Как Google предугадывает ваш следующий запрос и заранее показывает его результаты в текущей выдаче

Термины и определения

Aggregate User Data (Агрегированные данные пользователей)

Обобщенные данные о поведении множества пользователей, собранные из поисковых логов. Используются для выявления статистических закономерностей в последовательностях запросов.

Inferred Action (Предполагаемое действие)

Действие, которое система прогнозирует как следующее вероятное действие пользователя после текущего запроса. Чаще всего это следующий поисковый запрос (Inferred Search Query).

Inferred Action System

Компонент, отвечающий за идентификацию, фильтрацию и предоставление Inferred Actions.

Knowledge Panel (Панель знаний)

Информационный блок на SERP о конкретной сущности. В контексте патента, его наличие может служить триггером для отображения Inferred Actions.

Personal Search Result (Персональный результат поиска)

Результат поиска, основанный на личных данных пользователя (например, email, календарь). Примеры: информация о предстоящем рейсе. Наличие таких результатов может служить триггером для отображения Inferred Actions.

Search Log (Поисковый лог)

Исторические данные о запросах и взаимодействиях с результатами. Основной источник данных для выявления Inferred Actions.

Superset of Inferred Actions (Начальный набор предполагаемых действий)

Полный список всех потенциальных Inferred Actions, связанных с исходным запросом, до применения фильтрации.

User Attributes (Атрибуты пользователя)

Характеристики пользователя, такие как интересы (например, спорт, музыка, технологии). Используются для фильтрации и персонализации Inferred Actions.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы.

1. Система получает поисковый запрос (Q1).
2. Система получает набор Inferred Actions (два или более). Эти действия определяются на основе данных, указывающих, какие другие запросы были отправлены после предыдущих отправок Q1 (анализ исторических последовательностей).
3. Каждое Inferred Action является отдельным предполагаемым поисковым запросом (Q2, Q3...), отличным от Q1.
4. Система генерирует электронный документ (SERP), который отображает: (i) результаты поиска для Q1, и (ii) соответствующие результаты поиска и контент для каждого из предполагаемых запросов (Q2, Q3...).
5. Критически важное уточнение: SERP отображает результаты Q2/Q3 без отображения самих предполагаемых поисковых запросов (without displaying a presentation of the respective inferred search queries). Это значит, что пользователь видит результаты следующего шага, не видя текст запроса, который их сгенерировал.

Claim 4 (Зависимый): Уточняет процесс выбора действий.

1. Предоставляется начальный набор (Superset) предполагаемых действий.
2. Этот набор фильтруется для получения финального набора. (В описании патента уточняется, что фильтрация может основываться на времени, дате, сезоне и атрибутах пользователя).

Claim 5 и 6 (Зависимые): Определяют условия активации механизма.

1. Система определяет, что Inferred Actions должны быть представлены в ответ на определение того, что один или несколько "элементов" (items) должны быть отображены в результатах поиска.
2. Этими элементами являются Personal Search Result или Knowledge Panel. Следовательно, механизм активируется не всегда, а при наличии этих триггеров на SERP.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры, используя офлайн-анализ данных и влияя на финальное формирование выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе могут собираться и индексироваться личные данные пользователя (для Personal Search Results) и определяться User Attributes (интересы).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Происходит офлайн-обработка Search Logs. Система анализирует Aggregate User Data для выявления последовательностей запросов и формирования базы данных потенциальных Inferred Actions.

RANKING – Ранжирование
Генерируются стандартные результаты для исходного запроса (Q1). Также генерируются Personal Search Results и определяется необходимость показа Knowledge Panel.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основной этап применения патента.

1. Проверка триггеров: Система проверяет, присутствуют ли на выдаче Personal Search Results или Knowledge Panel (согласно Claims 5, 6).
2. Получение и фильтрация: Если триггер сработал, система получает Superset of Inferred Actions и фильтрует его на основе контекста и User Attributes.
3. Параллельный поиск: Система выполняет поиск по предполагаемым запросам (Q2, Q3...).
4. Смешивание (Blending): Результаты Q1 и результаты Q2, Q3... объединяются в единую выдачу.

Входные данные:

• Исходный запрос (Q1).
• Исторические поисковые логи (Search Logs).
• Контекст (время, дата, сезон).
• Атрибуты пользователя (User Attributes).
• Данные для Personal Search Results и Knowledge Panel.

Выходные данные:

• Смешанная страница результатов поиска (SERP), содержащая результаты исходного запроса и результаты предполагаемых следующих запросов.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на задаче-ориентированные запросы (Task-Oriented Queries), где пользователи следуют предсказуемому пути для достижения цели (планирование путешествий, покупки, бронирование).
• Конкретные ниши или тематики: E-commerce, Travel, Local, Entertainment. Ниши, где действия сильно зависят от контекста и сезонности.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении следующих условий:

• Наличие данных о последовательностях: Для исходного запроса существуют статистически значимые Inferred Actions, выявленные на основе анализа логов.
• Триггеры активации: Согласно патенту (Claims 5, 6), механизм активируется, когда на SERP должны быть показаны Personal Search Result или Knowledge Panel.
• Релевантность контексту: Предполагаемое действие должно быть актуально для текущего времени, сезона и интересов пользователя.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-анализ (Подготовка данных)

1. Сбор данных: Сбор Search Logs и Aggregate User Data.
2. Анализ последовательностей: Идентификация пар запросов (Q1 -> Q2), где Q2 часто следует за Q1 в рамках одной сессии.
3. Формирование Superset: Для каждого Q1 создается ранжированный список потенциальных Inferred Actions (Q2, Q3...), основанный на частоте их появления.
4. Анализ контекста: Определение контекстуальных зависимостей (например, сезонность, интересы пользователей).

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение запроса: Система получает исходный запрос Q1.
2. Генерация первичных результатов: Выполняется стандартный поиск по Q1.
3. Проверка триггеров: Определяется, будут ли отображены Personal Search Results или Knowledge Panel.
   • Если НЕТ (и триггер обязателен): Предоставить стандартную выдачу.
   • Если ДА: Перейти к шагу 4.
4. Получение Superset of Inferred Actions: Система извлекает список потенциальных следующих запросов для Q1.
5. Фильтрация и Персонализация: Superset фильтруется на основе текущего времени, даты, сезона и User Attributes. Формируется финальный набор Inferred Actions (Q2, Q3...).
6. Ограничение количества: Набор может быть ограничен пороговым числом действий (Capping).
7. Превентивный поиск: Система выполняет поиск для Q2, Q3...
8. Смешивание результатов: Результаты Q1 объединяются с результатами Q2, Q3...
9. Формирование SERP: Генерируется финальная страница выдачи, которая включает результаты Q2/Q3 без отображения самих текстов запросов Q2/Q3.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система в первую очередь полагается на поведенческие и пользовательские данные.

• Поведенческие факторы: Search Logs и Aggregate User Data являются критически важными. Они используются для определения того, какие действия пользователи совершают после ввода определенного запроса (последовательности запросов).
• Пользовательские факторы:
  • User Attributes (интересы пользователя). Используются для персонализации и фильтрации предполагаемых действий.
  • Личные данные пользователя (например, из электронной почты). Используются для генерации Personal Search Results, которые служат триггером для активации механизма.
• Временные факторы: Текущее время, дата и сезон. Используются для фильтрации неактуальных Inferred Actions (например, сезонных активностей).

Какие метрики используются и как они считаются

• Частота последовательности (Sequence Frequency): Метрика, показывающая, как часто запрос Q2 следует за запросом Q1 в агрегированных данных. Используется для ранжирования Inferred Actions в Superset.
• Контекстуальное соответствие: Оценка релевантности Inferred Action текущему времени, сезону и атрибутам пользователя.
• Пороговое количество действий (Capping): Максимальное количество Inferred Actions, результаты которых могут быть отображены на SERP.

1. Переход от запросов к сессиям (User Journey): Google рассматривает поиск не как набор отдельных запросов, а как последовательность шагов для выполнения задачи. Система активно пытается предсказать и ускорить этот путь.
2. Превентивное выполнение запросов: Ключевая особенность патента — готовность системы выполнить следующий вероятный запрос пользователя заранее и показать его результаты на текущей SERP.
3. Результаты без запроса: Согласно Claim 1, результаты предполагаемых действий могут показываться без отображения текста запроса, который их сгенерировал. Это отличает механизм от блоков "Related Searches".
4. Значимость агрегированных поведенческих данных: Статистика поведения пользователей (Aggregate User Data) напрямую формирует выдачу, являясь основой для прогнозирования намерений.
5. Глубокая контекстуальная персонализация: Предлагаемые действия сильно зависят от контекста (время, сезон) и интересов пользователя (User Attributes).
6. Условная активация (Триггеры): Механизм не универсален. Его активация может зависеть от наличия на SERP Personal Search Results или Knowledge Panel, что указывает на высокую уверенность системы в контексте запроса.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под User Journey (Путь пользователя): Анализируйте не только изолированные ключевые слова, но и всю последовательность шагов пользователя. Понимайте, какие запросы пользователи вводят до и после взаимодействия с вашим контентом. Создавайте контент, который покрывает всю задачу.
• Построение Тематического Авторитета (Topical Authority): Обеспечьте комплексное покрытие темы. Если вы оптимизируете сайт о путешествиях в Денвер, убедитесь, что у вас есть лучший контент не только по перелетам, но и по следующим шагам: аренда лыж, покупка ски-пассов, отели (в зависимости от сезона). Это повышает вероятность показа вашего сайта в блоке Inferred Actions.
• Анализ связанных интентов и контекста: Изучайте смежные интенты и учитывайте сезонность. Понимание того, как контекст влияет на Inferred Actions (зима/лето), позволяет предвидеть изменения в составе SERP и адаптировать контент-стратегию.
• Оптимизация под сущности и микроразметка: Поскольку Knowledge Panel может быть триггером, убедитесь, что Google четко понимает ключевые сущности на вашем сайте (продукты, локации, события). Это увеличивает вероятность появления Панели знаний и активации связанных Inferred Actions.

Worst practices (это делать не надо)

• Изолированная оптимизация ключевых слов: Фокусировка только на одном запросе без учета того, что происходит до и после него в сессии пользователя. Такой подход упускает возможность ранжироваться по Inferred Actions.
• Создание разрозненного контента: Наличие множества статей, не связанных между собой и не покрывающих задачу пользователя комплексно. Если сайт не предлагает продолжения, он не будет выбран как релевантный следующему шагу.
• Игнорирование сезонности и контекста: Не учитывать, что потребности пользователей меняются в зависимости от времени года или текущих событий. Патент явно указывает на фильтрацию Inferred Actions по этим параметрам.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google, направленную на переход от информационной поисковой системы к "движку для выполнения задач" (Task Completion Engine). Для SEO это означает, что конкуренция смещается от борьбы за позицию по одному запросу к борьбе за то, чтобы стать предпочтительным источником информации на протяжении всей сессии пользователя. Стратегии, основанные на глубоком понимании интента и построении комплексного тематического авторитета, становятся приоритетными.

Практические примеры

Сценарий: Планирование поездки (Travel)

1. Действие пользователя: Пользователь ищет [перелет в Денвер] в феврале.
2. Действие системы (Триггер): Google обнаруживает в Gmail пользователя подтверждение бронирования рейса и показывает Personal Search Result с деталями полета. Это активирует Inferred Action System.
3. Анализ и Фильтрация: Система знает из логов, что после этого запроса пользователи часто ищут [аренда лыж] (контекст: зима) и [отели]. Система также знает (User Attributes), что пользователь интересуется спортом.
4. Превентивный поиск: Google заранее выполняет запрос [аренда лыж Денвер].
5. Результат (SERP): Пользователь видит стандартные результаты по перелетам, свой персональный результат бронирования, и дополнительный блок (Inferred Actions Pane), где сразу показаны топовые результаты сайтов по аренде лыжного снаряжения (возможно, без указания, что это результаты по запросу [аренда лыж Денвер]).
6. Выгода для SEO: Сайт аренды лыж получил показ на выдаче по запросу [перелет в Денвер], потому что он является авторитетным ответом на следующий шаг пользователя.