Как Google анализирует последовательность запросов в сессии для предсказания следующего шага пользователя

Термины и определения

Current Search Session (Текущая поисковая сессия)

Последовательность поисковых запросов, введенных пользователем в течение определенного периода времени или связанных общей тематикой.

Follow-up Search Query (Последующий поисковый запрос)

Запрос, который вводился в исторических сессиях после определенной последовательности запросов. Является кандидатом для подсказки.

Previous Search Session / Historical Query Session (Предыдущая / Историческая поисковая сессия)

Данные о завершенных поисковых сессиях других пользователей, хранящиеся в Query Log.

Query Log (Журнал запросов)

Хранилище исторических поисковых запросов, используемое для анализа паттернов поведения.

Query Path (Путь запроса)

Последовательность запросов в рамках одной сессии (например, Q1 -> Q2).

Session-based Suggestion Module (Модуль подсказок на основе сессии)

Компонент системы, отвечающий за анализ текущей сессии, сравнение ее с историческими данными и генерацию подсказок.

Suggestion Threshold (Порог предложения)

Минимальная частота или уровень статистической значимости, необходимый для того, чтобы Follow-up Search Query был предложен пользователю.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации подсказок на основе сессии, требующий минимум двух запросов.

1. Система получает первый запрос (Q1) в рамках текущей сессии.
2. Система получает дополнительный запрос (Q2) в той же сессии, после того как были показаны результаты для Q1.
3. Система идентифицирует подмножество похожих исторических сессий. Критерий схожести: историческая сессия включала и Q1, и Q2.
4. В этом подмножестве система идентифицирует Follow-up search queries — запросы, которые вводились после Q1 и Q2.
5. Для каждого Follow-up query определяется частота его использования после Q1 и Q2.
6. Система агрегирует эти последующие запросы.
7. Выбирается подсказка на основе наивысшей частоты встречаемости (highest frequency of occurrence).
8. Система предоставляет эту подсказку вместе с результатами поиска для Q2.

Claim 5 (Зависимый от 1): Уточняет определение Follow-up search queries. Вариант 1: Непосредственное продолжение.

Агрегация включает запросы, которые были получены непосредственно сразу (immediately following) после Q1 и Q2 в исторических сессиях.

Claim 6 (Зависимый от 1): Предлагает альтернативное определение. Вариант 2: Завершение поиска.

Агрегация включает запросы, которые завершали (concluded) каждую из похожих исторических сессий. Это стратегически важный вариант, направленный на предложение запроса, который привел к удовлетворению потребности пользователя.

Claims 9 и 10 (Зависимые от 1): Описывают механизм определения границ сессии.

Запрос Q2 считается частью сессии, инициированной Q1, если он получен с того же устройства пользователя (Claim 9), и, если он получен в течение порогового периода времени после Q1 (Claim 10).

Где и как применяется

Изобретение применяется на нескольких этапах поисковой архитектуры, задействуя как офлайн-обработку, так и обработку в реальном времени.

INDEXING (Офлайн-обработка данных)
На этом этапе происходит сбор, хранение и предварительная обработка Query Logs. Система должна организовать исторические запросы в структурированные сессии, определяя их границы на основе временных меток, идентификаторов и тематической связанности.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основной этап применения. Когда пользователь вводит запросы, Session-based Suggestion Module в реальном времени интерпретирует контекст текущей сессии. Он определяет, является ли новый запрос продолжением сессии, и инициирует поиск исторических паттернов.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
После того как основная система ранжирования подготовила результаты для текущего запроса, сгенерированные подсказки интегрируются в поисковую выдачу в виде специальных блоков (например, PAA, Related Searches).

Входные данные:

• Последовательность запросов текущей сессии (Q1, Q2...).
• Структурированные данные исторических сессий из Query Log.
• Идентификатор пользователя/устройства (для отслеживания сессии).

Выходные данные:

• Список предлагаемых поисковых запросов (Suggested Search Queries), отсортированных по частоте использования.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на исследовательские (exploratory), информационные и сложные коммерческие запросы, где пользователь изучает тему в несколько этапов (планирование, сравнение, выбор).
• Конкретные ниши: Влияет на все ниши, где пользователи склонны уточнять запросы в рамках одной сессии (E-commerce, здоровье/YMYL, финансы, путешествия).
• Длиннохвостые запросы (Long-tail): Механизм помогает пользователям уточнять свои запросы, направляя их к более специфическим (часто длиннохвостым) формулировкам, которые доказали свою эффективность в прошлом.

Когда применяется

Алгоритм активируется при выполнении строго определенных условий:

• Триггер активации: Пользователь ввел как минимум два запроса (Q1 и Q2) в рамках одной сессии (согласно Claim 1).
• Наличие данных: Существует достаточное количество исторических сессий, которые совпадают с текущим Query Path (Q1+Q2).
• Статистическая значимость: Частота использования потенциальной подсказки (Follow-up Query) превышает установленный Suggestion Threshold. Это гарантирует, что предлагается популярный паттерн, а не случайное совпадение.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и генерации подсказок в реальном времени:

1. Получение первого запроса (Q1): Система получает Q1 и инициирует Current Search Session. Результаты для Q1 предоставляются пользователю.
2. Получение второго запроса (Q2): Система получает Q2.
3. Валидация сессии: Определяется, является ли Q2 частью текущей сессии (на основе времени, устройства, тематической связи с Q1).
4. Идентификация похожих сессий: Система запрашивает Query Log для поиска исторических сессий, которые содержат и Q1, и Q2.
5. Идентификация последующих запросов: Из похожих сессий извлекаются Follow-up Search Queries (запросы, введенные после Q1 и Q2).
6. Выбор метода агрегации (Вариативность): Система может использовать один из следующих методов:
   1. Агрегировать запросы, следующие непосредственно за Q1 и Q2 (Claim 5).
   2. Агрегировать только финальные запросы, завершившие эти сессии (Claim 6).
   3. Агрегировать все запросы, следующие за Q1 и Q2 в рамках сессии.
7. Расчет частотности: Для каждого уникального Follow-up Query рассчитывается частота его использования в похожих сессиях.
8. Выбор подсказок и применение порога: Выбираются запросы с наивысшей частотой, превышающие Suggestion Threshold.
9. Предоставление результатов: Система предоставляет результаты поиска для Q2 вместе с выбранными подсказками.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на анализе истории запросов и поведения пользователей.

• Поведенческие факторы: Ключевые данные. Используются Query Logs, содержащие исторические последовательности поисковых запросов. Также используются данные для группировки запросов в сессии (идентификаторы пользователей/устройств, временные метки).
• Временные факторы: Время между запросами используется для определения границ поисковых сессий.

Другие типы факторов (контентные, ссылочные, технические) в этом патенте не упоминаются.

Какие метрики используются и как они считаются

• Session Similarity (Схожесть сессий): Определяется наличием совпадения набора запросов (например, {Q1, Q2}) в текущей и исторической сессиях. Патент допускает варианты, где порядок запросов важен или не важен.
• Frequency of Follow-up Queries (Частота последующих запросов): Основная метрика для выбора подсказки. Рассчитывается как отношение количества сессий, где после {Q1, Q2} следовал Q3, к общему количеству сессий, содержащих {Q1, Q2}.
• Frequency of Concluding Queries (Частота завершающих запросов): Метрика для Варианта 2 (Claim 6). Подсчет количества раз, когда определенный запрос был последним в сессии, содержащей {Q1, Q2}.
• Suggestion Threshold (Порог предложения): Метрика для контроля качества. Может быть выражена как минимальная абсолютная частота или как минимальная относительная частота (процент).

1. Контекст сессии имеет приоритет над контекстом последнего запроса: Патент доказывает, что Google генерирует подсказки на основе всей истории сессии (Q1 + Q2), а не только последнего запроса (Q2). Это позволяет давать более точные рекомендации по следующим шагам.
2. Моделирование пути пользователя (User Journey): Google явно моделирует поиск как многоэтапный процесс (Query Path). Система стремится предсказать следующий шаг пользователя, основываясь на его предыдущих действиях и коллективном опыте ("мудрость толпы").
3. Идентификация удовлетворенности пользователя (User Satisfaction): Ключевой вариант реализации (Claim 6) фокусируется на предложении финальных запросов, которые завершали похожие сессии. Это означает попытку идентифицировать запрос, который привел к решению задачи пользователя.
4. Основа для PAA и Related Searches: Описанный механизм идеально подходит для генерации контента для блоков "Люди также спрашивают" (PAA) и "Связанные запросы", так как он выявляет естественные связи между запросами в процессе исследования темы.
5. Необходимость оптимизации под задачи, а не ключи: Для SEO это подтверждает необходимость смещения фокуса с оптимизации отдельных страниц под отдельные ключевые слова на оптимизацию контентных кластеров под решение целых задач пользователя, учитывая пути уточнения интента.

Best practices (это мы делаем)

• Картирование пути пользователя (User Journey Mapping): Необходимо детально анализировать, какие последовательности запросов используют пользователи в вашей нише (Q1 -> Q2 -> Q3). Используйте данные из PAA и Related Searches как отражение работы этого алгоритма и реальных поисковых путей.
• Построение Topical Authority и Контент-хабов: Разрабатывайте контент, который комплексно покрывает тему и отвечает на последовательные запросы. Цель — стать авторитетным источником, способным удовлетворить потребность пользователя в рамках всей сессии.
• Оптимизация под следующие шаги и внутренняя перелинковка: Предвосхищайте следующий шаг пользователя. Если вы знаете, что после Q1 часто следует Q2, убедитесь, что на странице Q1 есть четкая ссылка на страницу Q2. Цель — удержать пользователя на сайте, чтобы ему не пришлось возвращаться в Google за подсказкой (Follow-up Query).
• Анализ и оптимизация под финальные запросы (Content Satisfaction): Изучайте, какие запросы пользователи вводят перед завершением поиска (Claim 6). Создавайте высококачественный контент именно под эти финальные интенты, чтобы максимально полно удовлетворить потребность пользователя.

Worst practices (это делать не надо)

• Изолированная оптимизация под высокочастотные ключи: Фокусировка только на отдельных запросах без учета их места в общей поисковой сессии игнорирует контекст, который Google активно использует.
• Создание тупиковых страниц (Dead-end Content): Создание контента, который отвечает только на один узкий вопрос и не предлагает путей для дальнейшего изучения темы (отсутствие перелинковки). Это провоцирует пользователя вернуться в поиск для ввода Follow-up Query.
• Игнорирование смежных интентов: Недооценка важности связанных тем и запросов, которые являются естественной частью поисковой сессии, но могут казаться низкочастотными по отдельности.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает важность перехода от оптимизации отдельных страниц к оптимизации под целые поисковые сценарии (Journey-Centric SEO). Стратегическое преимущество получают сайты, которые способны захватить и удержать пользователя на протяжении всей его поисковой сессии. Это подтверждает необходимость построения Topical Authority и разработки комплексных контент-стратегий, которые предвосхищают следующие шаги пользователя.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация контента под поисковую сессию в E-commerce (Выбор техники)

1. Анализ пути (на основе исторических данных/PAA): Пользователь вводит "лучшие беззеркальные камеры 2025" (Q1). Затем он сужает выбор и ищет "Sony A7 IV отзывы" (Q2). Анализ показывает, что наиболее частый следующий шаг (Q3) — "Sony A7 IV vs Canon R6".
2. Действие системы Google: При вводе Q2 система предлагает Q3 в качестве подсказки.
3. Действия SEO-специалиста:
   • Убедиться, что на сайте есть качественный контент как для Q2 (Обзор Sony A7 IV), так и для Q3 (Сравнение Sony A7 IV и Canon R6).
   • На странице обзора (Q2) разместить заметный блок внутренней перелинковки или кнопку "Сравнить с Canon R6", ведущую на страницу Q3.
4. Ожидаемый результат: Пользователь переходит на страницу сравнения внутри сайта, а не возвращается в Google. Это улучшает поведенческие факторы, увеличивает глубину просмотра и сигнализирует Google об удовлетворенности пользователя.