Google использует систему, позволяющую владельцам тематических (вертикальных) сайтов программно управлять поведением поисковой системы с помощью «Файлов Контекста». Эти файлы содержат инструкции по модификации запроса, выбору коллекций документов для поиска, фильтрации …
Разборы патентов
Google использует информацию о недавно потребленном пользователем медиаконтенте (видео, аудио, книги, игры) для персонализации поисковых подсказок. Система извлекает атрибуты (аспекты) из этого контента, такие как названия, имена актеров или артистов, …
Google использует сложную иерархическую вероятностную модель для понимания семантики текста. Система обучается на огромных массивах данных (например, поисковых сессиях), чтобы автоматически выявлять «концепции» (кластеры семантически связанных слов и фраз). Это …
Google анализирует последовательность запросов пользователя в рамках одной сессии. Если текущий запрос неоднозначен или содержит отсылки (например, местоимения), система пытается связать его с предыдущими запросами. Затем она генерирует и оценивает …
Google использует систему для определения наиболее актуальных связанных сущностей при ответе на запрос. Система анализирует Граф Знаний, чтобы найти связанные сущности, а затем ранжирует их на основе оценок Свежести (насколько …
Google использует механизм улучшения качества поисковой выдачи. Если по исходному запросу в топе ранжируется слишком много низкокачественных сайтов, система находит связанный альтернативный запрос, который возвращает высококачественные результаты. Затем эти результаты …
Google персонализирует локальный контент (включая рекламу и результаты в Картах), комбинируя местоположение пользователя, ближайшие значимые объекты (Prominent Entities) и личные интересы, извлеченные из истории поиска. Система генерирует дополнительные ключевые слова …
Google индексирует предыдущие поисковые сессии, помечая их тегами (время, место, обсуждаемые сущности). Это позволяет системе диалогового поиска понимать запросы, ссылающиеся на прошлые разговоры (например, "тот ресторан, о котором я спрашивал …
Google использует механизм для устранения позиционной предвзятости (Position Bias) при обучении моделей ранжирования (Learning to Rank). Система анализирует, на какой позиции находился кликнутый результат, и присваивает этому клику вес важности. …
Google использует механизм для определения авторитетности контента (например, книг), когда отсутствуют традиционные гиперссылки. Система создает «неявные ссылки» на основе общих уникальных признаков: схожих изображений или редких текстовых фраз (n-грамм). На …
Анализ патента, описывающего механизм сбора и использования данных об активности пользователей (UAD) для улучшения ранжирования. Система отслеживает клики, время просмотра (Dwell Time) и действия вроде печати или добавления в закладки. …
Анализ патента Google, описывающего метод идентификации «именованных сущностей» (людей, тем, фраз) путем мониторинга действий пользователя, таких как электронная почта, просмотр веб-страниц и набор текста. Система использует эти сущности для проактивного …
Google отслеживает, какой текст пользователи выделяют на веб-страницах и как они читают контент (включая скорость прокрутки и потенциально отслеживание взгляда). Эта информация используется для глубокой персонализации будущих поисковых запросов: система …
Google использует механизм для автоматического обнаружения сайтов, которые встраивают идентификаторы сессий (Session ID) в URL. Система скачивает страницу дважды и сравнивает внутренние ссылки. Если большая часть ссылок меняется (из-за разных …
Google использует механизм адаптации интерфейса в вертикальном поиске (например, Google Books или Shopping). Если система уверена, что результат №1 значительно релевантнее №2, он отображается заметно крупнее. Патент детализирует факторы оценки …
Google использует обученные NLP-модели (Sequence Tagging Models, например, BERT) для автоматического анализа статей с проверкой фактов. Система идентифицирует ключевые элементы — проверяемое утверждение (Claim), автора утверждения (Claimant) и вердикт (Veracity) …
Google использует механизм для устранения предвзятости в поведенческих сигналах, таких как продолжительность клика (Dwell Time). Поскольку пользователи взаимодействуют с разными типами контента по-разному, система определяет, что считать «коротким кликом» и …
Google отслеживает недавние поисковые запросы пользователя в рамках сессии. Если после поиска информации или товара (например, «Harry Potter») пользователь вводит навигационный запрос (например, «Amazon»), система предсказывает его намерение и автоматически …
Google анализирует, как разные группы пользователей (сегментированные по атрибутам, таким как интересы или демография) взаимодействуют с документами. Система вычисляет «показатель предвзятости» (Bias Measure), который показывает, насколько чаще или реже определенная …
Патент описывает, как Google Maps идентифицирует и ранжирует "Точки доступа" (Access Points) для физических объектов (POI) — например, конкретные терминалы аэропорта или парковки. Система использует персональные данные пользователя (например, бронирование …