Как Google сегментирует поисковую выдачу по разным значениям запроса с помощью вкладок и семантических кластеров

Термины и определения

Tabs (Вкладки)

Элементы интерфейса, представляющие различные классы результатов поиска (different classes of search results). Каждая вкладка соответствует отдельному значению (meaning) исходного запроса и содержит уточненный запрос.

Related Query / Query Extension (Связанный запрос / Расширение запроса)

Уточненный запрос, который представляет более сфокусированное значение исходного термина. Используется в заголовках вкладок.

Stacks (Стеки)

Динамически сгенерированные группы документов внутри вкладки, которые имеют схожее содержание (common information, similar conceptual propositions). Служат для организации выдачи и уменьшения дублирования.

Drill Down (Детализация / Углубление)

Механизм уточнения поиска. Представлен в виде меню уточняющих поисковых терминов (menu of refining search terms), которые динамически генерируются на основе результатов поиска.

Meanings / Concepts (Значения / Концепции)

Различные смысловые интерпретации поискового запроса. Основа для сегментации результатов во вкладки.

Differential Representation (Дифференциальное представление)

Способ отображения документов внутри стека, который визуально подчеркивает сходства и различия между похожими документами.

Sponsored Tabs (Спонсорские вкладки)

Вкладки, оплаченные рекламодателем. Могут отображать контент рекламодателя непосредственно в интерфейсе поисковой системы.

Direct Navigation (Прямая навигация)

Механизм в поисковых подсказках (search assist box), позволяющий пользователю перейти на целевой сайт (например, по брендовому запросу), минуя страницу результатов поиска.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Примечание: Предоставленный текст патента содержит Claims, начиная с 29, что характерно для продолжения заявки (Continuation Application).

Claim 29 (Независимый пункт): Описывает основную систему организации выдачи по неоднозначному запросу.

1. Система идентифицирует множество значений (plurality of meanings), связанных с термином поискового запроса.
2. Идентифицируется множество связанных запросов (plurality of related queries). Каждый связанный запрос соответствует одному из значений и включает исходный термин плюс дополнительные термины.
3. Система предоставляет для отображения в окне браузера результаты поиска и связанные запросы.
4. Отображение происходит с использованием множества вкладок (plurality of tabs).
5. Каждая вкладка идентифицирует один из связанных запросов и включает результаты, соответствующие этому запросу.

Ядром изобретения является разрешение неоднозначности запроса путем разделения выдачи на вкладки, каждая из которых соответствует конкретному семантическому значению.

Claim 37 (Независимый пункт): Описывает метод, аналогичный системе из Claim 29.

Метод включает идентификацию множества значений запроса, идентификацию соответствующих связанных запросов и предоставление результатов для отображения во множестве вкладок.

Claim 45 (Независимый пункт): Описывает метод, реализованный на компьютерно-читаемом носителе, с фокусом на группировку.

Система идентифицирует множество значений запроса, идентифицирует результаты поиска и затем идентифицирует множества групп результатов (plurality of groups of search results), где каждая группа соответствует отдельному значению.

Зависимые пункты (например, 30, 31, 35, 40):

• Claims 30, 31, 40: Детализируют механизм Drill Down. Уточняющие термины или категории предоставляются вместе с конкретной вкладкой для дальнейшего уточнения запроса.
• Claim 35: Детализирует Sponsored Tab. Вкладка связана с рекламодателем и содержит контент, полученный с его веб-сайта.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, от понимания запроса до финального представления результатов пользователю.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система анализирует исходный запрос на предмет неоднозначности. Происходит идентификация различных значений (meanings) и генерация связанных запросов (related queries) или расширений (query extensions). Для этого могут использоваться онтологии, лексические данные и статистические методы (например, Марковские техники).

RANKING – Ранжирование
Система должна выполнить ранжирование не только для исходного запроса, но и для сгенерированных связанных запросов, чтобы получить наборы результатов для каждой потенциальной вкладки.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Это ключевой этап применения патента, где происходит организация и представление SERP.

1. Сегментация выдачи: Результаты распределяются по вкладкам (Tabs) в соответствии с идентифицированными значениями.
2. Группировка и дедупликация: Внутри каждой вкладки применяется механизм Stacks для кластеризации схожих документов.
3. Генерация уточнений: На основе анализа полученных результатов динамически создаются меню Drill Down.
4. Интеграция рекламы: Внедряются спонсорские вкладки и категории.

Входные данные:

• Исходный поисковый запрос.
• Индекс документов.
• Онтологии, семантические и лексические базы данных.
• Исторические данные о поведении пользователей (historical tab click through data).
• Данные от рекламодателей.

Выходные данные:

• Структурированная страница результатов поиска (SERP) с вкладками, стеками и меню детализации.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на неоднозначные запросы (например, "Ягуар" — животное, автомобиль) и широкие тематические запросы, требующие структурирования и уточнения.
• Типы контента: Влияет на все типы контента, так как группировка происходит на основе семантического значения и содержания документов.
• Конкретные ниши: Актуально в e-commerce (группировка товаров по категориям, брендам с использованием Drill Down) и информационных нишах с пересекающейся терминологией.

Когда применяется

• Триггер активации: Когда система идентифицирует, что поисковый запрос имеет несколько различных значений (different meanings) или концепций.
• Условия работы: Когда для разных значений можно сформировать достаточное количество релевантных результатов и осмысленные уточняющие запросы (query extensions) для вкладок или категории для Drill Down.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Обработка запроса и идентификация значений

1. Получение исходного поискового запроса.
2. Анализ запроса для определения потенциальной неоднозначности.
3. Идентификация множества различных значений (концепций), связанных с запросом.

Этап 2: Генерация вкладок и связанных запросов

1. Для каждого идентифицированного значения генерируется связанный запрос (Query Extension).
2. Выбор наиболее релевантных связанных запросов для отображения в виде Tabs. Порядок определяется на основе релевантности, качества результатов или исторических данных о кликах.

Этап 3: Получение и организация результатов (для активной вкладки)

1. Выполнение поиска по запросу активной вкладки.
2. Динамическая группировка результатов в Stacks. Группировка основана на сходстве контента (используя distance metrics, семантические критерии).
3. Выбор или генерация репрезентативного текста (сводки) и изображения для каждого стека.

Этап 4: Генерация уточнений и рекламы

1. Анализ результатов внутри вкладки для извлечения набора уточняющих терминов (refining search terms).
2. Группировка терминов в категории для меню Drill Down.
3. Интеграция спонсорского контента (вкладки, категории, сниппеты).

Этап 5: Формирование интерфейса

1. Рендеринг страницы результатов поиска с вкладками.
2. Отображение стеков и меню Drill Down для активной вкладки.
3. Настройка отображения (длина сниппетов, количество колонок) на основе предпочтений пользователя или характеристик устройства (Text Snippet Display Module).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент предполагает использование широкого спектра данных для анализа запросов и организации результатов:

• Контентные и Семантические факторы: Неструктурированный текст, HTML-разметка. Используются для формирования стеков и генерации сниппетов. Также используются онтологии (ontological features), семантические отношения (синонимы, гипонимы, гиперонимы) для генерации Tabs и Drill Down.
• Лексические данные: Стемминг, варианты написания, капитализация, словосочетания (word grouping).
• Поведенческие факторы: Исторические данные о кликах (historical tab click through data) могут использоваться для определения порядка и выбора вкладок.
• Данные рекламодателей: Контент с сайтов рекламодателей или предоставленные ими данные для формирования Sponsored Tabs.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит конкретных формул, но упоминает ключевые метрики и методы:

• Метрики качества страниц: Упоминаются метрики качества, как зависящие от запроса (query dependent metric), так и не зависящие (query independent metric). Используются для выбора и упорядочивания вкладок.
• Метрики релевантности и значимости (Meaningfulness): Критерии для оценки качества расширений запроса. Учитывают частоту появления термина, совместную встречаемость (co-occurrence), является ли фраза правильно сформированной.
• Метрики дистанции (Distance metrics): Используются для группировки документов в Stacks. Могут учитывать границы предложений, абзацев и HTML-разметку для количественной оценки сходства между документами.
• Критерии кластеризации: Используются для формирования Stacks на основе общих концепций. Упоминается сходство второго порядка (second-order similarity) для дифференциального представления.
• Статистические методы: Упоминаются Марковские техники (Markov techniques) для анализа предшествующих и последующих терминов при генерации связанных запросов и уточнений.

1. Сегментация интента — основа выдачи: Ключевой вывод заключается в том, что поисковая система активно стремится разделить результаты поиска на основе различных значений (интентов) запроса (Tabs). Это не просто ранжирование, а структурная организация информации по концепциям.
2. Динамическое уточнение и переписывание запросов: Система использует Related Queries (Вкладки) для фокусировки поиска и динамически генерирует Drill Down меню для дальнейшего уточнения. Это показывает важность анализа реального набора результатов для понимания поискового пространства.
3. Дедупликация через кластеризацию (Stacks): Механизм Stacks демонстрирует стремление системы уменьшить избыточность информации в выдаче, группируя документы с похожим содержанием. Это повышает разнообразие (diversity) SERP.
4. Глубокая интеграция рекламы: Патент описывает интеграцию рекламы в структуру выдачи (Sponsored Tabs, Sponsored Drill Down), которая выходит за рамки стандартных объявлений и позволяет рекламодателям размещать свой контент непосредственно в интерфейсе поисковика.
5. Важность семантического анализа: Реализация всех описанных функций требует мощных возможностей NLP и семантического анализа для понимания концепций, классификации контента и определения отношений между документами.

Best practices (это мы делаем)

• Четкое таргетирование концепции (Intent Targeting): Создавайте контент, который однозначно отвечает одному конкретному значению (интенту) запроса. Если вы работаете с неоднозначным термином, убедитесь, что контекст страницы (сопутствующие термины, сущности) четко сигнализирует, о каком именно значении идет речь. Это поможет системе правильно классифицировать контент в соответствующий сегмент (Tab или кластер).
• Насыщение контента атрибутами и сущностями (для Drill Down): Включайте в контент релевантные атрибуты, связанные сущности и факты. Система использует их для динамической генерации меню уточнений (Drill Down). Например, для статьи о породе собак указывайте размеры, характер, историю породы, требования к уходу.
• Построение тематического авторитета (Topical Authority): Глубокое покрытие темы увеличивает вероятность того, что система будет использовать ваш контент для генерации различных Drill Down категорий в рамках вашей основной концепции.
• Оптимизация под прямую навигацию (Direct Navigation): Для брендовых запросов убедитесь, что система корректно идентифицирует официальный сайт. Используйте стандартизированное название бренда и качественный favicon, так как он может использоваться в поисковых подсказках.
• Оптимизация сниппетов для разных форматов: Учитывая возможность изменения длины сниппетов (Text Snippet Display Module), размещайте ключевую информацию в начале текста, чтобы она попадала даже в короткие сниппеты, особенно на мобильных устройствах.

Worst practices (это делать не надо)

• Смешивание интентов на одной странице: Попытка оптимизировать одну страницу под несколько разных значений одного ключевого слова (например, "Ягуар" как автомобиль и как животное на одной странице). Это затрудняет классификацию страницы системой.
• Создание поверхностного контента без деталей: Контент, не содержащий достаточного количества атрибутов и фактов, не даст системе материала для генерации Drill Down категорий и может быть оценен как менее полезный.
• Создание близких дублей (Near-Duplicate Content): Страницы с очень похожим содержанием рискуют быть сгруппированными в один Stack, что не приведет к увеличению видимости в SERP. Фокусируйтесь на создании уникальной ценности на каждой странице.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический курс на семантический поиск и приоритизацию организации информации вокруг концепций и интентов. Для SEO это означает, что долгосрочная стратегия должна фокусироваться на создании контента, который четко отвечает на конкретные потребности пользователя в рамках определенной тематической вертикали. Понимание того, как система сегментирует вашу нишу (аналогично Tabs и Drill Downs), становится критически важным для достижения видимости.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сайта по запросу "Меркурий" (Автомобили)

Запрос "Меркурий" неоднозначен (планета, химический элемент, бренд автомобилей).

1. Анализ интентов (Tabs): SEO-специалист определяет, что цель — ранжироваться по интенту, связанному с автомобилями Mercury.
2. Действия по оптимизации (Концептуальная чистота): Контент сайта должен быть максимально сфокусирован на автомобильной тематике. Используются уточняющие термины: "автомобили Mercury", "Ford Mercury", "модельный ряд Mercury". Это помогает системе отделить этот контент от информации о планете или химическом элементе.
3. Оптимизация под Drill Down: В контент включаются атрибуты, которые система может использовать для генерации уточнений: названия моделей (Sable, Mountaineer), годы выпуска, типы запчастей. Создаются отдельные страницы под эти категории.
4. Ожидаемый результат: Когда пользователь ищет "Меркурий", система идентифицирует сайт как релевантный для автомобильной концепции. Сайт появляется в соответствующем смысловом кластере (аналог Tab). В уточнениях (аналог Drill Down) могут появиться категории "Модели" или "Запчасти", ведущие на сайт.