Google использует поведенческие данные сообщества пользователей для определения тематической связи между сайтами. Если пользователи часто посещают Сайт А и Сайт Б в течение короткого промежутка времени (Co-Visitation), система создает "Вектор …
Поведенческие сигналы
Google определяет, когда показывать блок с ответом (Answer Box) или вертикальную интеграцию (погода, акции и т.д.), анализируя не только текст запроса, но и состав органической выдачи. Если в результатах присутствуют …
Google анализирует исторические данные о том, как пользователи ищут конкретный факт. Если они часто используют естественный язык (например, «какая высота у Эйфелевой башни»), система считает, что пользователи действительно ищут этот …
Google индексирует структурированные данные (Action Data), описывающие функциональность ресурса (например, бронирование, покупка, воспроизведение медиа). Если запрос пользователя подразумевает намерение совершить действие, Google рассчитывает Action Score, отдавая предпочтение ресурсам, которые позволяют …
Google использует модель машинного обучения для определения того, какой тип контента (Новости, Картинки, Товары, Веб-страницы) пользователь хочет видеть в ответ на запрос. Модель анализирует запрос, контекст пользователя и исторические данные …
Google использует систему анализа затрат и выгод, чтобы решить, стоит ли генерировать данные временных рядов (графики, исторические данные) в выдаче. Система оценивает вычислительные затраты (нагрузка на сервер, задержка) и сравнивает …
Google анализирует поведение пользователей на уровне домена (группы ресурсов) для вычисления модификатора ранжирования. Ключевые метрики включают долю повторных кликов (Repeat Click Fraction), долю прямого трафика (Deliberate Visit Fraction) и среднюю …
Google анализирует взаимодействие пользователей (клики, время пребывания, вовлеченность) с контентом в Поиске, Соцсетях и Новостных лентах, чтобы определить, в каких темах конкретный источник (сайт или автор) является экспертным. Если источник …
Патент Google описывает систему, которая анализирует ссылки на любой веб-странице и присваивает им оценку (Score), используя метрики, такие как PageRank, CTR и популярность. На основе этих оценок система может динамически …
Google оценивает «риск» поискового запроса, анализируя общее качество топовых результатов. Если запрос часто привлекает спам, кликбейт или нежелательный контент (особенно видео), система динамически повышает минимальный порог качества. Контент, не соответствующий …
Google анализирует поведение пользователей на выдаче, создавая "Профили Взаимодействия". Система учитывает продолжительность кликов (Short/Long Clicks), их последовательность (Single/Multiple Clicks, Pogo-sticking) и уточнение запросов. Эти данные используются для оценки удовлетворенности пользователей, …
Google анализирует последовательности действий пользователей ("Action Trails"), чтобы выявить общие "Задачи" (например, планирование отпуска). Система кластеризует эти данные и определяет ключевые темы и лучшие ресурсы для каждого этапа задачи на …
Google может персонализировать выдачу, определяя сайты, которые пользователь предпочитает (Document Bias Set) и которые одновременно являются глобально авторитетными (High Quality Document Set). Если эти авторитетные и предпочитаемые сайты ссылаются на …
Google не использует единую модель ранжирования. Система использует машинное обучение для создания множества специализированных моделей (Predicted Performance Functions), обученных на исторических данных о кликах для разных контекстов (Search Contexts). При …
Google использует гибридный подход для классификации контента в детальные иерархические категории. Система анализирует, какие запросы (N-граммы) приводят пользователей к кликам на контент из определенных категорий. Эти запросы становятся «подтверждающими» (Supporters) …
Google анализирует статистику взаимодействий (кликов) для групп связанных бизнес-листингов (Common Business). Система вычисляет статистически нормальный уровень активности и устанавливает порог (Anomaly Detection Threshold). Резкий всплеск активности выше этого порога (например, …
Google использует механизм для визуального исследования результатов поиска (например, по картинкам). Система определяет запросы, связанные с исходным, и размещает их результаты в виде "панелей" вокруг центрального результата. Пользователь может перемещаться …
Google анализирует журналы запросов, чтобы определить, как пользователи чаще всего уточняют широкие запросы. Система кластеризирует эти уточнения по темам (например, «кухня», «местоположение»), определяет наиболее разнообразную тему уточнения и предлагает пользователю …
Google рассчитывает «Affinity Score» для мобильных приложений на основе того, как часто и долго пользователь их использует (относительное вовлечение). При поиске с мобильного устройства система повышает в ранжировании результаты (deep …
Google анализирует агрегированные данные о взаимодействиях пользователей с физическими локациями (поисковые запросы, запросы маршрутов, данные GPS, чекины). Система сравнивает активность в конкретном месте с активностью в аналогичных местах («Peer Groups») …