SEO HARDCORE
  • Разборы патентов
    • Патенты Google
  • Скоро SEO инструменты
  • Скоро SEO аналитика
  • seohardcore
SEO HARDCORE
назад

Как Google использует поисковую строку для отправки сообщений и выполнения задач, не связанных с поиском

IDENTIFYING NON-SEARCH ACTIONS BASED ON A SEARCH QUERY (Идентификация не-поисковых действий на основе поискового запроса)
  • US8650210B1
  • Google LLC
  • 2011-02-08
  • 2014-02-11
  • Семантика и интент
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует механизм для интерпретации поисковых запросов как команд для выполнения действий, отличных от поиска (например, отправки email или публикации поста в социальной сети). Если запрос содержит специальный зарезервированный текст или символ (триггер), система распознает это намерение и предлагает пользователю черновик сообщения для подтверждения и отправки прямо из интерфейса поиска.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает задачу повышения эффективности и удобства пользователя (UX) путем интеграции функциональности различных сервисов (электронная почта, социальные сети, заметки) в единый, привычный интерфейс – поисковую строку. Это устраняет необходимость запускать отдельные приложения или переключать вкладки для выполнения частых коммуникационных задач.

Патент не направлен на улучшение алгоритмов ранжирования или борьбу с SEO-манипуляциями.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для идентификации и выполнения не-поисковых действий (non-search actions) на основе анализа поискового запроса. Суть изобретения заключается в способности системы распознавать специальный зарезервированный текст (reserved text или reserved term) в запросе как команду к действию (например, отправить сообщение), а не как намерение поиска информации. При обнаружении такого текста запрос маршрутизируется в соответствующую систему (например, Messaging System).

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

  • Ввод и Триггер: Пользователь вводит запрос в поисковую строку, используя специальный синтаксис или reserved text (например, начиная запрос с символа «z»).
  • Анализ Интента: Поисковый фронтенд (Search Front End) анализирует запрос и распознает триггер как индикатор non-search action.
  • Подготовка Черновика: Система использует текст запроса (без триггера) для создания черновика сообщения (draft communication).
  • Подтверждение: Пользователю предоставляется интерфейс для редактирования и подтверждения отправки черновика. Опционально на этой же странице могут быть показаны стандартные результаты поиска.
  • Выполнение: После подтверждения система направляет сообщение в соответствующий сервис (например, социальную сеть).

Актуальность для SEO

Средняя. Концепция использования строки поиска как командной строки остается актуальной (например, в голосовых ассистентах, Omnibox). Однако конкретная реализация, описанная в патенте (например, использование символа «z» для постинга в социальные сети, вероятно, связанные с Google+ или Buzz), не является широко используемой функцией в основном веб-поиске Google в 2025 году. Тем не менее, базовая технология распознавания команд в запросах остается важной частью инфраструктуры.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с пользовательским интерфейсом (UI/UX) и интеграцией сервисов, без прямых рекомендаций для SEO. Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования, оценке качества контента или других механизмах, влияющих на продвижение внешних сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Draft Communication / Draft Message (Черновик коммуникации / Черновик сообщения)
Предварительно сформированное сообщение (пост, email, заметка), созданное системой на основе текста поискового запроса. Отображается пользователю для редактирования и подтверждения перед отправкой.
Messaging System / Sub-system (Система обмена сообщениями)
Компонент инфраструктуры, отвечающий за фактическую обработку и доставку сообщений (электронная почта, посты в социальных сетях).
Non-search (messaging) action (Не-поисковое действие (по обмену сообщениями))
Действие, инициированное через поисковый интерфейс, целью которого является отправка коммуникации, а не получение результатов поиска.
Reserved Text / Reserved Term (Зарезервированный текст/термин)
Специальный символ, слово или синтаксическая конструкция (например, «z » или «note to self»), которая служит триггером для системы, указывая на намерение выполнить non-search action.
Search Front End (Поисковый фронтенд)
Интерфейсный компонент, который принимает запросы от пользователей, анализирует их и координирует генерацию ответа.
Trigger/Analyzer (Trigger Logic) (Триггер/Анализатор)
Логика внутри Search Front End, отвечающая за парсинг входящих запросов и идентификацию reserved text или синтаксических флагов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод вызова не-поискового действия с точки зрения клиентского устройства.

  1. Устройство получает поисковый запрос, включающий reserved term, указывающий на намерение выполнить non-search messaging action.
  2. Устройство передает запрос поисковой системе.
  3. Устройство получает от поисковой системы draft message (черновик), содержащий текст запроса с удаленным reserved term.
  4. Устройство отображает черновик.
  5. Устройство получает ввод пользователя, подтверждающий намерение отправить черновик нескольким пользователям социальной сети (подписчикам автора).
  6. Устройство передает черновик в систему социальной сети для его доставки этим пользователям.

Claim 8 (Независимый пункт): Описывает метод с точки зрения серверной системы.

  1. Серверная система получает поисковый запрос от удаленного устройства.
  2. Система определяет, содержит ли запрос reserved text, указывающий на намерение пользователя выполнить non-search messaging action вместо или в дополнение к получению результатов поиска.
  3. Если ДА, система предоставляет удаленному устройству код, который вызывает: (i) отображение draft communication, включающего текст запроса без reserved text, и (ii) возможность для пользователя отредактировать черновик перед отправкой получателям.

Claim 15 (Зависимый от 8): Уточняет функциональность кода, отправляемого сервером.

Код также вызывает отображение на удаленном устройстве, одновременно с черновиком сообщения, результатов поиска, релевантных запросу без reserved text.

Где и как применяется

Изобретение применяется на ранних этапах обработки запроса для определения интента и на этапе формирования выдачи.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения. Search Front End и его компонент Trigger/Analyzer анализируют входящий запрос в реальном времени. Система парсит запрос (Query Parser) и проверяет синтаксис на наличие reserved text. На этом этапе происходит классификация интента: является ли ввод стандартным поисковым запросом или командой к действию (non-search action).

RANKING – Ранжирование
Если система решает выполнить поиск в дополнение к действию (согласно Claim 15), она передает модифицированный запрос (без reserved text) стандартным системам ранжирования.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
На этом этапе формируется итоговая страница результатов. Если было идентифицировано non-search action, система генерирует специальный интерфейсный блок (аналог SERP Feature) для редактирования и подтверждения draft communication. Этот блок смешивается со стандартными результатами поиска.

Взаимодействие с компонентами:

  • Search Front End: Принимает запрос, анализирует его, координирует ответ.
  • Messaging System: Подготавливает черновик и осуществляет доставку сообщения после подтверждения.
  • Location System: Может использоваться для определения местоположения пользователя и предложения гео-тегов для сообщения.

Входные данные:

  • Исходный поисковый запрос (текстовый или голосовой).
  • Идентификатор пользователя (для авторизации действия).
  • Данные о местоположении пользователя (опционально).

Выходные данные:

  • Код для генерации SERP, включающей интерфейс для подтверждения draft communication и (опционально) стандартные результаты поиска.

На что влияет

Патент не влияет на ранжирование веб-контента, анализ ниш или тематик.

  • Специфические запросы: Влияет только на запросы, содержащие командный синтаксис или reserved text.
  • Пользовательский опыт (UX): Влияет на то, как пользователи взаимодействуют с поисковой строкой, превращая ее в многофункциональный инструмент.

Когда применяется

  • Триггеры активации: Алгоритм активируется исключительно при обнаружении reserved text во входящем поисковом запросе. Примеры включают символ «z» с пробелом в начале запроса или фразы вроде «note to self».
  • Условия работы: Применяется в реальном времени при обработке запроса. Требует распознавания специфического синтаксиса.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса с не-поисковым действием:

  1. Получение запроса: Search Client отправляет запрос, содержащий reserved text, на Search Servers.
  2. Парсинг и Анализ: Search Front End парсит запрос. Trigger Logic идентифицирует синтаксический флаг (reserved text).
  3. Определение режима коммуникации: Система определяет тип non-search action (например, пост, email, заметка).
  4. Подготовка данных: Система извлекает User ID и текст сообщения (запрос минус триггер). Данные передаются на Messaging Servers.
  5. Подготовка кода подтверждения: Messaging Servers готовят код для интерфейса подтверждения (draft communication).
  6. Генерация результатов поиска (Опционально): Модифицированный запрос отправляется в Search Engine для получения стандартных результатов.
  7. Формирование SERP: Search Servers генерируют итоговую страницу, включающую интерфейс подтверждения и результаты поиска.
  8. Взаимодействие с пользователем: Клиент отображает SERP. Пользователь редактирует черновик и подтверждает отправку.
  9. Выполнение действия: Messaging Servers получают подтверждение и выполняют отправку сообщения адресатам.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на интерпретации запроса и интерфейсе, а не на факторах ранжирования.

  • Контентные факторы (Запрос): Текст поискового запроса. Анализируется наличие reserved text (триггера) и последующего текста сообщения (payload). Также упоминается возможность голосового ввода (sound file), который конвертируется в текст.
  • Пользовательские факторы: Идентификатор пользователя (User ID), необходимый для авторизации действия и определения отправителя. Данные о контактах или подписчиках пользователя могут использоваться для адресации.
  • Географические факторы: Данные о местоположении (GPS, IP) могут использоваться для добавления гео-тегов к сообщениям или определения ближайших заведений (Venues).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрик ранжирования или оценки качества. Используются логические операции и правила:

  • Идентификация Reserved Text: Детерминистическая проверка наличия предопределенных триггеров в запросе (сравнение с белым списком).
  • Классификация действия: Определение типа действия на основе используемого триггера или анализа контекста и параметров в запросе (например, наличие email адреса).
  • Конвертация речи в текст: Упоминается использование speech-to-text converter для обработки голосовых запросов.

Выводы

Патент описывает внутренние инфраструктурные и интерфейсные (UI/UX) процессы Google без прямых рекомендаций для SEO.

  1. Поисковая строка как командный интерфейс: Основная идея — превращение поисковой строки в универсальный инструмент для выполнения действий в экосистеме Google (постинг, email, заметки), минуя запуск отдельных приложений.
  2. Зависимость от явных триггеров: Механизм активируется только при использовании пользователем специального синтаксиса (reserved text). Это не семантический анализ интента, а реакция на командные инструкции.
  3. Обязательное подтверждение: Система не выполняет действия автоматически. Всегда генерируется черновик (draft communication), требующий подтверждения пользователя, что защищает от случайных отправок.
  4. Интеграция с поиском: Система может одновременно предоставлять интерфейс для действия и стандартные результаты поиска. Это удобно, если пользователь хочет уточнить информацию перед публикацией или если система неверно интерпретировала его намерение.
  5. Отсутствие влияния на SEO-ранжирование: Патент не содержит информации об алгоритмах ранжирования или факторах оценки качества сайтов. Он не имеет практической ценности для оптимизации внешних ресурсов.

Практика

Патент скорее инфраструктурный и не дает практических выводов для SEO-специалистов, занимающихся продвижением внешних сайтов.

Best practices (это мы делаем)

На основе данного патента невозможно сформулировать рекомендации для SEO-практики (технической, контентной или ссылочной оптимизации).

Worst practices (это делать не надо)

На основе данного патента невозможно сформулировать список худших практик в SEO. Он не направлен против каких-либо манипуляций с ранжированием.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент интересен с точки зрения развития пользовательских интерфейсов Google и демонстрации того, как система классифицирует различные типы пользовательского ввода на этапе Query Understanding. Однако он не меняет понимание приоритетов Google в области ранжирования контента.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO-оптимизации сайтов нет.

Вопросы и ответы

Влияет ли этот патент на ранжирование сайтов в Google?

Нет, этот патент не описывает алгоритмы ранжирования или факторы оценки качества контента. Он полностью посвящен пользовательскому интерфейсу и механизму, позволяющему выполнять действия (например, отправлять сообщения) непосредственно из строки поиска.

Что такое "Reserved Text" (зарезервированный текст) в контексте этого патента?

Это специальный символ (например, "z"), слово или фраза, которые пользователь вводит в поисковом запросе в качестве триггера. Этот текст сигнализирует системе, что пользователь намеревается выполнить не-поисковое действие, а не просто найти информацию.

Используется ли этот механизм в Google Поиске сейчас (в 2025 году)?

Конкретная реализация с использованием символа "z" для постинга в социальные сети (вероятно, связанная с Google+) сегодня не актуальна. Однако общая концепция использования поисковой строки как командного интерфейса активно используется в других формах, например, в голосовых ассистентах или для запуска быстрых функций (калькулятор, таймер).

Может ли система автоматически отправить сообщение без ведома пользователя?

Нет. Патент явно предусматривает этап подтверждения. Система генерирует черновик сообщения (draft communication) и показывает его пользователю для обязательного редактирования и подтверждения перед отправкой.

Какие типы действий можно инициировать согласно патенту?

Патент фокусируется на действиях, связанных с отправкой сообщений (non-search messaging actions). Примеры включают публикацию обновлений в социальных сетях или микроблогах, отправку электронных писем и создание заметок для себя ("note to self").

Работает ли этот механизм с голосовым поиском?

Да, патент упоминает обработку голосовых запросов. Система конвертирует аудио в текст и затем анализирует этот текст на наличие зарезервированных команд. Для голосового ввода могут использоваться более естественные фразы-триггеры (например, "Note to self...").

Как система определяет, куда отправить сообщение (в почту или в соцсеть)?

Система определяет это на основе конкретного reserved text (например, разные символы для разных действий) или анализируя синтаксис и контекст запроса. Например, наличие email адреса может указывать на намерение отправить письмо.

Зачем показывать результаты поиска, если пользователь хотел отправить сообщение?

Это делается для удобства. Во-первых, если система ошиблась в интерпретации интента, пользователь может сразу перейти к поиску. Во-вторых, пользователь может использовать результаты поиска для обогащения своего сообщения, например, быстро найдя и скопировав нужную ссылку.

Как этот патент связан с E-E-A-T или качеством контента?

Никак не связан. Патент не затрагивает вопросы авторитетности, экспертности или качества веб-ресурсов. Он описывает техническую реализацию пользовательского интерфейса и обработку специфических командных запросов.

Какова практическая польза этого патента для Senior SEO специалиста?

Прямой пользы для работы по продвижению сайтов нет. Патент полезен только для общего понимания того, как развивались интерфейсы Google и как система может интерпретировать различные типы пользовательского ввода на этапе Query Understanding.

Похожие патенты

Как Google встраивает поиск (ботов) напрямую в чаты и голосовые звонки с помощью триггерных слов и контекста
Система отслеживает электронные разговоры (чаты, VoIP-звонки) на наличие триггерных слов. При активации она захватывает запрос, может использовать контекст разговора для его уточнения и внедряет краткий ответ обратно в поток беседы. Патент также описывает функцию автоматического звонка по найденному номеру (Search-to-Call).
  • US9031216B1
  • 2015-05-12
  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google позволяет пользователям уточнять запросы, выбирая термины прямо из сниппетов в выдаче
Патент описывает интерфейсный механизм, позволяющий пользователям быстро уточнять поисковые запросы. Пользователь может выделить термин прямо в сниппете результата поиска и через контекстное меню выбрать действие (например, «обязательно включить», «исключить» или «искать как фразу»). Система автоматически переписывает запрос с использованием соответствующих операторов.
  • US20170220680A1
  • 2017-08-03
  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google автоматически категоризирует локальный контент и историю пользователя для контекстного поиска по неявным запросам
Патент Google, описывающий технологию для локального (Desktop) или персонализированного поиска. Система отслеживает взаимодействие пользователя с контентом (события) и использует «схемы событий» для автоматической категоризации файлов, электронных писем и истории просмотров. Эти категории затем используются для предоставления релевантных результатов в ответ на неявные запросы, генерируемые системой на основе текущего контекста пользователя.
  • US7788274B1
  • 2010-08-31
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • Local SEO

Как Google использует контекст и историю пользователя для понимания голосовых команд и запуска неявных поисковых запросов
Патент раскрывает методы интерпретации голосового ввода на носимых устройствах. Система анализирует обширный контекст (недавние документы, местоположение, календари), чтобы определить намерение пользователя. Ключевой особенностью является генерация «неявных поисковых запросов» (Implicit Search Requests) автоматически, без прямой команды пользователя, на основе его текущей деятельности.
  • US20130018659A1
  • 2013-01-17
  • Семантика и интент

  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google интегрирует предсказание и выполнение поиска непосредственно в клавиатуру (Gboard) на основе контекста ввода
Google использует клавиатурное приложение (например, Gboard) для анализа текста, вводимого пользователем в реальном времени (например, в чате). Система идентифицирует поисковые сущности или триггерные фразы, автоматически генерирует релевантные поисковые запросы и предлагает их прямо в интерфейсе клавиатуры. Это позволяет пользователю мгновенно выполнить поиск и получить результаты, не покидая текущее приложение.
  • US10305828B2
  • 2019-05-28
  • Семантика и интент

  • Персонализация

Популярные патенты

Как Google использует обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) для оптимизации ранжирования и переписывания запросов на основе успешности поисковых сессий
Google использует систему Reinforcement Learning для динамической адаптации поисковых процессов. Система анализирует поисковые сессии (последовательности запросов и кликов) и учится оптимизировать выдачу, чтобы пользователь быстрее находил нужный результат. Это достигается путем корректировки весов факторов ранжирования, переписывания запросов или даже обновления индекса на лету для конкретных ситуаций.
  • US11157488B2
  • 2021-10-26
  • Индексация

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google использует паттерны просмотра пользователей (Co-Visitation) и временную близость для определения тематики нетекстового контента (изображений и видео)
Google использует механизм для понимания контента без текста (изображения, видео), анализируя, какие другие (текстовые) страницы пользователи посещают в рамках той же сессии. Ключевые слова с этих текстовых страниц заимствуются и присваиваются нетекстовому ресурсу. Критически важным фактором является время перехода: чем быстрее пользователь перешел между ресурсами, тем больший вес получают ключевые слова.
  • US8572096B1
  • 2013-10-29
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • Мультимедиа

Как Google использует вероятностные модели и анализ пользовательского выбора (кликов) для обучения систем ранжирования
Патент Google описывает метод эффективного ранжирования контента (видео или результатов поиска) с использованием парных сравнений. Система моделирует качество как вероятностное распределение и оптимизирует сбор данных. Этот механизм может применяться для интерпретации кликов в поисковой выдаче как сигналов предпочтения, учитывая позицию результата и доверие к пользователю.
  • US8688716B1
  • 2014-04-01
  • SERP

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует клики и пропуски пользователей для оценки и корректировки правил близости терминов (Proximity Rules)
Google анализирует поведение пользователей для оценки эффективности правил близости (Proximity Rules), которые влияют на ранжирование в зависимости от расстояния между ключевыми словами на странице. Система отслеживает, кликают ли пользователи на результаты, где термины расположены далеко друг от друга, или пропускают их. На основе этих данных (Click Count, Skip Count) вычисляется оценка качества правила, что позволяет Google динамически адаптировать важность фактора близости.
  • US9146966B1
  • 2015-09-29
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google автоматически дополняет запросы пользователя терминами из его недавней истории поиска для уточнения интента
Google использует механизм для улучшения релевантности результатов путем анализа недавней истории поиска пользователя. Если текущий запрос похож на предыдущие, система определяет ключевые контекстные термины, которые часто повторялись в истории (устойчивый интент), но отсутствуют в текущем запросе. Эти термины автоматически добавляются к запросу, чтобы предоставить более точные и персонализированные результаты.
  • US9449095B1
  • 2016-09-20
  • Семантика и интент

  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google масштабирует расчет кратчайших путей в графе ссылок от авторитетных сайтов («Seed Nodes»)
Патент описывает инфраструктуру Google для распределенного вычисления кратчайших путей в огромных графах, таких как веб-граф. Система позволяет эффективно и отказоустойчиво рассчитывать расстояние от любого узла до ближайших авторитетных «Seed Nodes». Это foundational технология, которая делает возможным применение алгоритмов ранжирования, основанных на анализе ссылочного графа и распространении авторитетности (например, типа TrustRank) в масштабах всего интернета.
  • US8825646B1
  • 2014-09-02
  • Ссылки

Как Google выбирает Sitelinks, анализируя визуальное расположение и структуру DOM навигационных меню
Google использует механизм для генерации Sitelinks путем рендеринга страницы и анализа DOM-структуры. Система определяет визуальное расположение (координаты X, Y) гиперссылок и группирует их на основе визуальной близости и общих родительских элементов. Sitelinks выбираются исключительно из доминирующей группы (например, главного меню), а ссылки из других групп игнорируются.
  • US9053177B1
  • 2015-06-09
  • SERP

  • Ссылки

  • Структура сайта

Как Google использует данные о поведении пользователей внутри документов (время чтения разделов, закладки) для улучшения ранжирования
Google может собирать и анализировать данные о том, как пользователи взаимодействуют с электронными документами (например, PDF, DOC, HTML). Система отслеживает, какие разделы или страницы просматриваются дольше всего или добавляются в закладки. Эта агрегированная информация используется для повышения в ранжировании документов, чьи ключевые слова находятся в наиболее используемых (и, следовательно, ценных) разделах.
  • US8005811B2
  • 2011-08-23
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует данные о выделении текста пользователями (явно или неявно) для генерации сниппетов и анализа контента
Google может собирать данные о том, какие фрагменты текста пользователи выделяют на веб-страницах, используя специальные инструменты или просто выделяя текст мышью. Эти данные агрегируются для определения наиболее важных частей документа. На основе этой "популярности" Google может динамически генерировать поисковые сниппеты, включающие наиболее часто выделяемые фрагменты.
  • US8595619B1
  • 2013-11-26
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует поведение пользователей в веб-поиске для динамической категоризации локальных бизнесов
Google динамически формирует категории для бизнесов, основываясь на том, как пользователи ищут их (используемые ключевые слова и клики) в веб-поиске и голосовом поиске. Эти данные формируют иерархическое понимание типов бизнеса. Эта структура затем используется для повышения точности распознавания названий компаний в голосовых запросах.
  • US8041568B2
  • 2011-10-18
  • Local SEO

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

seohardcore