Яндекс патентует механизм динамического уточнения поисковой выдачи в реальном времени. Система отслеживает гранулярные взаимодействия пользователя (выделение текста, скорость прокрутки, остановки) с конкретными элементами (словами, фразами) внутри сниппетов. На основе агрегированного …
Разборы патентов
Google использует специализированные AI-модели для разбивки сложных запросов (задач) на подзадачи. Система отслеживает, с какими подзадачами взаимодействует пользователь, и динамически обновляет выдачу, подгружая больше релевантного контента для этой подзадачи прямо …
Яндекс патентует механизм радикального изменения вида поисковой выдачи. Если система определяет высокую уверенность в том, что запрос пользователя лучше всего отвечает результатам из конкретного вертикального поиска (например, Картинки, Видео, Карты, …
Google патентует механизм, позволяющий пользователям взаимодействовать с конкретным результатом поиска через интерфейс чата (prompt input interface) прямо на странице выдачи. Искусственный интеллект анализирует запрос пользователя и его последующий промпт, определяет …
Google использует поведенческие данные сообщества пользователей для определения тематической связи между сайтами. Если пользователи часто посещают Сайт А и Сайт Б в течение короткого промежутка времени (Co-Visitation), система создает "Вектор …
Google использует систему для автоматической идентификации связанных версий контента (например, переводов). Система анализирует ссылки между страницами и ищет «индикаторы связи» (названия языков в анкорах или флаги). Обнаруженная связь затем верифицируется …
Google использует итеративный алгоритм для обеспечения разнообразия в результатах поиска и рекомендациях. Система выбирает первый результат с наивысшей релевантностью, а затем штрафует оставшиеся результаты, если они слишком похожи на уже …
Яндекс использует алгоритмы машинного обучения (включая DSSM) для глубокой персонализации Яндекс Карт. Система анализирует действия пользователя во всей экосистеме Яндекса (Поиск, Такси, Еда, Музыка и т.д.) и создает вектор его …
Google определяет, когда показывать блок с ответом (Answer Box) или вертикальную интеграцию (погода, акции и т.д.), анализируя не только текст запроса, но и состав органической выдачи. Если в результатах присутствуют …
Яндекс использует сложный статистический метод для A/B тестирования изменений на SERP (например, новых алгоритмов ранжирования или дизайна). Вместо сравнения средних значений поведенческих метрик (таких как Dwell Time), система анализирует сдвиги …
Патент Google, описывающий трехэтапный алгоритм для идентификации "выдающихся личностей" (экспертов) в темах, интересующих пользователя. Система анализирует контент, социальные взаимодействия между экспертами (кто на кого ссылается) и расширяет охват на связанные …
Google использует механизм для уточнения ранжирования, анализируя ссылочные связи исключительно между документами, уже попавшими в топ выдачи по конкретному запросу. Система рассчитывает оценку локальной авторитетности (LocalScore), повышая документы, на которые …
Яндекс патентует метод для рекомендательных систем (например, Дзен), который решает проблему смешивания разных поведенческих сигналов. Вместо использования одной модели для анализа всех взаимодействий (клики, время чтения, лайки), система применяет отдельные, …
Яндекс патентует метод учета визуального представления элементов на SERP (размер сниппета, позиция, расстояние от топа) при обучении ранжирования. Система корректирует оценку полезности элемента, учитывая, как его размер мог повлиять на …
Google использует механизм для расчета оценок качества документов (Ranking Scores), который учитывает аффилированность между ссылающимися источниками. Если несколько ссылок исходят от сайтов, контролируемых одной организацией (например, PBN), система учитывает только …
Google анализирует исторические данные о том, как пользователи ищут конкретный факт. Если они часто используют естественный язык (например, «какая высота у Эйфелевой башни»), система считает, что пользователи действительно ищут этот …
Яндекс патентует метод для оценки и продвижения специализированного (нишевого) контента в рекомендательных системах (например, Дзен). Система идентифицирует «ядро аудитории» (подписчиков канала) и принудительно показывает им новый контент. Реакция этой лояльной …
Google индексирует структурированные данные (Action Data), описывающие функциональность ресурса (например, бронирование, покупка, воспроизведение медиа). Если запрос пользователя подразумевает намерение совершить действие, Google рассчитывает Action Score, отдавая предпочтение ресурсам, которые позволяют …
Google использует модель машинного обучения для определения того, какой тип контента (Новости, Картинки, Товары, Веб-страницы) пользователь хочет видеть в ответ на запрос. Модель анализирует запрос, контекст пользователя и исторические данные …
Google использует систему анализа затрат и выгод, чтобы решить, стоит ли генерировать данные временных рядов (графики, исторические данные) в выдаче. Система оценивает вычислительные затраты (нагрузка на сервер, задержка) и сравнивает …