Как Google использует погоду, время, текущие события и социальные сигналы для персонализации поисковых подсказок (Autocomplete)

Термины и определения

Environmental Contexts Data (Данные о контексте окружающей среды)

Информация в реальном времени, описывающая текущую ситуацию пользователя и окружающую среду. Включает время, погоду, текущие события, рекомендации из социальных сетей и данные о местоположении контактов пользователя.

Query Suggestions (Варианты запросов / Поисковые подсказки)

Предложения, предоставляемые пользователю в процессе ввода запроса. Включают Query Rewrites и Autocompletions.

Autocompletions (Автодополнения)

Варианты завершения запроса путем добавления символов или терминов к введенному тексту.

Query Rewrites (Переписанные запросы)

Варианты изменения запроса, например, путем замены терминов синонимами или исправления ошибок.

Query Logs (Логи запросов)

Хранилище ранее выполненных запросов. Используется как источник для генерации стандартных подсказок, анализа их популярности и хранения обратной связи (выбор + контекст).

Scores (Оценки)

Числовые значения, присваиваемые подсказкам. Изначально могут базироваться на популярности (first plurality of scores), а затем пересчитываются с учетом контекста (second plurality of scores).

Related Features (Связанные особенности/Признаки)

Характеристики или атрибуты, связанные с поисковой подсказкой (например, наличие "террасы" у ресторана), которые могут иметь отношение к контексту окружающей среды (например, к погоде).

Social Graph (Социальный граф)

Структура данных, отражающая связи пользователя с его контактами в социальной сети. Используется для получения рекомендаций.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления контекстных поисковых подсказок.

1. Система получает поисковый запрос от клиента.
2. Извлекается набор подсказок на основе анализа лога поиска (search log). Каждая подсказка имеет начальную оценку (first plurality of scores).
3. Получаются данные о контексте окружающей среды (environmental context data), специфичные для пользователя или времени запроса.
4. Вычисляется второй набор оценок (second plurality of scores). Расчет основан на начальных оценках И данных контекста. Ключевой элемент: расчет включает определение связи (relationship) между особенностями (features) подсказок и контекстом.
5. Подсказки ранжируются на основе второго набора оценок.
6. Ранжированный список предоставляется клиенту.

Claim 4 (Зависимый от 3): Уточняет механизм обратной связи.

После того как пользователь выбирает одну из подсказок, эта выбранная подсказка и связанный с ней контекст окружающей среды сохраняются в логе поиска (search log). Это позволяет системе обучаться на предпочтениях пользователей в различных контекстах.

Claims 5, 19, 20, 21, 22 (Зависимые от 1): Уточняют типы контекста окружающей среды.

Контекст может включать: текущее время в локации пользователя (Claim 5), текущую погоду (Claim 19), рекомендации из социальной сети на основе социального графа пользователя (Claim 20), текущее местоположение социальных контактов пользователя (Claim 21) и текущие события, полученные из новостного сервиса (Claim 22).

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе взаимодействия пользователя с поисковой строкой, до выполнения основного поиска и ранжирования результатов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения патента. Система работает в реальном времени (Autocomplete/Suggest), когда пользователь вводит запрос. Её задача — интерпретировать неполный ввод и предложить наиболее релевантные варианты завершения запроса, основываясь на текущем контексте.

• Система взаимодействует с Query Logs для получения базовых кандидатов.
• Она запрашивает внешние и внутренние сервисы (погода, новости, социальные сети, геолокация) для сбора Environmental Contexts Data.

INDEXING (Косвенно)
Для эффективной работы механизма система должна знать Related Features сущностей, упоминаемых в подсказках (например, что у ресторана есть терраса). Эти данные извлекаются и структурируются на этапе индексирования и анализа сущностей.

Входные данные:

• Текст запроса, вводимый пользователем.
• Environmental Contexts Data (время, погода, социальные данные, события).
• Query Logs с базовыми подсказками и их начальными Scores.
• Данные о Related Features подсказок.

Выходные данные:

• Динамически переранжированный список Query Suggestions.
• Запись в Query Logs о выборе пользователя и соответствующем контексте (обратная связь).

На что влияет

• Конкретные ниши или тематики:
  • Локальный бизнес (Local SEO): Критическое влияние. Подсказки для ресторанов, магазинов, услуг будут меняться в зависимости от погоды, времени суток и социальных рекомендаций.
  • Новости и События: Подсказки адаптируются к Current Events (спорт, новости, тренды).
  • Ритейл и E-commerce: Поиск товаров, зависящих от сезона, погоды или текущих событий.
• Специфические запросы: Влияет на запросы с локальным, временным или событийным интентом.

Когда применяется

Алгоритм применяется в реальном времени при каждом вводе символов в поисковую строку.

• Условия активации: Корректировка оценок активируется только тогда, когда система обнаруживает связь (relationship) между текущими Environmental Contexts Data и Related Features одной или нескольких потенциальных подсказок.
• Триггеры: Изменение контекста (например, начало дождя, наступление вечера, начало крупного события) может изменить ранжирование подсказок для одного и того же введенного текста.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки ввода и генерации подсказок:

1. Получение запроса: Система получает текст, введенный пользователем.
2. Сбор контекста: Параллельно извлекаются Environmental Contexts Data (время, погода, социальные данные, текущие события).
3. Извлечение кандидатов: Из Query Logs извлекается список стандартных Query Suggestions и их базовые Scores (например, основанные на популярности).
4. Анализ связей и Пересчет оценок (Итерация):
   1. Для каждой подсказки определяются её Related Features.
   2. Определяется, существует ли связь (relationship) между текущим Environmental Context и этими Related Features.
   3. Если связь обнаружена, Score подсказки пересчитывается (повышается/бустинг). Если нет – оценка остается базовой.
5. Ранжирование: Все подсказки ранжируются на основе пересчитанных Scores.
6. Предоставление списка: Ранжированный список отправляется пользователю.
7. Обработка выбора: Пользователь выбирает подсказку.
8. Обратная связь (Feedback Loop): Выбранная подсказка и связанный с ней Environmental Context сохраняются в Query Logs для будущего обучения системы.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует несколько категорий данных для контекстуализации подсказок:

• Географические факторы: Местоположение пользователя (для определения локального времени и погоды). Местоположение контактов пользователя (Current location), полученное от сервисов, основанных на местоположении (location-based service, например, "чек-ины").
• Временные факторы: Текущее время (Current time) в локации пользователя.
• Пользовательские факторы (Социальные):
  • Social Graph: Данные о связях пользователя в социальных сетях.
  • Social networking recommendations: Рекомендации (бизнесов, услуг, мест), полученные от контактов пользователя.
• Внешние данные (Environmental Data):
  • Weather Data: Текущая погода (температура, осадки и т.д.).
  • Current Events: Данные о текущих событиях (новости, спорт, тренды), полученные от новостных сервисов (News service).
• Поведенческие факторы: Query Logs, содержащие историю запросов и частоту выбора подсказок в разных контекстах.
• Структурные данные (Косвенно): Related Features (атрибуты сущностей), которые система должна знать заранее (из индекса или Knowledge Graph).

Какие метрики используются и как они считаются

• First Plurality of Scores (Начальные оценки): Базовые метрики, основанные на first scoring criteria. Вероятно, это показатель популярности или вероятности выбора подсказки в Query Logs в отсутствие контекста.
• Relationship Determination (Определение связи): Ключевой механизм. Система определяет, существует ли связь между контекстом и Related Features подсказки. Это может быть основано на правилах или выучено из данных обратной связи.
• Second Plurality of Scores (Пересчитанные оценки): Финальные метрики, рассчитанные путем корректировки начальных оценок. Патент не детализирует формулу, но указывает, что при наличии связи оценка повышается (Boost score).

1. Контекст определяет формирование запроса: Патент подтверждает, что Google активно использует сиюминутный контекст пользователя для влияния на процесс формирования запроса через Autocomplete. Ранжирование подсказок динамично и часто контекстуальная релевантность преобладает над общей популярностью.
2. Ключевые контекстуальные сигналы: Явно выделены пять основных типов Environmental Contexts Data: время, погода, социальные рекомендации, местоположение контактов и текущие события. Это определяет приоритеты для SEO.
3. Критичность атрибутов сущностей (Entity Attributes): Система полагается на понимание связи между контекстом и Related Features сущностей. Чтобы подсказка была повышена, Google должен знать атрибуты бизнеса или темы (например, "наличие доставки", "открытая веранда"). Это подчеркивает важность структурированных данных.
4. Социальные сигналы как контекст: Рекомендации друзей и их текущее местоположение (чек-ины) интегрированы в механизм генерации подсказок и рассматриваются как валидный контекст, влияющий на персонализацию.
5. Механизм самообучения: Система непрерывно обучается через обратную связь, записывая в логи выбор пользователя вместе с контекстом. Это усиливает контекстуальное поведение пользователей в будущем.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация атрибутов сущностей (Entity Optimization) для Local SEO: Критически важно указывать все релевантные атрибуты бизнеса в Google Business Profile и на сайте (с использованием Schema.org). Это касается атрибутов, связанных с контекстом: наличие террасы/веранды (погода), тип кухни/завтраки (время суток), варианты доставки. Это позволяет системе идентифицировать Related Features и повысить подсказку в нужный момент.
• Оптимизация под событийный трафик (News/Event SEO): Необходимо быстро реагировать на Current Events. Создание контента, связанного с трендами и новостями, увеличивает шансы попадания в контекстуальные подсказки, так как система активно использует данные от News service.
• Стимулирование социальных рекомендаций и чек-инов: Поскольку Social networking recommendations и местоположение контактов являются входными данными, работа над репутацией в социальных сетях и стимулирование пользователей отмечать посещение локации может улучшить видимость бренда в персонализированных подсказках для их социального круга.
• Исследование контекстуальных ключевых слов: Анализировать поисковые подсказки необходимо в разном контексте (разное время суток, разные локации). Это поможет выявить, какие интенты Google считает приоритетными в различных условиях и как меняется спрос.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование атрибутов сущности: Предоставление неполной информации об атрибутах бизнеса (Related Features). Если система не знает об особенностях, она не сможет применить контекстуальный бустинг.
• Использование только статических данных о частотности: Полагаться исключительно на общие данные частотности ключевых слов без учета контекстуальных и сезонных колебаний в Autocomplete.
• Фокус только на общих запросах: Создание контента только под высокочастотные общие запросы без проработки специфических интентов, которые могут быть предложены системой в определенном контексте (например, "доставка еды в дождь" вместо просто "доставка еды").

Стратегическое значение

Патент подчеркивает переход от статического предложения запросов к динамическому формированию интента пользователя, исходя из окружающей обстановки. Стратегическое значение для SEO заключается в необходимости глубокой проработки атрибутов сущностей (Entity Optimization). Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на предоставлении максимально полной и структурированной информации о продуктах и услугах, чтобы система могла эффективно связывать их с разнообразными контекстуальными сигналами.

Практические примеры

Сценарий 1: Local SEO и погода

1. Контекст: Пользователь вводит "ресторан" в солнечный теплый день.
2. Действие системы: Google получает Environmental Context (Погода: Тепло, Солнечно). Система анализирует подсказки и их Related Features. Подсказка "ресторан с террасой" имеет особенность, связанную с погодой.
3. Результат: Оценка подсказки "ресторан с террасой" повышается (Boost score), и она отображается выше в списке Autocomplete.
4. SEO-действие: Убедиться, что в GBP и на сайте ресторана явно указано наличие террасы или веранды.

Сценарий 2: Событийный трафик и ритейл

1. Контекст: День старта продаж нового iPhone (Current Event). Пользователь вводит "купить".
2. Действие системы: Google получает контекст (Current Event: Релиз iPhone). Система ищет подсказки, связанные с этим событием.
3. Результат: Подсказка "купить новый iphone" получает значительный бустинг и отображается выше стандартных популярных вариантов.
4. SEO-действие: Ритейлеры должны быть готовы к изменению подсказок в дни крупных релизов и обеспечивать актуальность своих предложений и посадочных страниц.