Как Google встраивает предлагаемые альтернативные запросы прямо в сниппеты поисковой выдачи

Термины и определения

Aggregated statistics of follow-up queries (Агрегированная статистика последующих запросов)

Данные из логов запросов, показывающие, какие запросы пользователи часто вводят сразу после исходного запроса. Является основой для генерации альтернативных предложений согласно Claim 1.

Client-side script (Клиентский скрипт)

Код (например, JavaScript), выполняемый браузером пользователя. Используется для создания интерактивности, определения query elements и обработки взаимодействия (например, отображения диалогового окна при наведении).

Marking (Маркировка)

Визуальное изменение отображения слов в сниппете (например, подчеркивание, выделение жирным, курсив), указывающее на то, что с этими словами можно взаимодействовать.

Query Element (Элемент запроса)

Интерактивная область в гипертекстовом документе (в данном случае, в сниппете), которая при активации запускает определенное действие — вызов альтернативного запроса.

Snippet (Сниппет)

Фрагмент контента (текста), извлеченный из ресурса и отображаемый в результатах поиска.

Suggested Second Query (Предлагаемый второй запрос)

Альтернативный или уточненный запрос, предлагаемый системой пользователю на основе его первого запроса.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод встраивания альтернативных запросов в сниппеты.

1. Система получает результаты поиска для первого запроса, включающие сниппеты.
2. Система получает один или несколько предлагаемых вторых запросов. Ключевой механизм генерации: Указывается конкретный метод генерации этих запросов — путем замены первой последовательности терминов в первом запросе второй последовательностью, где одна последовательность является подстрокой (substring) другой. Вторая последовательность определена на основе aggregated statistics of follow-up queries.
3. Для каждого второго запроса система выполняет:
   1. Выбор набора слов в одном из сниппетов для его представления.
   2. Ассоциация второго запроса с выбранным набором слов так, что взаимодействие пользователя с этими словами вызывает второй запрос.
   3. Маркировка (marking) выбранного набора слов для предоставления визуального индикатора.
4. Система передает результаты поиска с помеченными наборами слов на клиентское устройство.

Ядром изобретения является интеграция контекстных предложений запросов непосредственно в сниппеты. Защищается как специфический способ их генерации (на основе логов поведения пользователей и замен подстрок), так и их представление в виде интерактивных, визуально выделенных элементов внутри сниппета.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет способы маркировки.

Визуальный индикатор (marking) может включать подчеркивание, выделение (highlighting), курсив или жирный шрифт.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет связь между текстом в сниппете и запросом.

Предлагаемый второй запрос может отличаться от выбранного набора слов в сниппете. (Например, в сниппете выделено «LSAT», а предлагаемый запрос — «law school admission test preparation»).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы понимания запросов и финальной презентации результатов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе происходит генерация suggested second queries. Система анализирует aggregated statistics of follow-up queries (логи запросов) в офлайн-режиме или в реальном времени, чтобы определить релевантные уточнения для исходного запроса. Это часть процесса понимания потенциального поискового пути пользователя.

RERANKING – Переранжирование / METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Презентационный слой)
Основное применение патента происходит на этапе формирования финальной выдачи (SERP) перед её отправкой пользователю. Это модификация представления результатов:

1. Генерация сниппетов: Система генерирует сниппеты для топовых результатов.
2. Маппинг: Система сопоставляет сгенерированные альтернативные запросы со словами внутри этих сниппетов.
3. Модификация SERP: Система модифицирует HTML и/или внедряет Client-side scripts для создания интерактивных query elements и визуальной маркировки (marking) выбранных слов.

Входные данные:

• Исходный запрос (First Query).
• Набор результатов поиска и соответствующие им сниппеты.
• Статистика последующих запросов (follow-up queries).

Выходные данные:

• Модифицированный набор результатов поиска (SERP UI), где некоторые слова в сниппетах являются интерактивными и визуально выделенными.

На что влияет

• Пользовательский опыт (UX) и Интерфейс (UI): Патент напрямую влияет на внешний вид SERP и способы взаимодействия пользователя с результатами поиска.
• Поведение пользователя на выдаче (CTR): Внедрение интерактивных элементов в сниппеты может изменить распределение кликов. Пользователи могут кликать на предложения запросов вместо ссылок на ресурсы.
• Типы запросов: Наиболее применимо к информационным или исследовательским запросам, где пользователи часто выполняют серию уточнений.
• Языковые ограничения: В патенте упоминается, что технология может быть особенно полезна для языков, не основанных на латинице (например, китайского), так как ввод текста в них занимает больше времени.

Когда применяется

• Условия активации: Алгоритм активируется, когда система идентифицирует релевантные и высоковероятные suggested second queries для исходного запроса (на основе анализа логов).
• Ограничения: Применение возможно только тогда, когда ключевые термины альтернативного запроса присутствуют или могут быть представлены словами в сгенерированных сниппетах.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка на стороне сервера (Формирование SERP)

1. Получение первичных данных: Система получает первый запрос и генерирует набор результатов поиска, включающий сниппеты.
2. Получение альтернативных запросов: Система получает набор предлагаемых вторых запросов (сгенерированных на основе follow-up queries).
3. Выбор слов в сниппете: Для альтернативного запроса система выбирает набор слов в одном из сниппетов, который наилучшим образом его представляет (например, кратчайшая последовательность слов, включающая большинство терминов запроса).
4. Модификация сниппета (Опционально): Система может извлечь другой сегмент текста из ресурса для формирования сниппета, если это необходимо для лучшего представления альтернативного запроса.
5. Ассоциация запроса со словами: Система связывает альтернативный запрос с выбранными словами, определяя их как query element (например, с помощью Client-side scripts или гиперссылок).
6. Визуальная маркировка: Система помечает выбранные слова в сниппете (например, применяет стили подчеркивания).
7. Передача данных клиенту: Модифицированный набор результатов поиска передается на устройство пользователя.

Процесс Б: Обработка на стороне клиента (Взаимодействие)

1. Отображение SERP: Браузер отображает результаты с маркированными словами.
2. Обнаружение взаимодействия: Клиентский скрипт отслеживает действия пользователя (наведение курсора, клик) на query elements.
3. Отображение альтернативы: При взаимодействии скрипт может отобразить ассоциированный второй запрос (например, в диалоговом окне) или изменить внешний вид маркированных слов.
4. Выбор и отправка: Пользователь выбирает предложенный второй запрос. Браузер отправляет этот запрос в поисковую систему.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текстовый контент ресурсов используется для генерации snippets. Наличие конкретных слов или фраз в сниппете является необходимым условием для встраивания альтернативного запроса. Также используется полный текст ресурса, если требуется изменить сниппет.
• Поведенческие факторы: Критически важные данные. Aggregated statistics of follow-up queries (логи запросов и сессий) используются как основной источник для определения того, какие альтернативные запросы следует предложить (как указано в Claim 1).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент определяет основной метод в Claims и упоминает дополнительные методы в Описании (Description):

• Статистика последующих запросов (Claim 1): Используется для определения вероятности перехода от Запроса А к Запросу Б, где Запрос Б генерируется путем замены подстрок. Предложения с наивысшей вероятностью или превышающие порог выбираются для показа.
• Similarity measure (Мера сходства) (Description): Может использоваться для идентификации синонимов или семантически близких терминов (например, с использованием semantic word clustering database).
• Frequency values (Частотные значения) (Description): Частота появления потенциальных альтернативных фраз в документах, соответствующих исходному запросу, их заголовках или анкорных текстах ссылок.

1. Фокус на UI/UX, а не на ранжировании: Патент описывает механизм представления (User Interface) и улучшения пользовательского опыта (User Experience), а не алгоритм ранжирования. Он определяет, как и где показывать предложения запросов.
2. Контекстуальная интеграция в сниппеты: Ключевой инновацией является встраивание интерактивных предложений (query elements) непосредственно внутрь сниппетов, делая связь между исходным и альтернативным запросом более очевидной для пользователя.
3. Опора на данные о поведении пользователей: Claim 1 явно защищает метод генерации предложений, основанный на aggregated statistics of follow-up queries. Это подтверждает, что Google активно использует данные о поисковых путях и сессиях пользователей для прогнозирования их следующих шагов.
4. Различие между сниппетом и запросом: Система может связать короткую фразу в сниппете с более длинным или отличающимся альтернативным запросом (Claim 3), что позволяет экономить пространство и улучшать контекст.
5. Возможность модификации сниппетов: Система может динамически изменять сниппеты, выбирая другие фрагменты текста из ресурса, чтобы лучше соответствовать предлагаемым альтернативным запросам.
6. Актуальность реализации: Конкретная реализация UI, описанная в патенте, не используется в веб-поиске Google в 2025 году, но лежащие в её основе концепции актуальны.

Best practices (это мы делаем)

Хотя конкретный UI может не использоваться, лежащие в основе патента принципы дают важные стратегические инсайты:

• Оптимизация под поисковый путь (Search Journey): Поскольку предложения генерируются на основе follow-up queries, необходимо создавать контент, который предвосхищает следующие шаги пользователя. Анализируйте, что пользователи ищут после вашего целевого запроса, и покрывайте эти интенты в рамках вашего контент-кластера.
• Построение тематического авторитета (Topical Authority): Обеспечьте широкий охват темы. Это увеличивает вероятность того, что ваш сайт будет релевантен как для исходного запроса, так и для последующих уточнений, которые Google предлагает пользователям (независимо от формата UI).
• Оптимизация контента для сниппетов: Пишите ясный, структурированный контент, содержащий ключевые термины и сущности, связанные с темой. Это позволяет Google генерировать информативные сниппеты. Поскольку система может модифицировать сниппеты для соответствия связанным запросам, важно наличие этих связанных сущностей в тексте.

Worst practices (это делать не надо)

• Изолированная оптимизация под один запрос: Создание контента, оптимизированного только под один запрос без учета связанных тем и возможных уточнений. Патент показывает, что Google активно анализирует и предлагает пользователю более точные или связанные запросы.
• Манипуляции со сниппетами (Snippet Stuffing): Попытки перенасытить текст ключевыми словами в надежде повлиять на генерацию сниппетов или альтернативных запросов. Это ухудшает читаемость и пользовательский опыт.
• Игнорирование данных о поведении пользователей: Непонимание того, как пользователи уточняют свои запросы в вашей нише, приводит к потере трафика на этапе исследования.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Google на понимании сессий и поисковых путей, а не только отдельных запросов. Для SEO это означает необходимость смещения фокуса с оптимизации страниц под ключевые слова на оптимизацию под задачи и интенты пользователя на протяжении всего его пути. Механизмы анализа follow-up queries, описанные в патенте, активно используются Google в других функциях поиска (PAA, Related Searches).

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация контента с учетом последующих запросов

Цель: Повысить релевантность сайта для всей сессии пользователя, используя понимание follow-up queries.

1. Идентификация исходного запроса: Например, «как выбрать кофемашину».
2. Анализ Follow-up Queries: Определение частых последующих запросов (используя PAA, похожие запросы, SEO-инструменты): «сравнение рожковых и капсульных кофемашин», «лучшие бюджетные кофемашины», «уход за кофемашиной».
3. Реализация в контенте: В основной статье «Как выбрать кофемашину» кратко затрагиваются эти темы и предоставляются внутренние ссылки на подробные статьи по каждому из последующих интентов.
4. Ожидаемый результат: Даже если Google предложит пользователю уточнить запрос (используя данные follow-up queries, как описано в патенте), существует высокая вероятность, что ваш контент будет соответствовать этому новому запросу, удерживая пользователя в рамках вашего сайта.