Как Google выбирает, синтезирует и озвучивает прямые ответы для голосового поиска с учетом контекста пользователя

Термины и определения

Audible Version (Аудиоверсия)

Second Set of Text, конвертированный в звуковой формат. Это может быть аудиофайл (MP3, WAV), ссылка на сервис TTS или инструкции для синтеза речи на устройстве клиента.

Complete Sentence Form (Форма законченного предложения)

Ключевое требование к Second Set of Text. Текст должен представлять собой грамматически завершенный и самодостаточный ответ на запрос.

Contextual Data (Контекстуальные данные)

Данные, генерируемые клиентским устройством, такие как время и местоположение. Согласно Claims, эти данные должны быть включены в Second Set of Text.

First Set of Text (Первый набор текста)

Текст, извлеченный из исходного документа (веб-страницы). Обычно соответствует стандартному сниппету в SERP.

OneBox Results

Специфический тип результатов, предоставляющий прямой ответ (например, факты, погода), часто генерируемый из структурированных данных. Упоминается как возможный источник для Second Set of Text.

Second Set of Text (Второй набор текста)

Текст, который отвечает на запрос, имеет Complete Sentence Form и включает Contextual Data. Это текст, выбранный для озвучивания. Он может быть извлечен, получен из структурированных данных или синтезирован.

Textual Representation (Текстовое представление)

Результат конвертации голосового запроса в текст с помощью системы распознавания речи.

Voice Query (Голосовой запрос)

Запрос, введенный пользователем устно.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на ключевых независимых пунктах формулы изобретения (Claims 1, 7, 13, 17), которые определяют ядро изобретения.

Claim 1 и Claim 7 (Независимые пункты): Описывают процесс на стороне поисковой системы.

1. Система определяет результат поиска, отвечающий на текстовое представление голосового запроса.
2. Этот результат включает: ссылку на первый документ, First Set of Text (сниппет) и Second Set of Text (ответ).
3. Система конвертирует Second Set of Text в аудиоверсию.
4. Генерируется второй документ (SERP), включающий все эти компоненты, и отправляется на клиентское устройство.
5. Критическое требование: Second Set of Text ДОЛЖЕН включать контекстуальные данные (Contextual Data), сгенерированные клиентским устройством.

Ядром изобретения является не просто озвучивание сниппета, а генерация или выбор ответа, который динамически адаптирован под контекст пользователя (например, его местоположение или время). Это подразумевает синтез ответа на лету.

Claim 13 и Claim 17 (Независимые пункты): Описывают процесс на стороне клиентского устройства.

1. Устройство получает голосовой запрос, конвертирует его в текст и отправляет в поисковую систему.
2. Устройство получает результат, включающий ссылку, ответ в виде законченного предложения (который включает Contextual Data устройства) и его аудиоверсию.
3. Устройство отображает визуальные компоненты и воспроизводит аудиоверсию.

Claim 5 и Claim 21 (Зависимые пункты): Уточняют источники Second Set of Text.

• Текст может быть выбран из «обозначенного места» (designated location) документа (Claim 5).
• Текст может быть выбран из части First Set of Text (сниппета), если он распознан как полный ответ (Claim 21).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, фокусируясь на генерации контекстуализированного ответа и его доставке.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе голосовой запрос конвертируется в текст. Система также получает и обрабатывает Contextual Data (время, местоположение) с устройства, что критически важно для выполнения требований Claims.

INDEXING / RANKING – Индексирование и Ранжирование
Система ищет релевантные документы и извлекает потенциальные ответы. Это включает поиск в веб-индексе и структурированных базах данных (для OneBox Results). Происходит извлечение признаков (Feature Extraction) для идентификации законченных предложений.

METASEARCH / RERANKING – Метапоиск и Переранжирование
Основной этап применения патента. Здесь финализируется Second Set of Text. Он может быть извлечен или синтезирован с использованием Contextual Data. Затем система выполняет конвертацию текста в аудио (TTS) и формирует финальный ответ (Second Document), упаковывая визуальные и аудио компоненты.

Входные данные:

• Голосовой запрос (аудио или текст).
• Contextual Data с устройства пользователя (местоположение, время).
• Поисковые индексы (веб-индекс, структурированные данные).

Выходные данные:

• Электронный документ (например, HTML), содержащий ссылку, First Set of Text, Second Set of Text (с учетом контекста) и Audible Version (аудиофайл, ссылка или инструкции TTS).

На что влияет

• Специфические запросы: Информационные запросы, подразумевающие конкретный фактический ответ (Кто? Что? Где? Когда? Как?).
• Локальные запросы: Сильное влияние из-за требования включения Contextual Data (местоположения) в ответ (Claims).
• Типы контента: Контент, структурированный в формате Вопрос-Ответ, определения, инструкции, из которых легко извлечь или синтезировать законченное предложение.
• Форматы контента: Влияет на формирование Featured Snippets и OneBox results, так как они служат основным источником для озвучивания.

Когда применяется

• Триггеры активации: Механизм активируется при получении голосового запроса (Voice Query).
• Условия: Система должна быть способна идентифицировать или синтезировать Second Set of Text, который соответствует критериям Complete Sentence Form и может корректно включать Contextual Data.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Ввод и предварительная обработка (Клиент/Сервер)

1. Получение запроса: Пользователь произносит голосовой запрос.
2. Распознавание речи: Голос конвертируется в Textual Representation (на устройстве или на сервере).
3. Передача данных: Текстовый запрос и Contextual Data (например, местоположение) передаются в поисковую систему.

Этап 2: Поиск и генерация ответа (Сервер)

4. Поиск: Поисковая система проводит поиск релевантных документов.
5. Идентификация компонентов: Определяются ссылка и First Set of Text (стандартный сниппет).
6. Выбор/Синтез Second Set of Text: Система определяет ответ в виде законченного предложения, используя один из методов:
   • Извлечение OneBox result из структурированных данных.
   • Анализ сниппета или контента страницы (включая «обозначенные места»).
   • Синтез ответа, который обязательно включает Contextual Data пользователя.

Этап 3: Формирование и доставка ответа (Сервер)

7. Конвертация в аудио (TTS): Second Set of Text конвертируется в Audible Version. Это может быть генерация аудиофайла, формирование ссылки на TTS-сервис или добавление специальных HTML-атрибутов для TTS на клиенте.
8. Генерация документа: Все компоненты упаковываются в электронный документ (например, HTML).
9. Отправка: Документ отправляется на клиентское устройство.

Этап 4: Вывод результата (Клиент)

10. Исполнение документа: Устройство обрабатывает полученный документ.
11. Отображение: Визуальные компоненты отображаются на экране.
12. Озвучивание: Audible Version воспроизводится через динамик (автоматически или по запросу).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст веб-страниц и сниппеты (First Set of Text). Они анализируются для извлечения или валидации ответа.
• Структурные факторы:
  • HTML-разметка. Патент упоминает возможность использования разметки для обозначения текста, который следует озвучивать.
  • Расположение текста на странице. Упоминается выбор текста из «обозначенного места» (designated location) (Claim 5).
  • Структурированные данные (используются для OneBox results).
• Географические/Пользовательские факторы: Contextual Data (время и местоположение). Эти данные критически важны, так как Claims требуют их включения в озвучиваемый ответ.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует метрики ранжирования, но определяет критерии для Second Set of Text:

• Complete Sentence Form: Ключевой критерий. Текст должен быть грамматически завершенным и являться прямым ответом.
• Включение контекста: Ответ должен включать Contextual Data.

Методы идентификации/генерации ответа:

• Анализ текста (NLP): Алгоритмический анализ сниппета на предмет наличия законченного предложения (Claim 21).
• Анализ структуры: Анализ контента в структурно выделенных местах (Claim 5).
• Синтез: Генерация ответа на основе переменных (слова из запроса, Contextual Data), что сильно поддерживается формулировкой Claims.

1. Приоритет законченных предложений для голосового ответа: Google активно ищет контент, сформулированный как законченное предложение (Complete Sentence Form). Это фундаментальное требование для выбора Second Set of Text.
2. Критичность контекстуализации (Contextual Data): Ключевым элементом защищенного изобретения (Claims 1, 7, 13, 17) является требование, чтобы озвученный ответ включал Contextual Data пользователя. Это означает, что система не просто зачитывает статический текст, а синтезирует или выбирает ответ, динамически адаптированный под контекст (например, локализацию).
3. Разнообразие источников и синтез ответов: Ответ для озвучивания может быть получен из разных источников: структурированных данных (OneBox), извлечен из сниппета или определенного места на странице (designated location), или синтезирован системой на лету.
4. Важность семантической структуры: Упоминание выбора текста из «обозначенных мест» и возможность использования HTML-разметки подчеркивает важность четкой семантической структуры документа для помощи алгоритмам в идентификации ключевой информации.
5. Комплексный пользовательский опыт: Система разработана для обеспечения удобства, предоставляя как немедленный аудиоответ, так и визуальные результаты (ссылку и сниппет) для дальнейшего изучения.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под Featured Snippets (Блоки с ответами): Механизм выбора Second Set of Text тесно связан с Featured Snippets. Необходимо создавать краткие (40-60 слов), четкие ответы на популярные вопросы, сформулированные в виде законченного предложения.
• Использование формата «Вопрос-Ответ»: Структурируйте контент так, чтобы сразу после вопроса (в заголовке Hx) следовал прямой ответ (в теге <p>, <li>). Это помогает системе идентифицировать Complete Sentence Response.
• Усиление локальных сигналов (Local SEO): Учитывая требование Claims о включении Contextual Data (местоположения), критически важно иметь сильные локальные сигналы. Информация (часы работы, адрес) должна быть актуальной и легко сопоставляемой с местоположением пользователя для синтеза локализованного ответа.
• Четкая семантическая структура и расположение контента: Размещайте ключевые определения и ответы в начале статьи или раздела («designated locations»). Используйте чистую семантическую верстку для выделения ключевых частей контента.
• Внедрение структурированных данных (Schema.org): Используйте микроразметку для повышения вероятности использования контента в OneBox results и облегчения извлечения фактов, необходимых для синтеза контекстуализированных ответов.

Worst practices (это делать не надо)

• Сложные и неоднозначные формулировки: Предоставление ответов, которые не сформулированы как законченное предложение или требуют значительных усилий для синтеза, минимизирует шансы на выбор контента для озвучивания.
• Отсутствие прямых ответов в начале контента: Создание контента, который не дает прямого ответа на предполагаемый вопрос пользователя в первых абзацах.
• Игнорирование локального контекста: Создание контента без учета возможности локальной интерпретации запроса упускает возможности, связанные с требованием патента об использовании Contextual Data.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический сдвиг в сторону предоставления прямых, контекстуализированных ответов пользователям, особенно в контексте голосового взаимодействия. Доминирование в «нулевой позиции» (Position Zero / Featured Snippets) становится ключевым элементом стратегии. Патент также подчеркивает слияние Local SEO и контент-стратегии, делая адаптацию под контекст пользователя неотъемлемой частью генерации голосового ответа.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы локального бизнеса для голосового ответа с учетом контекста.

1. Голосовой запрос пользователя: "До скольки работает [Название Магазина]?"
2. Контекст устройства (Contextual Data): Сегодня пятница, местоположение пользователя — рядом с филиалом А.
3. Реализация на сайте: Убедиться, что часы работы четко указаны (например, "Филиал по адресу [Адрес А] открыт по пятницам до 21:00") и размечены с помощью Schema.org (LocalBusiness, openingHoursSpecification).
4. Ожидаемый результат (по патенту):
   • Google идентифицирует страницу как источник.
   • Google синтезирует Second Set of Text, используя данные сайта и контекст пользователя: "Магазин [Название Магазина] рядом с вами сегодня работает до 21:00."
   • Google конвертирует это в Audible Version и озвучивает пользователю, предоставляя ссылку на источник.