Google анализирует действия пользователя в рамках текущей поисковой сессии, такие как специфическая терминология, орфография или клики по результатам, чтобы отнести его к определенной «Группе пользователей» (например, по профессии или демографии). …
Поведенческие сигналы
Патент Google описывает систему для проактивной обработки контента, связанного с будущими событиями. Система определяет потенциальные тренды, анализируя устойчивость интереса пользователей к теме задолго до события. Затем она заранее классифицирует и …
Google анализирует последовательность запросов в вашей текущей поисковой сессии и сравнивает ее с миллионами исторических сессий. Если текущий путь поиска совпадает с прошлыми паттернами, система предлагает наиболее вероятный следующий запрос …
Google использует механизм сбора и обработки обратной связи для повышения точности кластеризации результатов в поиске по людям. Если система ошибочно связывает ресурсы (например, профили в соцсетях) с конкретным человеком, пользователи …
Google использует сигналы взаимодействия пользователей (комментарии, лайки, плейлисты) для определения субъективных характеристик контента, таких как «смешной» или «вдохновляющий». Система обучает классификатор связывать объективные признаки контента (визуальные, аудио, текстовые) с этими …
Google использует эту систему для генерации блока "Похожие запросы" (Related Searches). Система анализирует данные пользовательских сессий и контекстные подсказки в веб-контенте, чтобы найти запросы, которые концептуально связаны с исходным, но …
Google определяет локальную значимость ("интересность") бизнеса, анализируя, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска (клики, долгие клики) в пределах конкретных географических "ячеек". Эта система позволяет продвигать местные "жемчужины" выше сетевых брендов …
Google использует текст сниппетов для улучшения систем понимания запросов. Анализируя, какие слова часто появляются в сниппетах релевантных или кликабельных результатов, система выявляет потенциальные синонимы для исходных ключевых слов. Это позволяет …
Google описывает систему для тематических сообществ, где пользователи зарабатывают репутацию (Topical Reputation Score) на основе качества контента, которым они делятся в рамках конкретных тем. Достигнув порогового значения, пользователь «разблокирует» тему, …
Google анализирует историю перемещений пользователя (Movement Data), используя GPS, Wi-Fi, IP и данные из Email, чтобы определить его текущее "состояние" (User State). Система строит профиль типичных и атипичных поездок. Эта …
Google анализирует реальные маршруты пользователей, чтобы понять, как связаны различные физические локации. Система определяет характеристики бизнеса (например, тип ресторана или его качество) на основе того, откуда приезжают посетители, куда они …
Google использует гибридный подход для создания структурированных страниц о сущностях (например, Панелей Знаний). Система анализирует исторические данные о том, что пользователи чаще всего ищут об этой сущности или ее классе. …
Google использует алгоритм для определения точных границ "семантических мест" (магазинов, ресторанов), анализируя агрегированные данные о перемещениях пользователей. Вместо того чтобы полагаться только на GPS, система кластеризует визиты на основе сигналов …
Google анализирует навигационные пути пользователей для определения схожести документов. Если после просмотра Страницы А и Страницы Б пользователи часто переходят к одному и тому же набору последующих страниц, Google считает …
Google использует механизм для корректировки лент контента и результатов поиска. Система определяет долю пользователей с общей характеристикой (например, демография или интересы) в сети. Для пользователей, обладающих этой характеристикой, система гарантирует, …
Google использует данные из социального графа пользователя для обогащения результатов локального поиска. Когда пользователь ищет место (Point of Interest), система проверяет, кто из его контактов посещал это место (сейчас, недавно …
Google использует "восходящий" подход для наполнения лент контента (например, Google Discover). Система заранее генерирует множество запросов по теме и оценивает качество их результатов по метрикам свежести (Velocity), вовлеченности (Feedback), точности …
Патент Google описывает систему персонализации Карт, которая классифицирует пользователей на «туристов» и «местных жителей» на основе их профиля и знакомства с территорией. Система анализирует, с какими категориями объектов (POI) взаимодействуют …
Google использует специализированную систему для ранжирования физических событий в определенном месте и времени. Система вычисляет оценку популярности события на основе множества сигналов: количества упоминаний в интернете, кликов на официальную страницу, …
Google использует механизм предиктивного кэширования для ускорения работы поисковых подсказок (Autocomplete), особенно на мобильных устройствах. Система заранее отправляет наиболее вероятные подсказки, включая локально-специфичные, на устройство пользователя еще до начала ввода …