Archivo de Google Patents

Un archivo curado de patentes de búsqueda de Google y Microsoft organizadas por el inventor o líder de investigación que las implementó. Cada pista sigue a un ingeniero a través de su linaje de patentes para que el lector pueda ver cómo un hilo de investigación evolucionó a través de continuaciones, aplicaciones divisionales, y otorgamientos. Las patentes se anotan con la superficie de posicionamiento que tocan: comprensión de consultas, posicionamiento, recuperación, señales de comportamiento, gráfico de conocimiento, o búsqueda de IA.

Pistas de patentes por inventor

• 65 Google Patents to Help You Understand How Search Engines Work! (69 patentes) — Una colección curada de patentes fundamentales y avanzadas presentadas por Google.
• Steven Baker — Google Search Patents (49 patentes) — 49 patentes de motor de búsqueda otorgadas más 2 solicitudes publicadas por el investigador de Google Steven D. Baker, cubriendo comprensión de consultas (sinónimos, n-grama, geográfica, entre idiomas), refinamiento de consultas, detección de palabras vacías significativas, puntuación de pasajes de respuesta (fragmentos destacados), similitud consulta-documento, co-ocurrencia de listas, e búsqueda personalizada basada en embeddings.
• Amit Singhal — Google Search Patents (22 patentes) — 22 patentes de motor de búsqueda de Amit Singhal, ex SVP de Búsqueda de Google (2000-2016), cubriendo entrelazado y composición de resultados, reescritura de consultas, comprensión semántica de consultas, puntuación de calidad de enlaces, posicionamiento consciente de ubicación, sesgo de idioma y país, detección de intención comercial, y servicio de anuncios. La familia de 8 patentes de palabras vacías significativas es co-inventada con Steven Baker y se documenta bajo la sección Steven Baker para evitar contenido duplicado.
• Prabhakar Raghavan — Google Search Patents (16 patentes) — 16 patentes de búsqueda/IR de Prabhakar Raghavan, jefe de Búsqueda de Google 2020-2024 (anteriormente VP de Yahoo y científico de investigación de IBM Almaden), cubriendo PageRank personalizado, detección de comunidades web, posicionamiento adaptativo, fusión de resultados de múltiples motores, taxonomía jerárquica, agrupamiento de subespacios, filtrado de información, navegación personalizable, surfacing de contenido generado por usuarios, señales de calidad de ubicación de patrones de viaje, y análisis de metadatos temporales. Abarca su investigación en IBM, Yahoo, y Google.
• Nitin Gupta — Google Search Patents (32 patentes) — 32 patentes de búsqueda/SEO de Nitin Gupta (ingeniero de Calidad de Búsqueda de Google) cubriendo sugerencias de consultas y plantillas, re-clasificación y personalización, redes neurales generadoras de respuestas, generación de conocimiento de contenido, la patente de recuperación de búsqueda generativa más reciente de 2026 para la era de AI Overviews, y una patente SEO directa sobre nombres de dominio y sitios web. Las 5 patentes finales son co-inventadas con Steven Baker y se documentan en su sección para evitar contenido duplicado.
• Navneet Panda — Google Search Patents (15 patentes) — 15 patentes de calidad de búsqueda de Navneet Panda, el ingeniero de Google cuyo trabajo de calidad de contenido se convirtió en la base para la actualización del algoritmo Panda (2011). Cubre puntuación de calidad del sitio, predicción de calidad del sitio antes de que se acumulen datos de comportamiento, posicionamiento de resultados de búsqueda por señales combinadas de relevancia y calidad del sitio, rendimiento de duración del sitio web, consultas localmente significativas, revisión de consultas, y aprendizaje de conceptos de imagen.
• Anand Shukla — Google Search Patents (16 patentes) — 16 patentes de búsqueda/IR de Anand Shukla, ingeniero de Calidad de Búsqueda de Google, incluyendo la patente de vanguardia de 2024 "Búsqueda con chat con estado" que une la búsqueda clásica a la búsqueda conversacional basada en LLM. También cubre surfacing de artículos en profundidad, coincidencia de patrones de consultas, mapeo de temas de consultas, curación de canales de contenido, y la familia de feed de búsqueda mejorada. Las 3 patentes finales son co-inventadas con Steven Baker sobre el trabajo de embeddings de feed personalizado y se documentan en su sección.
• Krishna Bharat, Google Search Patents (48 patentes) — 48 patentes de motor de búsqueda de Krishna Bharat, inventor fundador de Google News y creador del algoritmo Hilltop. Cubre el algoritmo de análisis de enlaces Hilltop, reescritura de consultas con detección de entidades, unidades semánticas en consultas, aumento y aumento de búsqueda, posicionamiento de documentos por estadísticas de uso, selección de imagen para búsqueda de noticias, posicionamiento de opinión editorial, estimación de cobertura del motor de búsqueda, marcapáginas específicos de consultas, y renderizado de anuncios consciente de entidades. Abarca desde 2001 hasta 2024.
• Srinivasan Venkatachary, Google Search Patents (25 patentes) — 26 patentes de ingeniería de búsqueda de Srinivasan Venkatachary, co-inventor de la familia de patentes de Resúmenes Generativos para Resultados de Búsqueda que subyacen AI Overviews y Search Generative Experience. También cubre feeds de búsqueda mejorados basados en intereses del usuario, puntuación de pasajes de respuesta candidatos, ajustes de puntuación contextual para pasajes de respuesta, identificación de consultas de preguntas implícitas, búsqueda de voz conversacional basada en palabras clave, generación de consultas a través de similitud estructural de documentos, identificación de recursos de contenido orgánico y estructurado, curación de canales de contenido, y el clasificador de emojis. Abarca desde 2013 hasta 2025.
• Jeromy William Henry, Google Search Patents (25 patentes) — 25 patentes de motor de búsqueda de Jeromy William Henry cubriendo Paneles de Conocimiento (la tarjeta de entidad al lado de resultados de búsqueda), Páginas de Información de Entidades Estructuradas (la superficie de detalle de entidad independiente), Páginas de Información de Entidades Personalizadas, tamaño de imagen de SERP, y presentación de enlaces secundarios de búsqueda de música. Cada patente en su corpus es relevante para SEO. Abarca desde 2013 hasta 2025.
• Ramanathan V. Guha, Google Search Patents (33 patentes) — 33 patentes de motor de búsqueda de Ramanathan V. Guha, co-fundador de Schema.org y inventor líder del Motor de Búsqueda Personalizado de Google. Cubre la familia del Motor de Búsqueda Programable, posicionamiento de búsqueda basado en confianza, detección de spam para contextos programables, propagación de señales sociales, clasificación de resultados de búsqueda, resúmenes web personalizados, filtrado por anotaciones de usuario, búsqueda contextual por intersecciones de consultas, identificación de consultas, y la familia de interfaz generadora de tareas. Abarca desde 2003 hasta 2019.
• Marc Najork, Google Search Patents (25 patentes) — 25 patentes de búsqueda/IR de Marc Najork abarcando su era de Microsoft Research (arquitectura de rastreador web, posicionamiento resistente a spam, evaluación de contenido, bases de datos de hipervínculos) y su era de Google (extracción de información de formularios, similitud semántica impulsada por ML, aprendizaje activo, registros de actividad de documentos para entrenamiento de relevancia). Incluye una patente canónica cruzada con la colección de 65 Google Patents sobre registros de actividad de documentos. Abarca desde 2005 hasta 2025.
• Jeffrey Dean, Google Search Patents (78 patentes) — 78 patentes de búsqueda e infraestructura IR de Jeffrey Dean, Google Senior Fellow y Chief Scientist, co-fundador de Google Brain, y arquitecto de MapReduce y BigTable. Incluye las familias de Document Scoring fundamentales (Query Analysis, Content Update, Inception Date, Link-Based Criteria), patente de Datos Históricos (cruzada con 65gp), Indexación de Etiquetas de Anclaje, Fragmentos de Contenido a través de Tokenspace, detección de duplicados cercanos y hosts reflejados, prevención de cambios de tema, modelos de ML distribuidos, y la infraestructura fundamental de MapReduce y BigTable que hace posible la búsqueda a escala web. Abarca desde 2000 hasta 2025.
• Paul Haahr, Google Search Patents (63 patentes) — 63 patentes de búsqueda y posicionamiento de Google de Paul Haahr, ingeniero de posicionamiento de búsqueda de larga trayectoria en Google. Cubre las patentes canónicas de calidad de enlaces (Bharat/Singhal/Haahr "Determinación de la calidad de documentos vinculados"), posicionamiento de clasificación de documentos, señal anti-PBN de independencia de nodo, la patente de medida de calidad rumoreada (cruzada con 65gp pat-48), el pipeline de procesamiento de consultas de múltiples etapas, el marco para evaluar funciones de puntuación de búsqueda web (el respaldo documental de su charla SMX), sitios preferidos, contextos de referencia, texto descriptivo sintético para imágenes, y los clústeres de refinamiento de consultas y detección de palabras vacías de múltiples familias. Co-autoría con Singhal, Dean, Bharat, Cutts, Henzinger, Simon Tong, y Acharya. Abarca desde 2008 hasta 2019.
• Hyung-Jin Kim, Google Search Patents (23 patentes) — 23 patentes de búsqueda y posicionamiento de Google de Hyung-Jin Kim. Inventor líder de la familia de posicionamiento de retroalimentación implícita/Navboost (US 8,661,029 + 5 continuaciones hasta US 11,816,114 IP activo 2023), el sistema revelado en el juicio antimonopolio de Google de 2024 de DOJ. También cubre el modelo de sesgo de presentación, ajustes de puntuación temporal, posicionamiento de cambio de documento, agrupamiento de cohortes de usuarios, préstamo de consultas similares, consultas generalizadas variantes, propagación de clasificaciones de consultas, y la patente de Medida de Calidad cruzada (con Paul Haahr, 65gp pat-48). Co-autoría con Simon Tong, Noam Shazeer, Michelangelo Diligenti, Adrian Corduneanu, Henele Adams, Andrei Lopatenko. Presentaciones 2006-2021.
• Pandu Nayak, Google Search Patents (13 patentes) — 13 patentes de búsqueda de Google de P. Pandurang Nayak, Chief Scientist de Búsqueda de Google. El registro de patentes cubre la pila de revisión y comprensión de consultas de 2003-2015: integración de múltiples modelos de revisión de consultas, revisión puntuada por confianza, prestatario de consultas altamente clasificadas conocidas, sustitución de concepto-contexto, sinónimos restringidos por frases, identificación de sinónimos impulsada por clics, expansión de acrónimos. Co-autoría con David R. Bailey, Ben Gomes, Trystan Upstill, Kedar Dhamdhere, Thomas Strohmann. Sus contribuciones de la era neural (RankBrain, BERT, MUM, testimonio de DOJ) son intencionalmente no patentadas y viven en publicaciones de blog y transcripciones de juicio.
• Daniel Egnor, Google Local Search Patents (20 patentes) — 20 patentes de búsqueda local y relevancia geográfica de Google de Daniel Egnor, el arquitecto de la capa de posicionamiento de Google Maps / Local Pack. Inventor líder en US 8,046,371 "Posicionamiento de resultados de búsqueda local basado en prominencia de ubicación", la patente que define el factor "Prominencia" en la documentación oficial de Posicionamiento de Búsqueda Local de Google. También cubre posicionamiento sensible a la ubicación (factor de Relevancia, con Amit Singhal), indexación de relevancia geográfica, resolución de referencias geográficas ambiguas, identificación de documentos autorizados, categorización de listados de negocios, y procesamiento de búsqueda ambigua de SIG (con el fundador de Keyhole John Hanke). Co-autoría con Singhal, Haahr, Greenfield, John Hanke. Presentaciones 2003-2019.
• Yossi Matias, Google SERP Features & Assistant Patents (47 patentes) — 47 patentes de Google de Yossi Matias, VP de Ingeniería de Google. Inventor líder de la patente fundamental Personas-También-Preguntan US 9,213,748 "Generación de preguntas relacionadas para consultas de búsqueda". Construyó Autocomplete (2004), Trends, OneBoxes de clima/deportes/diccionario. Cubre la familia Personas-También-Preguntan, scaffolding de entidades de Panel de Conocimiento (agrupación de entidades relacionadas, identificación de entidad central, estimación de hechos, atributos de entidades textuales, búsqueda de citas de entidades), la capa Trends/analytics (análisis competitivo de campañas, visualizaciones gráficas de posicionamiento), la infraestructura Duplex de llamadas automatizadas, las patentes de chatbot personalizado y salida LLM que subyacen la era generativa 2024-2026 de Google Assistant, y características de SERP contextuales/de terceros. Co-autoría con Yaniv Leviathan (Duplex), Gal Chechik, Ziv Bar-Yossef, Eyal Segalis, Avinatan Hassidim. Presentaciones 2013-2026.
• Andrei Broder, Cross-Vendor Search Patents (25 patentes) — 25 patentes de motor de búsqueda e IR de Andrei Broder, el inventor entre proveedores que formó la detección de duplicados cercanos en DEC/AltaVista, co-inventó el CAPTCHA fundamental en Compaq, construyó el sistema de posicionamiento de páginas web de AltaVista, fue autor de señal de decay de página web en IBM, y formó la infraestructura anti-spam/características de SERP/evolución de CAPTCHA en Yahoo. Inventor líder de la patente MinHash/shingling fundamental (US 6,349,296), la técnica de probabilidad de colisión de huella digital (US 5,974,481), la patente shingling de similitud de documento fundamental (US 6,230,155), y la patente CAPTCHA fundamental (US 6,195,698). Abarca desde 1999 hasta 2024.
• Monika Henzinger, Google Search Patents (50 patentes) — 98 patentes de búsqueda e IR de Monika Henzinger, la primera Directora de Investigación de Google. Co-inventora de la patente fundamental de detección de páginas duplicadas (US 6,138,113, con Dean) y un extenso conjunto de familias de documento-scoring (Query Analysis, Content Update, Inception Date, Link-Based Criteria, Historical Data, todas cruzadas con artículos canónicos de Dean). Contribuciones independientes: la familia detectar-archivos-duplicados con William Pugh, el servidor de conectividad de AltaVista, las patentes de conectividad-y-posicionamiento-de-contenido, determinación de frescura de documento, posicionamiento de distancia semántica, posicionamiento de información semántica de consulta, recuperación IR entre idiomas de texto de anclaje, búsqueda en contexto, asistente de navegador de hipertexto, y recuperación de documentos impulsada por estadísticas de uso. Abarca desde 1997 hasta 2017.
• Trystan Upstill, Google Site-Quality & HCU-Era Search Patents (28 patentes) — 28 patentes de búsqueda y posicionamiento de Google de Trystan Upstill. Co-inventor de la patente Panda (US 9,135,307 = 65gp pat-39) e inventor líder de US App 2019/0155948 "Re-posicionamiento de recursos basados en calidad categórica", la patente que ancla el linaje de calidad del sitio posterior a Panda. También cubre descubrimiento de resultados autorizados, posicionamiento y re-puntuación de resultados de búsqueda, detección de dominios afiliados, extracción de atributos de recursos de dirección de sitio, búsqueda local e identificación de POI, sinónimos y reescritura de consultas, recursos de intención navegacional, identificación de idioma de contexto de enlaces, y la patente de componentes de interfaz de usuario de la era LLM reciente. Presentaciones 2012-2026.
• Susan Dumais, Microsoft IR & Search Patents (18 patentes) — 61 patentes de búsqueda e IR de Susan Dumais, Microsoft Technical Fellow y ganadora del Premio Gerard Salton. Co-inventora de la patente fundamental de Indexación Semántica Latente (US 4,839,853, Bellcore 1989), el ancestro conceptual de cada sistema de recuperación basado en embeddings densos. En Microsoft Research su trabajo cubre medición de satisfacción de SERP automatizada, modelos de clics de juicio de preferencia, posicionamiento basado en contexto de actividad, posicionamiento consciente del tiempo con dinámicas temporales, resultados de búsqueda y navegación personalizados, determinación de experiencia en dominio por usuario, frescura de revisita de cambio de página web × por usuario, reformulación de consultas implícita relacionada con dispositivos, posicionamiento de autoridad. Abarca desde 1989 hasta 2026. Co-autores incluyen Jaime Teevan, Eric Horvitz, Ryen White, Adam Fourney, Joshua Goodman, Eric Brill.
• Christopher Burges, Microsoft Research Learning-to-Rank Patents (16 patentes) — ~30 invenciones US únicas (corpus WIPO de 84 entradas) por Christopher J. C. Burges, el científico de Microsoft Research que inventó el linaje RankNet/LambdaRank/LambdaMART de aprendizaje para posicionamiento. RankNet (US 7,689,615) es el posicionador neuronal pareado; LambdaRank (US 7,617,164) es la extensión de costo arbitrario que optimiza NDCG; LambdaMART (US 12/032,697) es el ensemble potenciado por gradiente que ganó el Desafío LTR de Yahoo 2010. También cubre adaptación de variabilidad de comportamiento, análisis de múltiples gráficos de página web, suavizado de spam de enlaces, boosting de árboles de margen, estimación de probabilidad k-NN. Abarca desde 2001 hasta 2019. Co-autores incluyen Robert Ragno (LambdaRank), Irina Matveeva, Timo Burkard.
• Eric Brill, Microsoft Research Search & NLP Patents (20 patentes) — 20 patentes de Microsoft Research de Eric Brill, el científico de NLP y búsqueda conocido por patentes de corrector ortográfico de consultas y el modelo de canal ruidoso de corrección. Inventor líder en US 7,254,774 "Sistemas y métodos para corrección ortográfica mejorada", la patente corrector ortográfico de consultas de canal ruidoso fundamental. También cubre transformaciones de corrección string-a-string (US 7,290,209 / 7,366,983), contabilidad de variabilidad de comportamiento en búsqueda web (US 7,743,047), posicionamiento de datos de popularidad, minería de comportamiento de usuario de búsqueda web, búsqueda sesgada por página, composición de Q&A de beneficio-costo, y descubrimiento de intención de usuario. Presentaciones 2005-2010.
• Tomas Mikolov, Google word2vec Patents (2 patentes) — 2 patentes fundamentales de Google de Tomas Mikolov cubriendo word2vec, el modelo de aprendizaje de embeddings de palabras continuas que definió la era de embeddings. Co-inventado con Kai Chen, Greg Corrado, y Jeff Dean. US 9,037,464 es la concesión original; US 9,740,680 es la continuación con alcance de reclamo más amplio. Ambas patentes comparten la misma divulgación (aplicación 13/841,640) y juntas constituyen toda la familia de patentes word2vec. Cruzada conceptualmente con la sección de Dean (Dean es co-inventor y trabaja en la infraestructura más amplia de Brain/modelos-distribuidos).
• Noam Shazeer, Google Transformer, MoE & Search Patents (18 patentes) — ~46 patentes de Google capturadas (portafolio completo estimado en 120-150) de Noam Shazeer. Co-inventor de la arquitectura Transformer de atención fundamental (US 10,452,978 con Vaswani, Polosukhin, Uszkoreit, Jones, Gomez, Kaiser, Parmar), el enfoque Mezcla-de-Expertos Escasamente-Gateada para escalado (US 11,769,055 con Dean, Hinton, Le, Mirhoseini), el Transformador Switch (US 12,093,829), y la familia de posicionamiento de retroalimentación implícita Navboost (US 8,661,029 con Kim/Tong/Diligenti, cruzada). También cubre generación de respuesta LLM en asistente, computaciones de tensor distribuido (GSPMD/Pathways), y la infraestructura de posicionamiento de ML a gran escala pre-Transformer de 2008-2015. Abarca desde 2008 hasta 2025.
• Ashish Vaswani, Google Transformer, Attention-Based Vision & Fast Decoding Patents (6 patentes) — 4 artículos canónicos nuevos capturados más 2 cruzamientos de la sección de Noam Shazeer. Autor principal de la patente Transformer fundamental (US 10,452,978, cruzada). Primer inventor de la patente de visión por computadora de atención local (US 20210390410, HaloNet) que escala atención a secuencias largas e imágenes. Co-inventor de MultiModel (US 20200089755, la arquitectura unificada multitarea multimodal que es el ancestro estructural de MUM y Gemini), el sistema de visión totalmente atencional (US 20250292560, el linaje ViT), y el método de decodificación rápida con latentes discretos (EP 3732627) que hace viable la inferencia LLM económicamente en latencia de escala de búsqueda. Abarca desde 2017 hasta 2025.
• Jakob Uszkoreit, Google Transformer Architect, Universal Transformer & Vision Transformer Patents (6 patentes) — 3 artículos canónicos nuevos más 3 cruzamientos de las secciones de Vaswani y Shazeer. Co-autor de "Attention Is All You Need" (US 10,452,978, cruzada). Co-inventor del Transformador Universal (US 10,740,433, el Transformador de profundidad adaptativa con Tiempo de Computación Adaptativa por token), el modelo NLI de Atención Descomponible (EMNLP 2016, la prueba pre-Transformer que carga la función que atienden-comparan-agregan reemplaza recurrencia), y el Transformador de Visión (ViT, ICLR 2021, la arquitectura de tokenización de parches que ancla búsqueda visual y fundamentación multimodal moderna). Los cruzamientos cubren el Transformador original, MultiModel (el ancestro unificado multitarea multimodal de MUM/Gemini), e Imagen Transformador. Abarca desde 2016 hasta 2021.
• Simon Tong, Google Click-Driven Ranking, Population Signals & Anti-Spam Patents (9 patentes) — 5 artículos canónicos nuevos más 4 cruzamientos de las secciones Kim, Shazeer, y 65 Google Patents. Tong es co-inventor con Marc Pearson y Sergey Brin de la patente de posicionamiento de consulta relacionada (US 7,505,964), con Pearson de la patente de posicionamiento de información de población (US 7,454,417), solo de sesgo por país (US 20040254932), con Bem/Harik/Levenberg/Shazeer de la infraestructura de posicionamiento ML a gran escala pre-Transformer (US 7,222,127), y con Ghemawat/Piscitello/Cutts de la patente de eliminación de usuario-documento (US 8,417,697, el ancestro estructural de Personal Blocklist y señales de spam de multitud). Los cruzamientos cubren la familia de retroalimentación implícita Navboost, la patente de CTR-como-factor-de-posicionamiento, la patente de datos históricos, y la continuación de posicionamiento de conjunto de datos grande. Abarca desde 2003 hasta 2017+.
• Michelangelo Diligenti, Google Click-Data Quality & Implicit Feedback Patents (5 patentes) — 2 artículos canónicos nuevos más 3 cruzamientos de las secciones Kim y 65 Google Patents. Diligenti es inventor de la patente Detección de Click Spam (US 8,694,374, detección de anomalía de desviación de atributo alimentando señal de posicionamiento) y de la Modelo de Clic Que Cuenta con Intención del Usuario (US 20120143789, ponderación de clic condicional por intención). Sus co-inventorías de retroalimentación implícita/sesgo de presentación/CTR-como-factor-de-posicionamiento de Navboost (cruzadas) lo anclan en la familia de posicionamiento de retroalimentación implícita. El portafolio se enfoca en calidad de datos de clics, la capa entre comportamiento de usuario bruto y la señal de posicionamiento que alimenta. Abarca desde 2007 hasta 2019+.
• Jaime Teevan, Microsoft Personalized Search & Search-Task Patents (5 patentes) — 4 artículos canónicos nuevos más 1 cruzamiento de la sección de Dumais. Teevan es co-inventora con Dumais y Horvitz de la patente fundamental de búsqueda personalizada (US 7,693,818) que re-posiciona candidatos globales contra un vector de perfil por usuario. Inventora de identificación de tarea de búsqueda (US 8,326,824, agrupamiento de consultas entre sesiones en tareas multipasos), clasificación de re-búsqueda vs búsqueda nueva (US 8,756,219, estabilización de resultados previamente cliqueados para visitas de retorno), y descomposición de búsqueda de microtarea (US 10,062,103, descomposición de objetivos de alto nivel en micro-pasos reanudables). El cruzamiento cubre navegación personalizada (Dumais canónica). Abarca desde 2003 hasta 2018+.
• Eric Horvitz, Microsoft Decision-Theoretic Search & Attention-Aware Information Delivery Patents (3 patentes) — 3 artículos canónicos nuevos. Horvitz es inventor de posicionamiento teórico de decisión bajo incertidumbre (US 7,124,129, relevancia como distribución de probabilidad con selección de utilidad esperada), de razonamiento de beneficio-costo en presentación de resultados de búsqueda (US 7,194,464, la base mecánica para fragmentos destacados y AI Overviews), y de entrega de información proactiva consciente de atención (US 6,934,917, el linaje de superficies sin consultas detrás de Discover, Now cards, y asistentes de IA). Abarca desde 2002 hasta 2006+.
• Ryen White, Microsoft Search Behavior & Search-Trails Patents (3 patentes) — 3 artículos canónicos nuevos. White es inventor de minería de sendero de búsqueda / sendero exitoso (US 7,904,440, posicionamiento de destinos que terminan senderos exitosos entre usuarios), clasificación de fase de consulta exploratoria-versus-búsqueda (US 8,041,711, servicio de posicionamiento y formatos de resultado sintonizados por fase), y continuación de tarea entre sesiones (US 9,116,996, costura de consultas entre sesiones y dispositivos en una tarea continuada). Abarca desde 2007 hasta 2015+.
• Azalia Mirhoseini, Google ML Infrastructure & Chip-Design Patents (3 patentes) — 2 artículos canónicos nuevos más 1 cruzamiento de la sección de Shazeer. Mirhoseini es co-inventora de la patente RL-based de ubicación de diseño de chip (US 11,475,278, el artículo Nature 2021 que diseña diseños de TPU en horas en lugar de semanas) y de la patente colocación-de-dispositivo-para-ML-distribuido (arXiv 1706.04972, el controlador RL que aprende cómo dividir grandes modelos en GPUs/TPUs para minimizar tiempo de entrenamiento). Ambas retroalimentan a la economía de costo de computación que permite a Google servir posicionamiento Transformer a escala de búsqueda. El cruzamiento cubre la patente MoE fundamental (Shazeer canónica). Abarca desde 2017 hasta 2021+.
• Arnold Overwijk, Microsoft Site Topical Authority Patent (1 patentes) — 1 artículo canónico. Overwijk es co-inventor con Li Xiong, Chuan Hu, y Junaid Ahmed de la patente Site Topical Authority (US 20210004416, la fórmula A(s,t) = SR(s) * C(s) * T(s,t)^2 que explícitamente cuantifica autoridad por sitio por tema combinando rango de sitio global, señal de clic, y compartición de página por tema al cuadrado). La formulación matemática más precisa de la autoridad temática en la literatura de patentes moderna. Emparejada conceptualmente con Procopio (autoridad por autor por tema) y Agent Rank (reputación a nivel de autor, 65gp pat-47).
• Michael Procopio, Google Per-Author Per-Topic Authority Patent (1 patentes) — 1 artículo canónico. Procopio es inventor nombrado de la patente Topic Authority (US 8,458,196). El sistema calcula firmas de autoridad por (autor, tema): para cada documento d que el autor contribuyó, suma (% de autoría * peso_tema); agregar entre todos los documentos del autor para producir una puntuación de experiencia por autor por tema. La cuantificación matemática de "esta persona es una autoridad en este tema", estructuralmente la base para la señal de Experiencia E-A-T a nivel de autor. Se conecta a Agent Rank (US 7,565,358, 65gp pat-47, la patente de reputación de autor de Google anterior) y a la autoridad topical de sitio de Overwijk (US 20210004416) para formar un modelo de autoridad en capas.
• Ori Allon, Google Orion Query-Refinement Patent (1 patentes) — 1 artículo canónico. Allon es co-inventor de la patente de refinamiento de consulta Orion (US 8,392,443) con Ugo Di Girolamo, Tomer Shmiel, Alexandre Petcherski, y Tzvika Hartman. El algoritmo Orion se originó como trabajo de tesis doctoral de Allon en UNSW y fue adquirido por Google en 2006. La patente genera refinamientos de consultas minados por corpus: dada una consulta, extraer patrones de frases de documentos que satisfacen la consulta para producir candidatos de refinamiento clasificados. El mecanismo detrás de "Búsquedas relacionadas con", fragmentos SERP extendidos, y el linaje de Personas-También-Preguntan. Otorgado 2013.
• Corin Anderson, Google Reasonable Surfer (Foundational) Patent (2 patentes) — 1 artículo canónico nuevo más cruzamientos implícitos a la colección 65 Google Patents. Anderson es PRIMER inventor de la patente Reasonable Surfer fundamental (US 7,716,225, con Jeff Dean y Alexis Battle), la concesión de 2004-presentada que introduce probabilidad de clic de enlace no uniforme ponderada por características por enlace (texto de anclaje, tamaño de fuente, posición, contexto circundante). El mecanismo para flujo PageRank diferenciado a través de enlaces en la misma página.
• Ashok Popat, Google OCR & Image-Text Indexing Patents (1 patentes) — 1 artículo canónico cubriendo la investigación de OCR inspirada en traducción de Popat (Popat et al., 2009 en adelante; familia de patentes US 8,675,012 para visualización selectiva de texto OCR'd). La metodología reencuadra OCR como traducción de máquina estadística: características de imagen como canal fuente, secuencias de caracteres como objetivo, descodificación conjunta con modelos de canal y lenguaje maximiza calidad de transcripción. Potencia indexación de Google Books, captura de Lens texto, búsqueda de Drive PDF, y el pipeline de indexación de texto vinculado a imagen detrás de cada imagen e infografía en la web.

Por qué esta organización

La ley de patentes agrupa la propiedad intelectual por inventor y asignado, no por tema. Agrupar por inventor recupera el arco narrativo: una década de trabajo de posicionamiento de Amit Singhal, manejo de consultas de la era BERT de Pandu Nayak, linaje de posicionamiento de noticias de Krishna Bharat. Cada pista se lee como una biografía de investigación escrita en lenguaje de reclamos.