Google использует ML-модели для прогнозирования ожидаемого объема обсуждений (например, твитов) по теме в реальном времени. Система анализирует разницу между фактической и прогнозируемой активностью (остаточный сигнал), чтобы точно и быстро выявлять …
Поведенческие сигналы
Google использует этот механизм для понимания основного назначения физического местоположения (адреса или здания). Система анализирует все бизнесы в этой локации и определяет, какие поисковые запросы чаще всего приводят к кликам …
Патент Google, раскрывающий, как система анализирует поведение пользователей (поисковые запросы и последующие клики) для понимания того, как люди интуитивно классифицируют бизнесы. На основе этих данных Google строит динамические иерархические деревья …
Google использует механизм для выявления видео, популярность которых обусловлена их встраиванием на сторонних веб-сайтах (реферерах). Система анализирует объем и качество просмотров (время удержания), полученных через эти встраивания. Если видео получает …
Система отслеживает поведение пользователей (клики, время на сайте, покупки) и их сохраненные закладки (content pointers) в сетевой среде. На основе этих данных создается персональная модель релевантности и иерархия предпочтений. Эта …
Google использует механизм для интерпретации неопределенных запросов или команд (например, «Я голоден» или «Мне скучно»), когда контекст неясен. Если система не может определить конкретное намерение пользователя только из текущего контента …
Google использует систему контекстной информации, которая анализирует контент на экране пользователя (например, статью или веб-страницу) и предсказывает, что пользователь захочет искать дальше. Система не просто ищет ключевые слова на странице, …
Google использует этот механизм для анализа логов поисковых запросов и автоматического поиска часто задаваемых вопросов. Система группирует разные варианты одного и того же вопроса в «каноническую форму» путем нормализации текста. …
Google использует систему для определения того, насколько важна близость (расстояние) для конкретного поискового запроса и региона. Анализируя исторические данные о кликах и запросах маршрутов, система вычисляет «Фактор важности расстояния». Для …
Google использует сложные статистические методы (Модели Маллоуза) для анализа поведения пользователей, например, кликов в поиске. Эти действия интерпретируются как «парные сравнения» (предпочтение А перед Б). Патент описывает вычислительные техники (GRIM, …
Google запатентовал систему, которая агрегирует данные о том, какие фрагменты документа пользователи выделяют или копируют. На основе частоты этих действий фрагментам присваиваются весовые значения. Эти данные используются для определения наиболее …
Google анализирует поисковые запросы пользователей в реальном времени во время трансляции видеоконтента. Система выявляет всплески интереса к определенным темам (search query spikes), сопоставляет их с конкретными моментами в видео (используя …
Google использует механизм ранжирования, который динамически снижает влияние прогнозируемых показателей (например, pCTR или оценки качества), если система имеет низкую уверенность в точности этого прогноза. Уверенность рассчитывается статистически на основе объема …
Google анализирует агрегированную активность пользователей (поисковые запросы, клики), чтобы определить "Точки внимания" (Map Attention Spots) на картах. Система повышает в ранжировании локальный контент и рекламу, физически расположенные ближе к этим …
Google анализирует логи поисковых запросов и данные о времени просмотра (Watch Time) на видеохостинге, чтобы определить, какие видео конкурируют за внимание пользователей по одним и тем же запросам. Система рассчитывает …
Патент описывает инфраструктуру Google для эффективной оценки пользовательского опыта. Система генерирует различные конфигурации страниц ("Типы Пользовательского Опыта", CETs), включающие комбинации контента и рекламы. Используется метод "динамического ресэмплирования" для сбора обратной …
Google запатентовал систему для анализа неявной обратной связи пользователя на странице результатов поиска. Система отслеживает время и паттерн движения курсора над конкретными результатами (сниппетами), даже если клик не был совершен. …
Google может использовать явное действие пользователя по копированию дизайна (темы) веб-страницы как сильный сигнал интереса к контенту сайта. Ключевые слова из этого контента добавляются в "персональный индекс" пользователя, который затем …
Патент Google описывает систему контекстного поиска, которая предлагает результаты на основе текущих действий пользователя (например, просмотра веб-страницы или звонка). Пользователь может выбрать один из исходных критериев поиска (например, сущность на …
Google решает проблему ранжирования изображений для сложных или редких запросов, для которых нет специализированной модели релевантности. Система тестирует существующие модели, созданные для частей запроса (подзапросов), и выбирает ту, которая лучше …