Google анализирует различные форматы доступа к контенту (например, десктопный сайт, мобильный сайт, нативное приложение). Система оценивает качество, скорость, стабильность и совместимость каждого варианта с устройством пользователя. В результатах поиска Google …
SERP
Google анализирует частичный ввод пользователя (префикс) для прогнозирования полного запроса (завершения). Система идентифицирует релевантный контент, такой как прямые ответы на вопросы (Answer Boxes), рекламные объявления или навигационные ссылки, связанные с …
Google использует систему для определения локальной релевантности точек интереса (POI). Система анализирует исторические данные о кликах пользователей и связывает их с конкретными географическими "ячейками". Это позволяет идентифицировать локально значимые места …
Google использует механизм для генерации Sitelinks путем рендеринга страницы и анализа DOM-структуры. Система определяет визуальное расположение (координаты X, Y) гиперссылок и группирует их на основе визуальной близости и общих родительских …
Google может активировать блоки с ответами (Answer Boxes или Featured Snippets), анализируя не только сам запрос, но и топовые результаты поиска. Если ресурсы в выдаче ассоциированы с определенной темой (Answer …
Google расширяет поисковые подсказки (Autocomplete) за пределы исторических логов, анализируя метаданные документов, такие как заголовки (Title). Система извлекает фразы, проверяет их грамматическую корректность с помощью NLP (POS-tagging) и добавляет в …
Google использует гибридный подход для создания структурированных страниц о сущностях (например, Панелей Знаний). Система анализирует исторические данные о том, что пользователи чаще всего ищут об этой сущности или ее классе. …
Google улучшает межъязыковой поиск (CLIR), рассматривая ссылки между документами на разных языках как «параллельные корпуса». Анализируя анкорный текст и контент связанных страниц, система уточняет смысл многозначных слов и находит точные …
Google использует систему для выбора и оценки Featured Snippets. Система анализирует топовые результаты поиска, чтобы предсказать, какие термины должны быть в ответе (Answer Terms). Затем она оценивает отрывки текста, учитывая …
Google рассчитывает метрику авторитетности для веб-сайтов на основе соотношения количества независимых входящих ссылок к количеству брендовых (референсных) запросов. Сайты, имеющие много независимых ссылок относительно их поисковой популярности, получают преимущество. Напротив, …
Google тестирует правила, которые делают определенные слова в запросе необязательными (опциональными), чтобы найти более релевантные результаты. Патент описывает, как система оценивает эффективность этих правил, анализируя поведение пользователей. Если пользователи кликают …
Этот патент описывает foundational-механизмы Search Generative Experience (SGE). Google генерирует AI-сводки, передавая контент из релевантных результатов поиска в Large Language Model (LLM) — техника, известная как Retrieval-Augmented Generation (RAG). Система …
Google анализирует вероятность того, что запрос является запросом информации об акциях, даже если он введен в поле общего поиска. Система сравнивает, как часто термин (тикер) используется в общем контексте (в …
Google анализирует поведение пользователей для оценки правил, которые меняют порядок слов в запросе (Reordering Rules). Если пользователи кликают на результаты с измененным порядком слов, правило считается полезным (Click Count). Если …
Google анализирует предыдущие запросы пользователя (в текущей и прошлых сессиях), чтобы выявить его скрытое намерение (интент). Система извлекает это намерение как потенциальное уточнение и автоматически добавляет его к текущему запросу, …
Патент Google описывает механизм смешивания результатов из разных вертикалей (например, Товары) с основной веб-выдачей. Система решает проблему несовместимости оценок ранжирования, корректируя оценки товаров на основе CTR, а затем динамически калибруя …
Google использует механизм для обогащения поисковой выдачи и Панелей Знаний (Knowledge Panels) персонализированными социальными аннотациями. Если тема запроса пересекается с сильными интересами пользователя (определяется по Topic Score), система подмешивает в …
Google использует систему машинного обучения для оценки визуального качества изображений (резкость, цвет, экспозиция). Ключевая особенность — динамическая корректировка веса этого фактора. Если исторические данные показывают, что пользователи по конкретному запросу …
Google использует единую графовую модель для одновременной оценки качества пользовательского контента (например, комментариев или отзывов) и репутации его авторов. В этой модели репутация автора повышает оценку его контента, а качественный …
Google использует систему для улучшения результатов поиска по запросам на естественном языке. Если первоначальная выдача не удовлетворяет требованиям качества (например, отсутствуют прямые ответы или релевантность низкая), система генерирует и тестирует …