Google анализирует запросы, по которым пользователи ранее переходили на документ. Система классифицирует документ как «новый» или «старый» на основе временных терминов в этих запросах. Кроме того, Google отслеживает сезонные всплески …
Поведенческие сигналы
Google постоянно тестирует правила подстановки (синонимы) для расширения запросов. Этот патент описывает механизм оценки эффективности этих правил с помощью анализа поведения пользователей (клики и пропуски результатов). Если пользователи часто пропускают …
Этот патент подробно описывает, как Google рассчитывает «показатели интереса» (Interest Scores) для Точек Интереса (POI) относительно конкретных географических областей. Система использует исторические взаимодействия пользователей (например, клики по результатам поиска или …
Google оптимизирует визуальный поиск (например, Google Lens), анализируя, куда пользователь нажимает на изображении. Система направляет основные вычислительные ресурсы (мощные нейросети, детальный OCR) на выбранную область, а остальную часть изображения обрабатывает …
Google анализирует тренды в поведении пользователей (клики, время пребывания) с течением времени. Если система обнаруживает значительное изменение во взаимодействии с результатом поиска, она предполагает, что контент документа или интент запроса …
Google тестирует правила, которые делают определенные слова в запросе необязательными (опциональными), чтобы найти более релевантные результаты. Патент описывает, как система оценивает эффективность этих правил, анализируя поведение пользователей. Если пользователи кликают …
Google определяет уникальную "зону охвата" (Catchment Area) для локального бизнеса, анализируя, из каких географических точек пользователи кликали на его результаты в поиске. Эта динамическая зона заменяет фиксированный радиус и используется …
Google определяет, насколько похожи друг на друга локальные бизнесы (например, рестораны), анализируя поведение пользователей. Система изучает, какие запросы вводят пользователи и как часто они кликают на конкретный бизнес в ответ …
Google решает проблему «холодного старта» для новых документов или специализированных поисковых вертикалей (например, Google Покупки, Книги). Если у системы недостаточно поведенческих данных (клики, время просмотра) для оценки контента в вертикальном …
Google идентифицирует связанные запросы, анализируя схожесть их исторических трендов популярности, а не только семантику. Система преобразует данные об объеме запросов в многомерные изображения и применяет вейвлет-анализ для извлечения ключевых характеристик …
Google использует систему для корректировки поискового ранжирования на основе местоположения и языка пользователя. Система приоритизирует данные о кликах от конкретной популяции пользователей (например, страны) над более широкими популяциями (например, глобальными …
Google оценивает удовлетворенность пользователя, кодируя последовательность его онлайн-действий (поиски, клики, свайпы) в символьные строки. Анализируя эти паттерны, система классифицирует сессии как положительные или отрицательные, не полагаясь на ненадежные метрики вроде …
Google создает персонализированную «Модель пользователя» на основе его личного контента (письма, события, контакты). Эта модель хранит ключевые термины и их контекст. Система использует ее, чтобы понять «неявное намерение» запроса — …
Google использует механизм для улучшения релевантности результатов путем анализа недавней истории поиска пользователя. Если текущий запрос похож на предыдущие, система определяет ключевые контекстные термины, которые часто повторялись в истории (устойчивый …
Google использует систему для анализа конкуренции между видео на основе общих поисковых запросов и времени просмотра. Система выявляет поисковые запросы, которые приводят трафик на конкурирующие (например, производные) видео, и сравнивает …
Google анализирует огромные коллекции изображений, группируя точные и близкие дубликаты в кластеры. Используя метрики, такие как низкий CTR и большое количество ссылающихся сайтов, система идентифицирует кластеры, состоящие из шаблонных изображений …
Google динамически регулирует минимальный порог эффективности (например, CTR или сигналы вовлеченности). Если релевантность результата определена с низкой степенью уверенности (например, через семантическое расширение запроса), ему необходимо показать более высокую эффективность, …
Google использует систему для персонализации рекомендаций контента, анализируя характеристики документов (например, через TF-IDF) и создавая динамические профили интересов пользователей. Система обучается на основе поведения: разные типы взаимодействий (просмотр, печать, сохранение) …
Google анализирует логи локальных поисковых запросов для обнаружения новых бизнесов. Система отслеживает термины, отсутствующие в текущей базе данных. Если частота использования такого термина в определенном регионе резко возрастает по сравнению …
Патент Google описывает механизм валидации качества внутренних правил синонимов. Система анализирует логи запросов, чтобы изолировать влияние конкретного синонима на поведение пользователя. Если пользователь кликает на результат, содержащий ТОЛЬКО синоним (а …