Как Google использует взаимодействие с выдачей и контекст для уточнения временных рамок поиска

Термины и определения

Geographic Metadata / Geographical Indication (Географические метаданные / Географическое указание)

Данные, описывающие местоположение, связанное с контентом или местоположением пользователя.

Selected Search Result (Выбранный результат поиска)

Результат из первоначального набора, который был выбран пользователем. Этот выбор используется как сигнал для вывода Time Specification.

Time Specification (Временная спецификация)

Указание временного периода. Используется для фильтрации или уточнения результатов поиска. Включает три типа (см. ниже).

Time Specification Metadata (Метаданные временной спецификации)

Данные, связанные с элементом контента, которые описывают его временной контекст (время создания, время, изображенное на фото, сезонность).

Single Interval Time Specification (Спецификация единичного интервала времени)

Конкретный временной диапазон с началом и концом. Пример: «Январь 2011».

Recurring Interval Time Specification (Спецификация повторяющегося интервала времени)

Включает несколько непересекающихся интервалов. Примеры: «Январь» (каждый год), «Пятница» (каждую неделю).

Topical Time Specification (Тематическая спецификация времени)

Определяется менее строго, на основе темы или деятельности. Примеры: «Спринг-брейк», «сезон охоты на уток».

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на механизме уточнения поиска через анализ выбора пользователя.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод предоставления результата поиска.

1. Система получает запрос.
2. Система предоставляет первый набор результатов, отвечающих запросу.
3. Система получает результат, выбранный пользователем (user selected search result) из первого набора.
4. Система определяет time specification на основе метаданных выбранного результата. Ключевое условие: этот процесс включает определение времени, связанного с результатом, и выбор соответствующей спецификации из заранее сохраненного набора (stored set of time specifications) (например, из списка сезонов, месяцев, дней недели).
5. Система предоставляет второй набор результатов, отвечающих исходному запросу И определенной time specification.

Claim 7 (Независимый пункт): Аналогичен Claim 1, но описывает ситуацию, когда пользователь выбирает не один результат, а подмножество результатов (user selected subset).

Система определяет time specification на основе метаданных выбранного подмножества результатов. Определение также обязательно включает выбор спецификации из stored set of time specifications.

Claim 12 (Независимый пункт): Описывает метод, сфокусированный на изображениях.

1. Система получает запрос и предоставляет набор результатов.
2. Система получает выбранный пользователем результат, который включает изображение.
3. Система определяет time specification на основе метаданных выбранного результата. Ключевое условие: определение основывается, по крайней мере частично, на времени, изображенном на картинке (time depicted in the image). Например, снег на фото указывает на зиму.
4. Система предоставляет подмножество результатов, отвечающих запросу и time specification.

Зависимые пункты (например, Claims 2, 3): Уточняют, что система также может определять Geographical Indication, и что второй набор результатов может включать рекламу, выбранную на основе комбинации географии и времени.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна проанализировать контент и ассоциировать его с Time Specification Metadata. Это включает:

• Анализ текста и явных дат.
• Анализ изображений для определения времени суток, сезона или события (time depicted in the image).
• Классификацию контента по временным категориям (stored set of time specifications), включая Single Interval, Recurring Interval и Topical Time Specifications.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система анализирует входные данные для определения временного контекста. Это может происходить тремя путями:

1. Из текста запроса: Извлечение явных указаний времени (например, «Лето», «Февраль»).
2. Из контекста пользователя: Использование текущего времени и местоположения (Geographical Indication) пользователя для интерпретации запросов типа «кофейня рядом».
3. Из взаимодействия (позже): На этом этапе запрос может быть признан неоднозначным с точки зрения времени.

RANKING – Ранжирование
На этом этапе генерируется первый набор результатов. Если временной контекст был определен на этапе QUNDERSTANDING, он используется для фильтрации и ранжирования. Если нет, генерируется общий набор результатов.

RERANKING – Переранжирование (Уточнение поиска)
Здесь реализуется основной механизм патента (Claims 1, 7, 12):

1. Система получает сигнал о выборе пользователем одного или нескольких результатов из первого набора.
2. Система анализирует Time Specification Metadata выбранных результатов.
3. Система определяет общую Time Specification.
4. Система выполняет повторный поиск или переранжирование (Refinement), используя исходный запрос И новую Time Specification как ограничение.

На что влияет

• Типы контента: Наибольшее влияние оказывается на изображения (явно указано в Claim 12), видео, веб-страницы и рекламу.
• Специфические запросы:
  • Неоднозначные запросы, где время не указано, но подразумевается (например, «Озеро Тахо»).
  • Локальные запросы, зависящие от времени работы (например, «ресторан»).
  • Запросы, связанные с событиями и темами (например, «Спринг-брейк»).
• Конкретные ниши: Путешествия, туризм, локальный бизнес, электронная коммерция (сезонные товары), мероприятия.
• Реклама: Патент явно упоминает выбор рекламы на основе комбинации географического указания и временной спецификации.

Когда применяется

Алгоритм применяется в трех основных сценариях:

1. Сценарий 1 (Явный): Когда запрос содержит явные временные или тематические указания (например, «Летнее жилье на озере Тахо»).
2. Сценарий 2 (Контекстный): Когда запрос требует учета текущего времени и местоположения для предоставления релевантного ответа (например, поиск открытых сейчас заведений).
3. Сценарий 3 (Уточняющий): Когда пользователь взаимодействует с результатами поиска (выбирает один или несколько), и это взаимодействие позволяет системе уточнить временные рамки, которые интересовали пользователя.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм А: Уточнение поиска через взаимодействие (Claims 1, 7, 12)

1. Получение запроса: Сервер получает запрос от клиентского устройства.
2. Предоставление первого набора результатов: Сервер генерирует и отправляет первый набор результатов, релевантных запросу.
3. Получение выбора пользователя: Пользователь выбирает один результат или подмножество результатов из первого набора. Сигнал о выборе передается на сервер.
4. Определение временной спецификации: Сервер анализирует метаданные (текст, время создания, изображенные объекты) выбранных результатов.
   • Если это изображение, определяется время, изображенное на нем (time depicted in the image).
   • Система сопоставляет эти данные с сохраненным набором временных спецификаций (stored set of time specifications) и выбирает наиболее подходящую (например, «Зима»).
5. Предоставление второго набора результатов: Сервер генерирует новый набор результатов, который соответствует как исходному запросу, так и определенной временной спецификации. Второй набор может быть подмножеством первого.

Алгоритм Б: Обработка запроса с учетом времени и географии

1. Получение запроса: Сервер получает запрос.
2. Определение временной спецификации: Сервер определяет time specification на основе:
   • Текста запроса (например, «Спринг-брейк»).
   • ИЛИ текущего времени получения запроса.
3. Определение географического указания: Сервер определяет Geographical Indication на основе:
   • Текста запроса (например, «Ямайка»).
   • ИЛИ текущего местоположения клиентского устройства (если разрешено пользователем).
4. Предоставление результатов: Сервер предоставляет набор результатов, отвечающий запросу, временной спецификации и географическому указанию. Сюда включается реклама, выбранная на основе комбинации времени и места.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст контента, изображения, видео. Система анализирует содержание для определения временных сигналов (например, слова «июль», «снег» на фото).
• Технические факторы: Метаданные контента (Time Specification Metadata), такие как время создания файла (time of creation), например, данные EXIF фотографии.
• Географические факторы: Geographic Metadata контента и географическое положение пользователя (IP, GPS, данные сети), если пользователь дал разрешение.
• Пользовательские факторы: Текущее время пользователя.
• Поведенческие факторы: Сигналы взаимодействия с SERP (какие результаты были выбраны пользователем – Selected Search Result) используются как триггер для уточнения.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает конкретные метрики ранжирования, но определяет ключевые концепции для классификации и фильтрации:

• Классификация времени: Система использует модель времени, включающую три типа спецификаций:
  • Single Interval Time Specification (конкретные даты/периоды).
  • Recurring Interval Time Specification (дни недели, месяцы, сезоны).
  • Topical Time Specification (события, праздники, сезоны активности).
• Stored Set of Time Specifications: Заранее определенный набор категорий времени, в которые классифицируется контент и по которым происходит уточнение запроса.
• Анализ изображений (Computer Vision): Используются методы для определения time depicted in the image (время, изображенное на картинке), например, распознавание погодных условий, одежды, освещения.
• Сопоставление метаданных: Механизм сопоставления метаданных выбранного пользователем результата с временными спецификациями для активации фильтра.

1. Временной контекст как ключевой фильтр: Google активно индексирует и использует временной контекст контента (Time Specification Metadata). Это не только дата публикации, но и время, к которому относится содержание (сезон, событие, время суток).
2. Многогранное понимание времени: Система использует сложную модель времени, разделяя его на конкретные интервалы, повторяющиеся интервалы и тематические периоды (Topical Time Specification). Контент должен быть оптимизирован под соответствующие категории.
3. Уточнение запроса через взаимодействие (Implicit Feedback): Патент описывает конкретный механизм, как Google использует поведение пользователя в выдаче (выбор результатов) для уточнения его интента, если исходный запрос был неоднозначным во времени.
4. Важность визуального контента для определения времени: Особое внимание уделяется анализу изображений для определения изображенного времени (time depicted in the image). Визуальные сигналы (погода, одежда, события) помогают системе классифицировать контент по времени.
5. Синергия времени и места: Время и географическое положение тесно связаны, особенно в локальном поиске и рекламе. Система использует комбинацию этих факторов для предоставления гипер-релевантных результатов (например, открытые сейчас рестораны поблизости).

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение четких временных сигналов в контенте: Для контента, связанного с сезонностью или событиями, необходимо явно указывать релевантный период. Используйте термины, соответствующие Topical Time Specifications (например, «Рождество», «Спринг-брейк») и Recurring Intervals (например, «Лето», «Февраль»).
• Оптимизация визуального контента: Изображения должны иметь четкие визуальные сигналы, соответствующие времени, к которому они относятся. Если вы пишете о зимнем отдыхе, используйте фотографии со снегом. Это поможет Google правильно классифицировать изображение (time depicted in the image) и использовать его при уточнении поиска.
• Актуализация локальной информации: Для локального бизнеса критически важно поддерживать актуальные часы работы, включая праздничные дни. Это напрямую влияет на видимость по контекстным запросам (например, «открыто сейчас»), так как система учитывает текущее время пользователя.
• Использование технических метаданных и разметки: Убедитесь, что технические метаданные (например, EXIF в фотографиях) точны. Используйте разметку Schema.org (Event, openingHours) для четкой передачи временных спецификаций.
• Создание контента под тематические периоды: Разрабатывайте контент-стратегию с учетом Topical Time Specifications, релевантных для вашей ниши (например, «сезон подачи налоговых деклараций», «сезон отпусков»).

Worst practices (это делать не надо)

• Использование вводящих в заблуждение визуальных сигналов: Использование стоковых фотографий, не соответствующих контексту (например, летние фото для статьи о зимних событиях), может привести к неправильной временной классификации контента и снижению релевантности.
• Игнорирование сезонности: Продвижение несезонных товаров или услуг без учета временного контекста может быть неэффективным, так как система может фильтровать результаты на основе предполагаемого временного интереса пользователя.
• Предоставление устаревшей информации о часах работы: Это приведет к потере трафика по локальным запросам, так как система отдает предпочтение заведениям, открытым в момент поиска.

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность контекста в поиске. Релевантность определяется не только совпадением ключевых слов, но и соответствием контента текущей ситуации пользователя (время, место) или его подразумеваемому временному интересу. Для SEO-стратегии это означает переход от статической оптимизации к динамической, учитывающей, КОГДА и ГДЕ пользователь ищет информацию. Особое значение приобретает качество и точность метаданных, а также сигналов внутри контента (особенно визуального), которые позволяют Google точно классифицировать материал по временной шкале.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация статьи о путешествиях (Уточнение через взаимодействие)

• Задача: Продвинуть контент по запросу «Калифорния».
• Действия (на основе патента): Создать кластер статей, оптимизированных под Recurring Interval Time Specifications: «Калифорния зимой», «Калифорния весной» и т.д. В каждой статье использовать изображения, явно указывающие на сезон (например, снег в горах для зимы).
• Ожидаемый результат: Когда пользователь ищет «Калифорния» и начинает выбирать зимние фотографии в выдаче (например, в Google Images), система активирует фильтр «Зима» (time specification) и повысит в ранжировании статью «Калифорния зимой».

Сценарий 2: Локальный SEO для ресторана (Контекстное время)

• Задача: Привлечь посетителей на завтрак в выходные дни.
• Действия (на основе патента): Убедиться, что часы работы в Google Business Profile точно указывают на открытие в утренние часы в субботу и воскресенье. Создать страницу «Меню завтраков».
• Ожидаемый результат: Когда пользователь ищет «ресторан» в 9 утра в субботу, система определит time specification (утро субботы) и Geographical Indication (местоположение пользователя) и отдаст предпочтение ресторанам поблизости, которые открыты и подают завтрак.