Brevetti Google
Catalogo dei brevetti di Google per la SEO: 109 documenti con anno, stato e link ufficiale
Capitolo 1 di 6 della guida Brevetti Google
109 brevetti e domande legati alla ricerca, con numero, anno, stato e descrizione tratta dall’abstract. Consulta l’elenco.
Eugenio Tommasi
Fondatore di SEO SRL
Pubblicato il 28 min di lettura
Il catalogo dei brevetti di Google di SEO SRL è un elenco di 109 brevetti e domande di brevetto legati alla ricerca, ognuno con titolo ufficiale, numero, anno, stato e una descrizione ricavata dall’abstract.
Indice dei contenuti (12 sezioni)
Questo è l’elenco di consultazione della guida ai brevetti di Google: 109 documenti, ognuno letto sulla sua pagina ufficiale, con lo stato rilevato l’8 ottobre 2026 (Google Patents). Non è un elenco di fattori di ranking. È una mappa per sapere che cosa esiste, di quando è e in che stato si trova, prima di fidarti di chi scrive “lo dice un brevetto”.
Come leggere il catalogo
- Brevetto. Il titolo ufficiale in inglese porta alla pagina del documento su Google Patents. Sotto trovi il numero: quelli che iniziano con “US20” o con “WO” sono domande di brevetto, non brevetti concessi.
- Noto come. Il nome con cui gli SEO chiamano alcuni brevetti. Non è il titolo: negli abstract del catalogo non compaiono nomi di prodotti o di aggiornamenti come Panda, RankBrain o AI Mode, e l’accostamento non è sempre confermato da Google.
- Anno. L’anno di pubblicazione del documento: per un brevetto è l’anno della concessione.
- Stato. Quello indicato da Google Patents l’8 ottobre 2026. Google Patents lo presenta come una stima, non come una conclusione legale, e nel tempo può cambiare.
- Cosa descrive. Una frase ricavata dall’abstract ufficiale. Dice che cosa descrive il documento, non che Google lo usi.
I numeri del catalogo
Più della metà dei brevetti concessi del catalogo non è più in vigore: 45 su 87 (nostra analisi su 109 brevetti e domande di brevetto di Google legati alla ricerca; stato indicato da Google Patents all’8 ottobre 2026). Un brevetto scaduto o decaduto non dimostra che il metodo sia stato abbandonato: dice solo che la protezione non c’è più.
| Stato secondo Google Patents | Documenti |
|---|---|
| Brevetti concessi, attivi | 42 |
| Brevetti concessi, scaduti per fine durata | 14 |
| Brevetti concessi, decaduti per tasse non pagate | 31 |
| Domande di brevetto poi concesse | 11 |
| Domande di brevetto in esame | 6 |
| Domande di brevetto abbandonate | 3 |
| Domande di brevetto cessate | 2 |
| Totale | 109 |
Link e autorità
Brevetti su come dare un peso ai link tra le pagine: è il tema da cui la ricerca di Google è partita. In questo tema il catalogo ha 8 documenti.
| Brevetto | Anno | Stato | Cosa descrive |
|---|---|---|---|
| Method for node ranking in a linked database US6285999B1 Noto come: PageRank Leggi la scheda |
2001 | Scaduto per fine durata | Calcola l'importanza di ogni documento in una rete collegata come il web, partendo dall'importanza dei documenti che lo citano e dalla probabilità di arrivarci con un salto casuale. |
| Ranking documents based on user behavior and/or feature data US7716225B1 Noto come: reasonable surfer Se ne parla nella guida al PageRank |
2010 | Scaduto per fine durata | Costruisce un modello dalle caratteristiche dei link tra documenti e da come gli utenti li usano per navigare, e con quel modello assegna un punteggio ai documenti. |
| Anchor tag indexing in a web crawler system US7308643B1 |
2007 | Scaduto per fine durata | Indicizza documenti collegati tra loro ricavando da un registro dei link una mappa ordinata che abbina ogni documento linkato ai documenti da cui partono i link. |
| Producing a ranking for pages using distances in a web-link graph US9953049B1 Noto come: PageRank aggiornato Se ne parla nella scheda PageRank |
2018 | Attivo | Classifica le pagine in base alla distanza minima da alcune pagine di partenza (seme), calcolata con lunghezze assegnate ai link secondo le caratteristiche dei link e delle pagine. |
| Ranking search results by reranking the results based on local inter-connectivity US6526440B1 |
2003 | Scaduto per fine durata | Riordina i risultati iniziali di una ricerca in base ai collegamenti interni all'insieme, favorendo i documenti citati più spesso dagli altri risultati. |
| Methods and systems for identifying manipulated articles US7302645B1 |
2007 | Scaduto per fine durata | Individua documenti manipolati raggruppando i documenti, ricavando da vari segnali un segnale complessivo per ogni gruppo e decidendo in base a questo se sono manipolati. |
| Classifying sites as low quality sites US9002832B1 |
2015 | Attivo | Considera un sito di bassa qualità se il punteggio dei link che riceve, calcolato contando le pagine che lo linkano per fasce di qualità, resta sotto una soglia. |
| Scalable system for determining short paths within web link network US9400849B1 |
2016 | Attivo | Calcola i percorsi più brevi nel grafo dei link dividendolo tra più server, che in parallelo misurano per ogni risorsa la distanza dai punti di partenza (seme) più vicini. |
Qualità, spam e freschezza
Brevetti su come stimare la qualità di pagine e siti, riconoscere lo spam e i duplicati e tenere conto del tempo. In questo tema il catalogo ha 23 documenti.
| Brevetto | Anno | Stato | Cosa descrive |
|---|---|---|---|
| Information retrieval based on historical data US7346839B2 Noto come: historical data |
2008 | Scaduto per fine durata | Calcola il punteggio di un documento basandosi, almeno in parte, su uno o più tipi di dati sulla sua storia. |
| Ranking search results US8682892B1 Noto come: Panda Se ne parla nella guida a Panda |
2014 | Decaduto per tasse non pagate | Calcola per ogni gruppo di risorse un fattore di correzione dei punteggi, in base al numero di link indipendenti ricevuti e di ricerche che fanno riferimento al gruppo. |
| Detecting duplicate and near-duplicate files US6658423B1 |
2003 | Scaduto per fine durata | Riconosce documenti duplicati o quasi duplicati assegnando a ciascuno più impronte, cioè codici ricavati da gruppi di sue parti: se anche una sola coincide, sono quasi duplicati. |
| Identifying a primary version of a document US8095876B1 |
2012 | Attivo | Sceglie la versione principale tra più versioni dello stesso documento, dando a ciascuna una priorità di autorevolezza secondo una regola e le informazioni disponibili su di essa. |
| Ranking documents US8244722B1 |
2012 | Decaduto per tasse non pagate | Fa passare un documento dal vecchio al nuovo punteggio con una fase di transizione in cui il punteggio varia nel tempo anche se i fattori di ranking non cambiano. |
| Site quality score US9031929B1 |
2015 | Attivo | Calcola un punteggio di qualità per un sito contando le ricerche distinte che si riferiscono al sito e quelle seguite da un clic su un suo risultato. |
| Predicting site quality US9767157B2 |
2017 | Attivo | Stima la qualità di un nuovo sito in base alla frequenza delle sue frasi, usando un modello che collega le frasi ai punteggi di qualità di siti già valutati. |
| Contextual estimation of link information gain US11354342B2 |
2022 | Attivo | Assegna ai documenti, anche tramite apprendimento automatico, un punteggio che misura quante informazioni nuove offrono rispetto a quelli già visti dall'utente, e li presenta di conseguenza. |
| Methods and apparatus for estimating similarity US7158961B1 |
2007 | Scaduto per fine durata | Stima la somiglianza tra due oggetti confrontandone le rappresentazioni compatte (sketch), calcolate moltiplicando i pesi del vettore che descrive ciascun oggetto per vettori prefissati e sommando i risultati. |
| Detecting spam documents in a phrase based information retrieval system US7603345B2 |
2009 | Decaduto per tasse non pagate | Individua i documenti spam in un sistema di ricerca che indicizza i documenti per frasi, in base a quante frasi correlate tra loro contiene ciascun documento. |
| Document scoring based on document inception date US7840572B2 |
2010 | Decaduto per tasse non pagate | Determina la data di nascita di un documento e la usa, almeno in parte, per calcolarne il punteggio e ordinarlo rispetto ad altri documenti. |
| Document scoring based on document content update US8112426B2 |
2012 | Scaduto per fine durata | Misura come cambia nel tempo il contenuto di un documento e usa questa misura, almeno in parte, per calcolarne il punteggio e ordinarlo rispetto ad altri documenti. |
| Systems and methods for detecting hidden text and hidden links US8392823B1 |
2013 | Decaduto per tasse non pagate | Rileva gli elementi nascosti di un documento ricostruendone la struttura e valutando la posizione e le altre proprietà di ciascun elemento in quella struttura. |
| Systems and methods for determining document freshness US8515952B2 |
2013 | Decaduto per tasse non pagate | Assegna un punteggio di freschezza a un documento usando la sua indicazione di freschezza oppure, a seconda che ne abbia una, quelle dei documenti che lo linkano. |
| Identifying gibberish content in resources US8554769B1 |
2013 | Decaduto per tasse non pagate | Calcola un punteggio di 'testo senza senso' per una risorsa combinando un modello linguistico con una misura dell'abuso di termini di ricerca, e decide se modificarne il ranking. |
| Selectively generating alternative queries US9135307B1 |
2015 | Attivo | Aggiunge un risultato da una ricerca alternativa con siti di alta qualità in cima quando troppi primi risultati della ricerca originale vengono da siti di bassa qualità. |
| Website duration performance based on category durations US9171086B1 |
2015 | Decaduto per tasse non pagate | Valuta la durata delle visite degli utenti a un sito, calcolando dai tempi misurati un punteggio per ciascuna categoria del sito e da questi un punteggio complessivo. |
| Freshness based ranking US9189526B1 |
2015 | Decaduto per tasse non pagate | Sostituisce il punteggio di un risultato di ricerca con uno nuovo quando, per quella ricerca, gli utenti preferiscono risorse più recenti e la risorsa indicata è nuova. |
| Detecting query-specific duplicate documents US6615209B1 |
2003 | Scaduto per fine durata | Rileva i documenti duplicati rispetto a una ricerca confrontando solo gli estratti di testo pertinenti a quella ricerca (snippet), invece dei documenti interi. |
| Document scoring based on query analysis US8185522B2 |
2012 | Decaduto per tasse non pagate | Misura quanto spesso un documento viene scelto quando compare tra i risultati di ricerca e usa questa misura, almeno in parte, per calcolarne il punteggio e ordinarlo. |
| Document scoring based on traffic associated with a document US8316029B2 |
2012 | Decaduto per tasse non pagate | Calcola il punteggio di un documento in base agli annunci pubblicitari che contiene: quanto vengono mostrati o aggiornati, qualità dell'inserzionista e traffico verso le pagine pubblicizzate. |
| Determining a quality measure for a resource US9558233B1 |
2017 | Attivo | Misura la qualità delle risorse a cascata: valuta risorse di partenza (seme) da link e clic ricevuti, le fonti che le linkano e le risorse linkate da quelle fonti. |
| Phrase-based detection of duplicate documents in an information retrieval system US20140156647A1 |
2014 | Domanda poi concessa | Descrive un sistema di ricerca che indicizza i documenti in base alle frasi che contengono e usa le frasi anche per eliminare i documenti duplicati dai risultati e dall'indice. |
Query, semantica ed entità
Brevetti su come interpretare le parole di una ricerca, riconoscere persone, luoghi e cose e scegliere i passaggi che rispondono. In questo tema il catalogo ha 28 documenti.
| Brevetto | Anno | Stato | Cosa descrive |
|---|---|---|---|
| Phrase-based indexing in an information retrieval system US7536408B2 Noto come: phrase-based indexing |
2009 | Scaduto per fine durata | Descrive un sistema di ricerca che usa le frasi, comprese quelle che fanno prevedere altre frasi, per indicizzare, trovare, ordinare, raggruppare e descrivere i documenti ed eliminare duplicati. |
| Scoring candidate answer passages US10783156B1 |
2020 | Attivo | Assegna un punteggio ai brani di testo candidati come risposta a una domanda, confrontandoli sia con i termini della domanda sia con termini legati alla risposta. |
| Synonym identification based on co-occurring terms US8538984B1 Noto come: Hummingbird Leggi la guida a Hummingbird |
2013 | Attivo | Riscrive una ricerca aggiungendo un sinonimo di un termine quando, secondo dati raccolti in precedenza, un altro termine non adiacente della ricerca rende quel sinonimo abbastanza affidabile. |
| Ranking search results based on entity metrics WO2014089776A1 |
2014 | Domanda cessata | Ordina i risultati con un punteggio che combina varie misure ricavate dai risultati, con pesi che dipendono in parte dal tipo di entità contenuta nella ricerca. |
| Using concepts as contexts for query term substitutions US9104750B1 Noto come: RankBrain Leggi la guida a RankBrain |
2015 | Attivo | Riconosce quando tre o più termini consecutivi di una ricerca formano un concetto e raccoglie dati sulle possibili sostituzioni dei termini presenti nelle ricerche che contengono quel concetto. |
| Generating related questions for search queries US9213748B1 Noto come: People Also Ask |
2015 | Attivo | Seleziona da un archivio le domande correlate a una ricerca, usando come temi le ricerche passate che hanno portato a cliccare gli stessi risultati, e le include nella risposta. |
| Computing numeric representations of words in a high-dimensional space US9740680B1 Noto come: word2vec |
2017 | Attivo | Addestra su sequenze di parole un classificatore e una funzione che converte ogni parola del vocabolario in una rappresentazione numerica in uno spazio a molte dimensioni. |
| Context scoring adjustments for answer passages US9959315B1 |
2018 | Attivo | Corregge il punteggio dei brani candidati come risposta in base alla catena di titoli, dal principale a quello che li contiene, e sceglie la risposta secondo i punteggi corretti. |
| Providing knowledge panels with search results US11836177B2 |
2023 | Attivo | Mostra accanto ai risultati di ricerca un riquadro informativo (knowledge panel) sull'entità citata nella ricerca, con contenuti presi da almeno due fonti diverse. |
| User-context-based search engine US9449105B1 |
2016 | Attivo | Divide le informazioni in ambiti tematici e dà a ogni parola un vettore di contesto, basato sulle occorrenze di termini esclusivi di ciascun ambito, per cercare e classificare testi. |
| Weighted answer terms for scoring answer passages US10019513B1 |
2018 | Attivo | Ricava termini di risposta pesati per valutare i brani di risposta: trova nei documenti frasi a forma di domanda, prende il testo seguente come risposta e raggruppa le domande. |
| Question answering to populate knowledge base US10108700B2 |
2018 | Attivo | Aggiorna un grafo della conoscenza individuando un dato da aggiornare, generando una domanda su quel dato, inviandola a un sistema che elabora le ricerche e usando le informazioni ricevute. |
| Candidate answer passages US10180964B1 |
2019 | Attivo | Genera i brani candidati a rispondere a una domanda selezionando, nelle prime risorse trovate, le unità di testo che rispettano criteri diversi per contenuti strutturati e non strutturati. |
| Question answering using entity references in unstructured data US10339190B2 |
2019 | Attivo | Risponde a una ricerca su un tipo di entità ordinando i riferimenti a entità di quel tipo già estratti dai risultati e basando la risposta sull'entità scelta. |
| Query rewriting using session information US10387437B2 |
2019 | Attivo | Ricava varie riscritture di una ricerca da quella attuale e dalle precedenti della sessione, le valuta in base ai loro risultati e usa una riscrittura con punteggio sufficiente. |
| Contextualizing knowledge panels US11720577B2 |
2023 | Attivo | Adatta le informazioni mostrate su un'entità ai termini di contesto della ricerca: se indicano una relazione con altre entità, mette in cima i fatti su quelle entità collegate. |
| Multi source extraction and scoring of short query answers US20230342411A1 |
2023 | Domanda poi concessa | Addestra un sistema di previsione dei punteggi per generare risposte brevi alle ricerche, usando brani candidati da mostrare in riquadri in evidenza, gli altri brani e i loro titoli. |
| Removing substitution rules US8600973B1 |
2013 | Decaduto per tasse non pagate | Controlla le ricerche riscritte con un termine sostitutivo e, se nessuna delle risorse tra i risultati considerati contiene quel termine, aumenta per esso un punteggio di mancata corrispondenza. |
| Predicting intent of a search for a particular context US20180336200A1 |
2018 | Domanda poi concessa | Deduce l'intento di una ricerca dalle azioni compiute dagli utenti di un gruppo di dispositivi e adatta parte dei risultati mettendo in evidenza le informazioni che soddisfano quell'intento. |
| Selecting answer spans from electronic documents using neural networks US20200265327A1 |
2020 | Domanda poi concessa | Seleziona in un documento il tratto di testo che risponde a una domanda, usando reti neurali che combinano rappresentazioni numeriche di ogni tratto, del suo segmento e della domanda. |
| Query completions US11693863B1 |
2023 | Attivo | Ordina i completamenti di una ricerca appena iniziata in base alla probabilità che compaiano, nelle sessioni di attività degli utenti, insieme a un dato di riferimento dell'utente. |
| Systems and methods for machine-learned prediction of semantic similarity between documents US11694034B2 |
2023 | Attivo | Stima quanto due documenti si somigliano nel significato, dividendoli in blocchi di testo e confrontando le rappresentazioni prodotte da un modello di apprendimento automatico. |
| Structured entity information page US11706318B2 |
2023 | Attivo | Costruisce una pagina di risultati su un contenuto da guardare, con le informazioni previste per la sua categoria e, se disponibile, dove vederlo in streaming o scaricarlo. |
| Providing search results based on a compositional query US11762933B2 |
2023 | Attivo | Risponde a ricerche composte, con due tipi di entità e una relazione, confrontando nel grafo della conoscenza i valori della relazione per ogni entità e ricavandone i risultati. |
| Query categorization based on image results US11782970B2 |
2023 | Attivo | Prende le immagini restituite per una ricerca, con la loro posizione e i dati sul comportamento degli utenti, e le associa a più etichette ricavate dall'analisi del loro contenuto. |
| Evaluating an Interpretation for a Search Query US20230334045A1 |
2023 | Domanda poi concessa | Valuta se l'interpretazione data da una persona a una ricerca è corretta, con un primo modello addestrato e un secondo che aggiunge caratteristiche temporali e di raggruppamento della ricerca. |
| Predictive query completion and predictive search results US20230394072A1 |
2023 | Domanda poi concessa | Fornisce suggerimenti di ricerca e, quando un criterio di previsione è soddisfatto anche senza che l'utente ne scelga uno, invia già i risultati di uno dei suggerimenti. |
| Query composition system US20230244657A1 |
2023 | Domanda poi concessa | Crea gruppi di ricerche legati al contesto, ciascuno con la probabilità che l'utente ne scelga una, e in base al contesto del dispositivo gli propone uno di questi gruppi. |
Ricerca AI e generativa
I documenti più recenti: riassunti generati da un modello linguistico, chat che ricordano la conversazione, ricerche che si moltiplicano. In questo tema il catalogo ha 12 documenti.
| Brevetto | Anno | Stato | Cosa descrive |
|---|---|---|---|
| Generative summaries for search results US11769017B1 Noto come: brevetto delle AI Overview Leggi la scheda |
2023 | Attivo | Genera con un grande modello linguistico un riassunto da mostrare in risposta a una ricerca, elaborando anche contenuti aggiuntivi oltre alla domanda per ridurre le imprecisioni. |
| Search with stateful chat US20240289407A1 Noto come: brevetto di AI Mode Leggi la scheda |
2024 | Domanda in esame | Affianca alla ricerca classica una chat che tiene traccia della sessione, dove un modello generativo ricava ricerche aggiuntive e il tipo di domanda decide quali altri modelli usare. |
| Attention-based sequence transduction neural networks US10452978B2 Noto come: Transformer Leggi la guida a BERT |
2019 | Attivo | Descrive una rete neurale che genera una sequenza da un'altra usando un codificatore a strati in cui ogni posizione 'guarda' tutte le posizioni dell'input tramite un meccanismo di attenzione. |
| Generating query variants using a trained generative model US11663201B2 Se ne parla nell’articolo sul query fan-out |
2023 | Attivo | Genera varianti di una ricerca inviata usando un modello generativo addestrato, che le crea a partire dalle parole della ricerca ed eventualmente da altri dati in ingresso. |
| Thematic search US12158907B1 Se ne parla nell’articolo sul query fan-out |
2024 | Attivo | Ricava dai documenti trovati per una ricerca alcuni temi, ciascuno descritto da una frase, e li mostra nella pagina dei risultati con i risultati organizzati per tema. |
| Query response using a custom corpus US20240362093A1 |
2024 | Domanda in esame | Risponde a una domanda dell'utente con un grande modello linguistico che interroga un'applicazione esterna con accesso a una raccolta di documenti personalizzata e basa la risposta sui documenti ricevuti. |
| Systems and methods for prompt-based query generation for diverse retrieval WO2024064249A1 Noto come: brevetto del query fan-out Perché l’etichetta non regge |
2024 | Domanda cessata | Usa un grande modello linguistico, guidato da più istruzioni (prompt), per generare coppie artificiali di ricerca e documento con cui addestrare un modello che trova documenti in una raccolta. |
| Method for Text Ranking with Pairwise Ranking Prompting US20250124067A1 |
2025 | Domanda in esame | Ordina i testi dei risultati candidati per una ricerca con un modello generativo che, ricevuti in un'istruzione (prompt) la ricerca e i testi, li confronta a coppie. |
| User embedding models for personalization of sequence processing models WO2025102041A1 |
2025 | Domanda in esame | Converte con un modello i dati storici di un utente in rappresentazioni numeriche, che un modello di elaborazione di sequenze combina con l'istruzione ricevuta per generare il risultato. |
| Generating and/or utilizing a machine learning model in response to a search request US20230273923A1 |
2023 | Domanda in esame | Risponde a una ricerca con il risultato di un modello di apprendimento automatico, come una risposta prevista o un'interfaccia interattiva, talvolta addestrando il modello al momento per quella ricerca. |
| Instruction Fine-Tuning Machine-Learned Models Using Intermediate Reasoning Steps US20240256965A1 |
2024 | Domanda in esame | Addestra un modello che elabora sequenze valutando sia la sua risposta sia i passaggi intermedi con cui ci arriva, confrontandoli con risposte e passaggi corretti di riferimento. |
| Generating query answers from a user's history US20250036621A1 |
2025 | Domanda poi concessa | Riconosce quando una domanda dell'utente cerca informazioni che ha già consultato e risponde usando solo raccolte di documenti a cui quell'utente ha avuto accesso in passato. |
Utenti, autori e fiducia
Brevetti su ciò che si può ricavare dal comportamento di chi cerca, da chi scrive e dalla reputazione di un sito. In questo tema il catalogo ha 14 documenti.
| Brevetto | Anno | Stato | Cosa descrive |
|---|---|---|---|
| Modifying search result ranking based on implicit user feedback US9235627B1 |
2016 | Attivo | Misura la pertinenza di un risultato per una ricerca confrontando le visite lunghe con quelle brevi, e la usa per ordinare i risultati quando la stessa ricerca si ripete. |
| Agent rank US7565358B2 Noto come: Agent Rank |
2009 | Decaduto per tasse non pagate | Assegna un punteggio a chi firma digitalmente dei contenuti (un 'agente') in base ai contenuti associati alle sue firme, per cercare e ordinare fonti di informazione collegate. |
| Search result ranking based on trust US10268641B1 Noto come: Trust Rank |
2019 | Decaduto per tasse non pagate | Corregge il punteggio dei documenti trovati in base alla fiducia attribuita a chi ha assegnato loro delle etichette, e ordina i risultati con i punteggi corretti. |
| Generating author vectors US10599770B1 Noto come: author vectors |
2020 | Attivo | Addestra una rete neurale su sequenze di parole attribuite a uno stesso autore, ciascuna seguita dalla sequenza successiva, per ottenere un vettore numerico che caratterizza quell'autore. |
| Website representation vector US20200050707A1 |
2020 | Domanda abbandonata | Classifica un sito misurando quanto la sua rappresentazione differisce da quelle complessive di due gruppi di siti dello stesso ambito di conoscenza, classificati in modo diverso. |
| Systems and methods for correlating document topicality and popularity US8595225B1 |
2013 | Decaduto per tasse non pagate | Recupera i documenti visitati dagli utenti, li associa a uno o più argomenti e ne calcola la popolarità, ottenendo una popolarità distinta per ciascun argomento. |
| Modifying search result ranking based on populations US8694511B1 |
2014 | Decaduto per tasse non pagate | Modifica l'ordine dei risultati di ricerca in base a 'popolazioni'; l'abstract non spiega di quali popolazioni si tratti né come vengano usate. |
| Modifying search result ranking based on a temporal element of user feedback US9092510B1 |
2015 | Attivo | Corregge la pertinenza di un documento usando un aspetto temporale del feedback degli utenti, come i clic sui risultati, e la fornisce al sistema che ordina i risultati. |
| Sentiment detection as a ranking signal for reviewable entities US9317559B1 |
2016 | Attivo | Calcola il sentiment, cioè il tono positivo o negativo, delle recensioni su ogni entità recensita e lo usa per ordinare i risultati di ricerca legati a quelle entità. |
| Obtaining authoritative search results US9659064B1 |
2017 | Attivo | Aggiunge ai risultati di una ricerca un risultato tratto da un sito considerato autorevole per quella ricerca, e ordina insieme il risultato autorevole e gli altri. |
| Personalization of web search results using term, category, and link-based user profiles US10839029B2 |
2020 | Decaduto per tasse non pagate | Crea un profilo dell'utente dalle sue ricerche, dalle interazioni con i documenti e dai dati personali forniti, e lo usa per riordinare i risultati secondo i suoi interessi. |
| Rating raters US20090144272A1 |
2009 | Domanda abbandonata | Assegna un punteggio di qualità a chi dà valutazioni, misurando quanto i suoi voti su vari elementi si discostano da quelli degli altri utenti sugli stessi elementi. |
| Systems and methods for demoting personalized search results based on personal information US7827170B1 |
2010 | Attivo | Riordina i risultati di ricerca di un utente spostando di alcune posizioni quelli legati a risultati simili ai suoi preferiti, individuati in parte dalla sua cronologia di ricerca. |
| Credibility of an author of online content US8126882B2 |
2012 | Attivo | Calcola un fattore di credibilità per l'autore di un contenuto online, basato su informazioni ritenute vere sull'autore, e lo usa in parte per posizionare quel contenuto nei risultati. |
Crawling e indicizzazione
Brevetti su come scoprire le pagine, decidere quando rileggerle e capire la struttura di una pagina. In questo tema il catalogo ha 11 documenti.
| Brevetto | Anno | Stato | Cosa descrive |
|---|---|---|---|
| Document segmentation based on visual gaps US7676745B2 |
2010 | Decaduto per tasse non pagate | Divide un documento in sezioni usando un modello visivo basato sulla quantità di spazi bianchi presenti, che serve anche a ricostruirne la struttura gerarchica. |
| Scheduler for search engine crawler US7725452B1 |
2010 | Scaduto per fine durata | Programma l'indicizzazione delle pagine registrate in un archivio storico, assegnando a ciascuna un punteggio basato su quanto spesso ne cambia il contenuto e confrontandolo con una soglia. |
| Minimizing visibility of stale content in web searching including revising web crawl intervals of documents US7987172B1 |
2011 | Scaduto per fine durata | Stabilisce ogni quanto riscansionare ciascun documento, aggiornando l'intervallo dopo ogni visita, perché la probabilità che il motore usi contenuti superati resti sotto una soglia accettabile. |
| Web crawler scheduler that utilizes sitemaps from websites US8417686B2 |
2013 | Decaduto per tasse non pagate | Pianifica la scansione dei documenti di un sito in base alle sue sitemap, cioè gli elenchi dei documenti, lette dopo una notifica inviata dal sito o dal server. |
| Using resource load times in ranking search results US8645362B1 |
2014 | Decaduto per tasse non pagate | Corregge il punteggio iniziale di ogni risultato di una ricerca in base a una misura del suo tempo di caricamento, ottenendo un nuovo punteggio. |
| Duplicate document detection in a web crawler system US7627613B1 |
2009 | Decaduto per tasse non pagate | Rileva i duplicati durante la scansione del web, raggruppando ogni nuovo documento con quelli di uguale contenuto, filtrati con una misura indipendente dalle ricerche, e scegliendo un rappresentante. |
| Determining semantically distinct regions of a document US7913163B1 |
2011 | Decaduto per tasse non pagate | Suddivide un documento strutturato in regioni di significato distinto: parte dall'albero dei suoi elementi, ne simula la visualizzazione e unisce secondo regole gli elementi vicini o compatibili. |
| Representative document selection for sets of duplicate documents in a web crawler system US7984054B2 |
2011 | Decaduto per tasse non pagate | Sceglie, secondo condizioni prefissate, un unico documento rappresentativo per ogni gruppo di duplicati trovati durante la scansione, includendo o escludendo i documenti con una misura indipendente dalle ricerche. |
| Near-duplicate document detection for web crawling US8140505B1 |
2012 | Attivo | Riconosce i documenti quasi duplicati calcolando per ciascuno un codice (hash) e confrontandolo con quelli salvati: prima cerca codici con una parte uguale, poi verifica se sono molto simili. |
| Document reuse in a search engine crawler US9679056B2 |
2017 | Decaduto per tasse non pagate | Riusa, durante la scansione, la copia già scaricata di un documento invece di scaricare quella attuale, quando un indicatore basato su un punteggio indipendente dalle ricerche soddisfa un criterio. |
| Deep links for native applications US10073911B2 |
2018 | Attivo | Genera automaticamente deep link per app native, cioè collegamenti a contenuti specifici dentro l'app, e indicizza i contenuti ottenuti tramite quei collegamenti. |
Ricerca locale, notizie e immagini
Brevetti sulle ricerche locali, sulle notizie e sulle immagini. In questo tema il catalogo ha 13 documenti.
| Brevetto | Anno | Stato | Cosa descrive |
|---|---|---|---|
| Scoring local search results based on location prominence US7822751B2 |
2010 | Scaduto per fine durata | Assegna un punteggio ai documenti legati a un luogo con due formule diverse, a seconda che il luogo sia dentro o fuori una certa area geografica. |
| Systems and methods for improving the ranking of news articles US8126876B2 |
2012 | Decaduto per tasse non pagate | Ordina un elenco di link tenendo conto, almeno in parte, della qualità della fonte a cui appartiene ciascun link. |
| Methods and apparatus for clustering news content US7568148B1 |
2009 | Decaduto per tasse non pagate | Individua per un argomento più gruppi di documenti e assegna un punteggio a ciascun gruppo, oltre che ai singoli documenti e alle fonti che li pubblicano. |
| Directions-based ranking of places returned by local search queries US8538973B1 |
2013 | Decaduto per tasse non pagate | Ordina i luoghi trovati con una ricerca locale in base a un punteggio che tiene conto, almeno in parte, della loro popolarità e della distanza dalla posizione attuale dell'utente. |
| Authoritative document identification US8650197B2 |
2014 | Decaduto per tasse non pagate | Individua i documenti legati a un luogo e, in base a un gruppo di segnali per ciascuno, stabilisce quanto ognuno sia autorevole per quel luogo. |
| Watch time based ranking US9098511B1 |
2015 | Decaduto per tasse non pagate | Ricalcola il punteggio di un risultato per una ricerca in base a quanto a lungo la risorsa è stata guardata nelle sessioni di quella ricerca, per ordinare i risultati. |
| Identifying local experts for local search US9792330B1 |
2017 | Decaduto per tasse non pagate | Individua tra chi recensisce attività di una certa categoria in una zona alcuni esperti locali, e ordina i risultati delle ricerche locali in base alle loro recensioni. |
| Methods and apparatus for clustering news online content based on content freshness and quality of content source US10095752B1 |
2018 | Decaduto per tasse non pagate | Assegna un punteggio alle fonti, in base ai documenti che pubblicano, e ai gruppi di documenti legati a un argomento, in base ai loro documenti e fonti. |
| Ranking image search results using machine learning models US20200201915A1 |
2020 | Domanda abbandonata | Ordina i risultati di una ricerca di immagini con un modello di apprendimento automatico che, dalle caratteristiche della ricerca e di ogni immagine, calcola un punteggio di pertinenza. |
| Interpreting local search queries US20090019028A1 |
2009 | Domanda poi concessa | Esplora le possibili interpretazioni di una ricerca prima di rispondere: la divide in parti, invia ciascuna a vari archivi e valuta dai risultati quanto ogni interpretazione è affidabile. |
| Aspect-Based Sentiment Summarization US20090193328A1 |
2009 | Domanda poi concessa | Riassume le recensioni su un'entità aspetto per aspetto, collegando le frasi che esprimono un giudizio agli aspetti a cui si riferiscono, sia tipici della categoria sia ricavati dalle recensioni. |
| Domain-Specific Sentiment Classification US20090125371A1 |
2009 | Domanda poi concessa | Crea un classificatore del sentiment per un settore: con un lessico generico individua i documenti più positivi e negativi, ne ricava un lessico settoriale e lo affina con l'addestramento. |
| Personalized content feed suggestions page US8190997B2 |
2012 | Attivo | Suggerisce all'utente feed di contenuti a cui iscriversi, scelti tra quelli associati alle pagine che ha visitato, e può evitare di riproporre quelli già rifiutati. |
Conclusione
Un catalogo così serve a una cosa: controllare. Quando leggi che “un brevetto di Google dice che”, cerca qui il documento, apri la pagina ufficiale e guarda di quando è e in che stato si trova. Poi leggi la prima rivendicazione. Spesso scoprirai che il brevetto dice meno di quanto gli si fa dire. Per capire come leggerne uno, parti dalla guida ai brevetti di Google.
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Domande frequenti
Il catalogo elenca tutti i brevetti di Google?
No. Google è titolare di un numero molto più alto di brevetti, e molti non riguardano la ricerca. Qui trovi una selezione di 109 documenti legati al funzionamento di un motore di ricerca: link, qualità, interpretazione delle ricerche, ricerca con l’intelligenza artificiale, comportamento degli utenti, scansione delle pagine, ricerca locale. È un elenco ragionato, non un elenco completo.
Da dove vengono i dati del catalogo?
Titolo, numero, date e stato vengono dalla pagina ufficiale di ogni documento su Google Patents, letta l’8 ottobre 2026. La frase nella colonna “Cosa descrive” è ricavata dall’abstract ufficiale. Lo stato è quello che Google Patents indica: è una stima e non una conclusione legale, e può cambiare nel tempo, per esempio quando un brevetto arriva a fine durata.
Perché alcuni brevetti hanno un “noto come” e altri no?
Solo pochi brevetti hanno un soprannome diffuso tra gli SEO, come PageRank o Panda. Lo riportiamo quando è davvero usato, per aiutarti a ritrovare il documento. Non è il titolo del brevetto e non equivale a una conferma di Google: negli abstract non compaiono nomi di prodotti o di aggiornamenti. Per tutti gli altri documenti vale il titolo ufficiale.
Un brevetto attivo vuol dire che Google usa quel metodo?
No. “Attivo” indica soltanto che la protezione risulta in vigore. Un’azienda può brevettare un’idea e non usarla mai, oppure usarla in una forma diversa da quella descritta. Vale anche il contrario: un brevetto scaduto o decaduto non dimostra che il metodo sia stato abbandonato. Per sapere cosa è in uso contano le dichiarazioni di Google, non lo stato del brevetto.
Che differenza c’è tra un brevetto e una domanda di brevetto?
La domanda è la richiesta: descrive l’invenzione e di solito viene pubblicata prima che l’ufficio brevetti decida. Il brevetto è la domanda accolta. Nel catalogo 22 voci su 109 sono domande: alcune sono poi state concesse con un altro numero, altre sono ancora in esame, altre sono state abbandonate. Una domanda non concessa non dà alcuna protezione definitiva.
Fonti
Le pagine ufficiali dei 109 documenti sono linkate nelle tabelle e sono state lette l’8 ottobre 2026.
- Google Patents, pagina di ricerca dei brevetti. patents.google.com/
- USPTO, “Patent essentials”, 20 luglio 2026. uspto.gov/patents/basics/essentials
- USPTO, “Managing a patent”, 20 ottobre 2025. uspto.gov/patents/basics/manage
- USPTO, “USPTO Kind Codes”, 12 giugno 2026. uspto.gov/patents/search/authority-files/uspto-kind-codes
- USPTO, “Glossary”. uspto.gov/learning-and-resources/glossary