Google динамически формирует категории для бизнесов, основываясь на том, как пользователи ищут их (используемые ключевые слова и клики) в веб-поиске и голосовом поиске. Эти данные формируют иерархическое понимание типов бизнеса. …
Поведенческие сигналы
Google использует историю запросов маршрутов (Directions Queries) для определения реальной популярности местных бизнесов. Система учитывает, как часто люди ищут маршрут до конкретного места, как далеко они готовы ехать (Historical Travel …
Google использует систему для оптимизации вовлеченности видеоконтента. Система анализирует, как пользователи смотрят видео (когда ставят лайки, делятся, пересматривают или уходят), определяет самые интересные сегменты и рекомендует кадры из этих сегментов …
Google использует информацию о недавно потребленном пользователем медиаконтенте (видео, аудио, книги, игры) для персонализации поисковых подсказок. Система извлекает атрибуты (аспекты) из этого контента, такие как названия, имена актеров или артистов, …
Google анализирует последовательность запросов пользователя в рамках одной сессии. Если текущий запрос неоднозначен или содержит отсылки (например, местоимения), система пытается связать его с предыдущими запросами. Затем она генерирует и оценивает …
Google использует систему для определения наиболее актуальных связанных сущностей при ответе на запрос. Система анализирует Граф Знаний, чтобы найти связанные сущности, а затем ранжирует их на основе оценок Свежести (насколько …
Google персонализирует локальный контент (включая рекламу и результаты в Картах), комбинируя местоположение пользователя, ближайшие значимые объекты (Prominent Entities) и личные интересы, извлеченные из истории поиска. Система генерирует дополнительные ключевые слова …
Google индексирует предыдущие поисковые сессии, помечая их тегами (время, место, обсуждаемые сущности). Это позволяет системе диалогового поиска понимать запросы, ссылающиеся на прошлые разговоры (например, "тот ресторан, о котором я спрашивал …
Google использует механизм для устранения позиционной предвзятости (Position Bias) при обучении моделей ранжирования (Learning to Rank). Система анализирует, на какой позиции находился кликнутый результат, и присваивает этому клику вес важности. …
Анализ патента, описывающего механизм сбора и использования данных об активности пользователей (UAD) для улучшения ранжирования. Система отслеживает клики, время просмотра (Dwell Time) и действия вроде печати или добавления в закладки. …
Анализ патента Google, описывающего метод идентификации «именованных сущностей» (людей, тем, фраз) путем мониторинга действий пользователя, таких как электронная почта, просмотр веб-страниц и набор текста. Система использует эти сущности для проактивного …
Google отслеживает, какой текст пользователи выделяют на веб-страницах и как они читают контент (включая скорость прокрутки и потенциально отслеживание взгляда). Эта информация используется для глубокой персонализации будущих поисковых запросов: система …
Google использует механизм для устранения предвзятости в поведенческих сигналах, таких как продолжительность клика (Dwell Time). Поскольку пользователи взаимодействуют с разными типами контента по-разному, система определяет, что считать «коротким кликом» и …
Google анализирует, как разные группы пользователей (сегментированные по атрибутам, таким как интересы или демография) взаимодействуют с документами. Система вычисляет «показатель предвзятости» (Bias Measure), который показывает, насколько чаще или реже определенная …
Патент описывает, как Google Maps идентифицирует и ранжирует "Точки доступа" (Access Points) для физических объектов (POI) — например, конкретные терминалы аэропорта или парковки. Система использует персональные данные пользователя (например, бронирование …
Google может повышать в ранжировании места (рестораны, магазины), которые посещал сам пользователь или его контакты из социального графа. Система учитывает данные о физическом присутствии, давность посещения и силу социальной связи, …
Google использует систему для определения "меры ассоциации" между различными документами (статьями, веб-страницами, письмами). Ассоциация рассчитывается на основе того, насколько близко по времени пользователь взаимодействовал с этими документами, насколько похож их …
Google анализирует последовательность запросов пользователя в рамках одной поисковой сессии. Если пользователь повторяет начало предыдущего запроса и добавляет новые слова (уточнения), система снижает вес этих новых слов. Это позволяет сохранить …
Патент Google, описывающий инфраструктуру для перехвата, фильтрации, консолидации и хранения истории поисковых запросов и их результатов. Система детально фиксирует контекстную информацию, включая то, какие результаты просмотрел пользователь, когда и как …
Google использует социальный граф пользователя для идентификации контента, который был одобрен (Endorsed) его контактами (например, через ссылки в блогах, репосты, отзывы). Система аннотирует эти результаты в выдаче, указывая, кто и …