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 …
Разборы патентов
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 использует модель машинного обучения для прогнозирования вероятности того, что пользователь перейдет по конкретной ссылке. Эта модель анализирует характеристики ссылки (положение, размер шрифта, анкорный текст) и данные о поведении пользователей. …
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 механизм, позволяющий владельцам сайтов влиять на отображение своих страниц в поиске. Система идентифицирует «Объекты отображения результатов поиска» (структурированные данные) и «Шаблоны» (правила форматирования), предоставленные вебмастером или сгенерированные автоматически. …
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 …
Яндекс использует технологию для анализа страниц в результатах поиска с целью обнаружения повторяющихся шаблонов (например, карточек товаров или объявлений). Система автоматически извлекает уникальные данные (цены, изображения, характеристики) из этих шаблонов …
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. …
Яндекс патентует метод улучшения поисковых подсказок (саджестов) за счет добавления свежих, трендовых запросов. Система анализирует недавнюю поисковую активность и свежие документы из надежных источников. Она рассчитывает частоту новых запросов, оценивает …
Яндекс патентует механизм активного сбора поведенческих данных для документов с недостаточной статистикой. Система использует вспомогательную модель для прогнозирования качества документа (независимо от кликов). Затем ранг документа случайным образом изменяется (повышается …
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 …
Яндекс патентует механизм Активного Обучения (Active Learning) для сбора поведенческих данных о документах, по которым мало статистики. Система определяет вероятность принадлежности документа к определенному классу качества (например, "Хороший") и искусственно …
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 …
Яндекс патентует технологию создания интерактивных сниппетов на странице результатов поиска (SERP). Ключевая особенность — установление двусторонней связи (например, через API) между сниппетом и внешним ресурсом. Это позволяет пользователю взаимодействовать с …
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, …