для пары запрос/документ и предсказывают, насколько релевантным этот документ сочтет человек. Эти прогнозы затем используются для ранжирования результатов поиска.
- US8195654B1
- 2005-07-13
Как Google позволяет пользователям "углубиться" в контент установленного мобильного приложения прямо из веб-выдачи
Google использует этот механизм для интеграции контента из нативных приложений в веб-поиск. Если приложение установлено у пользователя и система определяет высокую релевантность его контента запросу, в выдачу добавляется специальный элемент (например, "Больше результатов из приложения X"). Клик по этому элементу запускает новый поиск, показывая множество deep links только из этого приложения, не покидая интерфейс поиска.
- US10579687B2
- 2015-09-01