Патент Google описывает систему контекстного поиска, которая предлагает результаты на основе текущих действий пользователя (например, просмотра веб-страницы или звонка). Пользователь может выбрать один из исходных критериев поиска (например, сущность на …
Разборы патентов
Google решает проблему ранжирования изображений для сложных или редких запросов, для которых нет специализированной модели релевантности. Система тестирует существующие модели, созданные для частей запроса (подзапросов), и выбирает ту, которая лучше …
Анализ патента Google, описывающего систему генерации персонализированных потоков контента. Система моделирует интересы пользователя на основе его активности в разных сервисах (поиск, видео, социальные сети), индексирует свежий контент в реальном времени …
Google использует ML-систему для прогнозирования эффективности (например, коэффициента конверсии) ключевых слов в Google Ads, особенно для рекламодателей с недостаточными данными. Система анализирует контент сайта, определяет ключевые слова и соотносит их …
Google анализирует поведение пользователей в локальном поиске, чтобы отличить реальные филиалы брендов (мультисайтовые сущности) от нерелевантных результатов. Если пользователи часто кликают на результат на карте (Information Window Invocation) и запрашивают …
Google использует механизм для оптимизации отображения контента (сниппетов). Система показывает разные варианты заголовков, описаний или изображений для одной и той же ссылки разным пользователям или на разных платформах. Затем она …
Google анализирует журналы запросов, чтобы определить, какой результат пользователи подавляюще предпочитают по конкретному запросу. Если результат демонстрирует исключительно высокий CTR и/или Click Ratio по популярному запросу, система помечает его как …
Патент Google, описывающий систему агрегации новостного контента из разных жанров (СМИ, блоги, форумы) в единые «Кластеры историй». Система ранжирует эти кластеры, учитывая жанр источника, и применяет сложный алгоритм для ранжирования …
Патент Google описывает систему ранжирования, учитывающую уровень доверия к сущностям (экспертам, организациям), которые аннотируют или классифицируют контент с помощью «меток» (labels). Система вычисляет «Рейтинг Доверия» (Trust Rank) для этих сущностей …
Google использует механизм для определения людей, наиболее релевантных поисковому запросу. Система анализирует контекст вокруг имен в документах, используя «термины классификации» (например, должности, локации, email), чтобы сгруппировать упоминания и различить людей …
Патент описывает инфраструктуру Google для создания высокоточных классификаторов. Он включает метод отбора разнообразных обучающих данных (Bootstrapping/Bucketing) и математическую модель (Monotonic Regression) для объединения оценок от разных классификаторов (например, текста, изображений, …
Google использует детальный профиль пользователя, основанный на его истории поиска, поведении, предпочтениях и контексте. Этот профиль применяется для автоматической модификации исходного запроса (добавления или замены терминов) и последующего переранжирования результатов, …
Google ранжирует географические подсказки (Autocomplete) в Картах, анализируя, как часто пользователи ищут определенные названия (логи запросов) и насколько популярен сам объект (Prominence Score). Система вычисляет вероятность того, что пользователь, вводящий …
Google рассчитывает метрику «Webscore» для локальных компаний, основанную на количестве упоминаний их названия в интернете. Эта оценка используется для определения «Популярности» (Prominence) бизнеса и влияет на ранжирование в локальном поиске, …
Google анализирует логи запросов в реальном времени для выявления всплесков популярности (Query Deserves Freshness). Система определяет эти «свежие запросы» на основе скорости изменения частоты или отклонения от ожидаемого объема. Затем …
Google использует систему канонизации запросов для преобразования неструктурированных или неграмотных поисковых фраз в "хорошо сформированные" (well-formed) вопросы. Система использует модель классификации для определения необходимости перезаписи и модель Sequence-to-Sequence для генерации …
Google использует механизм для изменения порядка результатов поиска на медиа-платформах. Если в выдаче присутствует несколько элементов контента (например, видео) из одного источника («Канала»), система может сгруппировать их в визуальный кластер, …
Google использует систему для автоматического определения экспертности авторов (Identities) в конкретных темах (Topics). Система анализирует корпус документов, оценивая, насколько сильно автор связан с документом (Identity Score) и насколько документ релевантен …
Google использует механизм для оценки качества контента (например, видео), учитывая не только его собственные характеристики, но и качество связанных с ним родительских сущностей (например, плейлиста или канала). Система комбинирует оценки …
Патент Google описывает систему автоматического определения наиболее интересных сегментов в видео или аудио на основе агрегированных данных от пользователей (краудсорсинг). Система анализирует, какие моменты зрители активно отмечают, кластеризует эти данные …