Как Google объединяет контекстные ответы и персональные уведомления с поисковыми подсказками в реальном времени

Термины и определения

Application (Приложение)

Программное обеспечение, через которое пользователь осуществляет поиск (например, веб-браузер или мобильное поисковое приложение).

Contextual Data (Контекстные данные)

См. First Information.

First Information (Первая информация)

Контекстные данные (Contextual Data). Делятся на два типа: 1) Данные, связанные с пользователем (например, оповещения о погоде в его локации, события в календаре); 2) Данные, связанные с частичным запросом (например, прямой ответ на вопрос, определение термина).

Partial Entry (Частичный ввод)

Неполный поисковый запрос или URL, вводимый пользователем в реальном времени.

Search Field (Поле поиска)

Интерфейс для ввода поискового запроса. Может быть отдельным полем или интегрированным в адресную строку браузера (Address Bar/Omnibox).

Search Term Predictions (Предсказания поисковых запросов)

Предполагаемые варианты завершения запроса, основанные на популярности запросов других пользователей или истории поиска (Autocomplete/Suggest).

Second Information (Вторая информация)

Стандартные подсказки: Search Term Predictions и/или URL Suggestions.

Suggestion Interface (Интерфейс подсказок)

Область отображения Первой и Второй информации, обычно в виде выпадающего списка (drop-down list interface) под полем поиска.

URL Suggestions (URL-подсказки)

Предлагаемые адреса веб-страниц, основанные на истории посещений или релевантности частичному вводу.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления информации в связи с полем поиска.

1. Система получает ввод от пользователя через поле поиска приложения (Search Field), включающий как минимум частичный ввод (Partial Entry) поискового запроса.
2. В ответ на получение ввода система получает Первую информацию (First Information) и Вторую информацию (Second Information).
   • Первая информация соответствует контекстным данным (Contextual Data) либо для пользователя, либо для частичного ввода запроса.
   • Вторая информация соответствует одному или нескольким предсказаниям поисковых запросов (Search Term Predictions) для частичного ввода.
3. Система предоставляет для отображения Первую и Вторую информацию внутри приложения в связи с полем поиска.

Claim 2, 3, 4 (Зависимые): Детализируют интерфейс и типы данных.

• Поле поиска предназначено для веб-поиска.
• Вторая информация также включает URL-подсказки (URL Suggestions).
• Отображение происходит в интерфейсе подсказок, связанном с полем.
• Первая информация отображается в первой части интерфейса, Вторая — во второй части.
• Отображение происходит в рамках выпадающего списка (drop-down list interface).

Claim 7 (Зависимый от 1): Определяет первый тип контекстных данных.

Первая информация соответствует контекстным данным для пользователя. Эти данные включают новости, оповещения или обновления, связанные с географией, временем, профилем пользователя или его устройством.

Claim 8 (Зависимый от 1): Определяет второй тип контекстных данных.

Первая информация соответствует контекстным данным для частичного ввода запроса. Эти данные соответствуют результату поиска (search result) для данного запроса (т.е. прямой ответ).

Claim 9 (Зависимый от 1): Детализирует отображение.

Отображение Первой и Второй информации включает дифференцированное отображение (визуальное различие) Первой информации относительно Второй.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе взаимодействия пользователя с поисковой системой до отправки финального запроса.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения патента. Система работает в реальном времени по мере ввода пользователем запроса.

• Интерпретация ввода: Система анализирует Partial Entry для определения возможных интентов.
• Извлечение контекста: Система использует данные о пользователе (локация, время, история) для определения релевантных персональных уведомлений (Contextual Data для пользователя).
• Предсказание и Ответы: Система предсказывает полный запрос (Search Term Predictions) и одновременно ищет возможность предоставить прямой ответ на основе частичного ввода (Contextual Data для запроса).

Входные данные:

• Частичный ввод поискового запроса (Partial Entry).
• Контекст пользователя (география, время, данные профиля, тип устройства).
• Данные из локального кэша (предварительно загруженные уведомления).

Выходные данные:

• Комбинированный список в Suggestion Interface, содержащий контекстные данные (ответы/уведомления) и стандартные поисковые/URL подсказки.

На что влияет

• Специфические запросы:
  • Информационные запросы (Know-Simple): Запросы, предполагающие короткий ответ (определения, факты, высота знаменитости, математические расчеты).
  • Локальные запросы: Запросы о погоде, ближайших заведениях ("рестораны рядом"), часах работы конкретных организаций.
  • Навигационные запросы: Ввод названия бренда или номера отслеживания посылки.
• Конкретные типы контента: Влияет на контент, который может быть представлен в виде краткого, структурированного ответа (карточки организаций, статьи с четкими определениями, страницы с расписаниями).
• Поведение пользователя: Способствует увеличению числа zero-click searches, так как интент может быть удовлетворен без перехода на SERP. Влияет на выбор финального запроса.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм работает в реальном времени при каждом вводе символа в Search Field (если функция автодополнения включена пользователем).
• Триггеры активации:
  • Для контекста пользователя: Наличие актуальных уведомлений (например, экстренное предупреждение о наводнении в локации пользователя).
  • Для контекста запроса: Распознавание в частичном вводе интента, на который система может предоставить прямой ответ (например, ввод "weathe" активирует показ текущей погоды).
• Исключения: Пользователь может отключить использование сервиса предсказаний или контроль над сбором персональной информации.

Пошаговый алгоритм

1. Получение ввода: Система получает Partial Entry от пользователя через Search Field.
2. Получение Второй Информации (Стандартные подсказки): Система запрашивает Search Term Predictions и URL Suggestions у сервиса автодополнения, основываясь на частичном вводе, истории поиска и популярности запросов.
3. Получение Первой Информации (Контекстные данные): Параллельно система определяет релевантность контекстных данных.
   1. Проверка контекста пользователя: Система проверяет наличие актуальных уведомлений (новости, погода, встречи), основываясь на географии, времени и профиле пользователя. Данные могут быть получены из локального кэша (pre-fetched) или запрошены у соответствующих серверов.
   2. Анализ интента запроса: Система анализирует частичный ввод на предмет возможности предоставления прямого ответа (например, определение, часы работы, статус отслеживания). Данные запрашиваются у соответствующих сервисов или баз знаний.
4. Объединение и Форматирование: Первая и Вторая информация объединяются для отображения в Suggestion Interface. Применяется дифференцированное отображение (например, разные иконки, шрифты, цвета) для визуального разделения типов информации.
5. Отображение: Комбинированный список отображается пользователю в выпадающем списке.
6. Обработка выбора пользователя (Пост-процесс):
   • При выборе Первой Информации (контекстный ответ): Система может направить пользователя на предопределенную релевантную веб-страницу или инициировать поиск по тексту ответа.
   • При выборе Второй Информации (предсказание запроса): Система инициирует поиск по выбранному запросу.
   • При выборе Второй Информации (URL-подсказка): Система направляет пользователя на соответствующий URL.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании контекстных данных для обогащения подсказок.

• Текстовые данные: Partial Entry (частичный ввод запроса) пользователя.
• Географические факторы: Текущее местоположение пользователя (полученное через GPS, Wi-Fi, триангуляцию) или сохраненные локации из профиля пользователя (дом, работа). Используется для предоставления локальных новостей, погоды, информации о ближайших заведениях.
• Временные факторы: Текущее время и дата. Используется для предоставления актуальной информации (погода сейчас, часы работы, запланированные встречи).
• Пользовательские факторы:
  • Профиль пользователя: Данные, полученные от сервисов (социальные сети, электронная почта, календарь). Используется для показа событий контактов, напоминаний о встречах.
  • Устройство: Информация об устройстве пользователя. Используется, например, для уведомлений об обновлениях ПО.
  • История поиска и посещений: Используется для генерации Search Term Predictions и URL Suggestions.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает конкретных метрик или формул для ранжирования или выбора контекстных данных для отображения. Он сосредоточен на механизме получения и отображения разных типов информации.

Однако в патенте упоминаются факторы, используемые при определении действия по клику на контекстный ответ:

• Популярность (Popularity): При выборе веб-страницы, на которую будет направлен пользователь после клика на контекстный ответ (например, клик на погоду), может учитываться популярность веб-сайта.
• Поисковая активность (Search Activities): Может учитываться поисковая активность данного пользователя или других пользователей при выборе целевой веб-страницы.

1. Интерфейс подсказок как место назначения: Google рассматривает интерфейс ввода запроса (Suggestion Interface) не просто как инструмент для формулировки запроса, а как полноценное место для предоставления финальной информации и ответов.
2. Два измерения контекста: Система четко разделяет контекст на два типа: персональный (связанный с пользователем, его локацией, временем, профилем) и семантический (связанный с интентом вводимого запроса). Оба типа интегрируются в подсказки.
3. Усиление Zero-Click поведения: Описанный механизм напрямую способствует удовлетворению информационных потребностей пользователя еще до генерации SERP. Это критически важно для SEO-стратегий, ориентированных на информационный трафик.
4. Важность структурированных данных и сущностей: Для предоставления прямых ответов (например, часы работы, определения, факты) система должна быстро извлекать структурированную информацию, связанную с распознанными сущностями в запросе.
5. Гибкость получения данных: Система может использовать как предварительно загруженные данные (pre-fetched), так и запрашивать их в реальном времени у различных веб-серверов, что обеспечивает актуальность информации.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под прямые ответы (Instant Answers): Создавайте контент, который дает четкие и краткие ответы на распространенные вопросы пользователей (определения, факты, инструкции). Это повышает вероятность того, что ваш контент будет использован в качестве Contextual Data в интерфейсе подсказок. Структура контента, оптимизированная под Featured Snippets, также релевантна здесь.
• Использование структурированных данных (Schema.org): Внедряйте микроразметку для ключевой информации о вашем бизнесе, продуктах или контенте. Для локального бизнеса критичны LocalBusiness (часы работы, адрес, телефон), для контентных сайтов — Article, FAQPage. Это облегчает системам Google извлечение данных для формирования контекстных ответов в подсказках.
• Развитие локального присутствия (Local SEO): Поддерживайте актуальность информации в Google Business Profile. Патент упоминает показ информации о ближайших ресторанах или часах работы в ответ на соответствующие запросы. Актуальные данные позволяют удовлетворить интент пользователя прямо в подсказках.
• Анализ автодополнения как источника интентов: Регулярно изучайте, какие контекстные ответы появляются при вводе ключевых слов вашей тематики. Это показывает, какие интенты Google считает приоритетными и на какие вопросы ищет быстрые ответы.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование структурирования контента: Предоставление информации в виде "полотна текста" затрудняет извлечение конкретных фактов для прямых ответов.
• Фокус только на позициях в SERP: Игнорирование того, что значительная часть информационных потребностей может быть удовлетворена до клика (в подсказках или на SERP). Стратегия должна включать оптимизацию видимости бренда и предоставление ценности на всех этапах взаимодействия с поиском.
• Предоставление устаревшей информации: Неактуальные часы работы, цены или контактные данные могут быть показаны в подсказках и привести к негативному пользовательскому опыту.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегию Google по превращению из поискового движка в "движок ответов" (Answer Engine). Для SEO это означает, что видимость смещается не только в сторону специальных элементов SERP (Featured Snippets, Knowledge Panels), но и непосредственно в интерфейс ввода запроса. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на управлении сущностями (Entities) и связанных с ними фактах, обеспечивая их доступность для систем Google через структурированные данные и четкий контент.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация локального бизнеса (ресторан)

1. Задача: Убедиться, что пользователи видят актуальные часы работы при поиске названия ресторана.
2. Действия: Полностью заполнить и регулярно обновлять профиль в Google Business Profile. Внедрить разметку Schema.org/LocalBusiness на официальном сайте с актуальными openingHours.
3. Ожидаемый результат: Когда пользователь начинает вводить название ресторана в поле поиска, в интерфейсе подсказок отображается контекстный ответ: "[Название ресторана] - Открыто, закроется в 22:00". Интент удовлетворен без клика.

Сценарий 2: Оптимизация информационного сайта (словарь)

1. Задача: Стать источником определений в поисковых подсказках.
2. Действия: Для каждого термина создать страницу с четким, кратким определением в первом абзаце. Использовать семантическую верстку (например, списки определений <dl>).
3. Ожидаемый результат: Когда пользователь вводит "определение [термин]", в интерфейсе подсказок отображается прямой ответ с определением, взятым с вашего сайта.