Патент Google, описывающий механизм создания Sitelinks (быстрых ссылок). Система анализирует поведение пользователей (клики, время на странице) и другие сигналы качества (входящие ссылки, вероятность конверсии), чтобы определить наиболее полезные внутренние страницы …
Поведенческие сигналы
Google использует механизм для ранжирования и рекомендации источников контента (например, YouTube-каналов или профилей) внутри платформ. Система анализирует, как часто источник упоминается в аннотациях, описаниях и комментариях к контенту, который просматривал …
Google определяет, когда неоднозначный запрос (например, "высота Эвереста") на самом деле ищет конкретный ответ. Система сопоставляет запрос с историческими шаблонами поиска (Query Templates). Если этот шаблон связан с явным, валидированным …
Google анализирует навигационную иерархию сайта (DOM), популярность ссылок и глубину разделов для создания интерактивного представления ресурса (расширенных Sitelinks) в SERP. Это позволяет пользователям просматривать ключевые категории и вложенные ссылки через …
Google решает проблему «холодного старта» для новых страниц, у которых нет собственных поведенческих данных. Система агрегирует историю кликов на уровне Сущностей (Entities). Если сущности, упомянутые на новой странице, исторически имеют …
Анализ патента (IBM), описывающего механизм использования данных о закладках пользователей для ранжирования веб-страниц. Система рассчитывает «Вес Важности» (Importance Weight) для URL на основе того, как часто пользователи добавляют или удаляют …
Google анализирует цепочки запросов пользователей в рамках поисковых сессий. Если пользователь начинает с общего или неточного запроса и уточняет его до тех пор, пока не найдет конкретный авторитетный ресурс, система …
Google использует механизм для автоматического создания страниц о сущностях (например, о фильмах или персонажах). Система определяет, какие категории (свойства) сущности наиболее интересны пользователям, сравнивая данные из Knowledge Graph с данными …
Google использует систему для динамической интеграции результатов поиска по картинкам в основную веб-выдачу. Система анализирует намерение пользователя (Image Intent Score) и качество доступных изображений (Quality Scores). На основе этих данных …
Google использует механизм для определения семантического расстояния между запросами (Generalized Edit Distance). Вместо подсчета изменений символов система анализирует исторические логи, чтобы понять, как пользователи переформулируют запросы. На основе этих данных …
Google использует систему машинного обучения для анализа того, как долго пользователи взаимодействуют с контентом в приложении после перехода по Deep Link (Presentation Duration). Анализируя распределение этих временных интервалов, система классифицирует …
Google использует систему для идентификации изображений, которые привлекают клики по причинам, не связанным с их качеством или релевантностью (например, сенсационный контент). Система анализирует категории запросов, по которым кликают на изображение. …
Google идентифицирует запросы, которые исторически показывают высокую эффективность (на основе CTR и Long Clicks), и генерирует синтетические запросы из структурированных данных (заголовков, анкоров). Когда пользователь вводит запрос, система находит похожий …
Система перехватывает результаты поиска и проверяет их по реестру, содержащему пользовательские аннотации, метаданные и социальные связи. Затем результаты переупорядочиваются на основе релевантности, которая частично определяется этими аннотациями и метаданными. Пользователям …
Патент описывает механизм генерации рекомендаций контента на основе того, что пользователь просматривает в данный момент, без ввода поискового запроса. Система анализирует текущий контент, находит связанные ресурсы и ранжирует их, основываясь …
Google улучшает ранжирование, особенно для редких или новых запросов, используя поведенческие данные (клики) из семантически или сессионно связанных запросов. Если данных по исходному запросу недостаточно, система «заимствует» сигналы о кликах …
Google анализирует, как пользователи уточняют свои запросы, и строит «Граф Запросов». Этот граф используется двумя способами: 1) Для повышения ранжирования документов (особенно по заголовкам), которые точно соответствуют популярным кластерам запросов, …
Google анализирует историю посещений и действий пользователя в интернете, чтобы выявить незавершенные задачи (например, покупку товара или планирование поездки). Система использует графы вероятностных переходов для моделирования пути пользователя, прогнозирует его …
Google использует механизм для динамического обогащения просматриваемых веб-страниц. Система анализирует контент страницы и персональные данные пользователя (история поиска, местоположение, интересы), формирует комбинированный внутренний поисковый запрос, находит релевантные внешние документы или …
Google использует механизм для корректировки показателей популярности документов (например, кликов). Система определяет «широту» (Query Breadth) запроса. Клики, полученные по широким, общим запросам, считаются менее значимыми индикаторами популярности, чем клики по …