Как Google использует динамические UI-элементы (Floatables и Chips) для ускорения обнаружения видео и адаптации рекомендаций в реальном времени

Термины и определения

Chip Elements (Chips)

Элементы "чипы" или плитки. Компактные интерактивные UI-элементы, представляющие медиаконтент. Обычно расположены во вторичной скроллируемой области (Second Scrollable Area или Scrollable Chip Shelf).

First Subset of Video Items

Первая подгруппа видео. Контент, который в данный момент виден пользователю в основной скроллируемой области.

Floatable Elements

Плавающие элементы. Транзитивные (временные) и анимированные иконки (превью, аватары), которые перемещаются (transit) по экрану поверх других элементов. Представляют недавно загруженный, но еще не показанный в основной ленте контент.

Focus Area

Область фокуса. Область интерфейса для воспроизведения или детального представления одного выбранного медиа-элемента (например, видеоплеер).

Media Item Backend Engine

Внутренний серверный движок (например, система машинного обучения для рекомендаций или поисковый движок), который предоставляет медиаконтент и обновляет его на основе обратной связи в реальном времени.

Scrollable Area (First Scrollable Area)

Основная скроллируемая область (лента). Область интерфейса, представляющая список медиа-элементов с возможностью навигации.

Second Subset of Video Items

Вторая подгруппа видео. Контент, который загружен на устройство, но еще не виден в основной скроллируемой области (предстоящий контент).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод улучшения обнаружения видео в интерфейсе.

1. Система получает набор видео, разделенный на первую (First Subset) и вторую (Second Subset) подгруппы.
2. Отображается интерфейс с основной скроллируемой областью (First Scrollable Area) и областью фокуса (Focus Area).
3. Система отображает элементы из второй подгруппы в области фокуса или рядом с ней.
4. Ключевое условие активации: это происходит, когда первая подгруппа видна в основной ленте И до того, как пользователь совершит действие (скроллинг), чтобы увидеть вторую подгруппу в основной ленте.
5. Ключевое условие размера: элементы второй подгруппы (превью) отображаются в меньшем размере, чем элементы в основной ленте.

Ядром изобретения является упреждающее отображение предстоящего контента в уменьшенном виде вне основной ленты для стимулирования обнаружения без ручной навигации.

Claims 2-4 (Зависимые): Детализируют реализацию через Floatable Elements.

• Превью представлены как Floatable Elements, использующие иконки (миниатюру видео, аватар автора или иконку канала).
• Элементы перемещаются (transit) по траектории (path) через Focus Area из начальной позиции в конечную, возможно, с переменной скоростью.

Claims 5-7 (Зависимые): Детализируют реализацию через Chip Elements.

• Превью представлены как Chip Elements во вторичной скроллируемой области (Second Scrollable Area).
• Порядок чипов может соответствовать порядку в основной ленте.
• При обновлении набора видео может инициироваться анимация уведомления (notification animation) на чипах.

Claim 8 (Зависимый от 1): Описывает результат взаимодействия пользователя с превью.

1. Получение ввода пользователя (выбор превью).
2. Система автоматически делает выбранный элемент видимым в основной ленте (автоскролл).
3. Система отображает выбранный элемент в Focus Area (запускает воспроизведение).

Где и как применяется

Этот патент не относится к инфраструктуре веб-поиска (CRAWLING, INDEXING). Он функционирует на уровне представления данных и взаимодействия с пользователем внутри контент-приложений (например, YouTube) и описывает интерфейс между пользователем и внутренними системами рекомендаций или поиска.

Presentation Layer (Клиентское приложение)
Основное место применения патента. Система отвечает за рендеринг GUI, управление анимацией Floatable Elements, отображение Chip Elements и обработку жестов пользователя (нажатия, свайпы).

Взаимодействие с Backend Engine (Система Рекомендаций/Поиска)
Интерфейс тесно взаимодействует с Media Item Backend Engine. Он получает от него наборы контента и, что критически важно, отправляет обратно сигналы о взаимодействии пользователя с вспомогательными элементами. Это позволяет бэкенду обновлять рекомендации в реальном времени (влияя на будущее RANKING).

Входные данные:

• Список медиа-элементов (рекомендации/результаты поиска) от Backend Engine.
• Визуальные ресурсы (миниатюры, аватары) для генерации превью.

Выходные данные:

• Отображение вспомогательных UI-элементов на экране.
• Сигналы взаимодействия пользователя (выбор или отклонение контента), отправляемые в Backend Engine.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на видеоконтент (Video Items). Особенно актуально для форматов с быстрой сменой контента (например, Shorts).
• Специфические запросы/Сценарии: Влияет на рекомендательные ленты и результаты поиска внутри видеоплатформы.
• Устройства: Сфокусировано на мобильных устройствах (mobile devices) с ограниченным размером экрана.

Когда применяется

• Основной триггер активации: Когда новый набор медиа-элементов (Second Subset) загружен на устройство в фоновом режиме, но еще не виден в основной Scrollable Area.
• Дополнительный триггер (упомянут в описании): В патенте упоминается, что отображение плавающих элементов может быть инициировано, если пользователь не взаимодействовал с GUI в течение определенного периода времени, чтобы вернуть его внимание.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Отображение и взаимодействие

1. Получение данных: Клиентское устройство получает множество медиа-элементов от Media Item Backend Engine.
2. Классификация контента: Система идентифицирует видимый набор (First Subset) и предстоящий набор (Second Subset), находящийся вне экрана.
3. Генерация и презентация превью: Для элементов из Second Subset создаются уменьшенные UI-элементы:
   • Вариант А: Floatable Elements начинают анимированное движение по заданным траекториям поверх интерфейса.
   • Вариант Б: Chip Elements добавляются во вторичную прокручиваемую область (Chip Shelf).
4. Обнаружение взаимодействия: Система регистрирует пользовательский ввод (например, нажатие или свайп) на превью.
5. Реакция на взаимодействие (Выбор): Если превью выбрано:
   • Основная Scrollable Area автоматически прокручивается до выбранного элемента.
   • Выбранный элемент отображается и воспроизводится в Focus Area.

Процесс Б: Обратная связь и обновление

1. Отправка обратной связи: Информация о взаимодействии (выбор или отклонение) отправляется в Media Item Backend Engine.
2. Обработка сигнала: Backend Engine использует этот сигнал в реальном времени (например, через ML-модель) для адаптации рекомендаций к текущим интересам пользователя.
3. Обновление рекомендаций: Движок генерирует обновленный набор медиа-элементов (новые элементы, удаление устаревших или реорганизация существующих).
4. Получение и применение обновлений: Клиентское устройство получает обновленный набор и обновляет Scrollable Area и превью. Может инициироваться анимация уведомления для Chip Elements.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Мультимедиа факторы: Критически важные данные для генерации превью. Патент явно указывает использование video thumbnail (миниатюра видео), creator avatar (аватар автора) или channel icon (иконка канала) в качестве иконок для Floatable Elements и Chip Elements.
• Поведенческие факторы:
  • В реальном времени: Регистрируются взаимодействия пользователя с UI-элементами (нажатия как позитивный сигнал, свайпы для отклонения как негативный сигнал). Эти данные служат для мгновенной обратной связи.
  • Исторические (для Backend): История просмотров и предпочтения пользователя используются Backend Engine для генерации исходных рекомендаций.
• Пользовательские факторы: Тип устройства (мобильное устройство с ограниченным экраном).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает конкретных метрик ранжирования. Он описывает качественные характеристики интерфейса и сигналы взаимодействия:

• Характеристики отображения: Система определяет размер, форму, скорость и траекторию движения Floatable Elements. В патенте упоминается, что эти характеристики могут быть изменены для привлечения внимания к определенному контенту (например, с высоким прогнозируемым интересом или спонсорскому контенту).
• Сигналы взаимодействия: Система интерпретирует жесты как сигналы интереса (положительные или отрицательные) для Media Item Backend Engine.
• Машинное обучение (Неявно): Backend Engine использует ML для интерпретации этих сигналов и обновления рекомендаций, но детали ML выходят за рамки этого патента на UI.

1. Фокус на UX для улучшения обнаружения контента: Патент описывает не алгоритм ранжирования, а механизмы интерфейса, призванные решить проблему "слепоты" к контенту за пределами экрана на мобильных устройствах.
2. Упреждающее отображение и альтернативная навигация: Ключевая идея — активно показывать превью предстоящего контента (Floatable Elements или Chip Elements) до скроллинга, создавая альтернативные пути обнаружения контента.
3. Интерфейс как источник сигналов для ML в реальном времени: Взаимодействие с этими элементами создает цикл мгновенной обратной связи. Интерфейс напрямую информирует Media Item Backend Engine о текущих интересах пользователя, позволяя системе рекомендаций адаптироваться "на лету".
4. Борьба с "устареванием" рекомендаций: Механизм направлен на предотвращение stale recommendations путем быстрой калибровки ленты на основе поведения пользователя в текущей сессии.
5. Критическая важность визуальных метаданных: Эффективность системы напрямую зависит от визуальной привлекательности и узнаваемости иконок (thumbnails, аватары), используемых в этих уменьшенных превью.

ВАЖНО: Этот патент не содержит информации о факторах ранжирования в Google Поиске. Однако он предоставляет критически важные инсайты для Video SEO (VSEO) и оптимизации контента на платформах Google (например, YouTube).

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация визуальных хуков (Thumbnails и Avatars) для малых размеров: Миниатюры видео, аватары авторов и иконки каналов должны быть максимально привлекательными, контрастными и разборчивыми в очень маленьком размере. Они будут использоваться в Floatable Elements и Chip Elements, где у пользователя есть доля секунды для принятия решения.
• Создание сильной визуальной идентичности бренда/канала: Узнаваемость автора через аватар становится важным фактором. Если пользователь видит "проплывающий" аватар знакомого автора (Floatable Element), вероятность взаимодействия повышается.
• Мгновенное вовлечение (Front-Load Engagement): Поскольку нажатие на превью может вызвать немедленное воспроизведение, первые секунды видео критически важны для удержания пользователя и обеспечения отправки положительных сигналов в Backend Engine.

Worst practices (это делать не надо)

• Сложные и перегруженные тамбнейлы: Использование мелкого текста или большого количества деталей сделает Floatable Elements и Chip Elements нечитаемыми и неэффективными.
• Применение агрессивного кликбейта в миниатюрах: Если пользователь смахнет (отклонит) Floatable Element или быстро покинет видео после клика, это будет интерпретировано как отрицательный сигнал и отправлено в Media Item Backend Engine, что негативно повлияет на будущие рекомендации.
• Игнорирование визуальной идентичности канала: Использование стандартных или некачественных аватаров снижает узнаваемость канала при использовании описанных механизмов обнаружения.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по максимизации вовлеченности и удержания пользователей, особенно на мобильных устройствах. Он демонстрирует, насколько тесно интегрированы пользовательский интерфейс и алгоритмы машинного обучения. Система не просто предлагает контент, а активно использует UI для стимуляции взаимодействия и мгновенной калибровки рекомендаций. Это означает сдвиг в сторону повышения важности сигналов текущей сессии. Для создателей контента успех зависит от качества визуальной "упаковки" (миниатюры, бренд), которая должна работать в динамичных форматах отображения.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация превью для Floatable Elements на YouTube

1. Ситуация: Пользователь смотрит видео о кулинарии. Система YouTube загружает следующие рекомендации: 3 видео по теме (рецепты) и 2 видео на смежные темы (обзоры техники, путешествия).
2. Работа механизма: Система запускает Floatable Elements для предстоящих видео. Для видео рецепта используется миниатюра (thumbnail), а для видео о путешествии — аватар автора (creator avatar).
3. Действия оптимизатора:
   • Для Thumbnail: Использовать крупный план готового блюда, яркие цвета, минимум текста, читаемого в маленьком размере Floatable Element.
   • Для Avatar: Использовать четкое, узнаваемое фото автора или яркий логотип.
4. Результат: Пользователь замечает яркий Floatable Element с миниатюрой рецепта и нажимает на него.
5. Обратная связь: Система мгновенно понимает, что текущий интерес — это именно кулинария, а не путешествия, и обновляет последующую ленту. Привлекательное превью обеспечило обнаружение контента и помогло системе лучше понять интент пользователя в реальном времени.