Google использует данные о наведении курсора (hovers) на изображения как сигнал вовлеченности. Патент описывает, как эти данные улучшают ранжирование: вес hovers увеличивается для редких запросов с малым количеством кликов. Также …
Поведенческие сигналы
Google анализирует агрегированные данные о поведении пользователей, чтобы определить, какие документы часто просматриваются в течение короткого времени после показа других документов в результатах поиска. Эта модель используется для расчета «Оценок …
Google использует данные о взаимодействии пользователей с бизнес-листингами в картографических сервисах (запросы адресов, построение маршрутов, клики для звонка) для определения популярности локальных компаний. Эти сигналы агрегируются и взвешиваются по значимости …
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 …
Google улучшает локальное ранжирование, агрегируя поведенческие данные (клики) не только из страны пользователя, но и из «совместимых» стран (соседних, культурно близких) или схожих языков. Система определяет совместимость на основе общих …
Google использует механизм разрешения неоднозначности в последовательных голосовых запросах. Если пользователь использует местоимение (например, «он», «оно»), которое может относиться к разным сущностям из предыдущего диалога, Google генерирует несколько вариантов запроса …
Google анализирует исторические данные поиска, чтобы выявить запросы, сделанные пользователями, находящимися далеко от интересующей их локации (поведение на этапе планирования). Этот анализ позволяет понять, какие темы, услуги и достопримечательности актуальны …
Google анализирует частоту запросов и удовлетворенность пользователей (низкий процент уточнений, долгое время клика), чтобы выявить "Known Highly-Ranked Queries" (KHRQ). Система перенаправляет пользователей с менее успешных или неоднозначных запросов (Nearby Queries) …
Google использует систему для мониторинга действий пользователя (поисковые запросы, просмотры веб-страниц, электронные письма) на разных устройствах. Система выявляет связанные действия, определяет сущность или местоположение, интересующее пользователя, и оценивает вероятность того, …
Google анализирует, какие изображения пользователи выбирают (кликают) в ответ на конкретные поисковые запросы в Image Search. Система использует эти поведенческие данные для понимания того, что изображено на картинке, и ассоциирует …
Google анализирует исторические данные поиска и действия пользователей (например, клики на построение маршрута), чтобы понять, когда термин в запросе (например, «забегаловка») является синонимом формальной категории бизнеса (например, «ресторан»). Система использует …
Google анализирует, какие ресурсы пользователи посещают в рамках одной сессии (поисковой или браузерной). Если пользователь посещает известный ресурс по теме А, а затем в той же сессии посещает новый ресурс …
Патент описывает технологию Google Autocomplete (Suggest). Система предсказывает финальный запрос на основе частично введенного текста, используя словари, составленные из популярных запросов сообщества. Предсказания ранжируются по популярности и персонализируются с учетом …
Google анализирует различные форматы доступа к контенту (например, десктопный сайт, мобильный сайт, нативное приложение). Система оценивает качество, скорость, стабильность и совместимость каждого варианта с устройством пользователя. В результатах поиска Google …
Google использует систему для разрешения неоднозначности запросов, чье значение меняется со временем. Анализируя исторические показатели кликабельности (CTR), система выявляет временные изменения в интересах пользователей (сезонность, еженедельные тренды). Если текущий запрос …
Google анализирует частичный ввод пользователя (префикс) для прогнозирования полного запроса (завершения). Система идентифицирует релевантный контент, такой как прямые ответы на вопросы (Answer Boxes), рекламные объявления или навигационные ссылки, связанные с …
Google использует систему для определения локальной релевантности точек интереса (POI). Система анализирует исторические данные о кликах пользователей и связывает их с конкретными географическими "ячейками". Это позволяет идентифицировать локально значимые места …
Google использует механизм для объединения социальных одобрений (например, лайков, шейров, +1) с разных, но связанных страниц в единый счетчик. Это включает агрегацию сигналов со всех канонических версий URL, а также …
Google использует автоматизированную систему для оценки правил переписывания запросов (например, добавления синонимов). Система сравнивает качество выдачи до и после изменения запроса, используя метрику, основанную на популярности результатов (кликах пользователей) и …
Google использует механизм для определения географической привязки веб-страниц, анализируя физическое местоположение пользователей в момент запроса контента или клика в поиске. Система создает Пространственный индекс (Spatial Index), связывая ресурсы с регионами …