Это предварительный просмотр главы 1 из моей новой электронной книги — Стратегический SEO 2025 — PDF, который можно скачать бесплатно здесьПолем
Антимонопольный случай, Соединенные Штаты и соавт. v. Google LLCинициированный Министерством юстиции США (Министерство юстиции) в 2020 году, представляет собой наиболее важную юридическую проблему для рыночной власти Google в поколении.
В то время как юридические аргументы были сосредоточены на рыночной монополизации, разбирательство непреднамеренно стало решающим для технического раскрытия, что заставило Google все, кроме как раскрыть давно защищенные секреты своей архитектуры поисковых систем.
Технические откровения судебного разбирательства не были случайными; Они были центральными в основном правовом конфликте.
Случай Министерства юстиции основывался на предпосылке, что Google незаконно сохранил свою монополию в общем поиске и поиске рекламы через сеть антиконкурентных и исключительных соглашений с производителями устройств и разработчиками браузеров, включая Apple, Samsung и Mozilla.
Эти контракты, часто включающие в себя платежи на миллиарды долларов в год, гарантировали, что Google является предварительной поисковой системой по умолчанию для подавляющего большинства пользователей, тем самым исключая конкуренцию, отрицая конкуренцию соперникам в масштабе и данные, необходимые для создания жизнеспособной альтернативы.
Эта юридическая задача создала стратегический парадокс для Google.
Чтобы противостоять обвинению Министерства юстиции в том, что его доминирование было результатом незаконных исключительных контрактов, основной защитой Google была Чтобы утверждать, что его успех является продуктом превосходного качества и непрерывных инноваций — которые пользователи и партнеры выбирают Google, потому что это просто лучшая поисковая система.Полем
Эта защита «превосходного продукта», однако, не может быть утверждена в вакууме.
Чтобы обосновать утверждение, Google был вынужден представить доказательства этого превосходства, которые потребовали, чтобы его ведущие инженеры и руководители на стенд свидетелей. Такие люди, как Панду Наяк, вице -президент Google по поиску, и Элизабет Рейд, глава поиска Google, было поручено объяснить под присягой те самые системы, которые дают это известное качество.
Следовательно, акт защиты своей позиции на рынке юридически вынудил Google поставить под угрозу свою наиболее ценную интеллектуальную собственность и свою давнюю стратегическую секретность.
Свидетельства под присягой и внутренние документы, введенные в качестве доказательства, предоставили беспрецедентный, канонический план ключевых конкурентных преимуществ Google.
В основе этих откровений — центральная роль данных об взаимодействии с пользователемПолем
Повторяющейся темой на протяжении всего свидетельства заключалась в том, что «магия» Google является не просто статическим алгоритмом, а динамичной учебной системой, участвующей в «двухстороннем диалоге» со своими пользователями.
Каждый щелчок, каждый свиток и каждый последующий запрос — это сигнал, который может научить систему тому, что пользователи считают ценным.
Эта непрерывная петля обратной связи, работающая в масштабе, который монополия Google гарантирует, что ни один конкурент не может повторить, является основополагающим ресурсом для мощных систем ранжирования, подробно описанных в испытании.
Архитектура рейтинга поиска Google
Свидетельство о испытании и демонтирует популярную концепцию системы ранжирования Google как единого монолитного алгоритма.
Вместо, Они выявляют сложный многоэтапный трубопровод, состоящий из различных модульных систем, каждый с определенной функцией и источником данныхПолем
Эта архитектура построена на основе традиционных принципов поиска информации и логики, обусловленной человеком, которая затем мощно усовершенствована системами, которые используют данные о поведении пользователя в огромном масштабе.
Следующий анализ подробно описывает основные компоненты этой архитектуры, внедряя новую лексику — Актуальность (t*), Navboost и q* — Это важно для понимания современной поисковой системы Google.
| Название системы | Основная функция | Ключевые входные данные | Инженерный подход | Ключевой источник откровения |
| Актуальность (t*) | Определяет прямую актуальность документа к условиям запроса. | Якоря (А), Тело (Беременный), Клики (В) | Ручная работа инженеров. | HJ KIM осаждение |
| Навигация | Уточняет рейтинги на основе исторического удовлетворенности пользователей. | 13 месяцев агрегированного пользователя щелкните данные (хорошие/плохие/последние клики). | Система, управляемая данными, уточненная инженерами. | Панда Наяк показания |
| Оценка качества (Q*) | Оценивает общую надежность и качество веб -сайта/домена. | PageRank, канал связи от доверенных сайтов «семян». | Ручной, в основном статический счет. | Пробные экспонаты, инженерное осаждение |
| Rankbrain | Интерпретирует новые, неоднозначные и длинные поисковые запросы. | Исторические данные поиска (не в прямом эфире пользовательских данных). | Машинное обучение (неконтролируемое). | Эрик Леман/Панду Наяк показания |
Поиск информации и первенство сигналов «ручной работы»
В отличие от преобладающего повествования о всеобъемлющем искусственном интеллекте, испытание показало, что Системы рейтинга Google в принципе основаны на сигналах, которые «созданы вручную» его инженерамиПолем
Эта преднамеренная инженерная философия приоритет контроль, прозрачность и способность диагностировать и исправлять проблемы, резко контрастирует с непрозрачным, «черным ящиком» более сложных, сквозных моделей машинного обучения.
Осаждение инженера Google HJ KIM было особенно осветительным по этому вопросу. Он показал, что «Подавляющее большинство сигналов создано вручнуюОбъясняя, что основная причина этого подхода заключается в том, что «Если что -то сломается, Google знает, что исправить«
Эта методология рассматривается как значительное конкурентное преимущество перед конкурентами, такими как Microsoft's Bing, которое было описано как использующие более сложные и сложные методы ML-делу.
Процесс «ручной работы» включает в себя инженеры, анализирующие соответствующие данные, такие как содержание веб-страницы, клики пользователей и обратная связь от оценщиков качества человека, а затем применение математических функций, таких как регрессии, для определения «кривых» и «порогов», которые определяют, как сигнал должен реагировать на различные входные данные.
Эта система человека в петле гарантирует, что инженеры могут изменить поведение сигнала для обработки краевых случаев или реагировать на общественные проблемы, такие как распространение дезинформации по чувствительной теме.
Этот основополагающий слой логики-инженерной инженерии обеспечивает стабильность и предсказуемость, на которой строятся более динамичные системы.
Загрузите бесплатную электронную книгу.
Раскрытие: Hobo Web использует генеративный ИИ, когда конкретно пишут о нашем собственном опыте, идеях, историях, концепциях, инструментах, документации на инструментах или исследованиях. Наш инструмент выбора в этом процессе — Google Gemini Pro 2.5 Deep Research. Эта помощь помогает убедиться, что наши клиенты имеют ясность во всем, с чем мы связаны, и за что мы выступаем. Это также гарантирует, что когда клиенты используют поиск Google, чтобы задать вопрос о веб-программном обеспечении Hobo, ответ всегда доступен для них, и он максимально точен и актуален. Весь контент был проверен как правильный Шон Андерсон. Смотрите нашу политику ИИ.
