Поведенческие сигналы в Google: разборы патентов
Детальные разборы патентов Google, связанные с поведением пользователей
Как Google использует данные сессий и разнообразие результатов для генерации блока "Связанные запросы"
Google анализирует поисковые сессии пользователей, чтобы найти запросы, которые часто следуют за одним и тем же предшествующим запросом (родственные запросы). Затем система фильтрует эти потенциальные "Связанные запросы", чтобы убедиться, что они предлагают разнообразные результаты по сравнению с исходным запросом и другими предложениями, помогая пользователям исследовать смежные, но отличные темы.
- US8244749B1
- 2009-09-10
Как Google использует географическое положение и историю поведения пользователей для разрешения неоднозначных запросов
Google применяет механизм для интерпретации неоднозначных поисковых запросов, которые имеют несколько географических или категориальных значений. Система определяет доминирующий интент, анализируя, как пользователи в том же регионе ранее уточняли похожие запросы и насколько они были удовлетворены результатами. На основе этих локализованных данных (гистограмм и метрик неудовлетворенности) выбирается наиболее вероятная интерпретация, и выдача фильтруется соответственно.
- US8478773B1
- 2011-01-14
Как Google использует реальные данные о скорости загрузки страниц (RUM) для повышения быстрых и понижения медленных сайтов в выдаче
Google собирает данные о времени загрузки страниц у реальных пользователей (RUM) и использует их для корректировки ранжирования. Система сравнивает скорость сайта с глобальными порогами, основанными на процентилях. Если сайт медленнее большинства других (например, медленнее 85% или 96%), его рейтинг понижается. Очень быстрые сайты могут получать повышение. Оценка скорости учитывает географию и тип устройства пользователя.
- US8645362B1
- 2010-11-12
Как Google вычисляет важность сущностей внутри документа, используя контекст, ссылки и поведение пользователей, для улучшения ранжирования
Google использует систему для определения относительной важности сущностей (люди, места, даты) внутри документа (книги или веб-страницы) независимо от поискового запроса. Важность рассчитывается на основе того, где сущность упомянута (контекст, структура), насколько точно она определена, ссылаются ли на этот раздел внешние источники и как часто его просматривают пользователи. Эти оценки важности сущностей затем используются как сигнал для ранжирования самого документа в результатах поиска.
- US7783644B1
- 2006-12-13
Как Google классифицирует веб-страницы и персонализирует выдачу, используя историю запросов и поведенческие данные
Google использует итеративный метод для тематической классификации веб-страниц, не анализируя их контент напрямую. Система анализирует исторические логи запросов и данные о кликах. Классификация известных страниц переносится на запросы, в результатах которых они появляются, а затем классификация этих запросов переносится на новые страницы. Эти данные используются для построения профилей пользователей и персонализации поисковой выдачи.
- US8185544B2
- 2009-04-08
Как Google вычисляет «Оценку отвлекательности» (Distractiveness Score) для изображений, чтобы понизить кликбейт в поиске
Google анализирует поведение пользователей для выявления изображений (например, юмористических или откровенных), на которые часто кликают независимо от исходного запроса. Система рассчитывает «Distractiveness Score» на основе кликов по не связанным между собой запросам и использует эту оценку для понижения таких изображений в выдаче, улучшая релевантность поиска.
- US7877382B1
- 2004-12-31
Как Google использует анализ аномалий в показах и кликах для выявления фейковых локальных бизнес-листингов (Map Spam)
Google анализирует статистику взаимодействий (кликов) для групп связанных бизнес-листингов (Common Business). Система вычисляет статистически нормальный уровень активности и устанавливает порог (Anomaly Detection Threshold). Резкий всплеск активности выше этого порога (например, на два стандартных отклонения) сигнализирует о наличии фейковых или спамных листингов, созданных для манипуляции локальной выдачей.
- US20150154610A1
- 2011-06-24
Как Google использует «токены интересов» на основе поведения пользователей для персонализации ранжирования на разных платформах
Патент описывает механизм обмена данными об интересах аудитории между разными платформами. Платформа-источник (например, YouTube) анализирует совместное потребление контента, группирует его в «бакеты» интересов и присваивает анонимные токены. Внешние сервисы (например, социальные сети или Поиск) используют эти токены для лучшего понимания тематики контента и глубокой персонализации своей выдачи.
- US9767158B1
- 2013-11-14
Как Google находит фактические ответы, начиная с потенциальных ответов и связывая их с запросами пользователей (Reverse Question Answering)
Google использует метод «обратного ответа на вопрос» для эффективного поиска фактов. Вместо глубокого анализа запроса система начинает с идентификации потенциальных ответов (например, дат, измерений) в индексе. Затем она определяет, для каких запросов эти ответы релевантны, анализируя, какие документы высоко ранжируются и получают клики по этим запросам. Это позволяет точно сопоставлять факты с разнообразными формулировками вопросов.
- US9116996B1
- 2012-07-24
Как Google определяет синонимы и варианты слов, анализируя категории выбранных пользователями результатов
Google использует метод стемминга, основанный на поведении пользователей и категориях сущностей. Если пользователи ищут разные слова (например, «пицца» и «пиццерия») и выбирают результаты одной категории («ресторан»), система идентифицирует эти слова как варианты одной основы (Stem Variants). Это происходит, если слова похожи по написанию ИЛИ если объем кликов статистически значим.
- US9104759B1
- 2012-01-13
Как Google динамически меняет сниппеты для повторяющихся результатов во время одной поисковой сессии
Google использует механизм адаптации выдачи в реальном времени для улучшения пользовательского опыта. Если документ повторно появляется в результатах поиска в рамках одной сессии (например, после уточнения запроса), система генерирует для него новый, альтернативный сниппет. Это направлено на предоставление пользователю свежего взгляда на контент, особенно если предыдущий сниппет был проигнорирован.
- US8145630B1
- 2007-12-28
Как Google в Автоподсказках (Suggest) предлагает искать запрос в разных вертикалях поиска (Картинки, Новости, Карты)
Патент описывает механизм "разветвления" (forking) автоподсказок Google Suggest. Система анализирует введенные символы и определяет, в каких вертикалях поиска (Корпусах) — таких как Картинки, Новости или Карты — пользователи чаще всего ищут предложенный запрос. Если корреляция с конкретной вертикалью высока (на основе Corpus Score), система предлагает пользователю искать сразу в ней, наряду со стандартным универсальным поиском.
- US9317605B1
- 2012-03-21
Как Google фильтрует персонализированные предложения запросов на основе контента просматриваемой страницы
Google использует механизм для генерации предложений следующего запроса после того, как пользователь покинул страницу выдачи. Система создает кандидатов на основе истории поиска пользователя, а затем фильтрует их, проверяя релевантность контенту страницы, которую пользователь просматривает в данный момент. Это гарантирует, что предложения соответствуют как интересам пользователя, так и текущему контексту просмотра.
- US8392435B1
- 2010-07-06
Как Google интегрирует персональный и социальный контент (Email, посты друзей, календарь) в универсальную поисковую выдачу
Google использует этот механизм для глубокой персонализации поиска, интегрируя релевантный контент из личных источников пользователя (Gmail, Drive, Calendar) и от его социальных связей. Система индексирует этот контент с разрешения пользователя, ранжирует его с учетом социальных сигналов (Affinity) и адаптивно отображает в SERP, смешивая с публичными результатами.
- US20150310100A1
- 2013-01-09
Как Google классифицирует интент запросов (например, поиск порнографии), анализируя историю использования фильтров (SafeSearch)
Google использует данные о том, как часто пользователи включают или отключают фильтры контента (например, SafeSearch) при вводе конкретного запроса. Анализируя нормализованное соотношение фильтрованных и нефильтрованных поисковых операций, система классифицирует запрос как целенаправленно ищущий определенный тип контента (например, adult). Эта классификация затем используется для повышения или понижения релевантности соответствующего контента в выдаче.
- US9152701B2
- 2012-05-02
Как Google переносит данные о поведении пользователей из основного веб-поиска для улучшения ранжирования в вертикальных поисках (Книги, Товары)
Google использует механизм для решения проблемы «холодного старта» в специализированных или новых поисковых вертикалях. Система идентифицирует один и тот же объект (например, товар или книгу по уникальному идентификатору) в разных корпусах. Затем она заимствует данные о релевантности (клики, время просмотра) из высокопосещаемого общего веб-поиска для корректировки ранжирования в вертикальном поиске, пока не накопит достаточно собственных данных.
- US8396865B1
- 2008-12-10
Как Google определяет, действительно ли новость посвящена сущности, и строит хронологию событий
Google использует систему для определения релевантности новостей конкретным объектам (сущностям, событиям, темам). Система анализирует кластеры новостных статей (коллекции), оценивая общий интерес к объекту (поисковые запросы, социальные сети) и значимость объекта внутри коллекции (упоминания в заголовках, центральность в тексте). Ключевой механизм — оценка уместности событий: система проверяет, соответствует ли событие типу объекта (например, «новый метод лечения» для болезни), чтобы отфильтровать мимолетные упоминания и создать точную хронологию новостей.
- US9881077B1
- 2013-08-08
Как Google анализирует пути пользователей, чтобы определить истинные причины отказов и оптимизировать конверсии
Патент Google, описывающий систему аналитики для выявления причин, по которым пользователи покидают сайт без конверсии. Система сравнивает показатели отказов для разных характеристик трафика (например, ключевых слов или каналов). Это позволяет определить, что является проблемой: источник трафика или сама целевая страница. Также система выявляет проблемные последовательности взаимодействий и учитывает кросс-девайсное поведение.
- US20150262217A1
- 2014-03-17
Как Google определяет структурно похожие запросы (sibling queries) для автоматического обучения NLP-моделей
Google использует метод для идентификации "родственных запросов" (sibling queries) — запросов с одинаковой структурой интента, но разными переменными (например, "погода в Москве" и "погода в Париже"). Система сравнивает шаблоны использования этих запросов в логах, основываясь на поведении пользователей, чтобы понять их взаимосвязь без традиционного NLP. Это позволяет автоматически генерировать масштабные наборы данных для обучения ИИ.
- US11379527B2
- 2019-08-21
Как Google использует фразы и тематические кластеры из истории пользователя для персонализации результатов поиска
Google может строить модель интересов пользователя, анализируя семантически значимые фразы и тематические кластеры в контенте, который пользователь потребляет (просматривает, сохраняет, печатает). При последующих запросах система повышает в ранжировании те документы, которые содержат фразы, одновременно релевантные запросу и присутствующие в профиле интересов пользователя.
- US7580929B2
- 2004-07-26
Как Google оценивает качество изображений, комбинируя визуальные характеристики, распознанный контент и социальные сигналы для ранжирования
Google использует систему для автоматического определения качества изображений, анализируя три класса характеристик: техническое качество (резкость, экспозиция), содержание (объекты, лица, ландшафты) и социальную популярность (просмотры, шеры, рейтинги). Система присваивает баллы этим характеристикам, взвешивает их (учитывая репутацию пользователей, оставивших отзывы) и формирует общий рейтинг для выбора лучших изображений.
- US9858295B2
- 2015-06-23
Как Google создает мгновенные интерактивные результаты на SERP, предварительно загружая и персонализируя скрытый контент
Google использует механизм для создания интерактивных блоков ответов (Answer Boxes), таких как Погода или Панели Знаний. Система отправляет пользователю не только видимый результат, но и дополнительный скрытый контент («карточки»), выбранный на основе истории взаимодействий пользователя. При взаимодействии с блоком (свайп или клик) дополнительный контент отображается мгновенно, без отправки нового запроса на сервер.
- US9274683B2
- 2012-12-07
Как Google использует клики и пропуски (skips) для определения, какие слова в запросе можно игнорировать
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 на результаты, найденные благодаря игнорированию слова, правило считается успешным. Если пропускают (skip) такие результаты, правило может быть удалено.
- US9141672B1
- 2012-12-27
Как Google использует данные о кликах и запросах для определения схожести локальных бизнесов
Google определяет, насколько похожи друг на друга локальные бизнесы (например, рестораны), анализируя поведение пользователей. Система изучает, какие запросы вводят пользователи и как часто они кликают на конкретный бизнес в ответ на эти запросы. Сравнивая эти поведенческие профили, Google вычисляет меру сходства, учитывая распределение кликов и отфильтровывая общие или навигационные термины.
- US9858291B1
- 2014-10-30
Как Google использует личные интересы пользователя для понимания неопределенных запросов и персонализации рекомендаций
Google использует механизм для интерпретации неопределенных запросов или команд (например, «Я голоден» или «Мне скучно»), когда контекст неясен. Если система не может определить конкретное намерение пользователя только из текущего контента (например, экрана приложения), она обращается к профилю интересов пользователя (User Attribute Data) и его местоположению, чтобы заполнить пробелы и предоставить персонализированные рекомендации или выполнить действие.
- US10180965B2
- 2016-07-07
Как Google использует персональное дерево интересов пользователя для определения важности слов в запросе и его переписывания
Google использует иерархический профиль интересов пользователя (Profile Tree), построенный на основе истории поиска и поведения, чтобы определить, какие слова в запросе наиболее важны для конкретного человека. Специфичные интересы (глубокие узлы в дереве) получают больший вес. Это позволяет системе отфильтровать шум в длинных запросах и сгенерировать более точный альтернативный запрос.
- US8326861B1
- 2010-06-23
Как Google использует данные о запросах маршрутов и готовность пользователей путешествовать для ранжирования в локальном поиске
Google использует историю запросов маршрутов (Directions Queries) для определения реальной популярности местных бизнесов. Система учитывает, как часто люди ищут маршрут до конкретного места, как далеко они готовы ехать (Historical Travel Distance), а также время суток и день недели. Эти данные о реальном поведении используются как ключевой сигнал для ранжирования в локальном поиске наряду с близостью.
- US8538973B1
- 2010-06-04
Как Google использует анализ жестов и машинное обучение для показа интерактивных видео-превью прямо в результатах поиска
Google использует интерфейс для поиска медиаконтента, объединяющий прокручиваемый список результатов и специальную «область фокуса» для автоматического воспроизведения превью. Система анализирует жесты пользователя (свайпы, касания) в реальном времени, используя персонализированное машинное обучение для определения заинтересованности, и мгновенно показывает соответствующее превью, не требуя перехода на другую страницу.
- US11762902B2
- 2017-12-12
Как Google динамически регулирует влияние фактора близости в локальном поиске в зависимости от тематики запроса и региона
Google использует систему для определения того, насколько важна близость (расстояние) для конкретного поискового запроса и региона. Анализируя исторические данные о кликах и запросах маршрутов, система вычисляет «Фактор важности расстояния». Для запросов типа «Кофе» близость критична, и удаленные результаты пессимизируются. Для запросов типа «Аэропорт» близость менее важна, и качественные результаты могут ранжироваться высоко. Система также учитывает плотность региона (город или село), адаптируя ожидания пользователей по расстоянию.
- US8463772B1
- 2010-05-13
Как Google использует статистику поиска и кликов по разным вертикалям (Web, Картинки, Видео) для определения предпочтительного типа контента и ранжирования в Универсальном Поиске
Google анализирует, в каких вертикалях (корпусах) пользователи чаще ищут определенный запрос и на какие типы результатов они кликают в смешанной выдаче. Система вычисляет "Меру относительной релевантности" для каждого корпуса и использует её для повышения результатов из наиболее предпочтительного корпуса, учитывая язык, страну пользователя и актуальные тренды.
- US8359309B1
- 2011-02-07