Google собирает комментарии, отзывы и посты в блогах, относящиеся к определенной веб-странице. Система использует сложные алгоритмы для определения основной темы упоминаний (особенно если в них несколько ссылок) и ранжирует эти …
Поведенческие сигналы
Google использует механизм «Pull-Push» для борьбы с искусственными ссылками, анализируя соотношение между количеством ссылок и реальными кликами по ним. Если ссылки не генерируют пропорциональный трафик (с учетом времени вовлечения), они …
Google анализирует взаимоотношения между администраторами веб-сайтов (используя данные социальных сетей), чтобы определить независимость ссылок или кликов по рекламе. Если обнаружена тесная связь, это интерпретируется как предвзятость (Bias). В результате вес …
Google использует систему машинного обучения для оценки авторов и аккаунтов на онлайн-платформах, объединяя сигналы качества (E-E-A-T) и популярности (взаимодействия пользователей) в единый показатель. Этот показатель используется для определения того, следует …
Google расширяет понимание тематики документа за пределы его контента, анализируя внешние сигналы. Система косвенно выводит концепции, изучая, откуда приходят пользователи (входящие ссылки и запросы), куда они уходят (исходящие ссылки, клики …
Патент Google, описывающий методы автоматического обнаружения синонимов и эквивалентных фраз. Система анализирует последовательные запросы пользователя в рамках одной сессии: если запросы имеют общие слова (контекст), то различающиеся слова считаются потенциальными …
Google использует механизм для борьбы со спамом, который намеренно вносит временные задержки или непредсказуемые колебания (например, временное понижение) в ранг документа после его изменения или получения новых ссылок. Система отслеживает …
Анализ патента Google, описывающего систему оценки качества документов на основе исторических данных. Система анализирует, как контент, ссылки и поведение пользователей меняются с течением времени. Патент описывает механизмы определения свежести контента, …
Google анализирует потоки запросов, чтобы определить, когда пользователи целенаправленно ищут конкретный сайт (навигационный интент). Если система подтверждает это через доминирование в кликах, анкорных текстах или совпадение с URL/заголовком, ресурс получает …
Google патентует систему, которая использует модель машинного обучения (часто работающую локально в браузере), обученную на последовательностях действий пользователей. Модель предсказывает, на какую конкретную страницу (Action Interface) пользователь захочет перейти после …
Google использует систему для улучшения вертикального поиска (например, вакансий, недвижимости) путем оценки взаимной привлекательности двух разных типов сущностей (например, соискателя и вакансии). Система агрегирует данные из внешних источников для выявления …
Патент описывает, как поисковая система магазина приложений (например, Google Play) улучшает свои результаты, используя данные из интернета. Система модифицирует исходный запрос пользователя, отправляет его в веб-поиск, анализирует найденные веб-страницы на …
Google использует географические сигналы ссылающихся сайтов для определения локальной релевантности целевого домена. Система анализирует контент, технические данные и, что важно, географию аудитории ссылающихся ресурсов, чтобы вычислить «Link Based Locale Score». …
Google использует модель Марковских цепей (Transition Matrix) для количественной оценки силы взаимосвязей между поисковыми сущностями (запросы, документы, сессии, время) на основе истории поиска. Эта инфраструктура применяется для выявления и нейтрализации …
Google использует агрегированные данные о том, как пользователи взаимодействуют с контентом внутри документа. Система отслеживает время, проведенное на определенных разделах, и частоту добавления в закладки. Эта информация используется для определения …
Google анализирует запросы, введенные в адресную строку браузера. Если система с высокой степенью уверенности определяет один «очень релевантный» результат, основываясь на высоком историческом CTR и значительном отрыве его оценки релевантности …
Google анализирует поведение пользователей в поисковой выдаче для классификации интента запроса. Если клики сконцентрированы на одном результате (низкое разнообразие, высокая частота), запрос классифицируется как навигационный или брендовый (Data-Creator Targeting). Если …
Патент (Hewlett-Packard) описывает гибридный метод кластеризации документов. Система анализирует логи сессий, чтобы определить, какие документы просматриваются вместе (co-visitation). Эти документы объединяются в «Супердокументы». Затем система проводит контентный анализ, используя эти …
Google использует систему для оценки качества и честности пользователей (Raters), оставляющих отзывы. Анализируется, насколько сильно оценки пользователя отличаются от среднего мнения большинства. Если пользователь систематически отклоняется от консенсуса, ему присваивается …
Google использует механизм для корректного учета поведенческих сигналов (например, времени пребывания). Если пользователь кликает на результат в выдаче, а затем переходит по ссылке на другую страницу, система может перенести позитивные …