Как Google определяет неудовлетворенность пользователя поисковой сессией и предлагает корректирующие действия

Термины и определения

Long Click (Длинный клик)

Взаимодействие, при котором пользователь переходит по результату поиска и просматривает ресурс в течение времени, превышающего пороговое значение; не возвращается к поисковой сессии; или переходит на другие ресурсы по ссылкам с целевой страницы. Индикатор удовлетворенности.

Related Query Data Store (Хранилище данных о связанных запросах)

База данных, хранящая информацию о связанных запросах (по теме, синонимы, распространенные опечатки). Может генерироваться на основе анализа предыдущих поисковых сессий, тематических кластеров или внешних источников.

Remedial Search Operation (Корректирующая поисковая операция)

Действие, автоматически выполняемое поисковой системой при обнаружении паттерна взаимодействия, указывающего на неудовлетворенность пользователя. Примеры: предложение альтернативных запросов, запрос обратной связи, изменение настроек поиска.

Search results interaction data (Данные о взаимодействии с результатами поиска)

Данные, идентифицирующие действия пользователя при взаимодействии с SERP. Включают выбранные результаты, тип клика (короткий/длинный) и последующие запросы, введенные пользователем.

Search session (Поисковая сессия)

Период активности пользователя. Может определяться интервалом времени между запросами, авторизацией пользователя или тематической связью между последовательными запросами.

Short Click (Короткий клик)

Взаимодействие, при котором пользователь переходит по результату поиска, просматривает ресурс короткое время и быстро возвращается на страницу результатов поиска. Индикатор неудовлетворенности.

Signal of user satisfaction (Сигнал удовлетворенности пользователя)

Метрика или индикатор, выводимый на основе анализа Search results interaction data, показывающий, насколько пользователь удовлетворен предоставленными результатами.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод реагирования на неудовлетворенность пользователя, выраженную через множество последующих запросов.

1. Система получает поисковый запрос в рамках поисковой сессии.
2. Предоставляет результаты поиска.
3. Получает Search results interaction data, которые указывают на один или несколько дополнительных поисковых запросов, отправленных пользователем после просмотра результатов.
4. Определяет неудовлетворенность пользователя, основываясь (как минимум частично) на том, что количество этих дополнительных запросов достигло порогового значения.
5. В ответ на это система идентифицирует связанный запрос (related query) для одного из дополнительных запросов.
6. Предоставляет этот связанный запрос пользователю на следующей странице результатов поиска.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет условия определения неудовлетворенности.

Определение неудовлетворенности происходит, если пользователь отправил пороговое количество дополнительных запросов И если количество Short clicks по результатам этих запросов также достигло порогового значения. Это комбинация двух негативных сигналов: множественные попытки И неудача этих попыток.

Claim 4 (Зависимый от 1): Описывает альтернативную корректирующую операцию.

В дополнение к предложению связанного запроса, система может предоставить пользователю запрос на получение дополнительной информации о его потребности (форма обратной связи) и получить ответ от пользователя.

Claim 7 (Независимый пункт): Повторяет Claim 1 в виде метода, выполняемого аппаратурой обработки данных.

Claim 10 (Зависимый от 7): Описывает другой метод генерации предложений на основе просмотренного контента.

1. Search results interaction data также включают данные о том, какие ресурсы были запрошены (просмотрены) пользователем.
2. Идентификация связанного запроса включает: (i) определение общих ключевых слов (common keywords), связанных с просмотренными ресурсами; и (ii) представление этих ключевых слов на следующей странице результатов поиска.

Где и как применяется

Изобретение применяется в основном на финальных этапах обработки поискового запроса и во время взаимодействия пользователя с выдачей.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе (в офлайн-режиме) система анализирует логи поисковых сессий для построения Related Query Data Store. Это необходимо для последующего определения связей между запросами и генерации предложений.

RANKING – Ранжирование
Система предоставляет стандартный набор результатов поиска.

METASEARCH / RERANKING (Интерфейс и обработка взаимодействия)
Основное применение патента. После того как результаты показаны пользователю, система (в частности, Search Results Interaction Data Analyzer) начинает сбор и анализ Search results interaction data в реальном времени в рамках Search session.

1. Сбор данных: Фиксируются клики, время просмотра (для определения Short/Long Clicks) и последующие запросы.
2. Анализ удовлетворенности: Система оценивает Signal of user satisfaction на основе поведенческих паттернов.
3. Принятие решения: Если обнаружена неудовлетворенность, принимается решение о запуске Remedial Search Operation.
4. Модификация выдачи: Система модифицирует следующую страницу результатов поиска (например, добавляя блок с предложенными запросами или ключевыми словами) или изменяет интерфейс (например, показывая форму обратной связи).

Входные данные:

• Запросы пользователя в рамках сессии.
• Результаты поиска, предоставленные пользователю.
• Search results interaction data (клики, время просмотра, возвраты на SERP).
• Related Query Data Store.
• Данные о ключевых словах просмотренных ресурсов (из индекса).

Выходные данные:

• Решение о выполнении Remedial Search Operation.
• Контент корректирующей операции (предложенные запросы, ключевые слова, изменения UI).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на сложные информационные запросы, где пользователю трудно сразу найти исчерпывающий ответ, или на неоднозначные запросы, требующие уточнений. Меньшее влияние на навигационные запросы.
• Типы контента: Влияет на любой тип контента, который может вызывать быстрый возврат на выдачу (Short Click) в случае несоответствия ожиданиям пользователя.

Когда применяется

Алгоритм применяется при обнаружении паттернов поведения, сигнализирующих о низкой удовлетворенности пользователя результатами поиска в рамках текущей сессии.

Триггеры активации и пороговые значения:

• Превышение порогового количества Short clicks в течение сессии или для конкретного набора результатов.
• Превышение порогового количества последующих запросов в рамках одной сессии.
• Превышение порогового количества связанных (по теме) запросов в сессии.
• Комбинация: превышение порога по количеству запросов И превышение порога по количеству Short clicks.
• Запрос нескольких страниц результатов поиска без совершения кликов.

Пошаговый алгоритм

1. Начало сессии и получение запроса: Система получает первый запрос от пользователя, инициируя Search session.
2. Предоставление результатов: Поисковая система предоставляет первый набор результатов.
3. Сбор данных о взаимодействии: Система начинает сбор Search results interaction data. Фиксируются выбранные результаты, время просмотра (для классификации как Short Click или Long Click) и любые последующие запросы.
4. Анализ данных и проверка триггеров: Search Results Interaction Data Analyzer анализирует данные на наличие паттернов неудовлетворенности:
   • Проверяется, превышено ли пороговое количество Short Clicks.
   • Проверяется, превышено ли пороговое количество последующих запросов.
   • Проверяется, имеют ли последующие запросы общие связанные данные (т.е. относятся ли они к одной теме).
5. Принятие решения: Определяется, следует ли выполнить Remedial Search Operation на основе результатов анализа.
6. Выполнение корректирующей операции (если ДА): Система выбирает и выполняет одно или несколько действий:
   • Вариант А (Предложение запросов): Идентифицируются связанные запросы из Related Query Data Store и предлагаются пользователю.
   • Вариант Б (Предложение ключевых слов): Анализируются ключевые слова из ресурсов, которые пользователь просматривал (даже кратковременно), определяются общие ключевые слова, и они предлагаются пользователю.
   • Вариант В (Запрос обратной связи): Пользователю показывается форма для уточнения того, что он ищет.
   • Вариант Г (Изменение настроек): Увеличивается количество показываемых результатов или предлагается изменить другие настройки поиска.
7. Предоставление модифицированного интерфейса: Пользователю предоставляется следующий набор результатов с учетом выполненной корректирующей операции.
8. Продолжение мониторинга: Процесс повторяется при получении последующих запросов и данных о взаимодействии в рамках сессии.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент сосредоточен на использовании поведенческих данных для оценки качества сессии.

• Поведенческие факторы: Это ядро патента. Используются:
  • Клики по результатам поиска.
  • Время пребывания на целевом ресурсе (Dwell Time).
  • Возвраты на страницу результатов поиска.
  • Последующие запросы, введенные пользователем.
  • Запросы на следующие страницы результатов (пагинация).
• Контентные факторы: Используются косвенно. Система анализирует ключевые слова (keywords) из просмотренных пользователем ресурсов для генерации предложений (Claim 10).
• Пользовательские факторы: Упоминаются настройки поиска пользователя (search preferences), которые могут быть изменены в рамках корректирующей операции (например, язык, фильтрация, количество результатов на странице).

Какие метрики используются и как они считаются

• Short Click / Long Click: Классификация клика на основе сравнения времени просмотра ресурса с установленным пороговым значением.
• Количество запросов в сессии: Счетчик запросов, отправленных пользователем в рамках одной Search session.
• Количество связанных запросов: Подсчет запросов в сессии, которые имеют общие тематические данные согласно Related Query Data Store.
• Signal of user satisfaction: Агрегированная метрика, выводимая на основе паттернов кликов и запросов. Паттерны длинных кликов указывают на высокую удовлетворенность; паттерны коротких кликов и множественных запросов без кликов указывают на низкую удовлетворенность.
• Пороговые значения: Установленные пороги для количества Short Clicks и количества (связанных) запросов, при превышении которых активируется Remedial Search Operation.

1. Активное измерение удовлетворенности сессии: Google не просто предоставляет результаты, но и активно отслеживает взаимодействие пользователя с ними в реальном времени для оценки качества поисковой сессии.
2. Поведенческие сигналы как индикаторы качества: Short clicks (pogo-sticking) и быстрое переформулирование запросов интерпретируются как явные сигналы неудовлетворенности пользователя предоставленной выдачей.
3. Автоматическое вмешательство: Система разработана для автоматического вмешательства (Remedial Search Operation) с целью спасти неудачную поисковую сессию, не дожидаясь, пока пользователь покинет поиск.
4. Разнообразие корректирующих действий: Патент описывает широкий спектр возможных реакций на неудовлетворенность: от предложения альтернативных запросов и ключевых слов из просмотренного контента до изменения настроек поиска и прямого запроса обратной связи.
5. Приоритет удовлетворения интента: Основной вывод для SEO — критически важно не просто получить клик, а удовлетворить интент пользователя, чтобы стимулировать Long Click и избежать негативных поведенческих сигналов.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на немедленном удовлетворении интента: Убедитесь, что целевая страница немедленно предоставляет информацию, обещанную в сниппете и заголовке (Title). Пользователь не должен искать ответ на странице.
• Оптимизация под "Long Clicks": Создавайте глубокий, полезный и вовлекающий контент, который удерживает пользователя на сайте. Используйте внутренние ссылки для направления пользователя к связанному контенту, чтобы он продолжал взаимодействие с вашим сайтом, а не возвращался на SERP.
• Анализ пост-клик поведения: Отслеживайте метрики, коррелирующие с pogo-sticking (например, низкое время на сайте и высокий показатель отказов для органического трафика). Если пользователи быстро возвращаются на выдачу, это сильный сигнал, что контент не соответствует их ожиданиям.
• Улучшение юзабилити и скорости загрузки: Технические проблемы, медленная загрузка или агрессивная реклама могут провоцировать Short Clicks, даже если контент релевантен. Оптимизируйте Core Web Vitals.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование кликбейтных заголовков: Создание заголовков (Title), которые привлекают клик, но не соответствуют содержанию страницы. Это гарантированно приведет к Short Clicks и будет интерпретировано как сигнал низкой удовлетворенности.
• Создание тонкого контента (Thin Content): Предоставление поверхностной информации, которая не решает проблему пользователя. Это заставит его вернуться на SERP и продолжить поиск (генерируя негативные сигналы, описанные в патенте).
• Игнорирование технических проблем: Допускать медленную работу сайта или проблемы с отображением на мобильных устройствах, что стимулирует быстрый отказ пользователя.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегическую важность поведенческих факторов в оценке качества поиска Google. Хотя Google редко подтверждает использование кликов как прямого фактора ранжирования, данный патент ясно показывает, что данные о взаимодействии используются для измерения удовлетворенности и могут запускать корректирующие действия. Долгосрочная SEO-стратегия должна быть направлена на оптимизацию всего пути пользователя, уделяя особое внимание качеству взаимодействия после клика, а не только на достижение высоких позиций.

Практические примеры

Сценарий: Обнаружение фрустрации при сложном поиске и предложение альтернатив

1. Исходный запрос (Query 1): Пользователь вводит "Value Investing" (Стоимостное инвестирование).
2. Взаимодействие 1: Пользователь кликает на первый результат, быстро просматривает его и возвращается на SERP (Short Click).
3. Последующий запрос (Query 2): Пользователь уточняет запрос: "Low Price to Earnings Investing" (Инвестирование с низким P/E).
4. Взаимодействие 2: Пользователь кликает на два результата и быстро возвращается с обоих (2 Short Clicks).
5. Анализ системы: Система фиксирует 3 Short Clicks и 2 связанных запроса за короткое время. Пороги неудовлетворенности превышены. Активируется Remedial Search Operation.
6. Корректирующее действие: Система анализирует Related Query Data Store и определяет, что пользователи, искавшие эти термины, часто интересуются конкретными стратегиями.
7. Результат (SERP 3): На следующей странице результатов система показывает блок: "Возможно, вы имели в виду: Contrarian Investing или Dogs of the Dow?"