Google использует систему для определения значимости слов в поисковом запросе на основе контекста. Анализируя логи запросов, система выявляет термины, добавление которых статистически не меняет поисковую выдачу. Такие термины считаются малозначимыми …
Поведенческие сигналы
Google рассчитывает метрику "Word-Score" для оценки значимости слова в запросе. Метрика основана на сравнении historical CTR контента, найденного по ключевым словам, включающим это слово (Keep-Count), и CTR контента, найденного по …
Google разрабатывает систему, которая заменяет статические бизнес-профили динамическими «курируемыми профилями», генерируемыми ИИ (например, LLM). Эти профили адаптируются в реальном времени под конкретного пользователя, учитывая его запрос, предпочтения, историю поиска и …
Google рассчитывает независимый от запроса сигнал качества (Q) для видео, анализируя корреляции между поведенческими метриками: временем просмотра, рейтингами и количеством просмотров. Система использует математические функции (Predictor и Voting) для моделирования …
Google использует систему для устранения неоднозначности имен людей. Анализируя исторические данные о том, какие запросы (как включающие имя, так и нет) приводили пользователей на одни и те же ресурсы, система …
Google использует механизм для очистки системы автозаполнения (Autocomplete). Система выявляет популярные подсказки, которые развлекают или интересуют пользователей, но не соответствуют их изначальному намерению. Путем экспериментов с временным скрытием этих подсказок …
Google использует механизм для борьбы с кликбейтными или нерелевантными изображениями в поиске. Система анализирует, как часто пользователи кликают на изображение по множеству несвязанных запросов. Если изображение часто выбирают независимо от …
Google улучшает поиск по визуальному контенту (картинки, видео), анализируя, как пользователи переформулируют запросы на других языках в рамках одной сессии. Если пользователь ввел запрос на одном языке, а затем его …
Google анализирует массивы поисковых запросов, используя лингвистические шаблоны (например, «население [Города]»), чтобы автоматически определить, какие атрибуты наиболее важны для разных категорий сущностей. Этот механизм позволяет масштабно наполнять Knowledge Graph фактами, …
Google использует модель машинного обучения для прогнозирования текущих интересов пользователя на основе истории поиска. Эта модель объединяет несколько методов прогнозирования: анализ того, как недавно были отправлены запросы (на основе времени), …
Google использует метрику качества сайта («Site Quality Score»), которая рассчитывается как соотношение количества уникальных запросов, явно направленных на сайт (брендовые, навигационные, с оператором site:), к общему количеству уникальных запросов, по …
Google запатентовал систему сбора данных о репутации брендов, продуктов и сайтов через независимые опросы пользователей. Полученная статистика (например, удовлетворенность клиентов) автоматически преобразуется в «аннотации доверия» (trust annotations), отображаемые в выдаче. …
Патент Google описывает систему построения персонализированных "сетей доверия". Система определяет, каким источникам (людям или сайтам) доверяет пользователь, анализируя его поведение (web visitation patterns), социальные связи (контакты) и прямые указания ("Trust …
Google использует публичные взаимодействия в социальных сетях для расчета оценки авторитетности автора (User Score). Система строит граф взаимодействий, присваивая разный вес разным действиям: репосты ценятся выше ответов, а ответы выше …
Google использует систему ранжирования для видеоплатформ, которая идентифицирует "ведущее видео" (Lead Video), инициирующее сессию просмотра. Система применяет повышающие коэффициенты (Scaling Factors) ко времени просмотра этого видео. Видео, привлекшие пользователя на …
Google использует метод масштабирования понимания фактологических запросов. Система показывает пользователям факт (например, «Рост Барака Обамы 6'1"») и просит их предложить запросы, которые ведут к этому факту. Полученные запросы нормализуются, фильтруются …
Google использует систему для понимания диалогового поиска. Если пользователь задает последующий неполный запрос (например, «напомни мне за час до этого»), система определяет контекст из предыдущего запроса (например, время рейса). Затем …
Google использует механизм для улучшения поисковых подсказок (Autocomplete). Система определяет запросы, которые имеют идентичную каноническую форму (тот же базовый интент после нормализации), но структурно отличаются от вводимого текста. Среди этих …
Google использует механизм уточнения интента пользователя в реальном времени при обработке неоднозначных запросов. Система группирует результаты поиска по связанным сущностям. Если пользователь демонстрирует отсутствие интереса к одной из групп (например, …
Google использует поведенческие данные для определения семантической связи между запросами и изображениями. Если пользователи часто кликают на одни и те же изображения в ответ на два разных запроса (даже на …