Как Google использует историю медиапотребления и фоновый звук для персонализации поисковых подсказок (Autocomplete)

Термины и определения

Auto-completion Generator (Генератор автодополнения)

Компонент системы, отвечающий за генерацию и ранжирование предлагаемых поисковых запросов на основе пользовательского ввода и контекстуальных сигналов.

Background audio data (Данные фонового звука)

Аудиосигнал, записанный в окружении устройства пользователя во время сеанса поиска. Используется для идентификации воспроизводимого медиаконтента. В патенте уточняется (Claim 1), что этот звук не включает звуки, издаваемые самим пользователем.

Entity (Сущность)

Идентифицируемый объект в базе знаний, связанный с медиаконтентом. Примеры: актеры, музыканты, режиссеры, названия песен, альбомы, ТВ-сети, продюсерские компании.

Media Consumption Database (База данных потребления медиа)

Хранилище данных, регистрирующее историю потребления контента пользователем. Включает информацию о покупках, дате и времени последнего воспроизведения.

Music Identifier / Media Identifier (Идентификатор музыки / Медиа)

Компонент системы, анализирующий фрагменты аудиоданных для идентификации конкретного медиаконтента (например, песни или фильма).

Relevance Score (Оценка релевантности)

Метрика, используемая для оценки степени заинтересованности пользователя в конкретном контенте или сущности. Согласно патенту (Claims 1, 6, 11), эта оценка отражает свежесть потребления (recency of consumption) контента.

Trigger term (Триггерный термин)

Термин в кандидате на подсказку (например, "lyrics" (текст песни), "actors" (актеры)), который может активировать механизм поиска связанных сущностей в истории потребления медиа для генерации более точных подсказок.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы персонализированных подсказок с использованием фонового аудио и истории.

1. Получение комплексного ввода: Поисковая система получает в одном сообщении во время поисковой сессии: (а) запрос на подсказку с идентифицированными символами, введенными пользователем, И (б) данные фонового аудио (background audio data), записанного вблизи устройства в пределах определенного временного окна (time window), исключая звуки, издаваемые самим пользователем.
2. Идентификация триггера: Идентификация кандидата в поисковые подсказки, содержащего trigger term, связанный с этим временным окном.
3. Идентификация медиа: Media identifier идентифицирует медиа (песня, фильм или шоу), связанное с распознанным фоновым аудио.
4. Идентификация сущности и оценка: Entity identifier идентифицирует сущность, связанную с этим медиа. Эта идентификация основывается как минимум на relevance score для этой сущности, который отражает свежесть потребления (recency of consumption) данного медиа.
5. Генерация подсказки: Autocompletion generator генерирует поисковую подсказку на основе (i) идентифицированной сущности и (ii) символов, введенных пользователем.
6. Предоставление вывода: Предоставление данных для отображения сгенерированной подсказки в интерфейсе.

Ядром изобретения является интеграция анализа фонового аудио в реальном времени и истории потребления медиа в процесс генерации Autocomplete. Система активно ищет контекстуальную связь между тем, что пользователь потреблял недавно или слышит прямо сейчас, и тем, что он начинает вводить. Использование trigger term для активации и relevance score (основанного на свежести) для выбора сущностей являются ключевыми защищенными аспектами метода.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе взаимодействия пользователя с поисковой строкой, до отправки основного запроса.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Слой предсказания запросов / Query Prediction)

Механизм функционирует в рамках системы Google Suggest / Autocomplete.

• Взаимодействие компонентов: Query Engine Front-End получает частичный запрос и фоновое аудио от клиента. Media Identifier распознает контент в аудио. Auto-completion Generator использует эти данные и обращается к Media consumption database и Entity database для идентификации релевантных сущностей и генерации финального списка подсказок.

Входные данные:

• Частичный запрос (введенные символы) или пустой запрос (zero-character input).
• Фрагмент фонового аудио (Background audio data).
• Идентификатор пользователя для доступа к его Media consumption history.

Выходные данные:

• Список персонализированных поисковых подсказок (suggested search queries).

На что влияет

• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние оказывается на медиа-индустрию и развлечения: музыка, кино, телевидение, подкасты, аудиокниги. Влияет на видимость связанных сущностей (артисты, авторы, названия произведений, бренды).
• Специфические запросы: Влияет на формирование информационных и навигационных запросов, связанных с медиа. Например, поиск текста песни, которая играет в данный момент, или информации об актере из фильма, который пользователь недавно смотрел.

Когда применяется

• Триггеры активации: Начало ввода запроса пользователем в поисковую строку.
• Условия работы: Механизм активируется при наличии контекстуальных данных: либо обнаружено и распознано фоновое аудио, либо в Media consumption database есть данные о недавней активности пользователя.
• Дополнительные триггеры (Claims 1, 2): Активация может быть инициирована, если система идентифицирует trigger term (например, "lyrics", "cast") в предварительных кандидатах на подсказку. Эти термины могут быть связаны с определенным временным окном (time window), в течение которого потребление контента считается актуальным.

Пошаговый алгоритм

1. Получение запроса на подсказку: Система получает запрос во время поисковой сессии. Запрос может включать введенные пользователем символы и фрагмент фонового аудио.
2. Предварительная идентификация кандидатов: Система генерирует базовый набор кандидатов в подсказки. Происходит анализ на наличие trigger terms.
3. Анализ медиа-контекста (Параллельно):
   • Если присутствует фоновое аудио, Media Identifier анализирует его для распознавания контента (песни, фильма).
   • Система обращается к Media consumption database для поиска недавно потребленного контента, особенно если был идентифицирован trigger term.
4. Идентификация и оценка сущностей: Определяются сущности (артисты, названия), связанные с распознанным или недавно потребленным контентом. Этим сущностям присваивается Relevance Score, основанный на свежести потребления (контент, играющий сейчас, получает наивысший приоритет).
5. Генерация персонализированных подсказок: Auto-completion Generator создает новые или переранжирует существующие подсказки, комбинируя введенные символы или trigger terms с сущностями, имеющими высокий Relevance Score.
6. Предоставление результатов: Финальный персонализированный список подсказок передается на клиентское устройство для отображения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Пользовательские факторы (История): История потребления медиа, хранящаяся в Media consumption database. Включает данные о покупках контента, историю воспроизведения, дату и время последнего взаимодействия. Источниками могут быть социальные сети, история веб-поиска, данные приложений.
• Мультимедиа факторы (Контекст реального времени): Фрагменты фонового аудио (Background audio data), записанные микрофоном устройства. Используются для идентификации медиаконтента, воспроизводимого в реальном времени.
• Контекстные факторы (Ввод): Символы, введенные пользователем в поисковую строку (частичный запрос).

Какие метрики используются и как они считаются

• Relevance Score: Ключевая метрика для оценки важности конкретного медиаконтента и связанных с ним сущностей. Патент явно указывает, что эта оценка основана на свежести потребления (recency of consumption). Чем недавнее было взаимодействие, тем выше оценка.
• Trigger term matching: Процесс сопоставления терминов в кандидатах на подсказку с предопределенным списком trigger terms, которые указывают на намерение, связанное с медиа.
• Time Windows (Временные окна): Используются для фильтрации истории потребления по актуальности. Триггерные термины могут быть связаны с конкретными временными окнами.

1. Autocomplete как система глубокой контекстной персонализации: Патент демонстрирует, что Google Autocomplete — это не просто список популярных запросов. Это сложная система, использующая глубокий контекст пользователя, включая историю потребления медиа и данные сенсоров (микрофон для анализа фонового звука), для предсказания намерений.
2. Свежесть потребления (Recency) — ключевой фактор: Relevance Score, используемый для выбора сущностей, напрямую зависит от того, как недавно пользователь взаимодействовал с контентом. Недавнее или текущее потребление значительно повышает вероятность появления связанных сущностей в подсказках.
3. Формирование спроса (Demand Shaping): Этот механизм активно влияет на то, какие запросы пользователи будут отправлять. Он направляет пользователей к поиску информации о сущностях, с которыми они уже знакомы или взаимодействуют в данный момент.
4. Фокус на Сущностях (Entities): Персонализация основана на идентификации Entities (артистов, названий), а не ключевых слов. Это подтверждает общую стратегию Google по ориентации на сущности.
5. Интеграция физического и цифрового контекста: Система объединяет историю цифрового потребления с физическим окружением пользователя (фоновый звук) для формирования поискового пути.

Практическое применение в SEO

ВАЖНО: Патент описывает работу системы Autocomplete, а не алгоритмы ранжирования веб-документов. Практические выводы касаются оптимизации видимости сущностей и формирования поискового спроса.

Best practices (это мы делаем)

• Стимулирование потребления контента в экосистеме Google: Для попадания данных в Media consumption database, необходимо максимизировать потребление вашего контента на платформах, отслеживаемых Google (например, YouTube, Google Podcasts). Чем активнее и свежее потребление, тем выше Relevance Score связанных сущностей, что повышает их видимость в Autocomplete.
• Оптимизация Сущностей (Entity Optimization): Необходимо обеспечить, чтобы ваши ключевые сущности (бренды, продукты, имена артистов, названия произведений) были четко определены и взаимосвязаны в Knowledge Graph и размечены с помощью Schema.org (например, MusicRecording, Movie). Это критично для того, чтобы Auto-completion Generator мог корректно использовать их в подсказках.
• Анализ и использование "Trigger Terms": Определите, какие trigger terms релевантны для вашей ниши (например, "актеры", "саундтрек", "текст песни", "обзор"). Создавайте контент, отвечающий на эти интенты, чтобы захватить трафик, сгенерированный персонализированными подсказками.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование персонализации в Autocomplete: Ошибка считать, что поисковые подсказки одинаковы для всех и отражают только общий спрос. Анализ Autocomplete только в режиме инкогнито для сбора семантики дает неполную картину, так как игнорирует персонализированный контекст потребления.
• Изоляция SEO от медиа-стратегии: Разработка SEO-стратегии в отрыве от производства и дистрибуции видео/аудио контента. Для максимальной видимости сущностей необходима интеграция данных о потреблении этого контента.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по созданию проактивного и контекстно-зависимого поиска. Активность пользователя вне поисковой строки (просмотр видео, прослушивание музыки) напрямую влияет на понимание его последующих намерений в поиске. Для SEO это подчеркивает важность работы с сущностями и присутствия во всей экосистеме, а не только оптимизации веб-страниц. Видимость в Autocomplete становится каналом формирования спроса, зависящим от медиапотребления.

Практические примеры

Сценарий: Персонализация подсказок при прослушивании музыки (Lyrics Search)

1. Контекст: Пользователь слушает песню "Hold my hand" группы "Boyband". Устройство фиксирует фоновый звук.
2. Действие пользователя: Пользователь открывает поиск и начинает вводить "Ly".
3. Работа системы (по патенту):
   • Система получает ввод "Ly" и фрагмент фонового аудио.
   • Music Identifier распознает песню "Hold my hand".
   • Система распознает "Ly" как начало trigger term "Lyrics".
   • Auto-completion Generator комбинирует триггер и сущность, учитывая высокий Relevance Score текущего трека.
4. Результат: Вместо общих подсказок вроде "Lymes Disease", система агрессивно предлагает подсказку "Lyrics Hold my hand".
5. Применение для SEO: Владелец сайта с текстами песен должен убедиться, что страница с текстом этой песни оптимизирована под этот высококонверсионный, контекстуальный запрос.