Патент раскрывает методы интерпретации голосового ввода на носимых устройствах. Система анализирует обширный контекст (недавние документы, местоположение, календари), чтобы определить намерение пользователя. Ключевой особенностью является генерация «неявных поисковых запросов» (Implicit Search …
Поведенческие сигналы
Google создает персональную модель пользователя (User Model) на основе его личного контента (письма, контакты, документы). Эта модель используется для определения неявного намерения пользователя (личный поиск или общий) и для аннотирования …
Анализ патента Google (на основе Search Report A3), описывающего использование исторических данных и данных о трафике для оценки документов. Система анализирует характеристики рекламы на странице: частоту ее обновления, качество рекламодателей …
Google использует механизм для помощи пользователям в уточнении их поисковых запросов. Когда пользователь взаимодействует с определенной частью запроса в поисковой строке (например, наводит курсор или выделяет слово), система определяет контекст …
Google идентифицирует частых посетителей или находящихся поблизости пользователей ("Амбассадоров") локального бизнеса на основе их истории местоположений. Создается канал связи, позволяющий пользователям задавать этим Амбассадорам вопросы о бизнесе (например, наличие товара, …
Google использует систему для индексации контента нативных мобильных приложений. Для приложений, связанных с веб-сайтами, система проверяет аффилиацию и использует существующие веб-URL для доступа к контенту приложения. Для приложений с кастомными …
Google использует данные о посещаемости и навигации пользователей для расчета популярности документов. Система классифицирует документы и запросы по темам, а затем вычисляет популярность документа внутри каждой конкретной темы (Per-Topic Popularity). …
Google измеряет, сколько времени пользователи тратят на потребление контента (особенно видео) после клика по результату поиска и во время последующей сессии. Ресурсы, которые удерживают внимание пользователей дольше, получают повышение в …
Патент описывает гибридную систему Google для генерации синонимов, комбинирующую статистический анализ логов запросов и лингвистический анализ. Ключевая особенность — механизм повышенного доверия к лексическим вариантам (например, словам с общим корнем, …
Google анализирует, что пользователи искали в прошлом, находясь рядом с определенными типами мест (например, в магазинах электроники или кафе). Когда новый пользователь начинает вводить запрос рядом с похожим местом, система …
Google использует систему для определения схожести между запросами путем объединения нескольких различных сигналов корреляции. Система комбинирует показатели, основанные на временных трендах (как часто запросы ищут одновременно в разных источниках) и …
Google использует механизм для улучшения результатов видеопоиска и рекомендаций путем анализа того, как долго различные группы пользователей (сегментированные по демографии или поведению) смотрят определенные видео. Система повышает в ранжировании те …
Патент Google, описывающий три механизма, основанных на анализе поведения пользователей (selection data). Система использует путь навигации пользователя для генерации новых ключевых слов для рекламы, улучшает гео-таргетинг объявлений на основе предпочтений …
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, …
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 …
Google использует NLP и машинное обучение для анализа тональности (sentiment) пользовательских комментариев к медиаконтенту (например, видео на YouTube). Система определяет, считают ли пользователи контент смешным, информативным, спорным и т.д., и …
Google использует систему для прогнозирования контента (веб-сайтов, сущностей), который будет интересен пользователю в данный момент, без явного запроса. Система анализирует текущий контекст пользователя (местоположение, время, интересы) и сравнивает его с …
Google использует этот механизм для разрешения неоднозначных запросов в Цифровом Ассистенте. Если намерение пользователя неясно, система анализирует текущие трендовые результаты веб-поиска или всплески похожих запросов, чтобы определить актуальный контекст (например, …
Google анализирует, какие изображения пользователи нажимают вместе (co-select) в ответ на конкретный запрос. Изучая визуальные характеристики этих совместно выбранных изображений, Google создает «Профиль изображения, зависящий от запроса» (Query-Dependent Image Profile). …
Google использует систему для автоматического создания туристических маршрутов. Она определяет кратчайший путь, а затем находит и ранжирует наиболее интересные локальные объекты (POI) в допустимой зоне отклонения («конверте»). Ранжирование учитывает популярность, …