Google определяет локальную значимость ("интересность") бизнеса, анализируя, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска (клики, долгие клики) в пределах конкретных географических "ячеек". Эта система позволяет продвигать местные "жемчужины" выше сетевых брендов …
Разборы патентов
Google использует текст сниппетов для улучшения систем понимания запросов. Анализируя, какие слова часто появляются в сниппетах релевантных или кликабельных результатов, система выявляет потенциальные синонимы для исходных ключевых слов. Это позволяет …
Анализ патента (IBM), описывающего модификации алгоритмов типа PageRank для более точной оценки качества страниц. Система предлагает методы для ранжирования «висячих узлов» (страниц без исходящих ссылок или несканируемых страниц) и механизмы …
Патент Google описывает систему автоматизации разметки изображений для обучения классификаторов. Используя текстовое описание категории (Input Concept), система задействует Большие Языковые Модели (LLM) для генерации запросов к Визуально-Языковым Моделям (VLM). LLM …
Google анализирует поисковые запросы для выявления наиболее вероятных значимых фраз. Система рассматривает все возможные комбинации слов в запросе и оценивает их, основываясь на том, как часто эти комбинации встречаются в …
Google может персонализировать поисковую выдачу, изменяя вес анкорного текста ссылок. Вес ссылки зависит не от глобального PageRank ссылающейся страницы, а от ее "персонализированного PageRank", рассчитанного на основе предпочтений пользователя (например, …
Google описывает систему для тематических сообществ, где пользователи зарабатывают репутацию (Topical Reputation Score) на основе качества контента, которым они делятся в рамках конкретных тем. Достигнув порогового значения, пользователь «разблокирует» тему, …
Google применяет систему для обнаружения бессмысленного контента (спама), вычисляя «Gibberish Score». Эта оценка состоит из двух частей: «Language Model Score», проверяющего статистическую вероятность того, что текст является естественным языком, и …
Google применяет систему двойной классификации для защиты пользователей от неуместного или оскорбительного контента. Система оценивает, относится ли запрос к «защищенной группе людей» и содержит ли он деликатные термины. Параллельно анализируется, …
Google использует этот механизм для ответов на запросы, требующие списка элементов (например, «города в Калифорнии»). Система извлекает потенциальные списки из неструктурированных веб-документов, анализирует их взаимосвязи и совпадения в виде графа …
Анализ фундаментального патента Google, описывающего переход от индексации слов к индексации концепций (фраз). Система определяет значимые фразы и их семантические связи через статистику совместной встречаемости (Information Gain). Документы ранжируются на …
Google может активировать блоки с ответами (Answer Boxes или Featured Snippets), анализируя не только сам запрос, но и топовые результаты поиска. Если ресурсы в выдаче ассоциированы с определенной темой (Answer …
Google анализирует историю перемещений пользователя (Movement Data), используя GPS, Wi-Fi, IP и данные из Email, чтобы определить его текущее "состояние" (User State). Система строит профиль типичных и атипичных поездок. Эта …
Google использует механизм для индексации общедоступного (generic) контента внутри нативных мобильных приложений, даже если приложение требует обязательного входа в систему (login wall). Система автоматически создает и использует специальные «робот-аккаунты» для …
Google анализирует реальные маршруты пользователей, чтобы понять, как связаны различные физические локации. Система определяет характеристики бизнеса (например, тип ресторана или его качество) на основе того, откуда приезжают посетители, куда они …
Google использует механизм для определения наиболее важных свойств (фактов) о сущности в контексте ее типа. Система анализирует частоту совместного упоминания (co-occurrence) сущности и связанных с ней сущностей в интернете (Related …
Google расширяет поисковые подсказки (Autocomplete) за пределы исторических логов, анализируя метаданные документов, такие как заголовки (Title). Система извлекает фразы, проверяет их грамматическую корректность с помощью NLP (POS-tagging) и добавляет в …
Google использует гибридный подход для создания структурированных страниц о сущностях (например, Панелей Знаний). Система анализирует исторические данные о том, что пользователи чаще всего ищут об этой сущности или ее классе. …
Google использует алгоритм для определения точных границ "семантических мест" (магазинов, ресторанов), анализируя агрегированные данные о перемещениях пользователей. Вместо того чтобы полагаться только на GPS, система кластеризует визиты на основе сигналов …
Google анализирует навигационные пути пользователей для определения схожести документов. Если после просмотра Страницы А и Страницы Б пользователи часто переходят к одному и тому же набору последующих страниц, Google считает …