Google может обрабатывать запросы, включающие определенные метки (labels). Система идентифицирует домены, связанные с этими метками через внешние аннотации (annotations), которые определяют соответствие метки и шаблона URL (URL pattern). Поисковая выдача …
Google Shopping
Патент Google описывает функцию браузера для контекстного поиска выделенного текста или изображений. Результаты и связанные запросы отображаются в специальной панели без ухода с исходной страницы. Ключевой механизм: Google использует URL …
Google использует интерактивные уточнения (метки или фильтры) на странице результатов поиска для определения намерения пользователя. Когда пользователь взаимодействует с уточнением, Google объединяет исходный запрос с новым тематическим контекстом метки. Это …
Google анализирует повторяющиеся блоки внутренних ссылок (например, списки товаров). Если текст возле ссылки на исходной странице совпадает с текстом на целевой странице, Google определяет DOM-структуру этого текста и создает шаблон …
Google использует технологию для автоматического извлечения структурированных данных (Заголовков и Элементов) со страниц сайта. Система находит примеры категорий и фильтров (например, "Бренды", "Цвета"), определяет их структурное расположение в коде (Path/XPath), …
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 применяет систему для обнаружения фейковых отзывов и рейтингов не только в магазинах приложений, но и на веб-сайтах (включая локальный поиск и e-commerce). Система агрегирует сигналы, основанные на скорости получения …
Google использует систему, которая прогнозирует вероятность того, что пользователь совершит покупку у продавца, показанного в результатах поиска (рекламе или органике). На основе этого прогноза система выбирает и отображает визуальный индикатор …
Google использует методы коллаборативной фильтрации для персонализации выдачи в вертикальных поисках (Hotels, Flights, Shopping). Система анализирует историю взаимодействий всех пользователей, чтобы создать векторные представления (эмбеддинги) для элементов (отелей, товаров). Затем …
Google улучшает ранжирование в специализированных поисковых вертикалях (например, Музыка, Книги, Товары), где данных для оценки контента недостаточно (Sparse Corpora). Система использует сигналы из основного Веб-поиска (популярность запросов, CTR веб-страниц), чтобы …
Google анализирует логи поисковых запросов, чтобы выявить популярные категории, используемые пользователями («Категории наблюдаемого интереса»). Затем система анализирует текст сторонних пользовательских отзывов для извлечения описательных атрибутов о продуктах, компаниях и поставщиках. …
Google анализирует два типа данных для определения альтернативных товаров: историю кликов в продуктовом поиске (какие запросы ведут к каким товарам) и логи веб-поиска (как часто пользователи вводят сравнительные запросы, например, …
Google использует механизм для слияния топового органического результата и рекламного объявления, если они относятся к одному и тому же бренду (сущности). Это создает единый обогащенный блок (Combined Content Item). Затем …
Google решает проблему «холодного старта» для новых документов или специализированных поисковых вертикалей (например, Google Покупки, Книги). Если у системы недостаточно поведенческих данных (клики, время просмотра) для оценки контента в вертикальном …
Google использует запатентованную систему для генерации информативных сниппетов для сущностей, о которых оставляют отзывы (например, рестораны, товары). Система извлекает фразы, выражающие мнение (sentiment phrases), из множества отзывов, оценивает их тональность …
Google анализирует огромные коллекции изображений, группируя точные и близкие дубликаты в кластеры. Используя метрики, такие как низкий CTR и большое количество ссылающихся сайтов, система идентифицирует кластеры, состоящие из шаблонных изображений …
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 улучшения качества результатов при использовании фильтров или поиске в специализированных коллекциях (например, по дате или типу документа). Система анализирует, какие характеристики объединяют лучшие результаты в общей …
Патент Google описывает систему ранжирования поставщиков услуг и продавцов (рекламодателей). Система оценивает поставщиков не только по релевантности запросу, но и по метрикам производительности: скорости ответа на заявку, уровню удовлетворенности клиентов …
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 …