Как Google персонализирует подсказки Autocomplete, анализируя запросы похожих пользователей и обновляя локальный кэш устройства

Термины и определения

Autocomplete Cache (Кэш автозаполнения)

Локальное хранилище данных на устройстве пользователя. Содержит слова, фразы и соответствующие им статистические данные об использовании (usage statistics). Используется для быстрого предоставления подсказок при вводе текста без сетевых задержек.

Cache Update (Обновление кэша)

Пакет данных, генерируемый сервером и отправляемый на устройство пользователя для обновления локального Autocomplete Cache. Содержит кастомизированные данные.

Profile Data (Данные профиля)

Информация, связанная с пользователем. Может включать географическое положение, демографические данные (demographic information), историю поисковых запросов (search query histories), историю просмотров веб-страниц, тип пользователя (user type) и интересы пользователя (Interests).

Similarity Score (Оценка схожести)

Метрика, указывающая на степень сходства между двумя пользователями, рассчитанная на основе их Profile Data.

Threshold Similarity Score (Пороговая оценка схожести)

Минимальное значение Similarity Score, необходимое для того, чтобы запросы пользователя были включены в анализ для генерации обновления.

Usage Score (Оценка использования)

Метрика, присваиваемая словам и фразам в кэше, основанная на частоте их появления в отобранном наборе запросов. Влияет на вероятность показа фразы в качестве подсказки.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления кастомизированных данных автозаполнения.

1. Система получает первые данные профиля (first profile data) для первого пользователя (User A).
2. Система получает вторые данные профиля (second profile data) для вторых пользователей (Users B), которые отправляли поисковые запросы.
3. На основе сравнения данных профиля вычисляются Similarity Scores, указывающие на степень сходства между User A и Users B.
4. На основе Similarity Scores выбирается надлежащее подмножество (proper subset) поисковых запросов (т.е. запросы от похожих пользователей).
5. Используя это подмножество запросов, генерируется обновление для Autocomplete Cache устройства User A.
6. Обновление предоставляется устройству User A.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет механизм выбора подмножества запросов.

Выборка осуществляется путем определения того, превышает ли Similarity Score для пользователя, отправившего запрос, пороговое значение (threshold similarity score). Если да, запрос включается в подмножество.

Claim 5 (Зависимый от 1): Уточняет использование контекста при расчете схожести.

Данные профиля могут включать информацию о контексте (например, текущий контекст User A и контексты, в которых Users B отправляли свои запросы). Similarity Scores могут рассчитываться на основе сходства этих контекстов.

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет использование географического положения.

Данные профиля включают географические положения. Similarity Scores определяются на основе расстояний между положением User A и положениями, из которых Users B отправляли запросы.

Claim 11 (Зависимый от 1): Уточняет использование истории поиска.

Данные профиля включают истории поиска (search query histories). Similarity Scores определяются на основе общности (commonalities) между историей поиска User A и историями поиска Users B.

Где и как применяется

Этот патент не относится к стандартным процессам ранжирования веб-контента. Он фокусируется на инфраструктуре сбора данных и этапе взаимодействия с пользователем при вводе запроса.

CRAWLING / INDEXING (Сбор данных)
На этом этапе система собирает и индексирует данные, необходимые для работы механизма: журналы поисковых запросов (Query Data) и связанные с ними Profile Data пользователей (история поиска, местоположение, интересы).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Офлайн-анализ)
Основная часть работы алгоритма происходит на сервере (офлайн или в фоновом режиме). Система анализирует собранные данные для вычисления Similarity Scores и генерации кастомизированных обновлений кэша (Cache Updates). Это процесс анализа поведения и кластеризации пользователей.

Взаимодействие с пользователем (Client Side / Pre-Query)
Конечный результат работы системы применяется локально на устройстве пользователя. Когда пользователь начинает вводить текст, устройство использует локальный Autocomplete Cache для генерации подсказок в реальном времени.

Входные данные:

• Profile Data целевого пользователя (интересы, текущее местоположение, история поиска, демография).
• Логи поисковых запросов других пользователей.
• Profile Data других пользователей, включая контекст отправки запросов (например, местоположение в момент запроса).

Выходные данные:

• Cache Update: набор персонализированных слов и фраз с соответствующими весами (Usage Scores), предназначенный для отправки на устройство пользователя.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на неоднозначные префиксы, где намерение сильно зависит от интересов пользователя (например, префикс "Java" для программиста и туриста).
• Локальный поиск: Местоположение является ключевым фактором для определения схожести пользователей (Location Score). Это сильно влияет на подсказки по локальным запросам (услуги, места, события рядом).
• Ниши и тематики: Влияет на ниши, связанные с хобби, профессиональными интересами и текущими событиями, где интересы пользователей сильно сегментированы.

Когда применяется

• Генерация обновлений (Сервер): Происходит периодически (ежедневно, несколько раз в день) для отражения актуальных трендов или при изменении контекста пользователя (например, смена местоположения).
• Доставка обновлений: Обновления могут доставляться по расписанию (push) или в ответ на взаимодействие устройства с сервером (pull).
• Использование кэша (Клиент): Каждый раз, когда пользователь вводит текст на своем устройстве в поле, поддерживающем автозаполнение.

Пошаговый алгоритм

Процесс генерации кастомизированного обновления кэша (Серверная сторона)

1. Получение профиля целевого пользователя: Система получает актуальные Profile Data для первого пользователя (User A), включая текущее местоположение, интересы и историю поиска.
2. Получение данных о других пользователях: Система анализирует логи запросов, отправленных вторыми пользователями (Users B). Для каждого запроса извлекаются Profile Data пользователя, отправившего запрос (включая контекст на момент отправки).
3. Вычисление схожести: Для каждой пары (User A, User B) или для каждого запроса от User B вычисляется Similarity Score. Расчет может включать комбинацию оценок по разным критериям (например, сложение Location Score и Interest Score).
4. Фильтрация пользователей/запросов: Система определяет, превышает ли Similarity Score установленный порог (Threshold Similarity Score).
5. Выбор подмножества запросов: Формируется подмножество запросов (proper subset), отправленных только теми пользователями, которые признаны достаточно похожими на User A.
6. Анализ использования фраз: Система анализирует частоту использования слов и фраз в этом подмножестве запросов.
7. Генерация обновления: Создается Cache Update. Он содержит идентификацию слов/фраз и соответствующие им Usage Scores, рассчитанные на основе частоты в подмножестве. Запросы вне подмножества игнорируются или имеют меньший вес.
8. Доставка обновления: Обновление отправляется на устройство User A.
9. Применение обновления (На устройстве): Устройство обновляет локальный Autocomplete Cache.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно профильные и поведенческие данные для определения схожести пользователей.

• Пользовательские факторы:
  • История поиска (Search query history): Анализируются совпадения в истории запросов между пользователями (Claim 11).
  • Интересы (Interests): Явно указанные или выведенные интересы пользователя.
  • Демографическая информация (Demographic information): Возраст, пол, язык, профессия и т.д. (Claim 10).
  • Тип пользователя (User type): Классификация пользователей по предопределенным типам (Claim 9).
  • История браузера (Web browsing history): Посещенные страницы или домены.
• Географические факторы:
  • Текущее местоположение (Current location): Локация устройства в реальном времени (Claim 8).
  • Контекстуальное местоположение: Локация, из которой другие пользователи отправляли свои запросы (Claim 7).
• Поведенческие факторы:
  • Логи запросов (Search query data): Тексты запросов, отправленных другими пользователями.

Какие метрики используются и как они считаются

• Similarity Score (Оценка схожести): Ключевая метрика, определяющая степень сходства между двумя пользователями. Рассчитывается путем анализа общности (commonalities) в профильных данных. Может быть агрегацией нескольких подоценок:
  • Location Score: Оценка схожести на основе расстояния между географическими локациями пользователей. Чем меньше расстояние, тем выше оценка.
  • Interest Score: Оценка на основе количества совпадающих интересов.
  • History Score: Оценка на основе пересечения слов/фраз или тем в истории поиска или браузера.
• Threshold Similarity Score: Пороговое значение для фильтрации пользователей.
• Usage Score (Оценка использования): Метрика, определяющая вес конкретной фразы в Autocomplete Cache. Рассчитывается на основе частоты (frequency of occurrence) этой фразы в выбранном подмножестве запросов (т.е. в запросах от похожих пользователей).

1. Автозаполнение глубоко персонализировано и сегментировано: Патент подтверждает, что подсказки автозаполнения не являются просто списком глобально популярных запросов. Они активно кастомизируются на основе кластеризации пользователей по схожим признакам.
2. Механизм "Look-alike" для подсказок: Система использует подход, аналогичный таргетингу по похожим аудиториям (Collaborative Filtering). Если пользователь похож на группу людей, которые часто ищут X, система предложит ему X в качестве подсказки.
3. Ключевые оси персонализации: Местоположение (Geographical Location) и История Поиска/Интересы (Search History/Interests) являются основными факторами для определения схожести пользователей.
4. Важность контекста: Система может сравнивать текущий контекст пользователя с историческим контекстом других пользователей (например, их местоположением на момент отправки запроса).
5. Локальный кэш и офлайн-работа: Персонализация происходит путем обновления локального Autocomplete Cache на устройстве, что позволяет системе работать быстро и даже без подключения к сети.
6. Фрагментация спроса: Для SEO это означает, что путь пользователя к контенту (Query Journey) может сильно различаться в зависимости от его профиля. Это требует более глубокого анализа аудитории вместо поверхностного анализа ключевых слов.

Best practices (это мы делаем)

• Глубокое профилирование и сегментация ЦА: Необходимо четко понимать демографию, интересы, географию и типичное поисковое поведение целевой аудитории. Эти факторы определяют, какие подсказки Autocomplete они увидят. Стратегия должна строиться вокруг реального поведения этих сегментов.
• Анализ подсказок с учетом контекста и локации: При исследовании ключевых слов через Autocomplete критически важно учитывать персонализацию. Используйте инструменты для эмуляции местоположения и анализируйте подсказки для профилей, соответствующих вашей ЦА, чтобы увидеть вариации для разных сегментов.
• Усиление локального SEO (Local SEO): Поскольку географическая близость является сильным фактором схожести (Location Score), критически важно отслеживать локальные тренды и оптимизировать контент под запросы, популярные в конкретной области.
• Стимулирование брендового и тематического спроса внутри кластера: Работайте над повышением узнаваемости бренда среди целевого сегмента. Чем больше пользователей в этом сегменте ищут ваш бренд или связанные термины, тем чаще эти запросы будут попадать в Autocomplete Cache других похожих пользователей.

Worst practices (это делать не надо)

• Предположение об универсальности Autocomplete: Ошибка считать, что подсказки, которые вы видите, видят все пользователи. Построение семантического ядра только на основе одного сеанса проверки Google Suggest неэффективно.
• Манипуляции с подсказками (Black Hat ACO / Накрутка): Попытки искусственно "накрутить" появление ключевого слова в подсказках становятся менее эффективными. Поскольку подсказки генерируются на основе запросов пользователей с высоким Similarity Score, система ориентируется на естественное поведение схожих пользователей, а не на глобальную популярность запроса, вызванную ботами.
• Игнорирование контекстного и локального интента: Недооценка влияния местоположения и текущих интересов пользователя на формирование его запроса при создании контент-стратегии.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический переход Google от анализа "ключевых слов" к анализу "аудиторий" и "контекстов". Google активно влияет на то, что и как ищут пользователи, еще до того, как они отправят запрос. Для долгосрочной SEO-стратегии критически важно соответствовать реальному поисковому поведению и интересам целевой демографической группы, так как это напрямую влияет на видимость бренда на самом раннем этапе взаимодействия пользователя с поиском — этапе формирования запроса.

Практические примеры

Сценарий: Персонализация подсказок для разных профилей пользователей (Пример "Java")

Пользователи вводят префикс "Java".

1. Пользователь А (Профиль: Программист):
   • Profile Data: История поиска включает "Python tutorial", "IDE". Интересы: "Software Development".
   • Анализ системы: Система находит похожих пользователей (других программистов) и анализирует их запросы, начинающиеся с "Java".
   • Результат (Autocomplete Suggestions): "java download", "java runtime environment", "java vs javascript".
2. Пользователь Б (Профиль: Путешественник):
   • Profile Data: История поиска включает "flights to Bali". Местоположение: Аэропорт. Интересы: "Travel".
   • Анализ системы: Система находит похожих пользователей (путешественников).
   • Результат (Autocomplete Suggestions): "java island", "java indonesia weather", "java travel restrictions".
3. Пользователь В (Профиль: Любитель кофе):
   • Profile Data: История поиска включает "best espresso machine". Интересы: "Coffee".
   • Анализ системы: Система находит похожих пользователей (любителей кофе).
   • Результат (Autocomplete Suggestions): "java coffee", "java blend beans", "java house menu".

Вывод для SEO: Если вы продаете кофе, ваша цель — появиться в подсказках Пользователя В. Для этого ваш контент и стратегия должны резонировать с интересами и поисковым поведением этого сегмента аудитории.