Как Google индексирует действия пользователя на локальном устройстве для контекстного поиска (Архитектура Google Desktop)

Термины и определения

Article (Статья/Контент)

Любой элемент контента, с которым взаимодействует пользователь на клиентском устройстве. Включает веб-страницы (HTML, PDF), электронные письма, документы (Word, Spreadsheet, Presentation), сообщения мессенджеров, медиафайлы, записи календаря и т.д.

Capture Processor (Процессор захвата)

Компонент системы, отвечающий за мониторинг активности на клиентском устройстве, идентификацию событий и сбор связанных с ними данных.

Current User State (Текущее состояние пользователя)

Контекст текущей деятельности пользователя, определяемый на основе потока событий в реальном времени. Используется для генерации имплицитных запросов.

Event (Событие)

Любое действие, связанное с контентом или приложением. Например: просмотр веб-страницы, отправка email, сохранение документа, ввод текста, движение мыши, открытие приложения.

Event Schema (Схема события)

Механизм определения и регистрации событий, описывающий формат данных для события (например, поля для времени, заголовка, URL, содержания контента).

Historical Events (Исторические события)

События, которые произошли до установки системы или не были захвачены в реальном времени (например, существующие файлы на диске). Захватываются путем сканирования локального хранилища.

Implicit Query (Имплицитный запрос)

Автоматически сгенерированный запрос, основанный на Current User State, без явного ввода пользователем.

Indexable Events (Индексируемые события)

События, признанные достаточно важными для индексирования и хранения (например, просмотр веб-страницы, получение email).

Network Search Engine (Сетевой поисковый движок)

Внешняя поисковая система (например, Google.com), с которой может взаимодействовать локальный движок для получения веб-результатов.

Non-indexable Events (Неиндексируемые события)

События, признанные недостаточно важными для индексации (например, движение мыши, выделение текста). Могут использоваться для обновления Current User State.

Queue (Очередь)

Буфер, хранящий захваченные события до их обработки поисковым движком. Может быть реализована как Multiple Priority Queue, где события реального времени имеют приоритет над историческими. Также разделяется на Index Queue и User State Queue.

Real-time Events (События реального времени)

События, захватываемые немедленно по мере их возникновения.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод сбора и поиска информации с использованием сложной системы очередей.

1. Система захватывает событие (взаимодействие пользователя с контентом на клиентском устройстве).
2. Определяется, является ли событие индексируемым.
3. Если ДА (Индексируемое):
   1. Определяется, является ли оно событием реального времени или историческим.
   2. Событие помещается в Multiple Priority Index Queue. Событиям реального времени присваивается высокий приоритет, историческим — низкий.
   3. Система извлекает и индексирует высокоприоритетные события раньше низкоприоритетных.
   4. Если событие реального времени, оно также помещается в User State Queue.
4. Если НЕТ (Неиндексируемое):
   1. Событие помещается в User State Queue (отдельную от Index Queue).
   2. Система извлекает событие из User State Queue и определяет Current User State на его основе.

Ядром изобретения является механизм приоритизации обработки событий и их двойное использование: для индексирования контента и для понимания контекста пользователя. Система гарантирует свежесть индекса (приоритет реального времени) при минимизации влияния на производительность (низкий приоритет исторических данных). Четко разделяются пути обновления контекста пользователя (User State Queue) и основного индексирования (Index Queue).

Claim 11 (Зависимый от 1): Дополняет процесс поиском.

1. Система получает поисковый запрос.
2. Определяет, связано ли событие с запросом путем поиска в индексе.
3. Если связано, генерирует результат поиска на основе соответствующего контента (Article).

Claim 13 (Зависимый от 11): Уточняет, что система также может находить релевантные сетевые статьи (Network Articles) и (Claim 14) включать их в результаты поиска вместе с локальным контентом.

Где и как применяется

Важно понимать, что этот патент описывает архитектуру клиентского (локального) поиска, а не основного веб-поиска Google. Он применяется на устройстве пользователя.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных (Локальный)
Capture Processor действует как краулер. Он непрерывно сканирует активность пользователя в реальном времени (Real-time Events) и периодически сканирует локальную файловую систему для обнаружения исторических данных (Historical Events).

INDEXING – Индексирование (Локальное)
Локальный Indexer обрабатывает события из Queue. Происходит извлечение контента, метаданных (время, URL, отправитель) и сохранение в локальном Data Store. Применяется система приоритизации для управления нагрузкой.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Локальное)
Query System анализирует поток событий реального времени (включая Non-indexable events) для определения Current User State. На основе этого состояния система может генерировать Implicit Queries без участия пользователя.

RANKING / METASEARCH (Локальное)
Система ищет релевантные результаты в локальном индексе. Она также может отправить запрос к Network Search Engine и объединить (Blending) локальные и сетевые результаты в единую выдачу.

Входные данные:

• Взаимодействия пользователя: клики, нажатия клавиш, просмотр контента, движения мыши.
• Данные приложений: содержимое email, документов, веб-страниц, история чатов.
• Системные данные: файловая система, сетевая активность.
• Данные о производительности (Performance Data): загрузка процессора, время простоя, доступная память.

Выходные данные:

• Проиндексированное локальное хранилище данных.
• Обновленное состояние пользователя (Current User State).
• Результаты поиска (объединенные локальные и сетевые).

На что влияет

• Типы контента: Влияет на поиск любого контента, к которому пользователь получал доступ на устройстве: документы, электронная почта, просмотренные веб-страницы, медиафайлы, история мессенджеров.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывает на информационные запросы, где контекст пользователя (то, что он делает прямо сейчас) может быть использован для проактивного предоставления информации через Implicit Queries.

Когда применяется

• Условия работы: Система разработана для непрерывной работы в фоновом режиме на клиентском устройстве.
• Триггеры активации: Захват событий происходит немедленно при возникновении активности пользователя (Real-time Events). Сканирование исторических данных происходит периодически.
• Управление нагрузкой: Система использует данные о производительности устройства (Performance Data) для регулирования своей активности. Например, индексирование исторических событий может замедляться или приостанавливаться при высокой загрузке процессора пользователем. Capture Processor также может уменьшать частоту или детализацию захвата событий, если система занята.

Пошаговый алгоритм

Процесс захвата и индексирования:

1. Мониторинг: Capture Processor отслеживает активность клиентских приложений (браузер, почта и т.д.) и общую активность устройства.
2. Захват события: Происходит взаимодействие (например, пользователь открывает веб-страницу). Capture Processor фиксирует это как Event.
3. Сбор данных: Данные, связанные с событием (URL, время просмотра, полный контент страницы, скриншот), компилируются в соответствии с Event Schema.
4. Классификация: Система определяет тип события: Индексируемое или Неиндексируемое; Реального времени или Историческое.
5. Постановка в очередь (Индексирование): Если событие индексируемое, оно отправляется в Index Queue. Ему присваивается приоритет (Высокий для реального времени, Низкий для исторического).
6. Постановка в очередь (Контекст): Если событие происходит в реальном времени (независимо от индексируемости), оно отправляется в User State Queue.
7. Обработка индекса (Асинхронно): Indexer извлекает события из Index Queue, основываясь на приоритете и текущей загрузке системы. Контент обрабатывается, и локальный индекс обновляется.
8. Обновление состояния (Асинхронно): Query System извлекает события из User State Queue для обновления Current User State.
9. Генерация запроса: Пользователь вводит явный запрос ИЛИ Query System генерирует Implicit Query на основе Current User State.
10. Поиск и отображение: Система ищет в локальном индексе и, опционально, в Network Search Engine. Результаты форматируются и отображаются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система собирает исчерпывающий набор данных о локальной активности пользователя:

• Контентные факторы: Полное текстовое содержимое всех обрабатываемых Articles (веб-страницы, электронные письма, документы, сообщения мессенджеров, презентации).
• Технические факторы: URL веб-страниц, пути к локальным файлам, форматы документов, размеры файлов, данные о сетевой активности.
• Поведенческие факторы (Локальные): Ввод с клавиатуры (Keystrokes), движения мыши, использование буфера обмена (copying text to the clipboard), время, потраченное на просмотр контента, наведение курсора на гиперссылку (hovering the mouse over a hyperlink), шаблоны использования приложений.
• Временные факторы: Время и дата доступа к контенту, время отправки/получения сообщений, время создания/модификации файлов.
• Мультимедиа факторы: Изображения, связанные с контентом. Упоминается возможность создания скриншотов (Screenshot) и миниатюр (Thumbnail) просмотренных веб-страниц.
• Системные факторы: Данные о производительности (Performance Data): загрузка процессора, время простоя, доступ к диску, использование памяти.

Какие метрики используются и как они считаются

• Приоритет события (Event Priority): Ключевая метрика для управления очередью. Real-time Events получают высокий приоритет, Historical Events — низкий.
• Порог индексируемости (Indexability Threshold): Система определяет, является ли событие достаточно важным для индексации. Патент не детализирует расчет, но упоминает, что для исторических событий может вычисляться Capture Score, который сравнивается с пороговым значением, чтобы решить, нужно ли его индексировать. Capture Score может основываться на местоположении, типе файла и данных доступа.
• Метрики производительности (Performance Metrics): Используются для дросселирования (Throttling) активности системы. Capture Processor и Search Engine могут изменять частоту и детализацию захвата событий или скорость индексирования в зависимости от загруженности системы.
• Current User State: Агрегированная модель, представляющая текущий контекст пользователя, вычисляемая на основе потока событий реального времени.

1. Фокус на клиентской стороне: Патент описывает архитектуру локального поиска (Google Desktop), а не алгоритмы ранжирования веб-поиска Google. Прямых выводов для SEO сайтов из него сделать нельзя.
2. Возможности захвата поведения: Патент демонстрирует разработанные Google сложные технологии для гранулярного захвата взаимодействий пользователя с веб-контентом и приложениями в реальном времени. Система способна фиксировать практически все — от просмотра страницы и времени взаимодействия до движений мыши и ввода текста.
3. Индексирование в реальном времени и управление ресурсами: Ключевым нововведением является использование приоритетной очереди для баланса между свежестью индекса (приоритет реального времени) и производительностью системы (низкий приоритет исторических данных и учет загрузки CPU).
4. Контекст и Имплицитные запросы: Вводится концепция Current User State, обновляемая в реальном времени даже неиндексируемыми событиями, и использование этого состояния для генерации Implicit Queries. Это показывает ранний фокус Google на поиске, управляемом контекстом, а не только ключевыми словами.
5. Стратегический инсайт для SEO: Хотя патент не о ранжировании, он подтверждает техническую возможность Google собирать чрезвычайно подробные поведенческие данные, если пользователь использует их клиентское ПО (например, Chrome, Android), оснащенное подобными механизмами захвата.

Best practices (это мы делаем)

Патент носит инфраструктурный характер и сфокусирован на клиентском поиске, поэтому он дает ограниченное количество прямых рекомендаций для веб-SEO. Однако он дает важные стратегические инсайты.

• Фокус на качестве взаимодействия (User Experience): Патент подтверждает техническую способность Google детально фиксировать сигналы взаимодействия (что пользователи просматривают, как долго, какие действия совершают). Хотя это описано для локального поиска, это укрепляет предположение, что Google ценит и может измерять (через другие инструменты, такие как Chrome или Android) вовлеченность пользователей на веб-страницах. Необходимо создавать контент, который удерживает внимание и обеспечивает положительный опыт.
• Обеспечение технической чистоты контента: Поскольку система захватывает и индексирует контент, с которым взаимодействует пользователь (включая веб-страницы), важно, чтобы контент был легко извлекаем и корректно интерпретируем системами индексирования (чистый HTML, доступность ресурсов).

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование поведенческих факторов: Недооценивать способность Google измерять поведение пользователей. Стратегии, основанные на предположении, что Google видит только контент и ссылки, игнорируют технологические возможности, заложенные в этом патенте и развитые в последующих продуктах.

Стратегическое значение

Патент подтверждает долгосрочные инвестиции Google в понимание контекста и поведения пользователя на гранулярном уровне. Он подчеркивает переход от простого сопоставления ключевых слов к пониманию намерений пользователя и его окружения (Current User State). Для Senior SEO-специалистов это сигнал о том, что поведенческие сигналы и контекст пользователя являются фундаментальными элементами поисковых систем Google, даже если механизмы их учета в веб-ранжировании описаны другими патентами. Это основа для персонализации и проактивного поиска.

Практические примеры

Практических примеров для SEO-продвижения веб-сайтов нет, так как патент относится к локальному поиску.

Пример работы системы по патенту (Не SEO):

Сценарий: Генерация имплицитного запроса на основе контекста

1. Действие пользователя: Пользователь пишет электронное письмо коллеге и вводит текст: "Нам нужно подготовить отчет по Проекту Феникс к следующей пятнице".
2. Захват события: Capture Processor фиксирует событие ввода текста в реальном времени. Это может быть классифицировано как Non-indexable Event (так как письмо еще не сохранено).
3. Обновление контекста: Событие отправляется в User State Queue. Query System обрабатывает его и обновляет Current User State, выделяя сущность "Проект Феникс" и намерение "подготовить отчет".
4. Генерация Implicit Query: На основе обновленного состояния Query System автоматически генерирует Implicit Query (например, "Проект Феникс недавние документы").
5. Результат: Система проактивно отображает (например, в боковой панели) список недавних локальных документов, электронных писем и релевантных веб-результатов, связанных с "Проектом Феникс", без необходимости ручного поиска.