Как Google создавал "неоднозначные индексы" для обработки запросов с кнопочных телефонов и устройств с ограниченным вводом

Термины и определения

Ambiguous Search Query (Неоднозначный поисковый запрос)

Запрос, введенный пользователем с использованием метода ввода, где одно действие (например, нажатие клавиши) может соответствовать нескольким символам. Пример: ввод «227» на телефонной клавиатуре.

First Index (Первичный индекс)

Стандартный индекс поисковой системы, связывающий информацию первого типа (например, точные алфавитно-цифровые термины) с документами.

First Type Information (Информация первого типа)

Точная, однозначная информация, такая как алфавитно-цифровые строки (слова).

Mapping Information (Информация о сопоставлении)

Правила трансляции информации первого типа в информацию второго типа. Отражает раскладку устройства ввода пользователя (например, соответствие букв цифрам на телефонной клавиатуре).

Second Index (Вторичный индекс / Модифицированный индекс)

Индекс, созданный путем трансляции первичного индекса. Он связывает информацию второго типа (например, числовые строки) с документами. Является намеренно неоднозначным (ambiguated).

Second Type Information (Информация второго типа)

Неоднозначная информация, полученная в результате трансляции. В патенте упоминаются числовые, фонетические или аудиовизуальные данные.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод генерации модифицированного индекса.

1. Система принимает первичный индекс (first index), который связывает информацию первого типа с документами.
2. Информация первого типа транслируется в информацию второго типа.
3. Создается вторичный индекс (second index) путем связывания информации второго типа с теми же документами.

Ядро изобретения — создание предварительно обработанного, неоднозначного индекса, а не попытка разрешить неоднозначность запроса пользователя в реальном времени.

Claim 3 (Зависимый от 2): Уточняет природу трансляции (Mapping).

Сопоставление (mapping) транслирует множество элементов информации первого типа в один элемент информации второго типа. Это математическое определение неоднозначности, используемой в патенте (например, буквы A, B, C транслируются в цифру 2).

Claim 11 и 12 (Зависимые): Определяют характеристики типов информации.

Информация второго типа является более неоднозначной (more ambiguous), чем информация первого типа. Информация первого типа может быть точно сопоставлена со вторым типом, но обратное сопоставление (из второго в первый) является неоднозначным.

Claim 13 (Независимый пункт): Описывает метод обработки поискового запроса с использованием двух индексов.

1. Система принимает запрос.
2. Если запрос содержит информацию первого типа (например, алфавитный текст): результаты генерируются путем сравнения с первичным индексом.
3. Если запрос содержит информацию второго типа (например, цифры с телефона): результаты генерируются путем сравнения со вторичным индексом.
4. Между информацией первого и второго типа существует определенное сопоставление (mapping).

Это описывает логику выбора нужного индекса в зависимости от формата входящего запроса.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы индексирования и базового поиска (Retrieval).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основное применение патента. На этом этапе система выполняет стандартное индексирование для создания First Index. Затем запускается дополнительный офлайн-процесс трансляции, который использует Mapping Information для генерации Second Index.

RANKING – Ранжирование (L1 - Retrieval / Отбор кандидатов)
На этапе отбора кандидатов система должна определить тип входящего запроса. Если запрос однозначный (Type 1), он направляется для поиска по First Index. Если запрос неоднозначный (Type 2), он направляется для поиска по Second Index. Патент не описывает сам процесс ранжирования (скоринга), а только механизм извлечения документов из соответствующего индекса.

Входные данные (Генерация индекса):

• Первичный индекс (First Index).
• Информация о сопоставлении (Mapping Information), например, раскладка телефонной клавиатуры.

Выходные данные (Генерация индекса):

• Вторичный индекс (Second Index).

Входные данные (Обработка запроса):

• Поисковый запрос (однозначный или неоднозначный).

Выходные данные (Обработка запроса):

• Набор результатов поиска, извлеченный из соответствующего индекса.

На что влияет

Патент имеет крайне ограниченную область влияния:

• Пользовательские факторы (Устройства): Влияет исключительно на пользователей, использующих устройства с ограниченными возможностями ввода, такими как старые кнопочные телефоны.
• Типы запросов: Влияет на обработку запросов, поступающих в неоднозначном формате (например, числовом).

Патент не влияет на конкретные типы контента, тематики, форматы или географические регионы. Он не связан с качеством или релевантностью контента.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Алгоритм генерации вторичного индекса применяется офлайн, как часть общего процесса индексирования.
• Триггеры активации: Использование вторичного индекса активируется в реальном времени, когда система получает запрос в соответствующем неоднозначном формате (например, числовая строка, поступившая с мобильного устройства).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация неоднозначного индекса (Офлайн)

1. Генерация первичного индекса: Создается стандартный алфавитно-цифровой индекс (First Index) на основе корпуса документов.
2. Получение информации о сопоставлении: Загружаются правила трансляции (Mapping Information), например, стандартная телефонная раскладка (2=ABC, 3=DEF и т.д.).
3. Трансляция терминов: Каждый термин в первичном индексе транслируется в его неоднозначный эквивалент. Например, «car» -> «227», «bar» -> «227».
4. Генерация вторичного индекса: Создается Second Index, который связывает транслированные термины (например, «227») со всеми документами, которые содержали исходные термины (документы с «car» и документы с «bar»).

Процесс Б: Обработка запроса (Онлайн)

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос от пользователя.
2. Определение типа запроса: Система определяет, является ли запрос однозначным (Type 1) или неоднозначным (Type 2).
3. Выбор индекса:
   • Если Type 1: Используется First Index.
   • Если Type 2: Используется Second Index.
4. Поиск по индексу: Запрос сравнивается с терминами в выбранном индексе.
5. Генерация результатов: Идентифицируются документы, соответствующие запросу. Патент отмечает, что результаты из Second Index будут менее точными, чем из First Index, так как включают все возможные интерпретации неоднозначного термина.
6. Предоставление результатов: Результаты поиска предоставляются пользователю.

Какие данные и как использует

Патент чисто технический и фокусируется исключительно на механизме индексирования и поиска. Он не описывает использование каких-либо факторов ранжирования.

Данные на входе

• Контентные факторы: Используются только сами термины (слова), извлеченные из документов. Патент не упоминает заголовки, мета-теги или структуру контента.

Другие факторы (технические, ссылочные, поведенческие, временные и т.д.) в патенте не упоминаются и не используются описанной системой.

Какие метрики используются и как они считаются

В патенте не упоминаются никакие метрики для оценки качества, релевантности или ранжирования. Описанная система решает задачу бинарного сопоставления — соответствует ли термин в индексе запросу пользователя.

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Он дает следующее понимание работы системы:

1. Инфраструктурное решение устаревшей проблемы: Патент предлагает техническое решение для проблемы ввода текста на устройствах, которые были распространены в начале 2000-х годов (кнопочные телефоны). Для современного поиска и SEO он не актуален.
2. Предварительное вычисление неоднозначности: Ключевая идея патента — перенести сложность обработки неоднозначности с этапа выполнения запроса на этап индексирования. Вместо того чтобы пытаться угадать, что имел в виду пользователь, вводя «227», система заранее индексирует все слова, соответствующие «227».
3. Принятие неточности результатов: Система признает, что результаты поиска по неоднозначному индексу будут менее точными (содержать больше шума), чем по стандартному индексу. Это компромисс ради удобства ввода.
4. Отсутствие SEO-значимости: Патент не содержит информации о факторах ранжирования, качестве сайтов или контента. Он посвящен исключительно механике индексирования и извлечения данных для специфических устройств ввода.

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

На основе этого патента нет рекомендаций для современных SEO-практик. Он не подтверждает и не опровергает важность каких-либо стратегий оптимизации контента, технических аспектов или ссылочного профиля.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не указывает на какие-либо SEO-тактики, которые становятся неэффективными или опасными. Он не направлен против манипуляций выдачей.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для современного SEO минимально. Он представляет исторический интерес как пример ранних усилий Google по адаптации поисковой системы к мобильным устройствам и различным модальностям ввода. Патент демонстрирует готовность Google модифицировать базовую архитектуру индекса для решения конкретных пользовательских задач, но не влияет на долгосрочную SEO-стратегию в 2025 году.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Патент не описывает механизмы, на которые может повлиять SEO-специалист.