Google использует метод Latent Collaborative Retrieval (LCR) для персонализации поиска. Система создает векторные представления (эмбеддинги) для текущего запроса пользователя и его долгосрочного профиля (история, предпочтения). Эти векторы приводятся к единой …
Поведенческие сигналы
Google использует анализ «избыточных запросов» (тем, которые ищут в регионе значительно чаще, чем в среднем по стране) для определения поведенческой схожести географических локаций, независимо от расстояния. Это позволяет Google переносить …
Google анализирует пользовательский контент (фотографии, посты, метаданные) и историю поиска, чтобы определить, с какими объектами (места, продукты, услуги) взаимодействовал пользователь. Система проактивно предлагает оставить структурированный отзыв, используя шаблон, который может …
Google использует технологию предиктивного (проактивного) поиска, которая анализирует текущий контекст пользователя (местоположение, время, календарь, скорость движения, привычки) для автоматического предоставления релевантной информации. Система реагирует на «запрос без параметров» (например, открытие …
Google использует статистическую модель, обученную на исторических данных (например, CTR/CVR), для переоценки релевантности параметров контента (ключевых слов, тем). Система не оценивает параметры изолированно, а анализирует их взаимодействие и совместную встречаемость …
Google использует анализ уточнений запросов (refinements) для определения тематической категории и интента. Система анализирует дополнительные слова (мета-термины), которые пользователи добавляют к исходному запросу. Если разные запросы уточняются схожим образом, система …
Google анализирует, на какие категории результатов пользователи кликали чаще всего в прошлом (CTR) по неоднозначному запросу (например, "Pool"). Система определяет доминирующие интенты, выявляя резкие перепады в CTR между категориями или …
Google использует распределенную сеть агентов (браузеры, тулбары, скрипты на сайтах) для сбора детальной навигационной статистики и данных о поведении пользователей после перехода из поиска. Ключевым показателем является частота «завершения поисковой …
Анализ патента Google, описывающего систему ранжирования видеоконтента. Система вычисляет оценку релевантности, используя не только стандартные метаданные (название, описание), но и специфические "видео-ориентированные характеристики". К ним относятся данные о трансляциях (источник, …
Google анализирует, какие изображения пользователи выбирают совместно в ответ на один и тот же запрос (co-click data) и что они ищут сразу после просмотра изображения (subsequent queries). На основе этих …
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 агрегирует отчеты об ошибках доступа (например, из браузеров), когда пользователи не могут подключиться к сайту. Анализируя частоту и географию этих сбоев, система определяет, работает ли сайт или нет. Эта …
Google анализирует исторические данные о поисковых запросах и введенных URL. Когда пользователь начинает вводить текст, система быстро находит наиболее вероятные варианты завершения, используя эффективные структуры данных (хеш-таблицы и фингерпринты). Подсказки …
Google анализирует, является ли общий запрос (без указания места) статистически более популярным в конкретном регионе или часто вводится через интерфейс Карт. Если да, система определяет запрос как «локально значимый», автоматически …
Google анализирует, какие результаты поиска выбирают пользователи, чтобы понять, являются ли последовательные слова в запросе единой фразой (например, "Нью Йорк") или отдельными терминами. Если пользователи преимущественно кликают на результаты, содержащие …
Google использует методологию оценки качества, основанную не только на CTR, а на анализе поведения пользователя после клика («Session Features»). Система применяет статистические модели для прогнозирования удовлетворенности пользователя (P(Good Ad)). Хотя …
Google использует двухкомпонентную систему для ранжирования пользовательского контента (UGC) и комментариев. Сначала вычисляется объективная оценка качества, независимая от пользователя (учитывая репутацию автора, грамматику, свежесть). Затем, если пользователь идентифицирован, вычисляется субъективная …
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 улучшает понимание сущностей (Instances) путем анализа того, как пользователи их ищут. Патент описывает метод ранжирования категорий (Classes) для сущности, основанный на частоте их совместного упоминания в логах поисковых запросов. …
Google использует механизм для определения интента пользователя по редким или новым (long-tail) запросам, когда исторические данные отсутствуют. Система эффективно "прощупывает" вертикальные индексы (например, картинки), чтобы решить, стоит ли проводить полный …