Как Google интегрирует результаты поиска и контекстные подсказки непосредственно в интерфейс браузера и приложений (Основы Omnibox и Google Desktop)

Термины и определения

Article (Артикул)

Любой контент, с которым взаимодействует пользователь: веб-страница (HTML, PDF), документ word processor, email, сообщение instant messenger, медиафайл.

Aspect (Аспект)

Идентифицируемый элемент внутри Артикула. Примеры: гиперссылка, изображение, заголовок, поле ввода (input field), email адрес, URL, выделяющийся термин или особенность контента.

Capture Processor (Процессор захвата)

Компонент клиентской системы, который отслеживает и записывает действия пользователя (события) и состояние системы.

Event Data (Данные о событиях)

Информация, записанная при взаимодействии пользователя с артикулами или приложениями (открытие, сохранение, просмотр, ввод текста, клики мышью). Используется для построения истории действий (User Action History).

Global Index (Глобальный индекс)

Индекс информации, релевантной для многих пользователей, например, индекс веб-страниц, используемый поисковой системой Google.

Insert (Вставка)

Сгенерированный контент, который внедряется в пользовательский интерфейс в ассоциации с Аспектом. Может содержать результаты поиска (Search Result) или запрос к пользователю (Request).

Local Index (Локальный индекс)

Индекс информации, связанной с конкретным пользователем или клиентским устройством. Включает локальные документы, электронную почту (Messaging Index), историю просмотров.

Request (Запрос к пользователю)

Тип Вставки, который запрашивает у пользователя информацию, разрешение, инструкцию или приоритет (например, «Пометить эту страницу как важную», «Не показывать эту страницу в результатах»).

Search Result (Результат поиска)

Тип Вставки, содержащий информацию, найденную в локальном или глобальном индексе. Может включать идентификаторы артикулов (URL, путь к файлу), миниатюры (thumbnail), текстовые сниппеты.

Transient Menu (Временное меню)

Динамический элемент UI, используемый для отображения Вставок. Примеры: выпадающее меню под адресной строкой (Omnibox), всплывающая подсказка (tool-tip), всплывающее окно.

User Context-Dependent Query (Запрос, зависящий от контекста пользователя)

Неявный поисковый запрос, сгенерированный системой на основе текущего Аспекта и истории действий пользователя.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Примечание: Патент US20090276408A1 является разделенной заявкой (divisional application) и фокусирует свои Claims конкретно на генерации Вставок (Inserts), содержащих «Запрос к пользователю» (Request). Однако описание патента (Description) также широко охватывает вставки с результатами поиска (Search Results).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации интерфейса с запросами.

1. Идентификация аспекта, связанного с артикулом.
2. Генерация вставки (Insert), основанной на этом аспекте. Ключевое условие: вставка содержит запрос (Request) к пользователю.
3. Вывод вставки в ассоциации с аспектом.

Claim 2 и 3 (Зависимые): Уточняют, что генерация вставки включает генерацию запроса, зависящего от контекста пользователя (Claim 2), который основан на истории действий пользователя (Claim 3).

Claims 5, 6, 7 (Зависимые): Определяют способы вывода вставки:

• Размещение части вставки внутри самого артикула (например, модификация HTML) (Claim 5).
• Отображение во временном окне (transient display) рядом с аспектом (Claim 6).
• Отображение в отдельном окне (Claim 7).

Claims 8-11 (Зависимые): Указывают, что процесс может основываться на предпочтениях пользователя (user preference). Эти предпочтения могут быть получены явно, определены на основе истории действий или системного анализа.

Claim 21 (Независимый пункт): Описывает конкретную реализацию процесса внедрения контекстного запроса.

1. Идентификация аспекта в артикуле.
2. Генерация запроса, зависящего от контекста пользователя.
3. Автоматическая генерация вставки, содержащей этот запрос.
4. Размещение вставки внутри артикула так, чтобы она отображалась рядом с аспектом.
5. Отображение артикула.

Где и как применяется

Этот патент описывает архитектуру, которая глубоко интегрирована в клиентское устройство и взаимодействует с несколькими этапами поиска для модификации пользовательского интерфейса (UI).

CRAWLING и INDEXING (Локальный уровень)
Система требует локальных компонентов для сбора и индексирования данных пользователя. Capture Processor отслеживает Event Data (действия пользователя, доступ к файлам, получение email). Локальный Indexer обрабатывает эти данные для создания и обновления Local Index.

QUNDERSTANDING (Неявные запросы)
Когда пользователь взаимодействует с Article, система идентифицирует Aspect. Query System использует этот аспект и историю пользователя (из Event Data) для генерации неявных User Context-Dependent Queries в реальном времени.

RANKING (Локальный и Глобальный)
Сгенерированный запрос выполняется. Это может быть выполнено локальным Search Engine против Local Index или отправлено на удаленный сервер для выполнения против Global Index.

METASEARCH / RERANKING (Уровень UI)
Этот этап наиболее релевантен для патента. Display Processor получает результаты (в виде Inserts) и отвечает за модификацию UI. Он определяет, как и где отобразить вставку — путем изменения DOM просматриваемого артикула или с использованием Transient Menus.

Входные данные:

• Артикул (Article), просматриваемый пользователем.
• Аспект (Aspect), с которым происходит взаимодействие (например, ссылка, поле ввода).
• История действий пользователя (User Action History / Event Data).
• Локальный индекс (Local Index).

Выходные данные:

• Модифицированный пользовательский интерфейс с внедренными Вставками (Inserts).

На что влияет

• Пользовательский Интерфейс (UI/UX): Основное влияние. Патент описывает механику работы функций автодополнения в браузере (Omnibox/Autocomplete), интеграцию истории посещений и потенциальные механизмы контекстного отображения связанной информации во время просмотра контента.
• Типы контента и запросов: Влияет на все типы контента, которые могут быть проиндексированы локально. Особенно влияет на навигационные и повторные запросы, так как облегчает повторное обнаружение контента через историю посещений и автодополнение.

Когда применяется

Алгоритм активируется при взаимодействии пользователя с интерфейсом:

• При просмотре контента: Когда система идентифицирует значимый аспект в артикуле.
• При взаимодействии с аспектом: Например, при наведении курсора мыши на аспект (hover).
• При вводе текста: Когда пользователь вводит текст в поле ввода (input field), например, в адресную строку браузера (Механизмы автодополнения).
• Условия и предпочтения: Активация может зависеть от настроек пользователя или изученных предпочтений (User Preferences). Система может изучать, с какими вставками пользователь взаимодействует чаще.

Пошаговый алгоритм

Описанный процесс генерации пользовательского интерфейса:

1. Мониторинг и Захват: Система непрерывно отслеживает активность пользователя и захватывает Event Data для обновления контекста пользователя.
2. Идентификация Аспекта: При взаимодействии пользователя с Артикулом (например, загрузка веб-страницы или ввод текста в адресную строку), система идентифицирует релевантный Аспект.
3. Генерация Контекстного Запроса: Система генерирует User Context-Dependent Query. Этот неявный запрос основан на идентифицированном аспекте и истории действий пользователя.
4. Поиск по Индексам: Сгенерированный запрос выполняется против Local Index и/или Global Index.
5. Получение Результатов: Система получает набор результатов поиска (Search Results).
6. Генерация Вставки (Insert): Система формирует Вставку. Она может содержать результаты поиска (URL, сниппеты) или Запрос к пользователю (Request).
7. Определение Способа Отображения: Система определяет метод отображения на основе типа аспекта и User Preferences (например, модификация артикула или Transient Menu).
8. Внедрение и Отображение: Display Processor внедряет вставку в пользовательский интерфейс в ассоциации с исходным аспектом.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует комбинацию данных о текущем взаимодействии и исторических данных.

• Контентные факторы: Содержимое текущего Артикула (веб-страницы, документа). Текст и метаданные Аспекта (текст ссылки, заголовок, введенный пользователем термин).
• Поведенческие и Временные факторы: Event Data (история действий пользователя) критически важна для определения контекста. Включает: время и дату доступа к артикулам, частоту доступа, последовательность действий (например, печать документа несколько раз за короткий период), историю ввода текста, движения и клики мышью.
• Технические факторы: URL просмотренных веб-страниц, пути к локальным файлам, идентификаторы сообщений.
• Структурные факторы: Структура артикула (например, DOM веб-страницы) используется для идентификации аспектов и определения мест для внедрения вставок.
• Пользовательские факторы: Явные настройки (User Preferences), а также данные о конфигурации системы (установленные приложения).

Какие метрики используются и как они считаются

• Capture Score (Оценка захвата): Упоминается метрика для определения «важности» события, которая используется для решения, индексировать ли событие локально (индексируемые vs неиндексируемые события).
• User Context (Контекст пользователя): Определяется на основе User Action History. Используется для генерации неявных запросов (User Context-Dependent Queries).
• User Preferences (Предпочтения пользователя): Метрики для персонализации отображения. Могут быть заданы явно пользователем или выведены автоматически путем:
  • Системного анализа: Анализ установленных приложений и настроек.
  • Мониторинга активности: Отслеживание взаимодействия пользователя с интерфейсом.
• Weights (Веса) и Thresholds (Пороги): Патент описывает назначение весов различным типам аспектов, вставок и способам их отображения. Эти веса могут корректироваться на основе поведения пользователя. Например, если пользователь часто кликает на определенный тип вставки, порог для ее отображения может быть снижен; если игнорирует — повышен или отключен.

1. Фокус на UI/UX, а не на ранжировании: Патент описывает интеграцию поиска в пользовательский интерфейс, а не алгоритмы определения релевантности в основном индексе Google. Он направлен на улучшение взаимодействия пользователя с контентом.
2. Основа для Autocomplete и Omnibox: Механизмы, описывающие реакцию на ввод текста в поля ввода (адресную строку) и отображение результатов из локального и глобального индексов во временном меню, являются прямой основой для современных функций автодополнения в браузерах.
3. Критичность локального индекса и истории пользователя: Система полагается на детальный Local Index и Event Data для генерации контекстно-зависимых запросов. Присутствие сайта в истории пользователя критично для его повторного обнаружения через эти механизмы.
4. Неявные запросы и контекст: Подчеркивается важность генерации User Context-Dependent Queries без явного ввода поискового запроса пользователем, основываясь только на том, какой контент (Article) и его элементы (Aspect) просматриваются.
5. Динамическая модификация UI: Описана возможность активного изменения просматриваемого контента (например, модификация HTML веб-страницы на лету на стороне клиента) для вставки релевантной информации или запросов.
6. Персонализация через обучение: Система предполагает высокий уровень персонализации, изучая предпочтения пользователя (User Preferences) на основе его взаимодействия с генерируемыми вставками (использование весов и порогов).

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент фокусируется на UI и клиентских технологиях, он дает важное понимание того, как пользователи взаимодействуют с браузером и функциями автодополнения.

• Оптимизация под Автодополнение (Autocomplete/Omnibox): Обеспечьте, чтобы заголовки (Titles) и URL были четкими, запоминающимися и релевантными бренду или ключевой теме. Это увеличивает вероятность того, что пользователи увидят и выберут ваш сайт при вводе запроса в адресную строку, особенно если они посещали его ранее (результаты из Local Index).
• Стимулирование повторных визитов: Поскольку система активно использует Local Index (историю посещений) для генерации подсказок и контекстных вставок, стратегически важно создавать контент, который пользователи захотят посетить повторно. Чем чаще сайт присутствует в истории пользователя, тем выше вероятность его появления в UI-подсказках.
• Четкая структура контента: Используйте ясную семантическую структуру (заголовки, ссылки). Это может помочь системе лучше идентифицировать Аспекты контента для генерации релевантных Вставок, если подобные технологии контекстного анализа используются.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование UX адресной строки: Рассматривать адресную строку браузера только как место для ввода URL, игнорируя ее роль как основного инструмента поиска и навигации (Omnibox).
• Запутанные или обманчивые URL и Заголовки: Использование нечитаемых URL или заголовков, которые плохо выглядят или вводят в заблуждение при отображении в выпадающем списке автодополнения (Transient Menu).

Стратегическое значение

Патент демонстрирует долгосрочную стратегию Google (с приоритетом от 2004 года) по глубокой интеграции поиска в рабочий процесс пользователя и использованию браузера как основного интерфейса поиска. Он подчеркивает переход от традиционного поиска через SERP к более контекстуальному и персонализированному взаимодействию, основанному на истории пользователя и текущей активности. Для SEO это означает, что понимание работы Autocomplete и важность брендового трафика и повторных визитов критичны, так как они влияют на навигацию в обход стандартной выдачи.

Практические примеры

Сценарий: Автодополнение в адресной строке (Omnibox)

1. Действие пользователя: Пользователь начинает вводить термин "bobby flay" в адресную строку браузера (Input Field).
2. Идентификация Аспекта: Система идентифицирует введенный термин как Аспект.
3. Генерация Запросов: Система генерирует контекстные запросы.
4. Поиск (Локальный): Система ищет в Local Index (история посещений, закладки). Находит предыдущий визит на "StarChefs: Bobby Flay".
5. Поиск (Глобальный): Одновременно система может отправить запрос на сервер для получения глобальных подсказок (например, популярные сайты или поисковые запросы).
6. Генерация Вставки: Система формирует Вставку, объединяющую локальные и глобальные результаты.
7. Отображение: Результаты отображаются в Transient Menu (выпадающий список) под адресной строкой. Локальный результат ("StarChefs") может быть выделен или показан выше глобальных подсказок.