Как Google консолидирует оценки популярности и фильтрует подсказки в Autocomplete для оптимизации выдачи

Термины и определения

Additional Suggestion (Дополнительная подсказка)

Подсказка, сгенерированная системой путем усечения многословной подсказки (префикс).

Additional Suggestion Score (Оценка дополнительной подсказки)

Оценка, присвоенная дополнительной подсказке. Обычно наследуется от оценки оригинальной длинной подсказки.

Autocomplete Score (Оценка автозаполнения)

Исходная оценка, присвоенная подсказке, обычно основанная на популярности запроса.

Consolidated Entry (Консолидированная запись)

Единая запись, созданная путем объединения нескольких одинаковых подсказок (Like Entries).

Consolidated Score (Консолидированная оценка)

Итоговая оценка консолидированной записи, рассчитанная на основе оценок всех объединенных подсказок (обычно путем суммирования).

Display List / Display Group (Список отображения / Группа отображения)

Финальный набор подсказок, выбранный для показа пользователю в интерфейсе.

Like Entries (Одинаковые записи)

Идентичные текстовые подсказки, которые могут происходить из разных источников (исходные или сгенерированные префиксы).

Multiple Term Autocomplete Suggestion (Многословная подсказка)

Подсказка, состоящая из двух или более терминов.

Page Display Data (Данные отображения страницы)

Информация об ограничениях интерфейса устройства, например, сколько подсказок можно отобразить одновременно (параметр "Page").

Partial Query (Частичный запрос)

Текст, введенный пользователем в поисковую строку до момента завершения ввода.

Term Boundary (Граница термина)

Идентифицируемая граница между словами в тексте (например, пробел).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод консолидации оценок подсказок.

1. Система получает исходные Autocomplete Suggestions и их оценки (Autocomplete Scores).
2. Идентифицируются многословные подсказки.
3. Генерируются дополнительные подсказки (Additional Suggestions) путем создания префиксов из многословных подсказок.
4. Дополнительным подсказкам присваиваются оценки (Additional Suggestion Scores), основанные на оценках оригинальных подсказок.
5. Идентифицируются группы одинаковых подсказок (Like Entries).
6. Одинаковые подсказки объединяются в Consolidated Entry.
7. Рассчитывается консолидированная оценка (Consolidated Score) для каждой объединенной записи.

Claim 6 (Зависимый от 1): Уточняет метод расчета Consolidated Score.

Консолидированная оценка рассчитывается путем суммирования (Summing) оценок всех подсказок, входящих в Consolidated Entry.

Claim 3 (Зависимый от 2): Описывает механизм выбора подсказок для отображения после сортировки (Claim 2).

Система выбирает более длинную подсказку для отображения вместо более короткой подсказки (ее префикса), если оценка длинной подсказки находится в пределах определенного порогового значения (Threshold Value) от оценки короткой подсказки.

Claim 4 (Зависимый от 3): Уточняет условие замены короткой подсказки на длинную.

Более длинная подсказка выбирается вместо короткой, если она отвечает за как минимум пороговый процент (Threshold Percentage) от общей (консолидированной) оценки короткой подсказки. Если префикс популярен в основном благодаря этой конкретной длинной подсказке, система предпочтет показать сразу длинную подсказку.

Где и как применяется

Изобретение применяется исключительно в рамках системы генерации поисковых подсказок (Autocomplete Suggestion Engine).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Этот механизм является ключевой частью этапа понимания и формирования запроса. Он обрабатывает частичные запросы (Partial Queries) в реальном времени, чтобы помочь пользователю сформулировать итоговый запрос.

Входные данные:

• Частичный запрос пользователя (Partial Query).
• Исходный список Autocomplete Suggestions с их оценками (Autocomplete Scores).
• Page Display Data – информация о том, сколько подсказок может быть одновременно отображено в интерфейсе пользователя (параметр "Page").

Выходные данные:

• Финальный, отсортированный и отфильтрованный список подсказок, оптимизированный для отображения в Display Group.

На что влияет

• Специфические запросы: Влияет на все типы запросов, которые появляются в Autocomplete. Влияние особенно заметно в ситуациях, где существует явный лидер среди продолжений запроса.
• Типы устройств: Оказывает значительное влияние на пользовательский опыт на мобильных устройствах, так как логика фильтрации напрямую зависит от доступного пространства на экране (Page Display Data).

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется каждый раз, когда пользователь вводит текст в поисковую строку и система генерирует подсказки Autocomplete.
• Триггеры активации:
  • Процесс консолидации активируется, если в исходном наборе есть многословные подсказки.
  • Процесс фильтрации активируется при формировании Display Group. Он использует пороговые значения (X и Y%) для принятия решений о замене префиксов.
• Временные рамки: Процесс фильтрации выполняется в реальном времени. Консолидация может выполняться в реальном времени или офлайн.

Пошаговый алгоритм

Работа системы разделена на два основных процесса.

Процесс А: Консолидация Оценок

1. Идентификация: Получение списка исходных Autocomplete Suggestions и их Scores для Partial Query.
2. Генерация префиксов: Для всех многословных подсказок создаются Additional Suggestions путем последовательного отсечения слов.
3. Наследование оценок: Каждой сгенерированной Additional Suggestion присваивается оценка оригинальной подсказки, из которой она была создана.
4. Группировка: Идентификация групп одинаковых подсказок (Like Entries).
5. Консолидация: Расчет Consolidated Score для каждой группы путем суммирования оценок всех входящих в нее записей.
6. Сортировка: Формирование единого списка всех подсказок и их сортировка по убыванию итоговых оценок.

Процесс Б: Фильтрация для Отображения (Формирование Display List)

Система итеративно проходит по отсортированному списку из Процесса А и формирует финальный Display List.

1. Анализ подсказки: Проверка, является ли текущая подсказка однословной.
2. Обработка однословных: Если да, подсказка добавляется в Display List.
3. Анализ многословных: Если нет, система ищет самый длинный префикс этой подсказки, который уже находится в Display List.
4. Проверка близости (Check 1 - Порог X*Page): Определяется, находится ли этот префикс достаточно близко к концу текущего Display List (в пределах порога X*Page позиций). Если префикс слишком далеко или отсутствует, текущая (длинная) подсказка пропускается.
5. Проверка вклада (Check 2 - Порог Y%): Если префикс близко, определяется, составляет ли оценка текущей (длинной) подсказки значительный процент (порог Y%) от Consolidated Score префикса. Если нет, текущая (длинная) подсказка пропускается.
6. Замена: Если обе проверки пройдены, текущая длинная подсказка добавляется в Display List, А короткий префикс удаляется из Display List.
7. Завершение: Итерация продолжается до конца списка.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Критически важные данные. Исходные Autocomplete Scores основаны на популярности запросов и частоте их выбора пользователями.
• Пользовательские факторы (Контекст): Используются Page Display Data (данные об устройстве и интерфейсе) – в частности, параметр "Page" (сколько подсказок отображается). Это влияет на агрессивность фильтрации (Порог X*Page).
• Контентные факторы (Текст подсказок): Анализируется текст подсказок: количество слов, символов, наличие границ терминов (Term Boundary). Используется для генерации префиксов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Autocomplete Score: Исходная метрика популярности подсказки.
• Наследование оценок (Score Inheritance): Оценка префикса приравнивается к оценке исходной длинной подсказки. $Score(Prefix) = Score(Original Suggestion)$.
• Consolidated Score: Итоговая оценка популярности. Рассчитывается как сумма оценок всех одинаковых подсказок (Claim 6). $Consolidated Score = \sum Score(Like Entries)$.
• Порог X (Близость/Дистанция): Порог близости в рейтинге между префиксом и его продолжением. Используется в Процессе Б (Check 1). Может рассчитываться как функция от Page (например, 0.75 * Page).
• Порог Y% (Вклад): Пороговый процент вклада оценки длинной подсказки в Consolidated Score ее префикса. Используется в Процессе Б (Check 2). В патенте упоминаются примерные значения 25%-33%.

1. Консолидация популярности (Агрегированный Интент): Google оценивает популярность коротких запросов (префиксов) кумулятивно. Consolidated Score префикса включает сумму популярности всех более длинных запросов, которые его содержат. Это дает более точное представление о реальном спросе.
2. Оптимизация пространства и борьба с избыточностью: Система активно фильтрует подсказки, чтобы избежать показа и короткого префикса, и его длинного продолжения одновременно (например, "Apple" и "Apple iPhone").
3. Предпочтение длинным подсказкам при доминирующем интенте: Если длинная подсказка составляет значительную часть (порог Y%) от общей популярности ее короткого префикса, система предпочтет показать более информативную длинную подсказку и убрать короткую.
4. Короткие подсказки сигнализируют о разнообразии интентов: Если короткая подсказка отображается в финальном списке, это означает, что нет явного лидера среди ее продолжений (ни одно не превысило порог Y%). Это указывает на разнообразие пользовательских интентов в данной теме.
5. Зависимость от контекста устройства: Финальный набор подсказок зависит от устройства пользователя (параметр Page), что влияет на агрессивность фильтрации (порог X*Page) и может приводить к различиям в подсказках на Mobile и Desktop.

Практическое применение в SEO

Поскольку патент описывает работу Autocomplete, а не ранжирование веб-страниц, практики касаются исследования ключевых слов, анализа спроса и интентов.

Best practices (это мы делаем)

• Интерпретация коротких подсказок (Head Terms): Если вы видите короткую подсказку в топе Autocomplete, это указывает на высокий Consolidated Score, сформированный множеством разнообразных продолжений (разнообразие интентов). Это сигнал для создания хабового контента, охватывающего тему широко (Topical Authority).
• Интерпретация длинных подсказок (Long-Tail): Появление длинной, специфичной подсказки означает, что она прошла фильтрацию и, вероятно, заменила свой короткий префикс (доминирующий интент). Это указывает на сильный, конкретный спрос, который необходимо прорабатывать отдельными, глубоко оптимизированными страницами.
• Кросс-платформенный анализ подсказок: Проверяйте подсказки на разных устройствах (Mobile/Desktop). Из-за разницы в параметре Page (размер интерфейса) и, соответственно, пороге X*Page, финальный набор подсказок может отличаться.
• Мониторинг брендовых запросов (SERM): Отслеживайте продолжения для названия вашего бренда. Появление нежелательного продолжения означает, что оно набрало достаточную популярность (Consolidated Score) и прошло фильтры отображения, что требует анализа и реагирования.

Worst practices (это делать не надо)

• Трактовка Autocomplete как простого списка частотности: Ошибочно полагать, что подсказки ранжируются по частоте их ввода. Они ранжируются по Consolidated Score и проходят сложную фильтрацию.
• Манипуляции с Autocomplete (Накрутки): Попытки искусственно повлиять на подсказки сложны из-за механизма консолидации и динамической фильтрации. Требуется значительный и устойчивый объем запросов, чтобы повлиять на Consolidated Score и пройти фильтры отображения.
• Слепое доверие инструментам парсинга подсказок: Использование сторонних инструментов для сбора подсказок без понимания контекста (например, эмуляции параметра Page) может привести к получению нерелевантных данных о реальном спросе.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Autocomplete — это не просто список популярных фраз, а динамически фильтруемый и приоритизированный срез пользовательского спроса. Google активно направляет пользователей к наиболее информативным запросам. Понимание механики консолидации и фильтрации критично для адаптации контент-стратегии и структуры сайта под реальное поведение пользователей и выявления как широких тем, так и доминирующих интентов.

Практические примеры

Сценарий: Анализ подсказок и определение структуры спроса.

Анализ основан на примере из патента (FIG 3A-3C) для частичного запроса "v".

1. Исходные данные (Упрощенно):

• "vacation": 4.0
• "vacation destination": 3.6
• "vacation search engines": 3.2

2. Генерация и перенос оценок:

• Из "vacation destination" -> "vacation" (наследует 3.6)
• Из "vacation search engines" -> "vacation" (наследует 3.2)

3. Консолидация (Расчет Consolidated Score):

• "vacation": 4.0 (исходная) + 3.6 + 3.2 = 10.8

4. Новый рейтинг (фрагмент):

1. vacation (10.8)
2. ...
3. vacation destination (3.6)

5. Фильтрация отображения (Пример логики):

Система сравнивает "vacation" (10.8) и "vacation destination" (3.6). Допустим порог Y% = 25%.

• Расчет: 3.6 / 10.8 = 33.3%.
• Результат: 33.3% > 25%. Условие вклада выполнено. (Предполагаем, что условие близости X*Page также выполнено).
• Действие: Система решает показать "vacation destination" вместо "vacation" в финальном списке, так как это доминирующий интент.
• SEO Вывод: Необходимо приоритизировать контент под интент "vacation destination".