Как Google использует контекст пользователя для предоставления информации без явного запроса (Технология предиктивного поиска)

Термины и определения

Parameterless Search Query (Беспараметрический поисковый запрос)

Запрос на получение релевантной информации, при котором пользователь не указывает никаких параметров поиска. Также называется «zero input» query. Инициируется простым действием.

Current Context (Текущий контекст)

Совокупность информации, описывающая текущее состояние и окружение мобильного устройства и пользователя. Включает местоположение, время, скорость движения, данные календаря, недавнюю активность и привычные действия.

Future Activities (Будущие действия)

Действия пользователя, которые система прогнозирует с определенной вероятностью (threshold likelihood) в ближайшем будущем на основе текущего контекста, прошлых действий и данных из аккаунтов пользователя (почта, календарь).

Result Categories (Категории результатов)

Общие категории информации (например, «Путешествия», «Погода», «Ближайшие места», «Личная информация»), которые система определяет как потенциально релевантные пользователю в данном контексте.

User Behavior Data (Данные о поведении пользователя)

Исторические данные о предыдущих запросах без параметров, контексте на момент запроса, предоставленных результатах и реакции пользователя на них. Используются для обучения системы и повышения релевантности.

Input Parser (Парсер ввода)

Компонент, который интерпретирует ввод пользователя (например, данные акселерометра) и определяет, является ли он запросом на беспараметрический поиск.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления информации без явного запроса.

1. Система получает Parameterless Search Request (пользовательский ввод без указания параметров).
2. В ответ определяется Current Context устройства. Важно: контекст включает идентификацию one or more future activities (будущих действий) пользователя, которые могут произойти с определенной вероятностью (threshold likelihood).
3. На основе контекста идентифицируются одна или несколько Result Categories (категорий результатов), которые могут быть релевантны.
4. На основе контекста идентифицируются конкретные результаты, связанные с этими категориями.
5. Результаты предоставляются пользователю.

Claim 11 (Зависимый): Детализирует механизм обучения для выбора категорий.

1. Извлекаются первые данные (User Behavior Data), указывающие, были ли релевантны ранее идентифицированные категории результатов.
2. Выбирается часть этих данных, связанная с прошлыми контекстами, которые признаны похожими на текущий контекст (превышают threshold degree of similarity).
3. Текущие категории результатов идентифицируются на основе этой выбранной части прошлых данных.

Система учится на прошлых успехах и неудачах в схожих ситуациях, чтобы точнее определять релевантные категории информации.

Claim 13 (Зависимый): Детализирует механизм обучения для выбора конкретных результатов (аналогично Claim 11, но для результатов, а не категорий).

Claim 17 (Зависимый от 1): Определяет, как прогнозируются Future Activities.

Будущие действия определяются на основе: (i) текущего местоположения устройства, (ii) предыдущих действий пользователя (привычек) и (iii) будущих событий, описанных в контенте аккаунтов пользователя.

Claim 18 (Зависимый от 17): Уточняет источники данных о будущих событиях: электронная почта, электронный календарь и аккаунт текстовых сообщений.

Где и как применяется

Изобретение меняет модель взаимодействия с поиском, переходя от реактивной модели к предиктивной.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Система должна индексировать как публичные данные (карты, локальные сущности, новости), так и персональные данные пользователя (календарь, email, история местоположений, интересы). Также на этом этапе логируются User Behavior Data.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Понимание Контекста)
Это ключевой этап. Поскольку явного запроса нет, система выполняет Понимание Контекста (Context Understanding). Система анализирует сигналы (время, место, скорость) и выводит намерение пользователя, а также прогнозирует Future Activities.

RANKING – Ранжирование (Ранжирование Намерений и Результатов)
Система ранжирует потенциальные информационные потребности пользователя. Затем, на основе выведенных параметров поиска, извлекаются результаты. Ранжирование результатов сильно зависит от User Behavior Data – того, что было полезно пользователю в прошлом в аналогичном контексте.

RERANKING – Переранжирование
Механизмы обучения (Claims 11 и 13) действуют как система переранжирования, отдавая предпочтение тем категориям и результатам, которые доказали свою релевантность в схожих контекстах ранее.

Входные данные:

• Сигнал о Parameterless Search Request (например, данные акселерометра).
• Данные контекста: GPS, время, скорость, данные календаря, email, история активности, данные о привычках.
• User Behavior Data (история взаимодействий).

Выходные данные:

• Набор релевантных результатов (карточки с информацией, ссылки, данные приложений).

На что влияет

• Локальный поиск (Local Search): Оказывает сильное влияние. Местоположение является ключевым сигналом контекста. Система проактивно предлагает информацию о ближайших объектах.
• Актуальный контент и интересы (Google Discover): Система использует историю активности (habitual user activity) и недавнюю активность (recent activity) для определения интересов и показа соответствующего контента (новости, статьи, блоги).
• Персональная информация: Напоминания о встречах, обновления статуса рейсов (извлеченные из email/календаря).

Когда применяется

• Триггеры активации: Система активируется при получении Parameterless Search Request. Это может быть явное действие (встряхивание, нажатие кнопки) или неявное действие (например, открытие приложения Google или доступ к ленте Discover).
• Условия работы: Наличие достаточных данных для определения контекста и возможность спрогнозировать Future Activities с вероятностью выше порогового значения.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса без параметров:

1. Получение запроса: Система регистрирует ввод, идентифицированный как Parameterless Search Request.
2. Определение текущего контекста: Сбор данных от датчиков и источников (GPS, время, скорость, календарь, недавняя активность).
3. Прогнозирование будущих действий: Анализ текущего контекста в сочетании с привычками и запланированными событиями (из почты/календаря) для определения вероятных Future Activities.
4. Поиск схожих прошлых контекстов: Извлечение User Behavior Data и фильтрация записей, где прошлый контекст похож на текущий (threshold degree of similarity).
5. Идентификация категорий: Определение наиболее релевантных Result Categories на основе текущего контекста и анализа успешности категорий в схожих прошлых контекстах.
6. Идентификация результатов: Определение конкретных информационных потребностей и извлечение результатов. Этот шаг также использует данные об успешности конкретных результатов в прошлом.
7. Выбор формата вывода (Опционально): Определение способа предоставления информации (визуально, аудиально) в зависимости от контекста (например, аудио, если пользователь за рулем).
8. Предоставление результатов: Вывод информации пользователю.
9. Мониторинг и обучение: Отслеживание взаимодействия пользователя с результатами и обновление User Behavior Data для будущих запросов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система полностью полагается на контекстуальные данные:

• Географические факторы: Текущее местоположение (GPS), информация о ближайших объектах.
• Технические факторы: Скорость и направление движения (акселерометр, GPS), данные датчиков движения (для распознавания триггера), текущее состояние устройства.
• Временные факторы: Текущее время, дата, день недели.
• Пользовательские и Поведенческие факторы:
  • Данные календаря.
  • Данные Email (для извлечения событий, например, бронирований) (Claims 17, 18).
  • Недавняя активность на устройстве (recent activity) – например, недавно просмотренные темы.
  • Привычная активность (Habitual Activity) – например, регулярные маршруты поездок.
  • User Behavior Data – история реакции на предыдущие результаты предиктивного поиска.

Какие метрики используются и как они считаются

• Схожесть контекстов (Context Similarity): Метрика для сравнения текущего контекста с прошлыми контекстами.
• Пороги схожести (Threshold degree of similarity): Минимальный уровень схожести контекстов, необходимый для использования прошлых данных в текущем ранжировании (Claims 11, 13).
• Вероятность будущих действий (Threshold likelihood): Оценка вероятности того, что пользователь совершит определенное действие в будущем (Claim 1).
• Релевантность категорий/результатов: Оценка, основанная на User Behavior Data, показывающая, насколько полезной была та или иная категория или результат в прошлом (имплицитное и эксплицитное взаимодействие).

1. От реактивного поиска к предиктивному: Патент описывает фундаментальный сдвиг от модели «запрос-ответ» к модели «контекст-предполагаемая потребность». Это технология, лежащая в основе Google Discover и проактивных ассистентов.
2. Контекст как запрос: В отсутствие явных ключевых слов, текущий контекст пользователя (время, место, скорость, привычки, планы) становится самим запросом. Система интерпретирует ситуацию, чтобы понять намерение.
3. Критичность персональных данных и интеграция источников: Система глубоко интегрирована с персональными данными (календарь, email, история местоположений) (Claims 17, 18). Точность прогнозирования напрямую зависит от объема и качества этих данных и способности системы их интегрировать.
4. Прогнозирование будущих действий: Система не просто реагирует на текущий момент, но активно пытается предсказать ближайшее будущее (Future Activities), чтобы предоставить информацию заблаговременно.
5. Обучение на основе поведения: Система включает механизм обратной связи (User Behavior Data). Она запоминает, какие результаты были полезны в определенных контекстах, и использует эти данные для улучшения будущих предложений (Claims 11, 13). Это означает, что взаимодействие пользователя с контентом (например, в Google Discover) напрямую влияет на будущее ранжирование.

Best practices (это мы делаем)

Поскольку патент описывает механизм предиктивного поиска (Google Discover, Assistant, Local Proactive Search), SEO-стратегия должна быть направлена на оптимизацию под эти системы.

• Оптимизация под Google Discover (Topic-based optimization): Создавайте высококачественный контент, соответствующий интересам аудитории. Система использует историю активности пользователя для определения этих интересов. Фокус на темах и сущностях (Entities), а не только на ключевых словах.
• Усиление сигналов вовлеченности (Engagement Signals): Поскольку система обучается на User Behavior Data, критически важно создавать контент, который вызывает положительное взаимодействие. Высокий CTR в ленте и хорошее поведение на сайте после перехода обучают систему показывать ваш контент чаще.
• Комплексная локальная оптимизация (Local SEO): Местоположение – ключевой сигнал контекста. Для локального бизнеса критически важно иметь полностью оптимизированный Google Business Profile (GBP). Это позволяет системе проактивно предлагать ваш бизнес, когда пользователь находится рядом и его контекст предполагает потребность.
• Использование Schema в Email-маркетинге: Патент прямо указывает на анализ почты для прогнозирования Future Activities (Claims 17, 18). Используйте разметку Schema в электронных письмах с подтверждениями (билеты, бронирования, мероприятия). Это позволяет системе извлечь детали события и предоставить их пользователю в нужный момент.
• Актуальность и свежесть (Timeliness): Контекст часто чувствителен ко времени. Публикация актуальных новостей или контента, связанного с текущими событиями, повышает шансы на показ в предиктивном поиске.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование кликбейта (Clickbait): Заголовки, вводящие в заблуждение, приведут к негативным поведенческим сигналам (быстрый возврат в ленту). Система зафиксирует это в User Behavior Data как признак нерелевантности для данного контекста или интереса, что приведет к пессимизации в будущем.
• Фокус исключительно на традиционном SEO по ключевым словам: Игнорирование оптимизации под интересы и контекст пользователя. В предиктивном поиске нет ключевых слов, поэтому стандартные методы оптимизации текста менее эффективны.
• Неточные данные о времени и месте: Предоставление устаревшей информации о часах работы, адресах или времени начала мероприятий делает ваш бизнес невидимым для таких систем.
• Игнорирование мобильного опыта (Mobile UX): Технология предназначена для мобильных устройств. Плохой UX приводит к негативным поведенческим сигналам и снижению видимости.

Стратегическое значение

Патент подтверждает долгосрочную стратегию Google по созданию «Ambient Search» — поисковой системы, которая работает в фоновом режиме и предоставляет информацию до того, как пользователь ее запросит. Для SEO это означает необходимость смещения фокуса с оптимизации под явные запросы на оптимизацию под сущности, интересы и контекст. Видимость сайта теперь зависит не только от его позиций в SERP, но и от того, насколько часто он появляется в предиктивных лентах (Google Discover) и ответах ассистентов.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация контента под Google Discover

1. Контекст пользователя: Система Google определила, что пользователь регулярно читает статьи об электромобилях (habitual activity).
2. Действие SEO-специалиста: Издание публикует глубокий аналитический обзор нового электромобиля с высококачественными изображениями и экспертным мнением (оптимизация под интерес).
3. Работа системы: Пользователь открывает приложение Google (инициирует Parameterless Search Request). Система анализирует контекст (интерес к электромобилям) и извлекает новую статью как высокорелевантный результат.
4. Результат: Статья появляется в ленте Discover пользователя, генерируя трафик без явного поискового запроса.

Сценарий 2: E-commerce/Travel и анализ почты

1. Контекст пользователя: Пользователь ранее получил email с подтверждением авиабилета на сегодня (Система проанализировала почту, Claim 18). Текущее время: за 2 часа до вылета. Пользователь находится дома.
2. Действие пользователя: Пользователь инициирует беспараметрический запрос (например, открывает Ассистент).
3. Работа системы: Система прогнозирует Future Activity — поездку в аэропорт и полет.
4. Результат: Система показывает текущий статус рейса, информацию о терминале и рекомендуемое время выезда в аэропорт с учетом трафика.
5. SEO Применение: Авиакомпания должна использовать разметку Schema.org (FlightReservation) в своих письмах, чтобы система могла легко извлечь эти данные.