Google запатентовал систему сбора данных о репутации брендов, продуктов и сайтов через независимые опросы пользователей. Полученная статистика (например, удовлетворенность клиентов) автоматически преобразуется в «аннотации доверия» (trust annotations), отображаемые в выдаче. …
SERP
Google использует механизм для переноса важной информации между связанными страницами одного сайта. Авторитетность бренда может передаваться с главной страницы на внутренние (Propagation Down), а специфические термины, адреса или категории товаров …
Google анализирует, на какие категории результатов пользователи кликали чаще всего в прошлом (CTR) по неоднозначному запросу (например, "Pool"). Система определяет доминирующие интенты, выявляя резкие перепады в CTR между категориями или …
Google анализирует исторические данные о поисковых запросах и введенных URL. Когда пользователь начинает вводить текст, система быстро находит наиболее вероятные варианты завершения, используя эффективные структуры данных (хеш-таблицы и фингерпринты). Подсказки …
Анализ патента Google (на основе Search Report A3), описывающего использование исторических данных и данных о трафике для оценки документов. Система анализирует характеристики рекламы на странице: частоту ее обновления, качество рекламодателей …
Google использует данные о посещаемости и навигации пользователей для расчета популярности документов. Система классифицирует документы и запросы по темам, а затем вычисляет популярность документа внутри каждой конкретной темы (Per-Topic Popularity). …
Патент Google описывает систему генерации Sitelinks (саб-ссылок), которые ведут непосредственно на конечный контент (статьи, видео, товары), а не на разделы сайта. Система определяет категорию контента и применяет специфические правила сортировки …
Google использует специальный метод для генерации сниппетов в расширенных результатах поиска (Sitelinks). Сниппет для главной страницы часто основан на запросе пользователя, но сниппеты для внутренних ссылок (sub-documents) генерируются на основе …
Google использует систему для анализа составных запросов пользователя (например, «Какая погода в Лондоне и который час в Нью-Йорке?»). Система генерирует варианты разделения запроса на подзапросы и оценивает их качество. Если …
Анализ патента Google, описывающего механизм ранжирования, который комбинирует внешнюю оценку сайта (Global Ranking) с внутренней оценкой его страниц (Onsite Ranking). Система проверяет, соответствует ли страница, признанная лучшей внутри сайта, общему …
Google анализирует агрегированную историю поисковых сессий, чтобы предсказать, какой запрос пользователь введет следующим. Система может выполнить этот предполагаемый запрос (Inferred Action) заранее и встроить его результаты непосредственно в текущую страницу …
Google автоматически генерирует обучающие данные для систем семантического парсинга, анализируя логи запросов и клики пользователей. Система находит запросы с одинаковым интентом, определяя, что пользователи, вводящие разные запросы, в итоге кликают …
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) …
Google использует механизм для повышения точности коротких ответов (Featured Snippets). Вместо того чтобы полагаться только на один источник, система анализирует несколько топовых результатов поиска. Если информация в основном кандидате подтверждается …
Google использует графовую модель Маркова (Markov Model) для кластеризации поисковых подсказок. Система анализирует, какие запросы пользователи вводят в рамках одной сессии (session co-occurrence) и на какие документы они кликают (click-through …
Google анализирует, насколько хорошо веб-страница представляет выбранное изображение («image-centricity»). Если изображение на странице качественное, заметное и удовлетворяет интент пользователя (на основе статических и поведенческих данных), Google направляет трафик из Поиска …
Google анализирует агрегированные данные о поведении пользователей, чтобы определить, какие документы часто просматриваются в течение короткого времени после показа других документов в результатах поиска. Эта модель используется для расчета «Оценок …
Google использует данные о взаимодействии пользователей с бизнес-листингами в картографических сервисах (запросы адресов, построение маршрутов, клики для звонка) для определения популярности локальных компаний. Эти сигналы агрегируются и взвешиваются по значимости …
Google анализирует частоту запросов и удовлетворенность пользователей (низкий процент уточнений, долгое время клика), чтобы выявить "Known Highly-Ranked Queries" (KHRQ). Система перенаправляет пользователей с менее успешных или неоднозначных запросов (Nearby Queries) …
Google использует систему для мониторинга действий пользователя (поисковые запросы, просмотры веб-страниц, электронные письма) на разных устройствах. Система выявляет связанные действия, определяет сущность или местоположение, интересующее пользователя, и оценивает вероятность того, …