Как Google использует динамические подсказки (Search Topics и Acceleration Topics) для навигации внутри коллекций контента (например, в Google Photos)

Термины и определения

Acceleration Topic (Тема ускорения)

Навигационная подсказка, связанная с определенным разделом (Section) контента. Позволяет пользователю быстро перейти (ускориться) к этому разделу в последовательности.

Content Characteristics (Характеристики контента)

Атрибуты Content Data Item. Включают время создания, местоположение (геотеги), а также распознанные в контенте объекты, лица, активности или сцены (Image Content Features).

Content Data Item (Элемент данных контента)

Единица контента в коллекции (например, фотография, видео, документ).

Content Element (Элемент контента)

Визуальное представление Content Data Item в пользовательском интерфейсе (например, миниатюра).

Display View (Область просмотра)

Текущая видимая часть интерфейса, отображающая подмножество Content Elements.

Search Topic (Тема поиска)

Предлагаемый поисковый запрос или фильтр, основанный на Content Characteristics контента, находящегося вблизи Display View.

Threshold Distance (Пороговое расстояние)

Диапазон (в количестве элементов, экранов или разделов) от текущей Display View, в пределах которого система анализирует контент для генерации тем. Может быть динамическим.

Threshold Scrolling Rate (Пороговая скорость прокрутки)

Скорость прокрутки, при превышении которой может активироваться отображение Topic Elements.

Topic Element (Элемент темы)

Интерактивный элемент интерфейса (кнопка, чип), отображающий Search Topic или Acceleration Topic.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит два основных независимых пункта, описывающих два разных механизма: Темы Поиска и Темы Ускорения.

Claim 1 (Независимый пункт) – Механизм Search Topics:

1. Система отображает подмножество элементов контента в Display View.
2. Обнаруживается первый ввод пользователя (например, прокрутка), который вызывает изменение Display View (отображается новое подмножество).
3. Система идентифицирует Search Topics на основе характеристик контента, находящегося в пределах Threshold Distance от нового подмножества. Ключевое условие: это расстояние определяется в направлении последовательности контента, соответствующем направлению изменения вида.
4. После изменения вида система отображает Topic Elements.
5. Получается второй ввод пользователя – выбор конкретного Topic Element.
6. В ответ на выбор система ищет в коллекции контент, соответствующий выбранной теме.
7. Display View обновляется для отображения результатов поиска.

Claim 3 (Зависимый от 1):

Отображение Topic Elements происходит в ответ на то, что скорость прокрутки достигает Threshold Scrolling Rate.

Claim 4 (Зависимый от 1):

Threshold Distance (диапазон, на котором ищутся темы) может зависеть от скорости прокрутки.

Claim 12 (Независимый пункт) – Механизм Acceleration Topics:

1. Система отображает контент и обнаруживает первый ввод пользователя, вызывающий изменение Display View.
2. В ответ на ввод система определяет Acceleration Topics, связанные с разделами (Sections) контента и основанные на характеристиках контента в этих разделах.
3. Ключевые условия: Разделы находятся в пределах Threshold Distance от текущего вида и расположены в направлении изменения вида. Threshold Distance определяется как пороговое количество разделов (threshold number of sections).
4. Система отображает Topic Elements.
5. Получается второй ввод пользователя – выбор конкретного Topic Element.
6. В ответ на выбор система отображает (переходит к) соответствующий раздел контента.

Где и как применяется

Этот патент не применяется в стандартной архитектуре веб-поиска Google (Crawling, Indexing, Ranking, Reranking и т.д.). Он относится к уровню пользовательского интерфейса (UI/UX) приложений, предназначенных для управления и просмотра коллекций контента (например, Google Photos, Google Drive).

Взаимодействие: Система взаимодействует с внутренней базой данных приложения, где хранятся контент и его характеристики, и с механизмом рендеринга UI.

Входные данные:

• Предварительно вычисленные Content Characteristics (метаданные времени/места, результаты распознавания образов).
• Структура коллекции (последовательность, разделы, заголовки разделов).
• Пользовательский ввод в реальном времени (направление и скорость прокрутки).

Выходные данные:

• Динамически сгенерированные Topic Elements в интерфейсе.
• Обновленный Display View (отфильтрованный список или новая позиция в ленте).

На что влияет

• Типы контента: Влияет на навигацию по мультимедийному контенту (изображения, видео) и другим коллекциям (документы) внутри приложений.

Патент не влияет на ранжирование сайтов в органическом веб-поиске.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм активен во время навигации пользователя по контенту (прокрутка, перелистывание).
• Триггеры активации: Изменение Display View. В ключевых реализациях (Claims 3, 17) отображение подсказок активируется только тогда, когда скорость взаимодействия превышает Threshold Scrolling Rate, что указывает на намерение пользователя быстро перемещаться, а не просто просматривать контент.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы в реальном времени:

1. Отображение контента: Система отображает подмножество Content Elements в Display View.
2. Обнаружение ввода: Детектируется пользовательский ввод (прокрутка), определяются его направление и скорость.
3. Проверка активации: Система проверяет, выполнены ли условия для генерации тем (например, превышена ли Threshold Scrolling Rate).
4. Определение диапазона анализа: Если механизм активирован, система определяет Threshold Distance. Это расстояние может быть динамическим (быстрее прокрутка — дальше анализ). Анализ фокусируется на контенте в направлении движения пользователя.
5. Анализ характеристик: Система анализирует Content Characteristics и/или заголовки разделов (Section Labels) в пределах Threshold Distance.
6. Идентификация и ранжирование тем: Идентифицируются кандидаты в Search Topics и Acceleration Topics. Они ранжируются на основе критериев, таких как частота встречаемости характеристики и релевантность направлению прокрутки.
7. Отображение тем: Лучшие кандидаты отображаются в интерфейсе как интерактивные Topic Elements.
8. Обработка выбора: Система ожидает выбора пользователя.
9. Выполнение действия:
   • При выборе Search Topic: Выполняется поиск/фильтрация по всей коллекции, результаты отображаются в Display View.
   • При выборе Acceleration Topic: Выполняется быстрый переход (автоматическая прокрутка или прыжок) к соответствующему разделу коллекции.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует предварительно обработанные данные о контенте и данные о поведении пользователя:

• Контентные/Мультимедиа факторы: Результаты распознавания образов (Image Content Features). Система ищет объекты, сцены, активности (например, "sailing", "birthday"), лица (с разрешения пользователя).
• Временные факторы: Метаданные о времени создания или съемки контента (Time of Creation). Используются для организации контента в разделы и генерации временных тем.
• Географические факторы: Метаданные о местоположении (Location of Capture) и соответствующие названия мест (например, "Big Sur", "India").
• Пользовательские факторы: Ввод пользователя в реальном времени (направление и скорость прокрутки). История предыдущих взаимодействий может использоваться для персонализации предложений (с согласия пользователя).

Какие метрики используются и как они считаются

• Threshold Scrolling Rate: Пороговое значение скорости прокрутки, необходимое для активации механизма.
• Threshold Distance: Диапазон анализа контента. Может измеряться количеством элементов, разделов или экранов. Может динамически изменяться в зависимости от скорости прокрутки (Claim 4).
• Priority/Rank (Приоритет/Ранг Темы): Метрика для выбора наиболее релевантных тем. Учитывает:
  • Частоту встречаемости (frequencies of appearance) характеристики в пределах Threshold Distance (Claim 7).
  • Направление: темам, находящимся в направлении движения пользователя, отдается приоритет (Claim 8).
  • Принадлежность к текущему разделу (Claim 5).

1. Фокус на UI/UX, а не на SEO: Патент описывает исключительно технологию пользовательского интерфейса для улучшения навигации в приложениях, управляющих контентом. Он не имеет отношения к алгоритмам ранжирования веб-поиска Google.
2. Два типа динамических подсказок: Вводятся концепции Search Topics (контекстный поиск/фильтрация по коллекции) и Acceleration Topics (быстрый переход к следующему логическому разделу).
3. Контекстуальная релевантность и направление движения: Темы генерируются на основе анализа контента, который находится "рядом" (в пределах Threshold Distance), при этом приоритет отдается контенту в направлении движения пользователя (View Direction).
4. Скорость взаимодействия как сигнал намерения: Скорость прокрутки используется как ключевой сигнал. Быстрая прокрутка активирует систему подсказок и может влиять на дальность анализа (Threshold Distance).
5. Использование характеристик контента: Для работы системы необходимо предварительное извлечение Content Characteristics (время, местоположение, распознанные объекты/сцены).
6. Отсутствие практической ценности для SEO: Практических выводов или инсайтов для SEO-специалистов, занимающихся оптимизацией сайтов для Google Search, в данном патенте нет.

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным (UI/UX) и описывает внутренние процессы приложений Google (например, Google Photos). Он не дает практических выводов или рекомендаций для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов в веб-поиске.

Best practices (это мы делаем)

На основе данного патента нет применимых рекомендаций для SEO.

Единственный косвенный вывод: патент подтверждает высокий уровень развития технологий Google в области анализа медиаконтента (распознавание объектов, сцен, привязка к локациям и времени). Это подчеркивает общую важность использования качественных и релевантных изображений на сайте, хотя механизмы данного патента напрямую на SEO не влияют.

Worst practices (это делать не надо)

На основе данного патента нет применимых рекомендаций для SEO.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент имеет значение для разработчиков пользовательских интерфейсов и UX-дизайнеров, демонстрируя методы улучшения навигации по большим объемам данных с помощью контекстно-зависимых интерфейсов и анализа поведения пользователя (скорость взаимодействия).

Практические примеры

ВАЖНО: Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен пример работы описанного UI механизма в приложении для просмотра фотографий.

Сценарий: Использование Acceleration Topic в Google Photos

1. Исходное состояние: Пользователь просматривает фотографии за Октябрь 2025 года.
2. Действие пользователя: Пользователь начинает быстро прокручивать ленту вниз (в прошлое), ища фотографии из поездки в Индию в Марте 2024 года.
3. Активация механизма: Скорость прокрутки превышает Threshold Scrolling Rate.
4. Анализ: Система анализирует заголовки разделов в направлении прокрутки и идентифицирует раздел "Trip to India, March 2024" в пределах Threshold Distance.
5. Отображение темы: В интерфейсе появляется кнопка (Topic Element) с Acceleration Topic: "Trip to India".
6. Выбор пользователя: Пользователь нажимает на эту кнопку.
7. Результат: Интерфейс автоматически переходит (быстро прокручивается) к началу раздела "Trip to India, March 2024", минуя промежуточные месяцы.