Google может определять географические интересы пользователя, анализируя местоположение издателей новостных сайтов, которые он посещал. Эта информация (Geo Signal) используется для корректировки ранжирования будущих поисковых запросов, повышая результаты, релевантные этим интересам, …
Поведенческие сигналы
Google использует механизм показа поисковых подсказок до того, как пользователь начал вводить запрос. Если пользователь бездействует у строки поиска, система предлагает либо примеры использования расширенного синтаксиса (например, булевых операторов) для …
Google отслеживает внезапные всплески частоты поисковых запросов и сопоставляет их с субтитрами (или аудиодорожкой) транслируемых в этот момент телепрограмм. Это позволяет системе понять, какой именно момент в эфире вызвал интерес …
Google использует персонализированный алгоритм для ранжирования поставщиков медиаконтента (фильмов, сериалов). Система учитывает наличие у пользователя подписок, установленных приложений, историю взаимодействий, стоимость контента, поддержку глубоких ссылок и популярность сервиса, чтобы определить, …
Google анализирует, как часто видео появляются вместе в одних и тех же плейлистах (статистика совместного появления), чтобы формировать рекомендации на YouTube. Этот метод позволяет рекомендовать даже малопопулярные видео. Ранжирование основано …
Патент Google описывает систему персонализации поиска, которая идентифицирует онлайн-форумы и группы в результатах выдачи. Если социальные контакты пользователя являются участниками этих сообществ, система повышает их в ранжировании и добавляет в …
Патент Google описывает метод обучения системы исправлению ошибок фонетического ввода (например, Pinyin для китайского). Система анализирует логи: если пользователи часто вводят фонетическую строку, но редко выбирают предложенные символы, система предполагает …
Google анализирует агрегированные данные о том, что пользователи делают после клика по результату поиска или подсказке (например, покупка, сохранение, бронирование). Если определенное действие статистически значимо для конкретного результата, Google добавляет …
Google анализирует временные метки (таймкоды) в комментариях к видео для определения популярных сегментов. Система кластеризует близкие метки, ранжирует сегменты по популярности и выполняет их предварительную загрузку (prefetching). Это позволяет пользователям …
Google использует технику Minhashing для эффективной кластеризации пользователей на основе схожести их действий (кликов, просмотров, покупок). Этот масштабируемый метод лежит в основе коллаборативной фильтрации и систем рекомендаций (например, Google Discover), …
Google использует механизм для адаптации списков популярных ("горячих") тем под конкретного пользователя. Система сравнивает профиль интересов пользователя (основанный на его истории поиска и активности) с тематическим профилем трендовой темы. На …
Google использует систему для определения намерения пользователя: ищет ли он конкретное место (Навигационный запрос) или варианты (Исследовательский запрос). Если запрос навигационный, система сокращает количество показываемых результатов. Для этой классификации анализируются …
Google может идентифицировать акцент пользователя при голосовом запросе и использовать эту информацию для влияния на выбор и ранжирование результатов. Система адаптирует выдачу, основываясь на предпочтениях, которые демонстрируют пользователи с аналогичным …
Google анализирует поведение пользователей для оценки качества синонимов, используемых при переписывании запросов. Патент вводит метрику "Fake Skip" (Ложный пропуск). Она фиксируется, если пользователь пропустил результат с синонимом, но кликнул на …
Google анализирует поведение пользователя во время поисковой сессии (клики, время на сайте, последующие запросы), чтобы определить уровень удовлетворенности. Если система фиксирует признаки неудовлетворенности (например, много коротких кликов или серия уточняющих …
Патент Google, описывающий интерфейс для Поиска по картинкам, где связанные запросы сопровождаются превью-изображениями. Система позволяет пользователям отклонять нерелевантные предложения (Dismissal Element) и предварительно просматривать результаты (Hovercard). Google фиксирует эти отказы …
Google использует механизм для улучшения видимости детского контента (Youth-Oriented, Y) в безопасной выдаче. Поскольку такой контент часто имеет меньше поведенческих данных, чем общий контент (General Audience, G), система вычисляет динамический …
Google использует механизм рекомендаций, который намеренно предлагает пользователям новый опыт, максимально отличающийся от их устоявшихся интересов. Вместо того чтобы предлагать похожие места, система находит пользователей с противоположными вкусами или объекты, …
Патент описывает систему автоматизированного тестирования визуальных элементов контента (результатов поиска или рекламы). Google может случайным образом изменять параметры отображения (цвет ссылок, размер шрифта, отступы) в пределах заданного диапазона. Система отслеживает …
Инфраструктура для взаимодействия с отображаемыми (печатными или экранными) документами. Система использует захват текста (сканирование или голос) для идентификации электронного аналога, позволяя выполнять действия и добавлять аннотации. Патент также детально описывает …