Как Google визуализировал историю поиска и связанные запросы с помощью интерфейса "Search Refinement Wheel" (Wonder Wheel)

Термины и определения

Hub (Центральный узел)

Узел, являющийся частью основного графа (Hub Graph). Представляет запрос в истории поиска.

Hub Graph (Основной граф)

Граф верхнего уровня, представляющий собой непрерывный путь от первого запроса до текущего.

First Hub (Первый центральный узел)

Узел, соответствующий текущему активному запросу (последний выбранный узел).

Second Hub (Второй центральный узел)

Узел, соответствующий запросу, предшествующему текущему.

Spoke (Спица / Периферийный узел)

Узел, содержащий информацию об уточнении запроса (refinement information) и являющийся частью Spoke Graph.

Spoke Graph / Spoke Graph Structure (Граф уточнений)

Структура данных для визуализации одного запроса и его уточнений (Spokes) для конкретного центрального узла (Hub).

Search Refinement Wheel (Колесо уточнений поиска)

Графический интерфейс, описанный в патенте (Wonder Wheel).

NodeState (Состояние узла)

Паттерн, используемый для определения внешнего вида и поведения узла (например, HubState, SpokeState, LabelState).

State Cache (Кэш состояний)

Хранилище (обычно на клиенте) для сохранения результатов поиска, ассоциированных с запросом.

Refinement Cache (Кэш уточнений)

Хранилище (обычно на клиенте) для сохранения набора предлагаемых уточнений, ассоциированных с запросом.

UICenter

Смещение между компонентом пользовательского интерфейса узла и позицией самого узла в графе. Используется для выравнивания визуального элемента.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методе генерации и представления графовой структуры для визуализации.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс генерации и обновления интерфейса при навигации.

1. Система получает первый запрос и генерирует первую структуру графа (first spoke graph structure). Запрос = первый узел; Уточнения = спицы (individual spokes) с ссылками.
2. Система получает индикацию выбора одной из спиц (это становится вторым запросом).
3. Генерируется вторая структура графа (second spoke graph structure). Второй запрос = второй узел.
4. Система предоставляет вторую структуру для отображения рядом с обновленной версией первой структуры. Ключевое обновление: выбранная спица удаляется из первой структуры.
5. Предоставление включает объединение обновленной первой и второй структур в консолидированный граф (consolidated spoke graph structure).
6. Визуализация консолидированного графа показывает связь между первым и вторым узлами посредством ребра (edge).

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет способ отображения. Визуализация консолидированного графа представляется через анимированный переход (animated transition) от визуализации первой структуры графа к консолидированной.

Claim 4 (Зависимый от 1): Описывает компоновку SERP. Структура графа включается в первую часть страницы результатов, а результаты поиска — во вторую часть.

Claim 6, 7 и 8 (Зависимые): Детализируют механизм кэширования. Результаты поиска сохраняются в state cache, а уточнения — в refinement cache. Утверждается, что эти кеши хранятся на клиентском устройстве.

Где и как применяется

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с пользовательским интерфейсом, без прямых рекомендаций для SEO. Изобретение применяется на финальных этапах обработки запроса.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Уровень представления)
Основное применение патента. Система отвечает за формирование и отображение SERP. Модуль визуализации (Search Refinement Wheel Module) генерирует графовую структуру на основе данных, полученных от Search Engine и Refinement Engine.

Взаимодействие с компонентами:

• Система тесно взаимодействует с клиентом (Web Browser), который отображает граф, обрабатывает действия пользователя и хранит данные в локальных кэшах (State Cache, Refinement Cache).

Входные данные:

• Поисковый запрос.
• Набор результатов поиска.
• Набор предлагаемых уточнений (suggested refinements).

Выходные данные:

• Структура графа (spoke graph structure), определяющая визуальное представление.
• Инструкции для клиентского устройства по отображению, анимации и обновлению интерфейса.

Ключевые технические особенности:

• Использование вложенной структуры графов (Hub Graph и Spoke Graphs).
• Использование паттерна состояний (NodeState) для динамического изменения вида и поведения узлов.
• Клиентское кэширование для обеспечения быстрой навигации по истории поиска без запросов к серверу.

На что влияет

Патент не описывает влияние на ранжирование контента. Он влияет исключительно на пользовательский интерфейс (UI) и опыт взаимодействия (UX) с результатами поиска.

В тексте патента нет информации о влиянии на конкретные типы контента, специфические запросы, форматы контента, ниши (включая YMYL), а также о языковых или географических ограничениях.

Когда применяется

• Условие активации: Когда активирована функция Search Refinement Wheel и когда для текущего запроса существуют предлагаемые уточнения.
• Триггеры: Поступление исходного запроса; выбор пользователем уточнения (Spoke) или предыдущего запроса (Hub).
• Исключения: Если уточнений нет, узел переходит в состояние StopState.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка исходного запроса

1. Получение запроса и данных: Система получает запрос, извлекает результаты поиска и предлагаемые уточнения.
2. Кэширование: Данные сохраняются в клиентских кэшах (State Cache, Refinement Cache).
3. Генерация графа: Генерируется spoke graph structure. Запрос ассоциируется с корневым узлом (First Hub в состоянии HubState). Уточнения ассоциируются со спицами (Spokes в состоянии SpokeState).
4. Отображение: Граф отображается в первой части экрана, результаты поиска — во второй.

Процесс Б: Обработка выбора уточнения (Новый поиск)

1. Выбор уточнения: Пользователь выбирает Spoke.
2. Получение и кэширование новых данных: Система извлекает и кэширует новые результаты и уточнения для выбранного запроса.
3. Обновление структуры графа:
   • Выбранное уточнение становится новым First Hub.
   • Предыдущий First Hub становится Second Hub (состояние SecondHubState).
   • Состояния и позиции предыдущих узлов обновляются.
   • Генерируется новый Spoke Graph, и графы объединяются в консолидированную структуру.
4. Динамическое обновление: Интерфейс отображает обновленный граф с анимацией перехода и обновляет результаты поиска.

Процесс В: Обработка выбора предыдущего узла (Возврат)

1. Выбор предыдущего узла: Пользователь выбирает предыдущий узел в истории (Hub).
2. Извлечение из кэша: Система извлекает результаты и уточнения из клиентского кэша (без запроса к серверу).
3. Обновление структуры графа: Выбранный узел становится новым First Hub. Узлы, следовавшие за ним, удаляются или скрываются.
4. Динамическое обновление: Интерфейс отображает обновленный граф (с анимацией возврата) и загружает кэшированные результаты.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на интерфейсе и не детализирует факторы, используемые для ранжирования. Он оперирует следующими входными данными для модуля визуализации:

• Системные данные:
  • Search Results: Набор результатов, полученных от поисковой системы.
  • Suggested Refinements: Набор уточнений, полученных от Refinement Engine.
• Пользовательские факторы:
  • User Actions: Выбор (клик) узла в графе, наведение курсора (mouseover).

В патенте не упоминаются контентные, технические, ссылочные, поведенческие (кроме действий в интерфейсе), временные, структурные, мультимедиа или географические факторы.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики для оценки качества поиска. Он описывает метрики и параметры, используемые для визуализации и компоновки графа (Layout):

• Index (Индекс узла): Порядковый номер узла в истории поиска (First Hub = 0, Second Hub = 1 и т.д.). Используется для определения состояния, позиции и размера.
• Position (Позиция): Двумерные координаты узла. Для узлов с индексом > 1 позиция может рассчитываться по формуле, создающей спиральную формацию. Формула из патента: $(300+cos(angle)*radius, 500-sin(angle)*radius)$.
• Scale (Масштаб): Относительный масштаб графики узла. Формула из патента: $max(0.75 * index, 0.25)$. (Примечание: данная формула, вероятно, содержит опечатку в патенте, так как логичнее было бы экспоненциальное уменьшение $0.75^{index}$, но мы приводим точную цитату).
• UICenter: Координаты смещения для выравнивания визуального элемента узла.

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с пользовательским интерфейсом, без прямых рекомендаций для SEO. Основные выводы:

1. Фокус на UI/UX и визуализации пути: Основная цель — предоставить пользователю наглядное графическое представление истории его поисковой сессии (query path) и стимулировать исследование смежных тем.
2. Интерфейс, а не ранжирование: Патент не содержит информации об алгоритмах ранжирования или о том, как выбираются предлагаемые уточнения (suggested refinements). Он описывает исключительно интерфейс Search Refinement Wheel.
3. Важность клиентского кэширования для UX: Система активно использует клиентское кэширование (State Cache и Refinement Cache) для обеспечения мгновенного возврата к предыдущим шагам поиска без сетевых запросов к серверу.
4. Сложная структура интерфейса: Реализация включает сложную вложенную структуру графов (Hubs и Spokes) и систему управления состояниями узлов (NodeStates) для динамического обновления и анимации.
5. Исторический контекст: Описанная система (Wonder Wheel) является устаревшей и не используется в текущей версии поиска Google.

Патент является инфраструктурным (UI/UX) и не дает практических выводов для прямого влияния на SEO-продвижение или оптимизацию сайтов.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не дает прямых рекомендаций по оптимизации, он подчеркивает важность понимания того, как пользователи могут исследовать темы.

• Анализ связей между запросами и Topical Authority: Концепция визуализации связанных тем подтверждает важность понимания семантических связей между запросами. SEO-специалистам следует анализировать, как Google группирует темы (используя современные инструменты, такие как Related Searches, PAA), и строить контент-стратегию, которая охватывает не только целевой запрос, но и весь кластер связанных уточнений (Topical Authority).
• Оптимизация под путь пользователя (Search Journey): Создавайте контент, который отвечает на вероятные следующие шаги пользователя. Понимание пути исследования темы помогает лучше структурировать сайт и контент.

Worst practices (это делать не надо)

В патенте нет информации о худших практиках или о том, против каких SEO-тактик направлен алгоритм.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента низкое, так как описанная технология устарела. Он демонстрирует исторический подход Google к поддержке исследовательского поиска и визуализации связей. Это подтверждает долгосрочную стратегию Google на улучшение понимания интента пользователя, но не влияет на текущие SEO-тактики.

Практические примеры

Практических примеров для применения в современной SEO-работе нет, так как интерфейс Search Refinement Wheel более не используется.