Google использует систему для эффективной проверки орфографии в длинных запросах, чтобы избежать задержек (latency). Вместо детальной проверки каждого слова система быстро оценивает вероятность ошибки для всех терминов, используя языковые и N-граммные модели. Затем она выбирает только ограниченное подмножество наиболее подозрительных терминов для ресурсоемкой коррекции, обеспечивая баланс скорости и точности.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему задержек (latency) при обработке длинных поисковых запросов (long queries). Полная проверка орфографии и генерация исправлений — ресурсоемкий процесс. Проверка только начала запроса неэффективна, так как ошибки могут быть в конце. Цель изобретения — оптимизировать этот процесс, быстро оценивая весь запрос, но направляя на детальную коррекцию только ограниченное количество наиболее вероятных опечаток, тем самым балансируя скорость и качество.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для выборочной коррекции орфографии. Ключевым механизмом является двухэтапный процесс: сначала система быстро присваивает каждому слову оценку вероятности ошибки (Model Term Score), используя статистические модели. Затем она выбирает только подмножество слов с наивысшими оценками и отправляет их в полноценную, но более медленную систему коррекции орфографии (Spell Correction System).

Как это работает

Система работает следующим образом:

  • Быстрая Оценка: Каждый термин анализируется. Если он есть в словаре (Language Model), оценка базируется на частотности (редкие слова = выше вероятность ошибки). Если слова нет в словаре (OOV), используется Character n-Gram Model (вероятность последовательности символов), и присваивается наивысшая оценка.
  • Приоритизация: Термины ранжируются по их Model Term Score.
  • Бюджетирование (M, N, C): Система определяет общий бюджет слов (M), который можно обработать без задержек. Исходя из этого и желаемого контекста (C), вычисляется количество приоритетных терминов (N).
  • Выборочная Коррекция: Только приоритетные термины (N) и их контекст (C) отправляются на глубокую коррекцию.

Актуальность для SEO

Высокая. Скорость ответа и точность понимания запросов критически важны. По мере роста длины и сложности запросов (например, голосовой поиск), эффективное управление ресурсами при их обработке остается ключевой инженерной задачей. Описанный принцип оптимизации путем приоритизации задач актуален для любых высоконагруженных систем.

Важность для SEO

Влияние на SEO — умеренное (4.5/10). Это инфраструктурный патент, относящийся к этапу Query Understanding, а не к ранжированию. Однако он имеет важное значение для понимания того, как Google интерпретирует редкие или новые термины. Система склонна считать низкочастотные слова ошибками, что может привести к агрессивной коррекции правильно написанных, но редких запросов (брендов, технических терминов).

Детальный разбор

Термины и определения

Character n-Gram Model (Символьная N-граммная модель)
Статистическая модель, оценивающая вероятность появления определенной последовательности символов в данном языке. Используется для оценки слов, отсутствующих в словаре (OOV).
Context Number (Контекстное число, C)
Количество слов слева и справа от приоритетного термина (N), которые также отправляются в систему коррекции для обеспечения точности.
Language Model (Языковая модель)
Модель, содержащая словарь и статистические данные о частотности слов. Используется для оценки вероятности ошибки слов, присутствующих в словаре.
Language Model Term Score
Оценка вероятности ошибки для слова из словаря. Основана на частотности термина (term frequency).
Latency (Задержка)
Время задержки при возврате результатов поиска. Минимизация latency — основная цель патента.
M (Общий бюджет терминов)
Максимальное общее количество терминов (N + контекст), которое система может отправить на коррекцию без превышения порога latency.
Model Term Score (Оценка термина моделью)
Общий термин для оценки вероятности того, что слово написано с ошибкой.
N (Число приоритетных терминов)
Количество терминов с наивысшими Model Term Scores, выбранных для коррекции.
n-Gram Model Term Score
Оценка вероятности ошибки для слова, отсутствующего в словаре. Всегда выше, чем Language Model Term Score.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выборочной коррекции.

  1. Система получает запрос и идентифицирует термины.
  2. Для каждого термина определяется Model Term Score (вероятность ошибки). Ключевое условие: эта оценка определяется независимо от генерации альтернативных вариантов (т.е. это предварительная фильтрация).
  3. Выбирается подмножество терминов (кандидаты), чьи оценки сильнее указывают на ошибку (more indicative of misspelling), чем оценки невыбранных терминов.
  4. Только это подмножество предоставляется Spell Correction System.

Claim 2 и 3 (Зависимые): Детализируют процесс оценки.

  • Система проверяет наличие термина в словаре Language Model.
  • Если ДА (Claim 2), определяется Language Model Term Score.
  • Если НЕТ (Claim 3), определяется n-Gram Model Term Score. Уточняется, что эта оценка всегда сильнее указывает на ошибку, чем любая Language Model Term Score.

Claim 4 (Зависимый): Определяет базис для расчёта оценок.

  • Language Model Term Score основана на частотности термина (term frequency).
  • n-Gram Model Term Score основана на вероятности последовательности символов (character sequence).

Claim 6 (Зависимый): Описывает механизм управления ресурсами и контекстом (бюджетирование).

  1. Определяется общий бюджет M.
  2. Определяется желаемый контекст C (число слов с каждой стороны).
  3. Вычисляется количество приоритетных терминов N. Процесс расчета: Контекст умножается на 2 (P = C*2), добавляется 1 (сам термин), и общий бюджет M делится на результат. Формула: N=M

    Выводы

    1. Эффективность превыше полноты: Google приоритизирует скорость ответа (низкую latency) над абсолютной полнотой проверки орфографии. В длинных запросах система может пропустить некоторые ошибки, если их исправление займет слишком много времени.
    2. Интеллектуальная приоритизация ошибок: Ключевым является разделение на быструю оценку вероятности ошибки (Scoring) и медленную генерацию исправлений (Correction). Это позволяет масштабировать проверку на весь запрос.
    3. Двухуровневая статистическая оценка: Вероятность ошибки определяется статистически. Приоритет отдается словам вне словаря (оценка n-Gram), а затем редким словам (оценка Language Model).
    4. Риск для редких и новых терминов: Механизм, основанный на частотности, создает риск того, что правильно написанные, но редкие или новые термины (бренды, технологии) будут идентифицированы как ошибки и подвергнуты агрессивной коррекции.
    5. Баланс контекста и покрытия: Система динамически управляет ресурсами (M, N, C). Больший контекст (C) повышает точность исправления, но уменьшает количество слов (N), которые можно проверить в рамках бюджета (M).

    Практика

    Best practices (это мы делаем)

    Хотя патент инфраструктурный, он имеет важные последствия для SEO-стратегии, особенно в нишевых тематиках.

    • Укрепление присутствия новых и редких терминов: Если вы продвигаете новый бренд, технологию или редкий термин, работайте над повышением его частотности и узнаваемости в вебе (контент-маркетинг, PR). Это поможет термину закрепиться в Language Model и снизит вероятность того, что Google будет считать его ошибкой из-за низкой частотности.
    • Мониторинг интерпретации запросов: Отслеживайте, как Google интерпретирует ключевые запросы вашей ниши, особенно редкие. Если появляется предложение "Возможно, вы имели в виду" (Did you mean?) для правильно написанного термина, это сигнал о низкой уверенности системы в его корректности.
    • Использование контекста для специализированной лексики: При использовании узкоспециализированной терминологии обеспечивайте богатый контекст на странице. Это поможет системе (и пользователям) понять значение термина, даже если на этапе Query Understanding он был помечен как потенциальная ошибка.

    Worst practices (это делать не надо)

    • Оптимизация под опечатки (Misspelling SEO/Typosquatting): Эта стратегия неэффективна. Описанная система разработана для быстрого выявления и приоритизации исправления слов, которые выглядят как опечатки (особенно те, что дают высокий n-Gram Model Term Score).
    • Использование неестественных написаний и склеиваний слов: Попытки манипулировать релевантностью путем использования искаженных форм слов будут неудачными. Character n-Gram Model идентифицирует такие последовательности символов как маловероятные и пометит их как ошибки.

    Стратегическое значение

    Патент подтверждает фокус Google на скорости и точности интерпретации запросов на этапе Query Understanding. Для SEO это подчеркивает, что интерпретация запроса является сложным статистическим процессом, зависящим от базовых языковых данных (частотности слов). Понимание того, что система может переписать запрос из-за статистической редкости термина, критически важно для стратегий в инновационных и технических нишах.

    Практические примеры

    Сценарий: Обработка длинного технического запроса с ошибками и редкими терминами

    Исходный запрос: "как настроить протокол маршрутизации bgp дляデュアルスタック в сети с цыско маршрутизаторами"

    Параметры системы (предположим): M=10 (бюджет слов), C=2 (контекст).

    1. Оценка терминов (Model Term Score):
      • "как", "настроить" и т.д. – низкая оценка (частые слова).
      • "bgp" – средняя оценка (известный, но технический термин).
      • "цыско" – высокая оценка (n-Gram Model определяет как ошибку или редкий вариант написания бренда).
      • "デュアルスタック" (Дуал Стак на японском) – наивысшая оценка (n-Gram Model определяет как крайне маловероятное слово для русского запроса).
    2. Расчет N: N=10

      Вопросы и ответы

      Что является главной целью этого патента: улучшение качества проверки орфографии или ускорение поиска?

      Главная цель — ускорение поиска (уменьшение latency) при сохранении приемлемого качества проверки орфографии в длинных запросах. Патент описывает механизм оптимизации: вместо ресурсоемкой проверки всех слов система приоритизирует и проверяет только ограниченное подмножество наиболее вероятных ошибок.

      Как система определяет, что слово написано с ошибкой, если оно есть в словаре?

      Если слово есть в словаре (Language Model), система оценивает вероятность ошибки на основе его частотности (Language Model Term Score). Редкие слова (низкая частотность) считаются более вероятными кандидатами на ошибку, чем часто встречающиеся слова. Это означает, что система может попытаться "исправить" даже правильно написанное редкое слово.

      Что происходит, если слова нет в словаре (OOV)?

      Если слова нет в словаре, система использует Character n-Gram Model для оценки вероятности последовательности символов в этом слове. Ему присваивается n-Gram Model Term Score, который, согласно патенту, всегда выше, чем любая оценка Language Model Term Score. Такие слова получают наивысший приоритет для коррекции.

      Как этот патент влияет на SEO для сайтов с технической или узкоспециализированной терминологией?

      Влияние значительно. Технические и узкоспециализированные термины часто имеют низкую частотность в общих языковых моделях. Из-за этого система может ошибочно идентифицировать их как опечатки и агрессивно предлагать исправления на более частотные слова. SEO-специалистам необходимо отслеживать такие случаи и работать над укреплением правильного термина в индексе.

      Означает ли это, что Google не будет исправлять все ошибки в длинном запросе?

      Да, именно так. Система ограничена параметром M (максимальное количество слов для коррекции), чтобы избежать задержек. Если в длинном запросе много ошибок, система исправит только N наиболее критичных (с наивысшими Model Term Scores), а остальные проигнорирует.

      Что такое контекст (C) и почему он важен?

      Контекст (C) — это количество слов до и после приоритетного термина (N), которые также отправляются в систему коррекции. Это необходимо для точного исправления, так как значение и правильное написание слова часто зависят от окружающих его слов. Например, выбор между похожими словами зависит от грамматической структуры предложения.

      Как баланс между контекстом (C) и количеством приоритетных слов (N) влияет на результат?

      Существует обратная зависимость при фиксированном бюджете (M). Если требуется больший контекст (C высоко), система сможет проверить меньше приоритетных слов (N низко). Если контекст менее важен (C низко), можно проверить больше потенциальных ошибок (N высоко). Патент предлагает формулу для балансировки: N=M

      Похожие патенты

      Как Google использует контекст запроса для исправления опечаток и понятийных ошибок, анализируя результаты поиска по оставшимся словам
      Google использует механизм для исправления сложных, редких или понятийно ошибочных запросов. Если система идентифицирует потенциально неточный термин (опечатку или перепутанное название), она временно удаляет его и выполняет поиск по оставшимся словам. Затем анализируется контент найденных страниц (заголовки, анкоры, URL), чтобы определить правильный термин для замены, обеспечивая релевантную выдачу даже при ошибках пользователя.
      • US8868587B1
      • 2014-10-21

      • Семантика и интент

      Как Google исправляет грамматически некорректные запросы пользователей, изучающих язык, предлагая альтернативы
      Патент описывает систему, преимущественно для голосовых ассистентов, которая определяет, что пользователь сформулировал запрос грамматически некорректно («плохо сформированная фраза») на неродном для него языке. Вместо выполнения команды система предлагает корректный вариант («хорошо сформированную фразу»), используя для этого предварительно рассчитанные векторные представления (embeddings) и анализ языковой компетентности пользователя.
      • US12019999B2
      • 2024-06-25

      • Семантика и интент

      • Мультиязычность

      Как Google консолидирует оценки популярности и фильтрует подсказки в Autocomplete для оптимизации выдачи
      Google использует механизм консолидации оценок в Autocomplete: популярность длинных запросов суммируется с популярностью их коротких префиксов. Это позволяет точнее определить реальный спрос. Затем система фильтрует список, предпочитая более длинные и информативные подсказки коротким, если длинная подсказка составляет значительную часть популярности короткой, оптимизируя интерфейс пользователя.
      • US8713042B1
      • 2014-04-29

      • SERP

      Как Google оптимизирует отправку автодополнений (Autocomplete) на основе скорости набора текста пользователем
      Патент Google описывает метод оптимизации работы поисковых подсказок (Autocomplete) и мгновенного поиска. Вместо отправки запроса после каждого символа система анализирует скорость печати пользователя. Если скорость замедляется или происходит пауза ("логический перерыв"), система интерпретирует это как ожидание обратной связи и отправляет текущий частичный запрос на сервер для получения подсказок.
      • US8762356B1
      • 2014-06-24

      • Поведенческие сигналы

      Как Google находит и предлагает более эффективные формулировки запросов через каноникализацию и оценку полезности
      Google использует механизм для улучшения поисковых подсказок (Autocomplete). Система определяет запросы, которые имеют идентичную каноническую форму (тот же базовый интент после нормализации), но структурно отличаются от вводимого текста. Среди этих альтернатив выбираются те, которые исторически приводили к более высокой удовлетворенности пользователей (Query Utility Score), и предлагаются для повышения качества поиска.
      • US8868591B1
      • 2014-10-21

      • Семантика и интент

      Популярные патенты

      Как Google использует анализ многословных фраз для улучшения подбора синонимов с учетом грамматического согласования
      Google анализирует, как пользователи одновременно меняют несколько слов в запросе (например, при изменении числа или рода). Подтверждая, что каждое измененное слово является лексическим или семантическим вариантом оригинала, Google идентифицирует «синонимы с N-граммным согласованием». Это позволяет системе улучшить понимание синонимов отдельных слов, даже если эти слова редко меняются поодиночке в определенных контекстах.
      • US7925498B1
      • 2011-04-12

      • Семантика и интент

      • Поведенческие сигналы

      Как Google находит, оценивает и показывает «интересные факты» о сущностях в поиске
      Google идентифицирует «уникальные» или «интересные» факты о сущностях, анализируя документы, на которые ссылаются с использованием триггеров (например, «fun facts»). Система извлекает предложения, кластеризует их для поиска лучшей формулировки и оценивает качество факта на основе авторитетности источника, уникальности терминов и топикальности. Эти факты затем показываются в выдаче в виде специальных блоков.
      • US11568274B2
      • 2023-01-31

      • Knowledge Graph

      • Семантика и интент

      • EEAT и качество

      Как Google объединяет данные о ссылках и кликах для расчета авторитетности страниц (Query-Independent Score)
      Google использует механизм расчета независимой от запроса оценки авторитетности (Query-Independent Score) с помощью дополненного графа ресурсов. Этот граф объединяет традиционные ссылки между страницами с данными о поведении пользователей, такими как клики по результатам поиска (CTR). Авторитетность передается не только через ссылки, но и через запросы, позволяя страницам с высоким уровнем вовлеченности пользователей набирать авторитет, даже если у них мало обратных ссылок.
      • US8386495B1
      • 2013-02-26

      • Поведенческие сигналы

      • Ссылки

      • SERP

      Как Google модифицирует PageRank, используя модель «Разумного серфера» для взвешивания ссылок на основе вероятности клика
      Google использует машинное обучение для прогнозирования вероятности клика по ссылкам на основе их характеристик (позиция, размер шрифта, анкор) и реального поведения пользователей. Эта модель («Разумный серфер») модифицирует алгоритм PageRank, придавая больший вес ссылкам, которые с большей вероятностью будут использованы, и уменьшая вес игнорируемых ссылок.
      • US7716225B1
      • 2010-05-11

      • Ссылки

      • Поведенческие сигналы

      • SERP

      Как Google использует поведение пользователей в веб-поиске для динамической категоризации локальных бизнесов
      Google динамически формирует категории для бизнесов, основываясь на том, как пользователи ищут их (используемые ключевые слова и клики) в веб-поиске и голосовом поиске. Эти данные формируют иерархическое понимание типов бизнеса. Эта структура затем используется для повышения точности распознавания названий компаний в голосовых запросах.
      • US8041568B2
      • 2011-10-18

      • Local SEO

      • Поведенческие сигналы

      • Семантика и интент

      Как Google использует структуру сайта и анкорные тексты для извлечения Сущностей из шумных заголовков (Title)
      Google использует метод для точного определения основного объекта (Сущности) веб-страницы, когда заголовок (Title) содержит лишнюю информацию (брендинг, рубрики). Система анализирует заголовки похожих страниц на том же сайте (Peer Documents) и анкорные тексты, ссылающиеся на них. Выявляя повторяющиеся шаблоны (префиксы и суффиксы) в заголовках, Google отделяет название Сущности от шума.
      • US7590628B2
      • 2009-09-15

      • Семантика и интент

      • Структура сайта

      • Ссылки

      Как Google переносит вес поведенческих сигналов (кликов) между связанными запросами для улучшения ранжирования
      Google улучшает ранжирование по редким или новым запросам, для которых недостаточно собственных данных, используя поведенческие сигналы (Clickthrough Data) из связанных запросов. Если пользователи часто вводят запросы последовательно, система идентифицирует связь и переносит данные о кликах с одного запроса на другой, позволяя документам с высоким engagement ранжироваться выше по всему кластеру.
      • US7505964B2
      • 2009-03-17

      • Поведенческие сигналы

      • SERP

      Как Google использует историю запросов, сделанных на Картах, для ранжирования локальных результатов и рекламы
      Google анализирует, что пользователи ищут, когда просматривают определенную географическую область на карте (Viewport). Эта агрегированная история запросов используется для определения популярности локальных бизнесов и контента в этом конкретном районе. Результаты, которые часто запрашивались в этой области, особенно недавно, получают значительное повышение в ранжировании.
      • US9129029B1
      • 2015-09-08

      • Local SEO

      • Поведенческие сигналы

      • Свежесть контента

      Как Google использует анализ со-цитирования (Co-citation) для группировки результатов поиска по темам
      Google использует механизм кластеризации для организации поисковой выдачи, особенно при неоднозначных запросах. Система анализирует, какие внешние страницы одновременно ссылаются на несколько результатов поиска (со-цитирование). На основе этого вычисляется показатель сходства, который учитывает и нормализует популярность страниц, чтобы точно сгруппировать результаты по конкретным темам (например, отделить «Saturn» как планету от «Saturn» как автомобиль).
      • US7213198B1
      • 2007-05-01

      • Ссылки

      • SERP

      Как Google использует историю поиска и ссылки с предпочитаемых пользователем сайтов для персонализации выдачи
      Google может персонализировать результаты поиска, используя историю запросов или просмотров пользователя для создания набора предпочтений (Document Bias Set). Если документы из этого набора, особенно те, которые также признаны глобально качественными, ссылаются на результаты поиска, эти результаты переранжируются (повышаются или понижаются) в соответствии с весами предпочтений пользователя.
      • US8538970B1
      • 2013-09-17

      • Персонализация

      • Поведенческие сигналы

      • SERP