Google извлекает даты и географические локации непосредственно из контента веб-страниц. Это позволяет системе визуализировать результаты поиска на интерактивной временной шкале и на карте, даже если запрос не содержал явных указаний …
SERP
Google использует механизм для поддержания поискового контекста при исследовании связанных тем. Когда пользователь изучает коллекцию сущностей одного типа (например, породы собак или фильмы актера), система отображает постоянный навигационный элемент (карусель). …
Google анализирует списки на веб-страницах (например, списки моделей авто, городов, ингредиентов), чтобы выявить термины, которые часто встречаются вместе, но не являются синонимами (например, «кошка» и «собака», «январь» и «февраль»). Эти …
Google анализирует текст отзыва, разбивая его на предложения. Каждое предложение оценивается по длине, позиции в тексте и информационной ценности слов (используя IDF). Система выбирает последовательность предложений с наивысшей совокупной оценкой …
Google использует двухэтапный анализ для генерации блока "Связанные запросы" (Related Searches). Система ищет запросы, у которых ТОП выдачи сильно отличается от исходного запроса (чтобы показать новое), но результаты на низких …
Google использует этот механизм для управления отображением большого количества локальных результатов на карте. Чтобы избежать визуального шума и обеспечить репрезентативность, система выбирает результаты пропорционально их плотности в разных районах. Это …
Google анализирует поисковые подсказки, чтобы определить, ссылаются ли они на конкретные сущности или являются неоднозначными. Для уточнения смысла система добавляет семантические описания (например, «britney spears - Singer»). Эти описания генерируются …
Google использует механизм для динамического улучшения рекламных объявлений (Content Items). Система анализирует органические результаты поиска и извлекает из них релевантную информацию (текст, ссылки, адреса), чтобы дополнить или заменить части связанного …
Google использует систему для анализа контекста запроса, чтобы определить, являются ли стоп-слова (или фразы) значимыми. Система сравнивает результаты поиска или релевантные категории для запроса со стоп-словом и без него. Если …
Google может хранить несколько версий (instances) документа в индексе, каждая из которых привязана к определенному диапазону дат (date range). Система использует эту информацию для корректировки ранжирования, рассчитывая взвешенную оценку релевантности …
Анализ патента Google, описывающего раннюю архитектуру Универсального Поиска. Система идентифицирует тему запроса (Topic ID) и сопоставляет ее с узлом в иерархической онтологии (BRIAN). Затем она динамически извлекает релевантные «Модули Контента» …
Google использует модель идентификации вакансий для преодоления ограничений поиска по ключевым словам в сфере трудоустройства. Система обучается на основе таксономии профессий, генерируя векторы для вакансий с использованием специализированных весовых коэффициентов …
Патент описывает математический метод, который Google использует для оценки качества поиска на основе попарных сравнений результатов людьми (асессорами). Система собирает данные о предпочтениях (Side-by-Side тесты) и использует модель, аналогичную PageRank …
Патент Google, описывающий механизм управления отображением локальных результатов на картах (Google Maps, Local Pack). Система анализирует плотность объектов в видимой области карты (viewport). Если плотность слишком высока (визуальная перегрузка), система …
Google использует систему для идентификации экспертов (Authoritative Users) и автоматического создания сниппетов, объясняющих их релевантность конкретному запросу. Эти сниппеты, или «псевдо-биографии», генерируются офлайн путем анализа профилей и публикаций экспертов в …
Google анализирует темпоральную последовательность документов (например, новости по одной теме) для выявления нового контента. Система идентифицирует «информационные фрагменты» (сущности, факты) и их взаимодействия. Документы, которые первыми вводят важные фрагменты или …
Google патентует метод улучшения ранжирования для сложных запросов. Вместо оценки одного лучшего пассажа система находит несколько релевантных предложений по всему документу, объединяет их в «извлекающую сводку» (Extractive Summary) и переранжирует …
Google использует систему для автоматического поиска и ассоциации запросов с релевантными страницами (например, для рекламы). Ключевой механизм — это сравнение двух векторов: "Вектора Намерения" (интент запроса во всем вебе) и …
Google использует итеративный алгоритм для анализа исторических логов запросов, чтобы вычислить «независимую от запроса оценку» (Query-Independent Score) для каждого слова или фразы. Эта оценка показывает, насколько вероятно сегмент является самостоятельным …
Патент описывает механизм работы Google Autocomplete для сложных или редких запросов. Если система не находит достаточно качественных или популярных подсказок для введенного текста, она переписывает частичный запрос. Это включает классификацию …