Как Google показывает блоки с ответами (Answer Boxes) прямо в поисковых подсказках во время ввода запроса

Термины и определения

Answer Box (Блок с ответом)

Форматированное представление контента, релевантное запросу (например, прогноз погоды, определение слова). Аналог Featured Snippet или блока прямого ответа. Имеет определенную категорию и форматируется по шаблону.

Dominant Query (Доминирующий запрос)

Наиболее вероятный полный запрос, который система выводит из частичного ввода пользователя. Может быть завершением ввода, его модификацией (исправление ошибок) или связанным запросом, сгенерированным с учетом контекста пользователя.

Input-Answer Box Pair (Пара Ввод-Блок с ответом)

Связь между частичным текстовым вводом (префиксом) и конкретным Answer Box, который был показан в ответ на запросы, начинающиеся с этого ввода. Используется в методе, основанном на исторических данных.

Popularity Value (Значение популярности)

Метрика для оценки поисковой подсказки. Рассчитывается на основе того, как часто пользователи отправляли данный запрос в прошлом. Используется для определения Dominant Query.

Presentation Value (Значение представления)

Метрика для Input-Answer Box Pair. Основана на том, как часто данный Answer Box показывался в ответ на запросы, начинающиеся с соответствующего ввода. Используется для выбора Answer Box напрямую из исторических данных.

Triggering Phrase (Триггерная фраза)

Поисковый запрос, который вызывает отображение определенного Answer Box.

User Profile Data (Данные профиля пользователя)

Информация о пользователе, используемая для персонализации и завершения запросов. Включает явные данные (местоположение, язык, предпочтения) и неявные данные (например, местоположение по IP-адресу).

Usefulness Indication (Индикация полезности)

Сигналы, указывающие на то, что пользователи сочли Answer Box полезным (например, клики по ссылкам в блоке, длительное время просмотра, отсутствие последующих запросов).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает два основных метода (Dominant Query и Historical Data), однако финальные пункты формулы изобретения (Claims 1-30) сосредоточены на методе Dominant Query, особенно с использованием персонализации.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает процесс предоставления ответа во время ввода с использованием данных профиля пользователя.

1. Система получает первый текстовый ввод в поле запроса до того, как пользователь отправил запрос.
2. Система выводит (deriving) Dominant Query из этого ввода. Процесс вывода включает:
   • Определение того, что во вводе отсутствует информация, необходимая для запуска Answer Box (например, отсутствует город для погоды).
   • Получение необходимой информации из User Profile Data.
   • Анализ User Profile Data для определения категории Answer Box, релевантной пользователю.
   • Генерация Dominant Query из ввода, недостающей информации и определенной категории.
3. Система получает контент для Answer Box, связанного с этим Dominant Query.
4. Система представляет Answer Box пользователю.

Система может определить, что вводу не хватает информации (например, местоположения), получить эту информацию из профиля пользователя и использовать её для генерации полного запроса, который затем запускает соответствующий Answer Box.

Claim 3 (Зависимый от 1): Описывает альтернативный метод вывода Dominant Query, основанный на популярности.

1. Получение группы запросов, включающей поисковые подсказки для ввода.
2. Определение Popularity Value для каждого запроса (на основе исторических данных о том, как часто пользователи отправляли этот запрос).
3. Идентификация Dominant Query как запроса, чье Popularity Value превышает определенный порог.

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает метод вывода Dominant Query, основанный на личной истории поиска пользователя.

1. Идентификация из истории поиска пользователя запросов, которые начинаются с текста, соответствующего текущему вводу.
2. Выбор Dominant Query из этих запросов на основании того, что он появляется в истории поиска количество раз, удовлетворяющее порогу.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе взаимодействия пользователя с поисковой строкой, до основного процесса ранжирования.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основная область применения патента. Процесс происходит в реальном времени в компонентах, отвечающих за поисковые подсказки (Autocomplete/Suggest). Система должна мгновенно интерпретировать частичный ввод, прогнозировать намерение, переписывать ввод в Dominant Query и определять, следует ли активировать Answer Box. Это включает интеграцию с системами персонализации для доступа к User Profile Data и истории поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система предварительно вычисляет данные, необходимые для работы изобретения. Это включает анализ логов запросов для расчета Popularity Value и Presentation Value, а также индексацию Triggering Phrases для различных Answer Boxes.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Хотя это происходит до формирования основной SERP, компонент Presentation Engine выполняет функцию смешивания. Он определяет, как и где отобразить Answer Box относительно стандартных текстовых подсказок (например, сверху, снизу или рядом с соответствующим запросом).

Входные данные:

• Частичный текстовый ввод пользователя.
• User Profile Data (местоположение, язык, интересы).
• История поиска пользователя.
• Агрегированные исторические логи запросов.
• База данных Answer Boxes (включая категории, шаблоны и триггеры).

Выходные данные:

• Список поисковых подсказок, который может включать один или несколько Answer Boxes с готовым контентом.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние на контент, предоставляющий быстрые фактические ответы: определения, переводы, расчеты, погоду, статус рейсов, спортивные результаты, курсы валют и акций.
• Специфические запросы: Влияет на запросы с четким, однозначным намерением, где высока вероятность предсказания полного запроса. Особенно сильно влияет на короткие (short-head) запросы, где префикс может быть двусмысленным, но контекст пользователя (например, местоположение) делает намерение ясным.
• Географические факторы: Местоположение пользователя активно используется для завершения запросов, требующих локализации (например, "погода", "кинотеатры рядом").

Когда применяется

Алгоритм активируется при выполнении определенных условий во время ввода текста пользователем в поисковую строку:

• Условие популярности: Когда один из вариантов завершения запроса (потенциальный Dominant Query) имеет Popularity Value, значительно превышающее остальные варианты и пороговое значение (например, 50%, 66% или 75%).
• Условие персонализации: Когда частичный ввод соответствует шаблону, требующему дополнительной информации (например, "weather"), и эта информация доступна в User Profile Data (например, местоположение пользователя).
• Условие истории поиска: Когда пользователь ранее многократно вводил запрос, начинающийся с текущего префикса, и частота этого запроса превышает порог.
• Наличие ответа: Алгоритм применяется только в том случае, если для прогнозируемого Dominant Query существует соответствующий Answer Box.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает два основных алгоритмических потока для выбора Answer Box.

Поток А: Метод Доминирующего Запроса (Dominant Query Method)

1. Получение ввода: Система получает частичный текст от пользователя.
2. Генерация кандидатов: Система получает набор потенциальных полных запросов (поисковых подсказок).
3. Вывод Dominant Query: Система анализирует кандидатов с использованием одного или нескольких эвристик:
   • Анализ популярности: Расчет Popularity Value для каждого кандидата на основе агрегированных логов. Выбор кандидата, превышающего порог популярности.
   • Анализ истории пользователя: Проверка личной истории поиска пользователя. Выбор кандидата, превышающего порог частоты.
   • Анализ профиля пользователя: Определение недостающей информации (например, местоположения) и дополнение ввода данными из профиля для генерации полного запроса.
4. Идентификация Answer Box: Система проверяет, связан ли выбранный Dominant Query с каким-либо Answer Box (например, через базу данных Triggering Phrases).
5. Получение контента: Если Answer Box идентифицирован, система получает его контент (статический из хранилища или динамический от сервера).
6. Представление: Система отображает Answer Box пользователю в интерфейсе подсказок.

Поток Б: Метод Исторических Данных (Historical Data Method)

1. Получение ввода: Система получает частичный текст от пользователя.
2. Доступ к историческим данным: Система обращается к хранилищу Historical Data, содержащему Input-Answer Box Pairs и их Presentation Values.
3. Идентификация кандидатов: Система находит все пары, где "Input" соответствует текущему вводу пользователя.
4. Выбор Answer Box: Система выбирает пару с наивысшим Presentation Value (т.е. тот Answer Box, который чаще всего показывался для этого префикса в прошлом). Этот выбор может быть скорректирован метриками полезности (Usefulness Indication).
5. Получение контента и Представление: Система получает контент для выбранного Answer Box и отображает его.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система в значительной степени полагается на поведенческие и пользовательские данные для прогнозирования.

• Пользовательские факторы (User Factors):
  • User Profile Data: Местоположение (явное или по IP), язык, предпочтения, интересы (например, отслеживаемые акции). Критически важны для персонализированного завершения запросов.
  • История поиска пользователя: Предыдущие запросы пользователя используются для определения предпочтений конкретного пользователя.
• Поведенческие факторы (Behavioral Factors):
  • Агрегированные логи запросов: Используются для расчета общей популярности (Popularity Value) различных завершений запросов.
  • Исторические данные о показе Answer Boxes (Historical Data): Данные о том, как часто определенные блоки показывались для конкретных префиксов (для расчета Presentation Value).
  • Метрики полезности (Usefulness Indication): Данные о взаимодействии пользователей с показанными Answer Boxes (клики по ссылкам в блоке, время просмотра блока, отсутствие последующих поисков).
• Контентные факторы (Content Factors):
  • Контент Answer Box: Получается из внутренних серверов (для динамических данных) или из кэша/хранилища (для статических данных).

Какие метрики используются и как они считаются

• Popularity Value (Значение популярности): Метрика для выбора Dominant Query. Один из вариантов расчета: