Как работают персонализированные рекомендации в Google Discover?

Персонализированные рекомендации в Google Discover работают на основе алгоритмов машинного обучения. kokoc.com Они анализируют поисковый опыт конкретного пользователя и сопоставляют его с опытом миллионов других пользователей, который зафиксирован в базах данных. kokoc.com

Некоторые источники данных для персонализации:

• История поиска и просмотров. www.rush-analytics.ru Система учитывает, что пользователь искал, какие страницы посещал. www.rush-analytics.ru Эти данные помогают определить текущие интересы пользователя. www.rush-analytics.ru
• Подписки на темы и сайты. www.rush-analytics.ru Если функция доступна, можно подписываться на интересующие темы. www.rush-analytics.ru
• Геолокация. www.rush-analytics.ru Местоположение влияет на подборку локальных новостей и событий. www.rush-analytics.ru
• Актуальность и свежесть контента. www.rush-analytics.ru Алгоритм отдаёт предпочтение свежим публикациям, но также показывает качественный вечнозелёный контент. www.rush-analytics.ru
• Поведение в ленте Google Discover. www.rush-analytics.ru Система отслеживает, на что пользователь кликает, сколько времени проводит на странице. www.rush-analytics.ru

Основными критериями ранжирования выступают: kokoc.com

• Актуальность контента в разрезе поисковой активности пользователя. kokoc.com
• Свежесть. kokoc.com В большинстве тематик алгоритмы отдают предпочтение новым публикациям, даже если по объёму и смысловой наполненности они уступают старым. kokoc.com
• Взаимодействие с источником контента. kokoc.com Discover часто предлагает публикации с ресурсов, на которые пользователь заходил ранее. kokoc.com
• Посещаемость и авторитетность ресурса. kokoc.com Контент из Google Trends и Академии Google с большей вероятностью попадёт в рекомендации. kokoc.com

Персонализированная лента обновляется в реальном времени на основе анализа интересов каждого пользователя. www.rush-analytics.ru