Как Google распознает намерения структурированного поиска и предлагает операторы в автозаполнении

Термины и определения

Auto-complete Suggestion (Предложение автозаполнения)

Предлагаемое завершение частичного запроса. Может быть основано на контенте, на структуре (включая операторы) или быть комбинированным.

Boolean Operator (Булев оператор)

Оператор (например, AND, OR, NAND), используемый для объединения или исключения условий поиска.

Content Indicia (Контентные индикаторы)

Слова или фразы в частичном запросе, которые указывают на возможность использования определенного поискового оператора (например, ввод названия месяца предполагает использование операторов даты).

Partial Search Query (Частичный поисковый запрос)

Запрос, введенный пользователем, но еще не отправленный на выполнение.

Predefined Search Operator (Предопределенный поисковый оператор)

Специальный синтаксис (например, from:, to:, before:, label:), который определяет атрибут или свойство искомых результатов.

Predefined System Format (Предопределенный системный формат)

Ожидаемая структура для аргументов поискового оператора (например, mm/dd/yyyy). Может включать несколько полей (fields).

Structured Search (Структурированный поиск)

Поиск, в котором пользователь указывает свойства или атрибуты желаемых результатов (пары атрибут-значение), а не только их содержание.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод предоставления структурированных автозаполнений.

1. Серверная система получает partial search query от клиента.
2. Система анализирует термины запроса для определения auto-complete suggestions.
3. По крайней мере одно предложение включает Predefined Search Operator, выбранный из множества операторов на основе результатов анализа.
4. Система форматирует это предложение для одновременного отображения с частичным запросом на клиенте.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет время анализа. Анализ частичного запроса выполняется до выполнения поиска по этому запросу.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет механизм анализа (Распознавание формата).

Анализ включает определение того, что введенные термины выражены в определенном формате, соответствующем данному оператору. Распознавание формата достаточно для предложения соответствующего оператора. (Например, распознавание структуры email-адреса).

Claim 4 (Зависимый): Уточняет альтернативный механизм анализа (Контентные индикаторы).

Анализ включает определение того, что введенные термины содержат Content Indicia, соответствующие данному оператору. (Например, распознавание названия месяца).

Claim 5 и 6 (Зависимые): Детализируют процесс форматирования предложений.

Форматирование включает отображение Predefined System Format. Информация из уже введенных терминов подставляется в этот формат (Claim 5). Если формат имеет несколько полей, система отображает заполненные поля и визуальные индикаторы (плейсхолдеры) для незаполненных полей (Claim 6).

Claim 7 (Зависимый): Детализирует помощь пользователю.

Система отправляет инструкции клиенту для направления пользователя через ввод недостающих значений (например, управление курсором).

Claim 13 (Зависимый): Уточняет тип оператора. Predefined Search Operator может определять логический порядок выполнения других операторов (например, скобки для группировки).

Где и как применяется

Патент описывает технологию, применяемую на стыке пользовательского интерфейса и системы понимания запросов. Он фокусируется на этапе формулировки запроса пользователем.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основное применение патента находится на этапе формирования запроса (Query Formulation). Система работает в реальном времени, анализируя ввод пользователя и помогая преобразовать его намерение в формализованный структурированный запрос, который легче интерпретировать поисковой системе.

Патент не затрагивает этапы CRAWLING, INDEXING, RANKING, METASEARCH или RERANKING.

Входные данные:

• Текст Partial Search Query от клиента.
• База данных Predefined Search Operators и связанных с ними форматов и Content Indicia.

Выходные данные:

• Отформатированный список auto-complete suggestions, включающий структурированные операторы.
• Инструкции для клиентского устройства по управлению курсором для заполнения полей формата.

На что влияет

• Конкретные типы контента и приложений: Наибольшее влияние оказывается на поиск в средах с богатыми метаданными. Патент явно упоминает электронную почту (основной пример), системы обмена сообщениями, записи баз данных. Также упоминается поиск товаров в e-commerce (поиск по характеристикам).
• Специфические запросы: Влияет на запросы, где пользователь хочет уточнить поиск по атрибутам (дата, отправитель, цена, метка, статус и т.д.).

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм работает в реальном времени по мере ввода пользователем текста в поисковую строку (до выполнения поиска).
• Триггеры активации: Активируется, когда введенный текст соответствует:
  • Predefined System Format (например, пользователь вводит текст, похожий на email-адрес или дату).
  • Content Indicia (например, пользователь вводит название месяца).
  • Или когда текущий запрос уже содержит термины, что позволяет предложить булевы операторы или скобки для управления логикой.

Пошаговый алгоритм

Процесс предоставления структурированных автозаполнений:

1. Получение данных: Серверная система получает частичный поисковый запрос от клиентского устройства.
2. Анализ терминов: Система анализирует термины в запросе. Анализ выполняется до выполнения поиска.
3. Распознавание формата: Проверяется, соответствуют ли термины одному или нескольким Predefined System Formats.
4. Распознавание содержания: Проверяется, содержат ли термины Content Indicia.
5. Выбор операторов: На основе результатов распознавания система выбирает релевантные Predefined Search Operators.
6. Генерация предложений: Создаются предложения автозаполнения, включающие выбранные операторы и введенные термины.
7. Форматирование предложений: Предложения форматируются для отображения. Если оператор требует определенного формата ввода:
   • Известная информация из ввода пользователя подставляется в соответствующие поля формата.
   • Для незаполненных полей отображаются визуальные индикаторы (плейсхолдеры, например, yyyy, dd).
8. Отправка клиенту: Отформатированные предложения отправляются на клиентское устройство для отображения.
9. Взаимодействие с пользователем (Опционально): Если пользователь выбирает предложение с незаполненными полями, система может отправить инструкции клиенту для направления пользователя через ввод недостающих значений (например, перемещение курсора).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на механизме ввода запроса и не детализирует факторы ранжирования. Он использует следующие данные:

• Пользовательские факторы (Ввод): Текст Partial Search Query, вводимый пользователем в реальном времени.
• Системные данные (Конфигурация):
  • Список доступных Predefined Search Operators.
  • Predefined System Formats, связанные с операторами (например, различные форматы дат, синтаксис email).
  • Мэппинг Content Indicia на операторы.

Какие метрики используются и как они считаются

В патенте не используются числовые метрики ранжирования. Вместо этого используются логические методы сопоставления:

• Сопоставление форматов (Format Matching): Логика для определения того, соответствует ли введенная строка предопределенному шаблону или формату (например, с использованием регулярных выражений или синтаксического анализа).
• Сопоставление содержания (Content Matching): Поиск введенных терминов в списке известных индикаторов содержания (Content Indicia).
• Анализ логической структуры: При наличии нескольких булевых операторов система может вычислять все возможные варианты логического порядка (используя скобки) для предложения пользователю.

1. Фокус на UI/UX и формулировке запроса: Патент полностью сосредоточен на улучшении пользовательского опыта при создании структурированных запросов. Он призван устранить необходимость запоминания точного синтаксиса операторов.
2. Интеллектуальное распознавание намерений: Система использует два основных метода для определения того, какие операторы предложить: Распознавание формата (идентификация структуры ввода, например, email) и Распознавание содержания (идентификация ключевых слов или сущностей, например, даты).
3. Активное руководство пользователя: Система не просто предлагает оператор, но и активно помогает заполнить его аргументы, показывая ожидаемый формат (Predefined System Format) и плейсхолдеры (например, yyyy/mm/dd), а также управляя положением курсора.
4. Поддержка сложной логики: Механизм также помогает пользователям управлять сложными булевыми запросами, предлагая операторы (AND, OR) и средства управления порядком выполнения (скобки) для устранения неоднозначности.
5. Отсутствие связи с ранжированием веб-поиска: Этот патент не содержит информации об алгоритмах ранжирования Google для веб-поиска. Он описывает инфраструктуру фронтенда поискового приложения.
6. Применимость к внутреннему поиску: Для SEO-специалистов релевантность этого патента ограничена областью оптимизации внутреннего поиска на сайте (Internal Site Search Optimization) и улучшением UX поисковых интерфейсов.

Практическое применение в SEO

ВАЖНО: Этот патент является инфраструктурным (UI/UX) и не дает практических рекомендаций для традиционного Web SEO (оптимизации под google.com). Однако он содержит критически важные инсайты для оптимизации внутреннего поиска на сайте (Internal Site Search Optimization).

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации по оптимизации внутреннего поиска на сайте:

• Внедрение интеллектуального автозаполнения: Разработайте систему автозаполнения для поиска на вашем сайте, которая распознает сущности и атрибуты (названия продуктов, категорий, брендов, дат, характеристик) в частичных запросах.
• Предложение структурированных фильтров в автозаполнении: Следуя логике патента, предлагайте не только завершение фразы, но и структурированные варианты. Например, в e-commerce: пользователь вводит «iPhone» -> предложить «iPhone в категории Смартфоны» или «iPhone с памятью 256GB». Это аналог предложения Predefined Search Operators.
• Поддержка форматов и плейсхолдеров: Если ваш поиск поддерживает операторы (например, диапазон цен или дат), используйте механизм, описанный в патенте: показывайте пользователю ожидаемый формат (например, Цена: от [ ] до [ ]) и помогайте его заполнить, направляя курсор.
• Обучение пользователей возможностям поиска: Используйте автозаполнение как способ ненавязчиво показать пользователям расширенные возможности фильтрации и поиска на вашем сайте.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование UX внутреннего поиска: Предоставление пользователям базового поиска без интеллектуального автозаполнения, которое не помогает уточнить запрос или найти контент по атрибутам.
• Требование точного синтаксиса: Создание системы расширенного поиска, которая требует от пользователей запоминания сложных операторов или точного формата ввода без подсказок и помощи.
• Неоднозначная обработка сложных запросов: Если внутренний поиск поддерживает булевы операторы, необходимо четко определить порядок их выполнения или предоставить пользователю возможность управлять им (например, скобками), как описано в патенте.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает важность бесшовного и интуитивно понятного поискового опыта. Google инвестирует в то, чтобы пользователи могли максимально точно и легко выразить свои намерения. Хотя это напрямую не влияет на ранжирование в Google, превосходный внутренний поиск улучшает пользовательский опыт на сайте, поведенческие факторы, вовлеченность и конверсию, что косвенно положительно влияет на общую эффективность сайта.

Практические примеры

Сценарий: Улучшение автозаполнения на сайте E-commerce (Internal Site Search)

1. Задача: Пользователи часто ищут товары по характеристикам, но не используют сложные фильтры на странице выдачи.
2. Применение патента: Внедрение логики распознавания атрибутов в автозаполнение.
3. Действие пользователя (Content Indicia): Пользователь начинает вводить «4K» в поисковую строку.
4. Ответ системы (на основе патента): Система распознает это как индикатор разрешения. В выпадающем меню предлагаются структурированные варианты:
   • Поиск: "4K" (контентный)
   • Фильтр: Телевизоры с разрешением 4K
   • Фильтр: Мониторы с разрешением 4K
5. Действие пользователя (Format Recognition): Пользователь вводит "\$500".
6. Ответ системы: Система распознает формат цены и предлагает:
   • Фильтр: Цена до \$500
7. Результат: Пользователь может одним кликом перейти к нужному отфильтрованному результату, улучшая UX и конверсию.