Как Google использует машинное обучение для предсказания повторяющихся запросов и предоставления динамических результатов

Термины и определения

Click Logs (Логи кликов)

Данные, фиксирующие взаимодействия пользователя с результатами поиска, включая клики по ссылкам, время просмотра и использование навигационных элементов на SERP.

Context Analyzer (Анализатор контекста)

Компонент системы, отвечающий за извлечение и определение Contextual Data для каждого экземпляра запроса из логов.

Contextual Data (Контекстуальные данные)

Информация, описывающая контекст, в котором был задан запрос, и последующие действия пользователя. Включает язык, местоположение, частоту, семантические векторы (Embedding), навигационный интент и поведенческие сигналы на SERP.

Embedding (Векторное представление / Эмбеддинг)

Представление запроса, которое отражает его семантические отношения с другими запросами. Используется как признак для Learning Model.

Learning Model (Модель обучения)

Модель машинного обучения (например, контролируемая/supervised), обученная предсказывать вероятность того, что запрос будет задан в будущем, на основе Contextual Data.

Query Logs (Логи запросов)

Записи о поисковых запросах, отправленных пользователями поисковой системе.

Repeatable Query (Повторяемый запрос)

Запрос, который был задан ранее и, согласно прогнозу Learning Model, с высокой вероятностью будет задан снова в будущем.

Repeatable Query Cache (Кэш повторяемых запросов)

Хранилище для запросов, идентифицированных как повторяемые. Может также хранить соответствующие им результаты поиска.

Repeatability Threshold (Порог повторяемости)

Минимальное значение вероятности, при превышении которого запрос классифицируется как Repeatable Query.

User Selectable Interface Component (Выбираемый пользователем компонент интерфейса)

Элемент UI (например, ярлык, иконка, пункт выпадающего меню), который позволяет выполнить Repeatable Query без ручного ввода текста.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс идентификации и выполнения повторяемого запроса.

1. Система получает набор прошлых поисковых запросов.
2. Для каждого экземпляра запроса определяются Contextual Data (контекст ввода и взаимодействие с SERP).
3. Для первого запроса эти данные вводятся в Learning Model. Модель обучена на тренировочных данных с метками, указывающими, повторялся ли запрос (был ли введен пороговое число раз).
4. Модель выдает вероятность того, что первый запрос будет введен в будущем.
5. Запрос идентифицируется как Repeatable Query, если вероятность удовлетворяет Repeatability Threshold.
6. Повторяемый запрос сохраняется.
7. На устройстве пользователя предоставляется User Selectable Interface Component, который позволяет выполнить этот запрос без ввода пользователем компонента запроса (т.е. без ввода текста).
8. Система получает выбор этого компонента и предоставляет страницу результатов поиска (SERP).

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует состав Contextual Data, используемых моделью. Это критически важный пункт для понимания признаков, по которым Google оценивает паттерны запросов. Включает:

• Язык запроса.
• Географическое местоположение (источника запроса и интереса пользователя).
• Частота ввода запроса (конкретным устройством и количество уникальных устройств, вводивших запрос часто).
• Embedding запроса (семантические связи).
• Определение навигационного интента (направлен ли запрос на конкретный веб-сайт).
• Взаимодействие с SERP: выбор результатов, время просмотра результатов (time of viewing), выбор навигационных элементов на SERP.

Claim 8 (Зависимый от 1): Описывает механизм проактивного поиска (Push-уведомления).

После идентификации запроса как повторяемого система определяет (на основе истории поиска), ожидается ли, что данное устройство введет этот запрос в будущем. Если да, система предоставляет набор результатов для этого запроса в виде уведомления (notification) без получения какого-либо запроса от устройства на выполнение этого запроса.

Claim 9 и 10 (Зависимые от 1): Описывают предоставление динамических результатов.

Система получает повторное выполнение того же Repeatable Query. Поисковая система предоставляет вторую страницу результатов, которая отличается от первой страницы результатов (Claim 9). Отличия могут заключаться в другом порядке результатов, другом составе результатов или включении динамического контента (dynamic content), которого не было на первой странице (Claim 10).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, в основном фокусируясь на понимании запросов и взаимодействии с пользователем.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
В описании патента упоминается, что поисковая система может приоритизировать индексирование (prioritize the indexing) сайтов, связанных с повторяемыми запросами, ожидая, что пользователям потребуется динамический (новый или обновленный) контент для таких запросов. Это позволяет оптимизировать ресурсы краулинга.

INDEXING – Индексирование
Система может кэшировать результаты для Repeatable Queries в Index или Repeatable Query Cache для быстрого доступа (Claims 2, 3).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Основное применение)
Основная часть изобретения реализуется на этом этапе (часто в виде офлайн-процессов). Система анализирует Query Logs и Click Logs, используя Context Analyzer и Learning Model для классификации запросов. Это глубокий анализ стабильности интента, контекста и поведения пользователей.

RERANKING – Переранжирование
Когда Repeatable Query выполняется повторно, система может активировать специальную логику (Claims 9 и 10) на этапе RERANKING, чтобы диверсифицировать, обновить или изменить порядок результатов по сравнению с предыдущим выполнением этого же запроса.

Входные данные:

• Query Logs и Click Logs.
• Contextual Data, извлеченные из логов (язык, гео, частота, эмбеддинги, поведение на SERP).
• Тренировочные данные для Learning Model.

Выходные данные:

• Классификация запросов (повторяемый / не повторяемый).
• Repeatable Query Cache.
• Элементы пользовательского интерфейса (ярлыки, меню).
• Потенциально измененные (динамические) результаты поиска при повторном выполнении запроса.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы со стабильным, повторяющимся интентом. Это включает навигационные запросы (бренды, названия сайтов), регулярные информационные запросы (погода, новости по теме, расписания) и запросы, связанные с хобби или рутинными задачами.
• Типы контента: Влияет на контент, который должен регулярно обновляться. Поскольку система может предоставлять динамические результаты для повторяемых запросов (Claims 9, 10), приоритет отдается свежему или обновленному контенту.

Когда применяется

• Триггеры активации (Идентификация): Процесс идентификации запускается при анализе логов запросов. Модель активируется для оценки любого запроса на предмет его повторяемости.
• Триггеры активации (Выполнение): Механизм упрощенного выполнения активируется, когда пользователь взаимодействует с интерфейсом поисковой системы (видит ярлыки или меню) или когда система решает отправить проактивное уведомление (Claim 8).
• Условие для динамических результатов: Активируется, когда пользователь повторно выполняет Repeatable Query, и система решает предоставить измененную выдачу (Claims 9, 10).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Идентификация повторяемых запросов

1. Получение набора поисковых запросов: Система извлекает набор ранее выполненных запросов из Query Logs.
2. Определение контекстуальных данных: Для каждого экземпляра каждого запроса Context Analyzer определяет Contextual Data (язык, гео, частота, эмбеддинги, взаимодействие с SERP и т.д.), используя Query Logs и Click Logs.
3. Ввод данных в модель обучения: Контекстуальные данные для анализируемого запроса вводятся в Learning Model.
4. Получение прогноза: Модель выдает вероятность того, что запрос будет выполнен в будущем.
5. Определение повторяемости: Система сравнивает полученную вероятность с Repeatability Threshold.
6. Сохранение: Если порог удовлетворен, запрос идентифицируется как Repeatable Query и сохраняется в Repeatable Query Cache.

Процесс Б: Выполнение повторяемого запроса

1. Предоставление интерфейса: На устройстве пользователя отображается User Selectable Interface Component (например, ярлык или список), который позволяет выполнить один из сохраненных Repeatable Queries без ввода текста. Список может быть персонализирован (Claim 7).
2. Получение выбора пользователя: Система получает сигнал о выборе пользователем определенного компонента.
3. Предоставление результатов поиска: Поисковая система предоставляет SERP.

   Варианты обработки:

   • Кэширование (Claims 2, 3): Система может предоставить ранее сохраненные результаты из кэша.
   • Динамическая выдача (Claims 9, 10): Если это повторное выполнение запроса, система может предоставить SERP, отличающуюся от предыдущей (другой порядок, состав или динамический контент).

Процесс В: Проактивное уведомление (Claim 8)

1. Прогнозирование намерения пользователя: На основе истории поиска система определяет, что пользователь, вероятно, скоро выполнит определенный Repeatable Query. (В описании патента упоминается возможность использования дополнительной модели для определения времени, когда запрос ожидается).
2. Отправка уведомления: Система отправляет уведомление на устройство пользователя, содержащее результаты поиска для этого запроса, до того, как пользователь его запросил.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует обширный набор данных (Contextual Data) для обучения модели и прогнозирования повторяемости запросов (Claim 4).

• Временные факторы: Частота ввода запроса (глобально и конкретным пользователем), время ввода запросов.
• Географические факторы: Местоположение, откуда был введен запрос; местоположение, интересующее пользователя (Geographic location of interest).
• Пользовательские факторы: История поиска пользователя (для персонализации и проактивных уведомлений); идентификаторы устройств; количество уникальных пользователей, вводивших запрос пороговое число раз.
• Поведенческие факторы (Взаимодействие с SERP): Выбор одного или нескольких результатов поиска; время просмотра (Time of viewing) результатов; выбор навигационных элементов на SERP (например, кнопки «следующая страница», «назад»).
• Контентные/Семантические факторы:
  • Язык, на котором написан запрос.
  • Embedding запроса (семантические отношения с другими запросами).
  • Определение навигационного интента (направлен ли запрос на конкретный сайт).

Какие метрики используются и как они считаются

• Вероятность будущего выполнения (Likelihood): Основная метрика, рассчитываемая Learning Model на основе Contextual Data.
• Repeatability Threshold: Пороговое значение для классификации запроса как повторяемого.
• Метки обучения (Labels): Используются при обучении модели. Метка указывает, был ли тренировочный запрос введен пороговое число раз (т.е. повторялся ли он в прошлом).
• Алгоритмы машинного обучения: Используется контролируемая модель машинного обучения (Supervised machine learning model). Конкретный тип модели в патенте не указан, но упоминается использование NLP-техник для генерации эмбеддингов.

1. Google активно идентифицирует стабильные интенты: Система целенаправленно ищет запросы, которые пользователи регулярно повторяют. Это позволяет Google лучше понять рутинные потребности пользователей и адаптировать под них как интерфейс, так и результаты поиска.
2. Контекст и поведение на SERP критичны для понимания запросов: Модель машинного обучения использует широкий спектр сигналов (Contextual Data) для классификации запросов. Помимо текста и семантики (Embedding), учитываются гео, язык, частота и, что важно, взаимодействие пользователя с выдачей (клики, время просмотра, навигация). Это подтверждает важность удовлетворения интента.
3. Приоритет динамического контента для повторяющихся запросов: Ключевой вывод из Claims 9 и 10 — Google может намеренно изменять SERP при повторном выполнении Repeatable Query. Это означает, что даже для стабильных интентов пользователи ожидают обновления, нового порядка или динамического контента. Статичный контент может терять актуальность для таких запросов (QDF).
4. Потенциальное влияние на сканирование (Crawl Prioritization): В описании патента прямо говорится о возможности приоритизации индексирования сайтов, связанных с повторяемыми запросами, для обеспечения доступности динамического контента. Это дает сигнал о том, что контент, отвечающий на стабильные интенты, может получать преимущество в сканировании.
5. Движение к проактивному поиску: Claim 8 описывает механизм доставки результатов через уведомления до того, как пользователь ввел запрос. Это подтверждает стратегическое направление Google к «беззапросному поиску» (аналогично Google Discover), основанному на прогнозировании потребностей.
6. Брендовые запросы как повторяемые: Учет навигационного интента в Contextual Data предполагает, что брендовые и навигационные запросы являются основными кандидатами на роль Repeatable Queries.

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение свежести контента для стабильных интентов: Определите запросы в вашей нише, которые могут быть классифицированы как Repeatable Queries (регулярные события, расписания, обновляемые обзоры). Регулярно обновляйте контент, отвечающий на эти запросы. Учитывая Claims 9 и 10, Google стремится предоставлять динамические результаты при повторных запросах, поэтому свежий контент будет иметь преимущество.
• Оптимизация под проактивный поиск (Discover/Notifications): Поскольку результаты для повторяемых запросов могут доставляться проактивно (Claim 8), следуйте рекомендациям для Google Discover. Используйте качественные изображения, четкие заголовки и создавайте контент, который соответствует прогнозируемым потребностям аудитории.
• Улучшение поведенческих сигналов на SERP: Contextual Data включают анализ взаимодействия с SERP (клики, время просмотра). Оптимизируйте сниппеты для повышения CTR и работайте над качеством контента, чтобы пользователь находил ответ на странице и не возвращался на выдачу (удовлетворение интента).
• Мониторинг Crawl Budget: Используйте данные о сканировании (например, в GSC), чтобы убедиться, что страницы, нацеленные на стабильные интенты, регулярно сканируются. Учитывая упоминание о приоритизации сканирования для Repeatable Queries, качественный и регулярно обновляемый контент в этой категории должен хорошо индексироваться.
• Укрепление бренда и навигационных запросов: Поскольку навигационные запросы (упомянутые в Claim 4 как часть контекста) являются вероятными кандидатами на Repeatable Queries, сильный бренд генерирует стабильный поток трафика, который Google стремится упростить для пользователей.

Worst practices (это делать не надо)

• Публикация статичного контента для развивающихся тем: Создание «вечнозеленого» контента без его регулярного обновления для тем, которые пользователи проверяют часто (повторяемые запросы), может привести к пессимизации. Если Google ожидает динамических результатов (Claims 9, 10), статичная страница перестанет удовлетворять требованиям.
• Игнорирование контекста пользователя (Гео/Язык): Контекстуальные данные критичны для идентификации повторяемых запросов. Неоптимизированный под локальный контекст контент может не быть распознан как релевантный для повторяющихся потребностей локальных пользователей.
• Манипуляция частотой запросов: Попытки искусственно сделать запрос «повторяемым» путем накрутки частоты бесполезны, так как модель учитывает множество факторов, включая количество уникальных пользователей и естественность поведения на SERP.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google, направленную на глубокое понимание пользовательских паттернов и переход от реактивного поиска к проактивному ассистированию. Для SEO это означает, что фокус смещается от оптимизации под отдельные ключевые слова к оптимизации под долгосрочные потребности пользователя (User Journeys). Важность свежести контента возрастает, так как она обеспечивает ценность при повторных обращениях к теме. Также патент дает прямое указание на то, что Google может связывать определенные типы запросов с приоритетами сканирования.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация контента под динамические результаты

• Ситуация: У вас есть страница «Лучшие смартфоны 2025 года». Это типичный Repeatable Query, так как пользователи регулярно проверяют обновления.
• Действие (На основе Claims 9, 10): Недостаточно создать страницу один раз. Необходимо регулярно (например, ежемесячно или при выходе новых моделей) обновлять контент, добавлять новости, изменять рейтинги.
• Ожидаемый результат: Google распознает, что страница предоставляет динамический контент, соответствующий ожиданиям пользователей при повторных запросах. Это повышает шансы на высокое ранжирование и потенциально увеличивает частоту сканирования страницы.

Сценарий 2: Оптимизация под проактивные уведомления

• Ситуация: Сайт спортивной команды. Запрос «[Команда] следующий матч» является Repeatable Query.
• Действие (На основе Claim 8): Создать страницу с расписанием, используя структурированные данные (Schema.org/Event). Обеспечить максимальную точность и своевременное обновление информации.
• Ожидаемый результат: Google прогнозирует интерес пользователя к следующему матчу и может отправить проактивное уведомление с результатами (расписанием) с вашего сайта, обеспечивая трафик до того, как пользователь ввел запрос.