Поведенческие сигналы в Google: разборы патентов
Детальные разборы патентов Google, связанные с поведением пользователей
Как Google использует историю кликов для автоматического переписывания запросов и ограничения поиска по конкретным сайтам или сущностям
Google анализирует агрегированные данные о поведении пользователей (Query Logs), чтобы определить, когда название бренда или сущности в запросе указывает на намерение искать только на этом сайте. Если пользователи подавляюще кликают на один домен при использовании определенного термина (пиковое распределение кликов), Google автоматически переписывает запрос для ограничения поиска (например, добавляя оператор типа store: или site:). Если намерение неоднозначно, Google предлагает переписанный запрос в виде ссылки.
- US7996419B2
- 2004-03-31
Как Google использует поведение пользователей и анализ SERP для определения контекстно-зависимых синонимов
Google анализирует логи запросов, чтобы понять, как пользователи переформулируют свои запросы в рамках одной сессии. Система выявляет слова, которые пользователи заменяют друг на друга в одинаковых контекстах, и валидирует их, проверяя, возвращают ли оба варианта запроса схожие результаты поиска. Эти контекстные синонимы затем используются для автоматического расширения или изменения запросов пользователей.
- US7636714B1
- 2005-03-31
Как Google индексирует контент внутри мобильных приложений для показа в результатах поиска (App Indexing)
Google использует механизм для индексации контента, который пользователи просматривают в нативных мобильных приложениях. Система получает данные о просмотренном контенте и deep links напрямую от приложения на устройстве. Эта информация сохраняется в индексе (персональном или публичном) и используется для генерации результатов поиска, позволяя пользователям переходить к контенту внутри приложений напрямую из поисковой выдачи.
- US10120949B2
- 2015-10-29
Как Google определяет неудовлетворенность пользователя поисковой сессией и предлагает корректирующие действия
Google анализирует поведение пользователя во время поисковой сессии (клики, время на сайте, последующие запросы), чтобы определить уровень удовлетворенности. Если система фиксирует признаки неудовлетворенности (например, много коротких кликов или серия уточняющих запросов), она автоматически запускает "корректирующие операции": предлагает альтернативные запросы, ключевые слова из просмотренных страниц или запрашивает обратную связь.
- US8316037B1
- 2010-01-29
Как Google использует агрегированные поведенческие данные для корректировки ранжирования на основе шаблонов запросов
Google анализирует логи поисковых запросов для выявления общих шаблонов (Query Patterns), удаляя при этом приватную информацию. Для каждого шаблона система вычисляет агрегированную статистику поведения пользователей (клики, отказы). Если будущий запрос соответствует определенному шаблону, эта статистика используется для корректировки ранжирования результатов или предложений, оптимизируя выдачу под типичное поведение пользователей для данного класса запросов.
- US9953185B2
- 2015-11-24
Как Google использует закладки, историю посещений и поведение пользователей для персонализации поиска и таргетинга рекламы
Патент Google, описывающий фундаментальный механизм персонализации поиска. Система объединяет результаты из глобального индекса с результатами из персонального индекса пользователя (закладки, аннотации, история посещений). Ранжирование корректируется на основе явных оценок пользователя и неявных поведенческих сигналов (частота визитов, время на сайте). Эти же данные используются для таргетинга рекламы.
- US7523096B2
- 2003-12-03
Как Google выбирает сущность для Панели Знаний и решает, когда ее показывать, основываясь на топикальности SERP и CTR
Google использует этот механизм для решения двух задач: выбора наиболее релевантной сущности для Панели Знаний при неоднозначном запросе и определения необходимости показа самой панели. Система анализирует, насколько сущности соответствуют контенту топовых результатов поиска (Topicality Score). Показ панели активируется, если у органических результатов низкий CTR (что указывает на неудовлетворенность пользователей) или если у Google достаточно данных для ее заполнения.
- US10922326B2
- 2013-03-14
Как Google понижает в выдаче результаты, которые пользователь уже видел или проигнорировал в рамках одной поисковой сессии
Google использует механизм для улучшения пользовательского опыта во время длительных поисковых сессий. Если пользователь вводит несколько связанных запросов подряд, система идентифицирует результаты, которые уже появлялись в ответ на предыдущие запросы. Эти повторяющиеся результаты понижаются в ранжировании для текущего запроса, чтобы освободить место для новых, потенциально более полезных страниц. Понижение контролируется порогом релевантности, чтобы не скрывать важный контент.
- US8051076B1
- 2007-12-13
Как Google использует известность (Prominence) и историю запросов для ранжирования географических объектов в поисковых подсказках Карт
Google использует алгоритм для определения того, какой географический объект (например, бизнес или город) показать в поисковых подсказках (Autocomplete), когда пользователь начинает вводить запрос в Картах. Система рассчитывает рейтинг, анализируя, насколько известен объект (Prominence Score) и как часто пользователи выбирали этот объект в прошлом при вводе похожих запросов (Query Logs). Это позволяет устранить неоднозначность и предложить наиболее релевантный вариант.
- US8515973B1
- 2011-03-25
Как Google использует данные о закладках, сообществах и поведении пользователей для персонализации и контекстуализации поиска
Патент описывает раннюю систему персонализации поиска, которая собирает и анализирует закладки (content pointers) пользователей и групп, организованные в иерархические категории. Эта информация используется для создания профилей интересов (content vectors), которые затем применяются для дополнения поисковых запросов (query augmentation) и переранжирования результатов (contextualization) с учетом личного контекста, интересов сообщества и недавней активности пользователя.
- US7031961B2
- 2000-12-04
Как Google использует всплески поисковых запросов для идентификации трендовых «моментов» в ТВ-трансляциях и прямых эфирах
Google анализирует всплески поисковых запросов в реальном времени и сопоставляет их с транслируемым медиаконтентом (например, телешоу или спортивными событиями). Сопоставляя термины запроса с метаданными (субтитрами) или анализируя аудио-отпечатки с устройств пользователей, Google определяет точный «момент», вызвавший интерес, и упаковывает его в автоматический «Гид по моментам».
- US20170214954A1
- 2016-01-25
Как Google использует историю запросов, сделанных на Картах, для ранжирования локальных результатов и рекламы
Google анализирует, что пользователи ищут, когда просматривают определенную географическую область на карте (Viewport). Эта агрегированная история запросов используется для определения популярности локальных бизнесов и контента в этом конкретном районе. Результаты, которые часто запрашивались в этой области, особенно недавно, получают значительное повышение в ранжировании.
- US9129029B1
- 2011-05-19
Как Google классифицирует страницы как «Динамические» или «Статические» на основе анализа внешних сигналов для адаптации ранжирования
Google использует систему для анализа паттернов активности (например, в социальных сетях), связанных с веб-страницей, чтобы классифицировать ее как «Динамическую» или «Статическую». Эта классификация определяет приоритеты ранжирования: для динамических страниц важна свежесть, а для статических — вовлеченность пользователей. Механизм может применяться как для социальных виджетов, так и в основном поиске.
- US9747263B1
- 2014-06-27
Как Google использует всплески поискового интереса и анализ новостей для обновления Графа Знаний в реальном времени
Google отслеживает аномальный рост запросов о сущностях (людях, компаниях) как индикатор реального события. Система анализирует свежие документы, опубликованные в этот период, извлекая факты в формате Субъект-Глагол-Объект (SVO). Эти факты используются для оперативного обновления Графа Знаний или добавления блока «Недавно» в поисковую выдачу.
- US9235653B2
- 2013-06-26
Как Google генерирует "Свежие связанные запросы" на основе анализа трендов и новостного контента
Google анализирует недавние поисковые логи, чтобы выявить запросы, демонстрирующие резкий рост популярности или отклонение от ожидаемой частоты. Эти "свежие" запросы проходят обязательную валидацию: они должны возвращать достаточное количество новостных результатов и иметь хорошие показатели вовлеченности (CTR). Это позволяет Google динамически обновлять блок "Связанные поиски", отражая актуальные события и тренды.
- US8412699B1
- 2009-06-12
Как Google использует историю поиска и браузера для персонализации выдачи и определения предпочтений пользователя
Google записывает историю поиска, кликов по результатам и рекламе, а также посещенные сайты в централизованную базу данных пользователя. Эта информация используется для модификации поисковой выдачи: повышения позиций ранее посещенных сайтов, предложения связанных запросов и определения "предпочтительных местоположений" (избранного). Система позволяет пользователю контролировать сбор данных (подписка) и объединять историю с разных устройств.
- US7747632B2
- 2005-03-31
Как Google использует поведенческие сигналы и контекст событий для обучения моделей целостному пониманию изображений
Google использует анализ естественного языка (например, из Google Assistant) для определения значимых событий. Система анализирует поведенческие сигналы (время просмотра, редактирование, шеринг) и контент изображений, сделанных в этот период, чтобы автоматически аннотировать релевантные фотографии. Эти данные критически важны для обучения моделей машинного обучения целостному (holistic) пониманию контекста и тематики изображений, выходя за рамки простого распознавания объектов.
- US11836183B2
- 2023-01-05
Как Google использует данные из Local Search и Google Maps для распознавания географических названий в основном поиске
Google анализирует поведение пользователей в интерфейсах с отдельными полями ввода "Что?" и "Где?" (например, в Google Maps). На основе этой статистики система определяет, является ли термин однозначным названием местоположения ("Нью-Йорк") или нет ("Пицца"). Это позволяет поиску отличать локальные запросы от общих и формировать "черные списки" для терминов, которые похожи на города, но ими не являются (например, "Орландо Блум").
- US8782030B1
- 2007-04-20
Как Google использует историю поведения пользователя для персонализации выбора и ранжирования вертикальных блоков (Universal Search)
Google отслеживает, с какими типами специализированных результатов (Новости, Картинки, Карты и т.д.) взаимодействует пользователь. На основе этой истории поведения строится персональная вероятностная модель, которая предсказывает, какие вертикали предпочтет пользователь в будущем. Система использует эти предсказания для выбора, оценки и ранжирования блоков вертикального поиска в выдаче.
- US9305088B1
- 2006-11-30
Как Google автоматически дополняет запросы пользователя терминами из его недавней истории поиска для уточнения интента
Google использует механизм для улучшения релевантности результатов путем анализа недавней истории поиска пользователя. Если текущий запрос похож на предыдущие, система определяет ключевые контекстные термины, которые часто повторялись в истории (устойчивый интент), но отсутствуют в текущем запросе. Эти термины автоматически добавляются к запросу, чтобы предоставить более точные и персонализированные результаты.
- US9449095B1
- 2012-12-31
Как Google использует курируемые пользователями коллекции контента (Web Notebooks) для ранжирования и генерации сниппетов
Google может использовать контент, собранный пользователями в коллекциях ("Web Notebooks"), как сигнал для ранжирования и генерации сниппетов. Если страница была сохранена в тематическую коллекцию, контекст которой (заголовки, аннотации) соответствует запросу, ее позиция может быть повышена. Кроме того, сохраненный пользователем фрагмент может использоваться в качестве сниппета в поисковой выдаче.
- US9256676B2
- 2007-05-10
Как Google персонализирует поисковые подсказки (Autocomplete) на основе недавно просмотренного медиаконтента
Google использует информацию о недавно потребленном пользователем медиаконтенте (видео, аудио, книги, игры) для персонализации поисковых подсказок. Система извлекает атрибуты (аспекты) из этого контента, такие как названия, имена актеров или артистов, и повышает в ранжировании те подсказки, которые соответствуют этим атрибутам. Влияние потребления медиа на подсказки зависит от времени, прошедшего с момента просмотра, типа контента и того, делился ли им пользователь.
- US9268880B2
- 2013-03-14
Как Google использует анализ многословных фраз для улучшения подбора синонимов с учетом грамматического согласования
Google анализирует, как пользователи одновременно меняют несколько слов в запросе (например, при изменении числа или рода). Подтверждая, что каждое измененное слово является лексическим или семантическим вариантом оригинала, Google идентифицирует «синонимы с N-граммным согласованием». Это позволяет системе улучшить понимание синонимов отдельных слов, даже если эти слова редко меняются поодиночке в определенных контекстах.
- US7925498B1
- 2006-12-29
Как Google переписывает неявные запросы, определяя сущность по местоположению пользователя и истории поиска
Google использует местоположение пользователя для интерпретации запросов, которые явно не упоминают конкретную сущность (например, [часы работы] или [отзывы]). Система идентифицирует ближайшие объекты, анализирует исторические паттерны запросов для этих объектов и переписывает исходный запрос, добавляя в него название наиболее вероятной сущности.
- US20170277702A1
- 2015-08-17
Как Google ранжирует персональные документы (письма, файлы), используя обобщенные данные о взаимодействии на уровне признаков
Google решает проблему ранжирования личных документов (например, электронных писем), для которых нет истории кликов. Вместо анализа кликов по конкретному документу система анализирует взаимодействие на уровне признаков. Она агрегирует данные о том, как миллионы пользователей взаимодействуют с документами, имеющими схожие признаки (например, структуру темы письма или отправителя), и использует эти данные для ранжирования похожих документов в вашем личном поиске.
- US10394832B2
- 2016-10-24
Как Google использует машинное зрение и исторические клики для определения визуального интента и ранжирования изображений
Google использует систему, которая определяет визуальное значение текстового запроса, анализируя объекты на картинках, которые пользователи выбирали ранее по этому или похожим запросам. Система создает набор «меток контента» (визуальный профиль) для запроса и сравнивает его с объектами, распознанными на изображениях-кандидатах с помощью нейросетей. Это позволяет ранжировать изображения на основе их визуального соответствия интенту пользователя.
- US20200159765A1
- 2019-01-31
Как Google персонализирует результаты поиска изображений на основе языка и местоположения пользователя
Google персонализирует Поиск Изображений, анализируя исторические данные о кликах. Система сравнивает, на что кликает общая популяция пользователей, с тем, что предпочитают пользователи с тем же языком и местоположением. Если предпочтения значительно различаются, Google переранжирует изображения в соответствии с локальным консенсусом, обеспечивая культурно и контекстуально релевантные результаты.
- US8504547B1
- 2008-04-23
Как Google динамически повышает порог качества для результатов поиска по «рискованным» запросам
Google оценивает «риск» поискового запроса, анализируя общее качество топовых результатов. Если запрос часто привлекает спам, кликбейт или нежелательный контент (особенно видео), система динамически повышает минимальный порог качества. Контент, не соответствующий этому повышенному стандарту, понижается в выдаче, при этом учитываются такие сигналы, как показатель просмотров (Watch Rate).
- US11609949B2
- 2019-11-06
Как Google автоматически A/B тестирует и выбирает лучшие миниатюры (thumbnails) для максимизации CTR
Google использует систему для автоматической оптимизации миниатюр (thumbnails), сопровождающих ссылки на контент (например, видео или статьи). Система проводит A/B тестирование, показывая разные миниатюры для одного и того же контента разным пользователям. Она отслеживает показатели вовлеченности (клики, просмотры), вычисляет метрику качества (например, CTR) для каждой миниатюры и автоматически выбирает наиболее эффективный вариант для последующих показов.
- US10037310B1
- 2012-08-10
Как Google использует сигналы вовлеченности пользователей для ранжирования контента в системах без поискового запроса (например, Google Discover)
Патент описывает механизм генерации рекомендаций контента на основе того, что пользователь просматривает в данный момент, без ввода поискового запроса. Система анализирует текущий контент, находит связанные ресурсы и ранжирует их, основываясь преимущественно на метриках вовлеченности пользователей (трендовость, частота просмотров, совместные просмотры), а не только на текстовой релевантности.
- US10152521B2
- 2016-06-22