Google решает проблему нехватки данных для ранжирования новых или редких пар запрос-документ. Вместо запоминания исторических данных система изучает скрытые признаки (эмбеддинги) отдельно для запросов и документов. Оценка релевантности вычисляется как …
Поведенческие сигналы
Google анализирует коллекции похожих структурированных документов (например, товарных карточек) и создает общую модель (DOM). Затем система изучает логи запросов и кликов, чтобы понять, какие части структуры (заголовки, основной контент, реклама) …
Google использует машинное обучение для анализа местоположения, скорости движения и истории пользователя, чтобы предсказать, когда он откроет приложение Карт и что будет искать. Это позволяет системе заранее подготовить релевантные ссылки …
Google анализирует недавнюю активность пользователя (запросы и клики в рамках сессии), чтобы определить его краткосрочный тематический интерес. Система сравнивает, как другие пользователи с таким же интересом взаимодействовали с результатами по …
Патент описывает, как Google использует контекст пользователя (местоположение, время, интересы), чтобы предсказать его информационные потребности и предложить «Контекстные кластеры» запросов еще до ввода текста. Система анализирует исторические данные, группирует схожие …
Google использует систему для преодоления ограничений поиска по ключевым словам, особенно для видео, где мало текста. Система определяет вероятность принадлежности запроса к определенной теме (P(T|Q)), а затем находит релевантные результаты …
Google использует механизм для понимания неоднозначных запросов, анализируя, какие документы пользователи выбирают (клики и время просмотра) и что еще они ищут в рамках одной сессии. Если пользователи часто выбирают документы …
Патент Google описывает систему генерации Панелей Знаний (Knowledge Panels). Система идентифицирует сущность в запросе, определяет ее тип и использует соответствующий шаблон. Этот шаблон наполняется контентом, агрегированным из множества разных источников. …
Google патентует систему построения "графа интересов" пользователя на основе его личных данных: истории поиска, посещенных сайтов, email, социальных связей и истории местоположений. Этот граф используется для автоматического предсказания интересов и …
Google анализирует исторические данные о том, как пользователи уточняют свои запросы. Система определяет семантическое значение каждого уточнения, анализируя контент возвращаемых документов. Уточнения с похожими результатами кластеризуются. Затем система выбирает лучший …
Google использует механизм для обучения диалоговых систем (голосовых ассистентов). Система анализирует последующие реплики и действия пользователя (например, повторение вопроса или уточняющий запрос) как обратную связь на предоставленный ответ. Эта связь …
Google использует систему для определения степени связанности между сущностями путем анализа поведения пользователей (co-interaction data) в разных типах медиа (видео, веб-страницы, покупки). Этот механизм агрегирует поведенческие данные для расчета «оценки …
Google использует механизм для разрешения неоднозначности запросов. Если выдача содержит результаты о разных сущностях (например, «Ягуар» как животное и как автомобиль), клик пользователя по одному результату сигнализирует о его интенте. …
Google анализирует объем поисковых запросов, упоминания в социальных сетях и ссылки в онлайн-документах для выявления наиболее популярных цитат и сущностей внутри видеоконтента. Эти данные используются для выделения ключевых моментов и …
Google использует систему машинного обучения для анализа того, какие товары пользователи выбирают после ввода широких или неоднозначных запросов. Изучая скрытые атрибуты (метаданные) этих выбранных товаров, система определяет «скрытое намерение» запроса. …
Google оценивает качество страниц и доменов, анализируя, как они конкурируют в поисковой выдаче. Система отслеживает «Победы» (Wins) и «Поражения» (Losses) на основе поведения пользователей: сравнивая время пребывания (Dwell Time) при …
Google использует механизм «Boost Vectors» для персонализации поиска. Система классифицирует интересы пользователя или тематику сайта-источника, и на основе этих категорий повышает в выдаче результаты, предварительно ассоциированные с этими темами. Это …
Google анализирует последовательность запросов пользователя в рамках одной поисковой сессии, чтобы определить ее контекст. Сравнивая эту последовательность с историческими паттернами поиска (Query Paths), система выявляет, к какому результату пользователь, вероятно, …
Google использует эффективный математический метод для распространения характеристик (например, тематик сайтов) по большим графам. Патент описывает, как Google может строить графы сайтов, где связи основаны на поведении пользователей (совместное посещение …
Google использует архитектуру для генерации множества вариантов пересмотренных запросов (Related Searches). Патент описывает, как система оценивает качество этих вариантов с помощью предиктивных моделей, обученных на поведении пользователей (например, "длинные клики"), …