Как Google использует контекст пользователя для генерации неявных поисковых запросов и проактивного показа результатов

Термины и определения

Article Identifier (Идентификатор статьи)

Идентификатор ресурса в наборе результатов (например, URL, путь к файлу, ссылка).

Boilerplate (Шаблонный текст)

Повторяющийся текст в документе (например, навигация, дисклеймеры, копирайты), который система стремится исключить при генерации неявного запроса.

Click-through data (Данные о кликах)

Поведенческие данные, фиксирующие, на какие результаты пользователь нажимает. Используются для обучения системы и корректировки Relevance Score.

Content Display Window (Окно отображения контента)

Интерфейс, в котором пользователю проактивно отображаются результаты неявных запросов.

Contextual Events (Контекстные события)

События, чувствительные ко времени, отражающие текущие действия пользователя (например, последние 10 набранных слов).

Events (События)

Действия пользователя или системные ocorrências, фиксируемые системой (включают Historical, Contextual и Real-time events).

Global Index (Глобальный индекс)

Индекс информации, релевантной многим пользователям (например, индекс веб-страниц Google).

Implicit Search Query (Неявный поисковый запрос)

Запрос, сгенерированный системой автоматически на основе контекста пользователя, без явного ввода запроса пользователем.

Local Index (Локальный индекс)

Индекс информации, ассоциированной с конкретным пользователем или устройством (например, локальные файлы, письма).

Query Implicit Builder (QUIB) (Построитель неявных запросов)

Компонент системы (упомянутый в описании), отвечающий за генерацию неявных запросов на основе контекста.

Real-time Events (События реального времени)

События, менее чувствительные ко времени, но имеющие высокую значимость (например, открытие или печать файла).

Refresh Threshold (Порог обновления)

Метрика, определяющая, насколько новый набор результатов должен отличаться от текущего или быть более релевантным, чтобы обновить отображаемые данные.

User Context Attribute (Атрибут контекста пользователя)

Аспект текущего взаимодействия пользователя с системой (например, набираемый текст, текст у курсора, содержимое буфера обмена, частота терминов ($TF/IDF$), распознанные сущности).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод генерации множественных неявных запросов.

1. Идентификация множества событий в ответ на мониторинг взаимодействий пользователя с клиентским устройством в реальном времени.
2. Идентификация множества атрибутов контекста пользователя (user-context attributes) на основе этих событий.
3. Генерация множества неявных поисковых запросов (implicit search queries), содержащих термины, основанные на этих атрибутах.
4. Получение множества результатов поиска, сгенерированных в ответ на эти неявные запросы.
5. Обновление отображаемых результатов поиска.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет метод извлечения термина.

Извлечение термина включает идентификацию контента, уникального для события (т.е. отделение от boilerplate), и извлечение термина на основе этого уникального контента.

Claim 7 (Зависимый): Уточняет метод извлечения термина.

Извлечение термина может включать идентификацию частей речи (part of speech) на основе анализа слов.

Claim 8 и 9 (Зависимые): Уточняют использование статистических мер.

Идентификация атрибутов включает генерацию меры термина (term measure), основанной на частоте термина (например, $TF/IDF$). Генерация неявных запросов включает выбор терминов на основе этой меры.

Claim 10 (Зависимый): Уточняет использование персонализации.

Генерация неявных запросов включает идентификацию профиля пользователя (user profile), идентификацию поискового термина на основе атрибутов этого профиля и генерацию неявного запроса с этим термином.

Claim 16 (Зависимый): Описывает механизм обучения на поведении.

Обновление отображения включает ранжирование результатов поиска, основанное, по крайней мере частично, на истории взаимодействий пользователя с ранее отображенными результатами поиска (т.е. click-through data).

Где и как применяется

Патент описывает систему, которая анализирует контекст пользователя и взаимодействует с инфраструктурой поиска для выполнения запросов.

CRAWLING & INDEXING
Система использует результаты этих этапов. Упоминается, что запросы могут направляться как в local index (контент на устройстве пользователя), так и в global index (веб-контент).

QUNDERSTANDING (Неявное)
Это основная область применения патента. Система выполняет "понимание контекста" в реальном времени. Она отслеживает user interactions, извлекает user context attributes и ключевые слова (Extract Keyword(s)), и на этой основе генерирует множественные implicit search queries. Этот процесс происходит проактивно, до явного запроса.

RANKING
Сгенерированные неявные запросы передаются поисковой системе (Search Engine), которая использует свои алгоритмы ранжирования для получения исходных наборов результатов для каждого запроса.

METASEARCH / RERANKING
На этом этапе происходит агрегация и постобработка. Результаты из множественных неявных запросов объединяются (Combine Result Sets). Происходит переранжирование объединенного списка. Ранжирование учитывает источник запроса, релевантность контексту и историю взаимодействия пользователя (history of user interactions, click-through data) для корректировки весов.

Входные данные:

• События (Events) реального времени: набор текста, движения курсора, выделение текста, действия с буфером обмена.
• Контекстные данные: содержимое открытых документов, писем, веб-страниц.
• Профиль пользователя (User Profile): история запросов, частые контакты, предпочтения.
• История взаимодействий с результатами (Click-through data).

Выходные данные:

• Множественные неявные поисковые запросы, направляемые в поисковую систему.
• Объединенный и переранжированный набор результатов (Article Identifiers), отображаемый пользователю.

На что влияет

• Типы контента и запросов: Влияет на любой тип контента (статьи, товары, локальные данные, письма), который может быть релевантен текущему контексту пользователя. Система ориентирована на текущую задачу пользователя.
• Персонализация и Рекомендации: Оказывает сильное влияние на персонализированную выдачу и рекомендательные системы (например, Google Discover), так как напрямую использует профиль пользователя и его поведение для формирования и ранжирования результатов.

Когда применяется

Алгоритм применяется постоянно в фоновом режиме, но с определенными условиями для генерации запросов и обновления выдачи.

• Триггеры генерации запросов: Изменение контекста пользователя. Это может быть пауза после ввода слова, ввод знака препинания, открытие нового документа, получение письма, выделение текста. Разные типы запросов могут иметь разные триггеры.
• Условия обновления выдачи (Refresh): Выдача обновляется только при выполнении условий: 1) Новый набор результатов существенно отличается от текущего (Difference > Threshold). 2) Новый набор результатов достаточно релевантен контексту (Relevance > Threshold).
• Исключения: Система может приостанавливать обновление выдачи, если пользователь активно взаимодействует с окном результатов (User Active in Window?) или если пользователь долгое время неактивен.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Мониторинг и Генерация Запросов

1. Мониторинг взаимодействий: Система непрерывно отслеживает действия пользователя в реальном времени.
2. Идентификация событий: Фиксируются события (например, ввод текста, смена фокуса).
3. Извлечение контекстных атрибутов: Из событий извлекаются атрибуты (ключевые слова, сущности). Применяются методы анализа текста: идентификация частей речи, расчет $TF/IDF$, удаление boilerplate.
4. Применение профиля пользователя: Атрибуты обогащаются данными из User Profile.
5. Генерация неявных запросов: Формируется несколько implicit search queries на основе разных наборов атрибутов (потоков данных).
6. Выполнение запросов: Запросы передаются поисковой системе.

Процесс Б: Обработка и Отображение Результатов

1. Получение результатов: Система получает несколько наборов результатов (по одному на каждый запрос).
2. Объединение и Ранжирование: Наборы результатов объединяются. Происходит ранжирование с учетом весов источников запросов и истории кликов (click-through data). Дубликаты могут удаляться или повышаться в ранге.
3. Проверка активности пользователя: Система проверяет, взаимодействует ли пользователь с текущими результатами. Если да, обновление приостанавливается.
4. Сравнение с текущей выдачей (Difference Threshold): Оценивается степень отличия нового объединенного набора от того, что уже показано пользователю. Если отличия минимальны, процесс останавливается.
5. Оценка релевантности (Relevance Threshold): Оценивается общая релевантность нового набора контексту. Если релевантность низкая, процесс останавливается.
6. Обновление отображения: Если пороги пройдены, новый набор результатов отображается пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает использование широкого спектра данных для понимания контекста пользователя.

• Контентные факторы (из текущего контекста):
  • Текст, недавно набранный пользователем (например, последние N слов).
  • Текст вокруг курсора.
  • Текущее предложение или абзац.
  • Выделенный текст (current selection).
  • Содержимое всего активного документа (entire buffer).
  • Содержимое буфера обмена (clipboard content).
• Поведенческие факторы:
  • История кликов (Click-through data) на ранее показанные результаты.
  • Предыдущие явные запросы пользователя (previous explicit queries).
  • Частота доступа к документу.
• Пользовательские факторы (User Profile):
  • Список контактов (имена людей, email адреса, instant messenger buddy names).
  • Список важных для пользователя терминов или фраз.
• Технические/Метаданные:
  • Тип контента (например, email, документ, веб-страница).
  • Источник контента (локальный, веб-сайт).

Какие метрики используются и как они считаются

• $Term\; Frequency\; (TF)$ / $Inverse\; Document\; Frequency\; (IDF)$: Используются для определения важности слов в текущем документе или контексте. Слова с высоким $TF$ и $IDF$ предпочтительны для включения в неявный запрос.
• Relevance Score (Оценка релевантности): Метрика, определяющая соответствие результата запросу и контексту. Она модифицируется на основе поведения пользователя. Если пользователь кликает на результат, Relevance Score источника этого результата, типа контента и использованных ключевых слов увеличивается.
• Refresh Thresholds (Пороги обновления):
  • Difference Threshold: Мера отличия нового набора результатов от текущего. Может рассчитываться как количество новых идентификаторов или разница в ранжировании.
  • Relevance Threshold: Минимальный уровень релевантности нового набора результатов, необходимый для его отображения.
• Parts of Speech (Части речи): Используется анализ текста для идентификации частей речи (например, существительных, глаголов) для генерации более точных запросов.

1. Фундамент проактивного поиска: Патент закладывает основу для систем, которые предсказывают информационные потребности пользователя на основе его текущего контекста, не дожидаясь явного запроса (например, Google Discover).
2. Контекст шире ключевых слов: Система использует множество сигналов для определения контекста: от анализа всего документа ($TF/IDF$) и удаления boilerplate до микро-взаимодействий (текст у курсора, буфер обмена) и социального графа (контакты в профиле).
3. Множественные интерпретации контекста: Ключевой особенностью является генерация множественных неявных запросов одновременно, основанных на разных интерпретациях или источниках контекста, с последующим объединением результатов.
4. Критическая роль поведенческих сигналов (Click-through): Вовлеченность пользователя является основным механизмом обратной связи. Клики используются для валидации релевантности и корректировки весов (Relevance Score) как для конкретных ключевых слов, так и для источников данных и типов контента.
5. Персонализация как неотъемлемая часть: Система изначально спроектирована с учетом User Profile (история, предпочтения, контакты), что делает результаты глубоко персонализированными.
6. Баланс между полезностью и навязчивостью: В систему встроены механизмы (Refresh Thresholds), которые предотвращают слишком частые или нерелевантные обновления выдачи, чтобы не отвлекать пользователя.

Практическое применение в SEO

Рекомендации направлены на оптимизацию для систем контекстного и проактивного поиска (например, Google Discover), которые используют схожие принципы анализа контента и интересов пользователя.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на чистоте контента и структуры: Поскольку система стремится идентифицировать основной контент и игнорировать boilerplate, необходимо обеспечить четкую структуру документа. Используйте семантическую верстку, чтобы помочь системам отделить основное содержание от навигации, рекламы и шаблонных элементов.
• Насыщение контента сущностями (Entities): Система распознает именованные сущности (имена людей, организации). Четкое и недвусмысленное упоминание ключевых сущностей в тексте повышает вероятность того, что контент будет сочтен релевантным контексту пользователя, который взаимодействует с этими сущностями.
• Оптимизация под вовлеченность (Engagement): Так как click-through data используется для обучения и повышения Relevance Score в проактивных системах, критически важно создавать привлекательные заголовки и сниппеты (или изображения в случае Discover), которые точно отражают содержание и мотивируют пользователя кликнуть.
• Развитие Topical Authority и пересечение интересов: Создавайте кластеры контента, покрывающие смежные темы. Это увеличивает вероятность того, что ваш контент будет проактивно предложен пользователю, чей текущий контекст связан с одной из тем в кластере, особенно если его User Profile указывает на интерес к смежным областям.

Worst practices (это делать не надо)

• Кликбейт и обман ожиданий: Использование кликбейта может дать краткосрочный эффект, но если контент не соответствует ожиданиям, это приведет к низкому качеству вовлеченности. Хотя патент фокусируется на кликах как положительном сигнале, современные системы (наследники этой технологии) также учитывают удовлетворенность после клика.
• Перегрузка страницы шаблонными элементами: Большое количество boilerplate, агрессивной рекламы или всплывающих окон, которые затрудняют отделение основного контента, может снизить эффективность извлечения ключевых атрибутов системой.
• Игнорирование персонализации: Создание "универсального" контента без учета различных сегментов аудитории и их потенциальных контекстов снижает эффективность в проактивных системах, которые полагаются на User Profile.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает долгосрочную стратегию Google на переход от реактивного поиска (ответ на запрос) к проактивному (предложение информации до запроса). Для SEO это означает необходимость смещения фокуса с оптимизации под конкретные ключевые фразы на оптимизацию под контекст, интент и интересы пользователя. Стратегически важно строить авторитет не только в теме, но и в глазах конкретных сегментов пользователей, так как User Profile и поведенческие данные играют решающую роль в определении того, какой контент будет предложен проактивно.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация статьи для попадания в проактивную выдачу (например, Discover)

1. Задача: Продвинуть статью о "Влиянии сна на продуктивность" пользователям, которые интересуются биохакингом.
2. Анализ контекста (на основе патента): Система может триггериться, если пользователь читает письмо от коуча по продуктивности (Event), или если в его User Profile есть интерес к биохакингу.
3. Действия SEO/Контент-стратега:
   • Чистота контента: Убедиться, что основная мысль статьи легко извлекается, минимизировать boilerplate.
   • Сущности: Упомянуть в статье известные исследования, имена экспертов (например, Мэттью Уолкер), связанные концепции (например, циркадные ритмы). Это увеличит вероятность совпадения с контекстом пользователя.
   • Оптимизация под клик: Создать привлекательный, но честный заголовок ("5 научно доказанных способов улучшить сон и повысить продуктивность") и выбрать релевантное изображение.
4. Ожидаемый результат: Система идентифицирует статью как высокорелевантную для пользователей с определенным контекстом и профилем, и проактивно показывает ее, получая клики, которые усиливают ее позиции в дальнейшем.