Как Google использует контекст пользователя для предложения запросов до начала ввода текста (Zero-Input Queries)

Термины и определения

Context Cluster (Контекстный кластер)

Группа из одного или нескольких исторических запросов (Query Inputs), сгруппированных на основе схожести их Input Context и схожести их содержания (content).

Context Cluster Probability (Вероятность контекстного кластера)

Метрика, указывающая на вероятность того, что пользователь выберет хотя бы один запрос, принадлежащий данному кластеру, при условии определенного Input Context. Рассчитывается путем агрегации вероятностей отдельных запросов в кластере.

Input Context (Контекст ввода)

Данные, описывающие обстоятельства, при которых был введен запрос. Контекст отличается от содержания самого запроса. Включает местоположение устройства, время и дату ввода запроса, а также предпочтения и интересы пользователя (явные или неявные).

Log Data (Данные журнала)

Хранилище исторических поисковых сессий, включающее введенные запросы и соответствующий им Input Context.

User Event (Пользовательское событие)

Действие пользователя, указывающее на намерение начать ввод поискового запроса (например, активация строки поиска). Критически важно, что это событие происходит до того, как пользователь ввел какой-либо текст запроса (Zero-Input).

Context Similarity Measure (Мера схожести контекста)

Метрика для оценки того, насколько похожи обстоятельства ввода (Input Contexts) двух разных запросов.

Query Similarity Measure (Мера схожести запроса)

Метрика для оценки того, насколько похожи содержание или тема двух разных запросов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный метод, включающий офлайн-генерацию кластеров и онлайн-обработку запроса пользователя.

1. Система получает доступ к данным о запросах (Query Data), которые включают сами запросы и их Input Context (обстоятельства ввода, отличные от содержания запроса).
2. Запросы группируются в Context Clusters. Группировка основана одновременно на Input Context и на содержании (content) запросов.
3. Для каждого кластера определяется Context Cluster Probability — вероятность того, что запрос из этого кластера будет выбран.
4. Данные о кластерах и вероятностях сохраняются.
5. Система получает от устройства индикацию о User Event и текущий контекст устройства. User Event определен как доступ к вводу поисковой системы, при котором пользователь еще не предоставил ввод запроса (Zero-Input).
6. На основе вероятностей кластеров и текущего контекста устройства выбирается Context Cluster.
7. Система предоставляет устройству данные для отображения элемента выбора (selection input) для выбранного контекстного кластера.

Claim 4 и 5 (Зависимые от 1): Детализируют процесс группировки (Шаг 2).

Группировка включает определение Context Similarity Measures и Query Similarity Measures. Запросы группируются в кластер, только если мера схожести их контекстов удовлетворяет порогу (context similarity threshold) И мера схожести самих запросов удовлетворяет порогу (query similarity threshold). Это ключевое двойное условие.

Claim 7 (Зависимый): Уточняет расчет вероятности кластера (Шаг 3).

Context Cluster Probability рассчитывается путем агрегирования (суммирования) вероятностей ввода (probabilities of entry) отдельных запросов в кластере.

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает метод онлайн-обработки.

Этот пункт фокусируется на процессе реагирования на User Event в реальном времени, используя уже существующие данные о Context Clusters. Он повторяет логику шагов 5-7 из Claim 1: получение события и контекста, выбор кластера на основе вероятностей и контекста, и предоставление кластера пользователю до ввода текста.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры, связывая анализ исторических данных с пользовательским интерфейсом в реальном времени.

INDEXING – Индексирование (Сбор данных)
На этом этапе происходит сбор и сохранение Log Data — записей о введенных запросах и их Input Context (время, место, данные пользователя). Эти данные являются сырьем для анализа.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Офлайн-анализ и Онлайн-обработка)
Основная работа происходит здесь. В офлайн-режиме Context Cluster System анализирует Log Data, выполняет кластеризацию, рассчитывает вероятности и сохраняет Context Cluster Data. В онлайн-режиме, когда происходит User Event, система использует текущий контекст пользователя для предсказания его намерения и выбора подходящих кластеров.

RANKING / UI Generation (Реал-тайм)
Система ранжирует выбранные Context Clusters на основе их вероятности в данном контексте и генерирует пользовательский интерфейс с подсказками (Suggestions).

Входные данные (Офлайн):

• Исторические Query Inputs и их Input Context.

Входные данные (Онлайн):

• Индикация User Event (активация строки поиска без ввода текста).
• Текущий контекст пользовательского устройства.

Выходные данные:

• Данные для отображения Context Cluster selection inputs (предлагаемые категории запросов).
• При выборе кластера — данные для отображения конкретных Query Inputs из этого кластера или подкластеров.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы, сильно зависящие от контекста — локальные (поиск ресторанов, магазинов, кинотеатров), времязависимые (расписание транспорта, часы работы) и персонализированные (запросы, связанные с интересами).
• Конкретные ниши: Локальный бизнес, развлечения, транспорт, мероприятия, новости.
• Мобильный поиск: Система особенно актуальна для мобильных устройств, где ввод текста затруднен, а контекстные данные (местоположение) легко доступны.

Когда применяется

• Триггеры активации: Система активируется при наступлении User Event — когда пользователь демонстрирует намерение начать поиск (например, открывает вкладку поиска), но еще не ввел ни одного символа (Zero-Input).
• Условия применения: Применяется, если для текущего контекста пользователя существуют заранее рассчитанные Context Clusters с достаточно высокой Context Cluster Probability (превышающей порог selection probability threshold).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-генерация контекстных кластеров

1. Сбор данных: Доступ к Log Data, содержащим исторические запросы и их Input Context.
2. Анализ схожести контекста: Определение Context Similarity Measures между контекстами ввода разных запросов (близость местоположения, совпадение времени).
3. Анализ схожести содержания: Определение Query Similarity Measures между содержанием запросов (общие темы, ключевые слова).
4. Группировка (Кластеризация): Запросы группируются в Context Clusters. Условие группировки: схожесть контекста И схожесть содержания должны превышать соответствующие пороги (similarity thresholds).
5. Расчет вероятностей запросов: Для каждого отдельного запроса определяется вероятность его ввода (probability of entry) в данном контексте.
6. Расчет вероятностей кластеров: Для каждого Context Cluster рассчитывается Context Cluster Probability путем агрегации (суммирования) вероятностей входящих в него запросов.
7. Сохранение: Данные о кластерах и их вероятностях сохраняются в Context Cluster Data.

Процесс Б: Онлайн-обработка и предоставление подсказок

1. Обнаружение события: Система получает индикацию о User Event.
2. Получение контекста: Система получает текущий контекст пользовательского устройства (местоположение, время, данные пользователя).
3. Выбор и Ранжирование кластеров: Система обращается к Context Cluster Data и выбирает Context Clusters, релевантные текущему контексту, ранжируя их по Context Cluster Probability. Может применяться бустинг на основе истории пользователя.
4. Фильтрация: Выбранные кластеры фильтруются (вероятность выше порога). Может применяться ограничение на максимальное количество (например, топ-4).
5. Отображение кластеров: Система отправляет данные на устройство для отображения выбранных Context Clusters.
6. Обработка выбора кластера (Опционально): Если пользователь выбирает кластер, система отображает конкретные запросы, принадлежащие выбранному кластеру, или подкластеры (если используется иерархия, как упомянуто в патенте).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система критически зависит от контекстуальных данных, связанных с историческими и текущими поисковыми сессиями.

• Географические факторы: Местоположение устройства (location) в момент ввода запроса. Используется для определения схожести контекста. Локации могут быть разрешены до адресов или в рамках сетки местоположений.
• Временные факторы: Время и дата ввода запроса (time and date). Используется для анализа контекста. Время может быть разбито на слоты (например, часовые интервалы).
• Пользовательские и Поведенческие факторы:
  • Предпочтения и интересы: Явные (указанные в профиле) или неявные (выведенные из потребляемого контента).
  • История запросов пользователя (user query history): Может использоваться для повышения (boosting) вероятности кластеров для конкретного пользователя.
  • Логи запросов (Log Data): Источник всех исторических данных.
• Контентные факторы (Содержание запросов): Текст запросов, ключевые слова, темы. Используются для определения схожести содержания (content similarity).

Какие метрики используются и как они считаются

• Context Similarity Measure (Мера схожести контекста): Метрика, измеряющая схожесть двух Input Contexts. Расчет основан на сравнении местоположения, времени и интересов пользователя.
• Query Similarity Measure (Мера схожести запроса): Метрика, измеряющая схожесть содержания двух запросов. Расчет основан на анализе тем, ключевых слов или символов.
• Similarity Thresholds (Пороги схожести): Пороговые значения для Context similarity и Query similarity, необходимые для включения запросов в один кластер.
• Probability of Entry (Вероятность ввода): Вероятность того, что конкретный запрос будет введен пользователем в данном контексте.
• Context Cluster Probability (Вероятность контекстного кластера): Агрегированная (суммарная) вероятность всех запросов, входящих в кластер, для данного контекста. $P(Cluster) = \sum P(Query_i)$.
• Selection probability threshold (Порог вероятности выбора): Минимальная Context Cluster Probability, необходимая для того, чтобы кластер был предложен пользователю.

1. Контекст как основа для предсказания интента: Google активно использует обстоятельства пользователя (место, время, интересы) как мощные предикторы поискового намерения. Input Context является таким же важным фактором для понимания запроса, как и его содержание.
2. Zero-Input Queries — приоритетное направление: Система разработана специально для предоставления подсказок до ввода текста. Это подчеркивает стремление Google предугадывать потребности пользователя и снижать его усилия, особенно на мобильных устройствах.
3. Двойное требование к кластеризации (Контекст + Содержание): Для формирования Context Cluster требуется одновременное выполнение двух условий: схожесть контекста И схожесть содержания. Это гарантирует, что предлагаемые кластеры будут релевантны как ситуации пользователя, так и его потенциальной теме интереса.
4. Преимущество агрегированной вероятности («Эффект кластера»): Механизм агрегации вероятностей позволяет предлагать пользователю запросы, которые сами по себе имеют низкую индивидуальную вероятность выбора, но принадлежат к кластеру с высокой общей вероятностью. Это помогает удовлетворять более нишевые информационные потребности.
5. Ситуативная релевантность: Ранжирование предлагаемых кластеров напрямую зависит от текущей ситуации пользователя. Релевантность динамична и меняется в зависимости от времени и места, что критично для локального и событийного поиска.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под ситуативные интенты: Анализируйте не только ЧТО ищут пользователи, но и КОГДА и ГДЕ они это делают. Создавайте контент, отвечающий на запросы, возникающие в конкретных обстоятельствах (например, "что делать в пятницу вечером рядом с [Локация]", расписания, меню, часы работы).
• Усиление локального SEO: Местоположение является ключевым компонентом Input Context. Убедитесь, что ваш бизнес и контент четко привязаны к географическим локациям (Google Business Profile, локальные сигналы), чтобы повысить вероятность попадания в локальные Context Clusters.
• Работа с времязависимым контентом (Freshness/QDF): Время является вторым ключевым компонентом контекста. Своевременно обновляйте информацию о событиях, новостях и предложениях, которые могут формировать Context Clusters в определенные периоды времени (сезонность, праздники, время суток).
• Построение тематического авторитета (Topical Authority): Поскольку кластеры формируются также на основе схожести содержания, важно полностью охватывать тему. Это увеличивает шансы того, что ваш контент будет релевантен различным запросам внутри определенного тематического кластера (например, кластер "Фильмы" может включать запросы о расписании, трейлерах, рецензиях).
• Анализ предиктивной выдачи (Zero-Input): Изучайте подсказки, которые Google предлагает при активации строки поиска на мобильном телефоне в разных локациях и в разное время, чтобы понять, какие Context Clusters формируются в вашей нише.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование контекста пользователя: Фокусировка исключительно на высокочастотных абстрактных запросах без учета контекста их возникновения снижает потенциал видимости в предиктивном поиске.
• Пренебрежение мобильным опытом: Система в первую очередь ориентирована на улучшение мобильного поиска, где контекст играет решающую роль. Игнорирование мобильной оптимизации негативно скажется на вовлеченности.
• Предоставление устаревшей информации: Если ваш контент связан с локациями или временем, устаревшие данные сделают его нерелевантным для текущего Input Context пользователя, исключая его из актуальных кластеров.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google на переход от реактивного поиска (ответ на введенный запрос) к проактивному или предиктивному поиску (предсказание запроса на основе контекста). Для SEO это означает необходимость глубокого понимания не только семантики, но и прагматики поиска — обстоятельств, которые побуждают пользователя искать информацию. Долгосрочная стратегия должна включать анализ пользовательских сценариев (Customer Journey Map) с учетом времени и места.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сайта кинотеатра под Context Clusters

1. Анализ контекста (Офлайн): Google анализирует данные и видит, что пользователи часто ищут "расписание сеансов", "трейлеры новинок" и "купить билеты" в пятницу вечером (Время), находясь рядом с кинотеатром (Локация). Google группирует это в кластер "Кино".
2. Действия по оптимизации:
   • Убедиться, что на сайте есть четкая локальная привязка и актуальные данные в GBP.
   • Создать легкодоступные, быстрые страницы для каждого интента (расписание, трейлеры, билеты).
   • Обеспечить быстрое обновление расписания и использовать микроразметку (Schema.org) для фильмов и событий.
3. Результат (Онлайн): Пользователь находится рядом с кинотеатром в пятницу вечером и открывает строку поиска Google на телефоне (User Event). Система определяет контекст и предлагает Context Cluster "Кино" (до ввода текста).
4. Вовлечение: Пользователь нажимает на кластер "Кино" и видит подсказки: "расписание сеансов [Название кинотеатра]", "трейлеры фильмов". Выбирает нужный запрос и попадает на оптимизированный сайт.