Как Google предсказывает намерения пользователя и выполняет поиск до ввода запроса (Predictive Search)

Термины и определения

Pre-search trigger (Триггер перед поиском)

Действие пользователя или условие, предполагающее намерение инициировать поиск до того, как введены какие-либо условия запроса. Примеры: переход на страницу поисковой системы, активация поля ввода запроса, запуск браузера.

Topic (Тема)

Прогнозируемый интерес пользователя. Может быть категорией информации («спорт»), конкретным поисковым запросом или конкретным ресурсом (например, веб-сайт электронной почты).

Confidence Score (Оценка уверенности)

Метрика, указывающая на вероятность того, что идентифицированная тема представляет интерес для конкретного пользователя в определенное время. Эта оценка является времязависимой.

Topic Prediction Module (Модуль прогнозирования тем)

Компонент системы, который идентифицирует потенциальные темы интереса для пользователя на основе его истории и контекста.

Confidence Score Evaluation Module (Модуль оценки уверенности)

Компонент, который сравнивает Confidence Score с предопределенным пороговым значением (predetermined threshold value).

Representation of a resource (Представление ресурса)

Способ доставки прогнозируемого контента пользователю. Может включать ссылку, сниппет, встроенный контент (например, в iFrame) или автоматическое перенаправление на ресурс.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс предиктивного поиска.

1. Обнаружение pre-search trigger (действие пользователя для доступа к поисковому интерфейсу в определенное время).
2. Идентификация пользователя, связанного с триггером.
3. Идентификация topic (темы), которая вероятно интересует пользователя, на основе его истории просмотров (browsing history) или истории поиска (search query history).
4. В ответ на обнаружение триггера, определение Confidence Score для темы, основанного на конкретном времени действия пользователя (вероятность интереса именно сейчас).
5. Определение того, что Confidence Score удовлетворяет пороговому значению.
6. Если да, инструкция поисковой системе выполнить поиск с использованием запроса, связанного с темой.
7. Предоставление представления ресурса, идентифицированного в результатах поиска.

Ключевыми элементами являются синхронизация и механизм реагирования. Система не просто знает об интересах пользователя; она знает, что интерес вероятен прямо сейчас, основываясь на временных паттернах. Pre-search trigger действует как катализатор, запуская проверку уверенности для этого конкретного момента и инициируя проактивный поиск для минимизации задержки.

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует агрессивный способ предоставления результата.

Предоставление результата включает автоматическое перенаправление (causing navigation to be redirected) на идентифицированный ресурс без получения пользовательского ввода, направляющего эту навигацию.

Это описывает реализацию «zero-click» перенаправления. Если уверенность чрезвычайно высока (например, пользователь всегда проверяет почту в 9 утра), переход на страницу поиска может просто перенаправить его на почтовый сервис, полностью минуя SERP.

Claim 9 (Зависимый от 8 и 1): Уточняет расчет Confidence Score.

Оценка уверенности основывается на степени корреляции между темой и действиями конкретного пользователя, происходившими в предыдущие дни в то же время суток или день недели.

Это подтверждает использование анализа временных рядов и исторических паттернов для прогнозирования. Важно не только то, что ищет пользователь, но и когда он это делает.

Claim 11 (Зависимый от 1): Описывает менее агрессивную реализацию.

Представление ресурса предоставляется вместе с поисковым интерфейсом, до того как пользователь введет какие-либо термины. Это похоже на то, как контент Google Discover появляется на домашней странице Google рядом с полем поиска.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, смещая акцент на проактивное выполнение запросов.

INDEXING – Индексирование и Сбор данных
Система должна собирать, обрабатывать и индексировать пользовательские данные (история просмотров, история поиска, данные о местоположении) для последующего анализа паттернов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Предиктивное)
Основное предиктивное моделирование происходит здесь. Topic Prediction Module анализирует исторические данные для идентификации тем и создания моделей уверенности, зависящих от времени и контекста (Пользователь X интересуется Темой Y в Контексте Z).

RANKING / METASEARCH (Проактивное выполнение)
Патент вводит проактивный элемент. При получении pre-search trigger система проверяет Confidence Score. Если он высок, это запускает этапы ранжирования и метапоиска до ввода запроса, используя прогнозируемую тему в качестве неявного запроса.

RERANKING (Уровень презентации)
На финальном этапе система (Page Generator Module) решает, как представить результат (перенаправление, встраивание, ссылка) на основе Confidence Score, и интегрирует его в ответ пользователю.

Входные данные:

• Идентификатор пользователя (User ID, cookie).
• Данные pre-search trigger (например, HTTP-запрос на главную страницу поиска).
• Текущий контекст (время, дата, местоположение, тип устройства).
• Исторические данные пользователя (неявно, через доступ к профилю).

Выходные данные:

• Представление ресурса: кастомизированная страница поиска со ссылками/сниппетами, HTTP-редирект или контент, встроенный через iFrame.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на навигационные запросы или запросы, связанные с рутинными задачами (проверка почты, погоды, новостей, спортивных результатов, котировок акций).
• Типы контента: Влияет на доступ к любому типу контента, который является объектом повторяющегося интереса, включая интерактивные интерфейсы (например, онлайн-банкинг).
• Конкретные ниши: Ниши с высокой частотой повторных визитов и регулярными обновлениями.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении строго определенных условий:

• Триггеры активации: Переход на домашнюю страницу поисковой системы, открытие новой вкладки браузера, запуск поискового приложения, выбор омнибокса или поля поиска.
• Условия применения: Для пользователя должна быть идентифицирована тема интереса И Confidence Score для этой темы должен превышать пороговое значение в конкретный момент времени, когда происходит триггер.
• Пороговые значения: Могут быть высокими (например, 70%+) для обеспечения полезности. Пороги могут быть специфичными для пользователя и адаптироваться на основе его предыдущих взаимодействий.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает два возможных варианта реализации, отличающихся моментом расчета Confidence Score (до или после триггера). Обобщенный процесс выглядит следующим образом:

1. Идентификация тем (Фоновый процесс): Система анализирует историю и контекст пользователя для выявления потенциальных topics и построения моделей прогнозирования.
2. Обнаружение триггера (Реальное время): Система обнаруживает действие пользователя, указывающее на намерение искать (pre-search trigger).
3. Расчет и проверка уверенности (Реальное время): Система рассчитывает или извлекает текущий Confidence Score для прогнозируемых тем в момент срабатывания триггера. Проверяется, превышает ли оценка заданный порог.
   • Если НЕТ: Предоставить стандартный поисковый интерфейс.
   • Если ДА: Перейти к шагу 4.
4. Проактивный поиск (Реальное время): Система инструктирует поисковый движок выполнить поиск, используя прогнозируемую тему как запрос.
5. Выбор ресурса: Topic-to-Resource Mapping Module выбирает наиболее релевантный ресурс (обычно топ-1) из результатов.
6. Выбор представления: Система выбирает способ представления ресурса (ссылка, сниппет, редирект) на основе уровня Confidence Score.
7. Предоставление результата: Пользователю предоставляется кастомизированный интерфейс или происходит перенаправление.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует обширный набор данных для прогнозирования намерений:

• Поведенческие факторы (Ключевые): Browsing history (история просмотров) и search query history (история поиска) явно указаны как основа для идентификации тем и расчета уверенности. Анализируются паттерны поведения (регулярность, частота).
• Временные факторы (Ключевые): Время суток, день недели, сезон. Confidence Score явно зависит от времени и коррелирует с прошлыми действиями в аналогичное время.
• Пользовательские и Контекстуальные факторы:
  • Device type (тип устройства: смартфон, планшет, десктоп).
  • Applications (приложения, установленные или запущенные на устройстве).
  • Location (местоположение: дом, работа, в пути) — используется для выбора контекстуально релевантных тем.
  • Social connections (социальные связи) — темы, интересующие сеть контактов пользователя.
• Внешние факторы: Упоминаются погодные условия, новости, движения котировок акций.

Какие метрики используются и как они считаются

• Confidence Score (Оценка уверенности): Центральная метрика. Зависящая от времени вероятность интереса к теме. Рассчитывается на основе степени корреляции между темой и историческими действиями пользователя в аналогичное время/контексте.
• Predetermined Threshold Value (Пороговое значение): Порог для активации проактивного поиска.
• Персонализированные пороги: Пороги могут быть специфичными для пользователя и корректироваться в зависимости от его взаимодействия с прогнозируемым контентом.
• Пороги представления: Различные пороги могут определять, как будет представлен контент. Патент приводит примеры:
  • Высокая уверенность (например, >90%): немедленный редирект.
  • Средне-высокая (80-90%): отложенный редирект.
  • Средняя (70-80%): отображение контента (например, в iFrame).
  • Низкая (60-70%): предоставление ссылки.

1. Переход к предиктивному поиску: Этот патент является планом для систем предиктивной выдачи (как Google Discover). Google стремится удовлетворить информационные потребности до того, как пользователь сформулирует их в виде запроса.
2. Критическая важность контекста и времени: Confidence Score сильно зависит от времени срабатывания триггера и исторических паттернов. Контекст (местоположение, устройство, время) имеет первостепенное значение для прогнозирования намерений.
3. Персонализация как основа: Система полностью полагается на индивидуальные данные пользователя (browsing history, search query history). Без доступа к этим данным прогнозирование невозможно.
4. Вариативность и агрессивность представления: Google может выбирать агрессивность представления в зависимости от уровня уверенности: от ненавязчивой ссылки до полного немедленного перенаправления (минуя SERP).
5. Ориентация на привычное поведение: Система разработана для капитализации на повторяющихся, предсказуемых поведенческих шаблонах пользователей.

Best practices (это мы делаем)

• Станьте каноническим ответом для повторяющихся задач: Сосредоточьтесь на том, чтобы ваш ресурс был лучшим ответом на конкретные информационные потребности. Если пользователь регулярно выбирает ваш сайт для выполнения задачи, Google с большей вероятностью выберет его для проактивного предоставления.
• Оптимизация под темы и сущности (Entities): Поскольку система основана на прогнозировании тем, убедитесь, что контент четко связан с конкретными сущностями. Google должен распознать ваш контент как авторитетный ответ на эту тему (E-E-A-T).
• Контекстная оптимизация (Время/Местоположение): Понимайте, когда и где пользователи ищут ваш контент. Для бизнесов с сильными временными или локальными паттернами (например, рестораны в обед, новости утром) убедитесь, что этот контекст четко отражен в контенте и технических сигналах (например, разметка LocalBusiness).
• Фокус на удержании пользователей и лояльности: Важно не только привлечь пользователя один раз, но и стимулировать его возвращаться. Высокая лояльность и формирование привычки увеличивают вероятность прогнозирования вашего ресурса.
• Техническая оптимизация скорости: Поскольку контент может быть показан проактивно (в том числе через iFrame или при быстром перенаправлении), скорость загрузки критична для пользовательского опыта.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус только на оптимизации ключевых слов: Эта система обходит явные ключевые слова. Чрезмерная оптимизация под конкретные запросы без учета контекста и тематической релевантности менее эффективна для предиктивного обнаружения.
• Игнорирование паттернов намерений пользователей: Игнорирование того, когда и где пользователи ищут информацию, означает упущение возможностей стать прогнозируемым ресурсом.
• Публикация разового контента (Кликбейт): Контент, который служит единственной, неповторяющейся цели, с меньшей вероятностью будет использоваться этой предиктивной системой, которая предпочитает устойчивые паттерны.
• Нестабильная структура URL: Если структура URL часто меняется, это затрудняет для системы идентификацию вашего сайта как стабильного ответа на повторяющуюся потребность.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает снижение роли явного запроса и движение Google к проактивному ассистенту. SEO-стратегии должны учитывать «беззапросный поиск» (Google Discover). Он подчеркивает важность понимания пути пользователя и поведенческих паттернов, а не только ключевых слов. Поле битвы смещается в сторону становления признанной сущностью/авторитетом, который удовлетворяет привычные намерения пользователя.

Практические примеры

Сценарий 1: Автоматическое перенаправление (Высокая уверенность)

1. Паттерн: Пользователь каждое утро в 9:00 заходит на Google и ищет «Войти в Gmail».
2. Прогноз: Google идентифицирует тему «Gmail» и рассчитывает очень высокий Confidence Score (например, 95%) в это время.
3. Триггер: Пользователь открывает Google.com в 9:00 (pre-search trigger).
4. Действие: Система обнаруживает триггер, подтверждает высокий Confidence Score и автоматически перенаправляет браузер пользователя на страницу входа Gmail.
5. Результат: Пользователь минует ввод запроса и SERP.

Сценарий 2: Проактивное предоставление информации (Средняя уверенность)

1. Паттерн и Контекст: Пользователь находится в центре города в обеденное время (контекст) и часто ищет «рестораны рядом» (паттерн).
2. Прогноз: Confidence Score для темы «рестораны» умеренно высок (например, 75%).
3. Триггер: Пользователь открывает интерфейс поиска.
4. Действие: Система выбирает менее агрессивное представление. Вместо пустой страницы поиска Google отображает блок (например, iFrame или карусель) с картой и списком ближайших ресторанов.
5. Результат: Пользователь немедленно видит релевантные варианты без ввода запроса.