Как Google фильтрует мгновенный показ изображений для потенциально неприемлемых автодополнений запроса

Термины и определения

Filtering Criterion (Критерий фильтрации)

Критерий, определяющий одну или несколько тем (filtering criterion topics), по которым оценивается предложенный запрос. Оценка происходит независимо от результатов поиска, отвечающих этому запросу.

Filtering Criterion Topics (Темы критерия фильтрации)

Список тем, которые могут быть связаны с потенциально шокирующим, графическим или неприемлемым контентом (например, медицинские процедуры, заболевания, откровенный контент).

Partial Search Query (Частичный поисковый запрос)

Один или несколько символов, введенных пользователем в поле ввода. Представляет собой незавершенный запрос.

Query Suggestion (Предложение запроса / Автодополнение / Саджест)

Прогноз предполагаемого поискового запроса пользователя, основанный на частично введенных символах.

Query Suggestion System (Система предложения запросов)

Компонент поисковой системы, отвечающий за генерацию автодополнений и управление отображением связанных с ними результатов.

Query Level Filtering (Фильтрация на уровне запроса)

Метод фильтрации, основанный на анализе самого текста запроса или автодополнения (например, его темы), а не на анализе контента результатов поиска (в отличие от Results Level Filtering).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной динамический процесс фильтрации по мере ввода запроса.

1. Система получает partial search query с устройства пользователя.
2. Генерируются первые предложения запросов, упорядоченные по рангу.
3. Определяется, соответствует ли первое (топовое) предложение filtering criterion. Критерий основан на темах и оценивается независимо от результатов поиска.
4. Предложения предоставляются устройству пользователя.
5. Если предложение соответствует критерию фильтрации, система предотвращает отображение изображений, релевантных этому предложению, до того, как они будут показаны.
6. Система получает обновленный частичный запрос (revised partial search query), например, с дополнительным символом.
7. Генерируются вторые предложения запросов.
8. Определяется, что новое топовое предложение НЕ соответствует filtering criterion.
9. Вторые предложения предоставляются устройству.
10. Поскольку новое предложение НЕ соответствует критерию, система предоставляет изображения, релевантные этому новому предложению, для отображения.

Ядро изобретения — это динамическая фильтрация мгновенных результатов на основе смены тематики автодополнения по мере ввода. Например (как показано в патенте): ввод «meas» -> предложение «measles» (корь) -> фильтрация активирована (медицина) -> изображения блокируются. Ввод «measu» -> предложение «measuring» (измерение) -> фильтрация деактивирована -> изображения показываются.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет механизм определения соответствия критерию фильтрации.

Определение соответствия включает: (i) Классификацию предложения запроса как принадлежащего к определенной теме (topic); (ii) Определение того, соответствует ли эта тема одной или нескольким filtering criterion topics.

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает возможность пользователя увидеть заблокированные результаты.

Если система получает данные о выборе пользователем отфильтрованного предложения (например, клик или нажатие Enter), она предоставляет ранее заблокированный набор изображений.

Где и как применяется

Изобретение применяется на стыке понимания запроса и формирования пользовательского интерфейса в реальном времени.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап. Система получает partial search query и активирует Query Suggestion System. Ключевой процесс здесь — это классификация тематики предложенного запроса на лету и сравнение её с filtering criterion.

RANKING / METASEARCH (в контексте Instant Search)
Система действует как шлюз между результатами ранжирования и пользовательским интерфейсом. Она определяет, будут ли результаты этапа RANKING (в данном случае, ранжирования изображений) немедленно переданы пользователю или заблокированы.

Входные данные:

• Partial search query (вводимые символы).
• База данных для генерации автодополнений (на основе Query Logs и Click Logs).
• Список Filtering Criterion Topics (деликатные темы).
• Классификатор тем запросов.
• (Опционально) Настройки предпочтений пользователя (preference data), например, уровень толерантности к шокирующему контенту.

Выходные данные:

• Список Query Suggestions.
• Сигнал разрешения или запрета на отображение изображений для топового автодополнения.
• Набор изображений (если показ разрешен).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Патент специфически фокусируется на предотвращении показа изображений (images), так как они с большей вероятностью могут быть шокирующими при неожиданном показе.
• Специфические запросы: Влияет на запросы, которые классифицируются как принадлежащие к деликатным темам.
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние оказывается на медицинские тематики (в патенте приводится пример «measles» - корь), контент для взрослых и другие области, где изображения могут быть графическими или неприемлемыми.

Когда применяется

Алгоритм применяется в реальном времени при каждом вводе символа пользователем в интерфейсе, поддерживающем мгновенное отображение результатов (Instant Search).

• Условия работы: Активная функция мгновенного поиска и ввод пользователем partial search query.
• Триггеры активации (Блокировки): Совпадение темы топового query suggestion с одной из тем в списке filtering criterion topics.
• Исключения: Показ разрешается, если тема безопасна, если пользователь явно подтвердил запрос (Claim 5), или (опционально) если индивидуальные настройки толерантности пользователя это позволяют.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки частичного запроса

1. Получение ввода: Система получает partial search query от клиентского устройства.
2. Генерация автодополнений: Query Suggestion System генерирует список ранжированных query suggestions.
3. Выбор топового предложения: Идентифицируется предложение с наивысшим рангом.
4. Классификация темы: Топовое предложение классифицируется по теме. В патенте упоминается возможность использования Support Vector Machines для этой цели.
5. Сравнение с критерием фильтрации: Система определяет, совпадает ли тема предложения с темами из списка filtering criterion topics.
6. Принятие решения о фильтрации:
   • Если совпадение ЕСТЬ: Предложение соответствует filtering criterion. Система переходит к шагу 7a.
   • Если совпадения НЕТ: Предложение не соответствует filtering criterion. Система переходит к шагу 7b.
7. Управление отображением:
   7a. Блокировка: Система предотвращает показ изображений, релевантных топовому предложению.
   7b. Показ: Система предоставляет изображения для отображения.
8. Ожидание нового ввода или подтверждения:
   • При получении нового ввода (обновленный частичный запрос) процесс возвращается к шагу 1.
   • При подтверждении выбора пользователем (даже если показ был заблокирован на шаге 7a), система отображает результаты.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент сосредоточен на процессе обработки запроса и фильтрации интерфейса.

• Поведенческие факторы: Журналы запросов (Query Logs) и кликов (Click Logs) используются для генерации и ранжирования query suggestions (определения вероятности выбора автодополнения).
• Пользовательские факторы: Упоминается возможность использования данных о предпочтениях пользователя (preference data), таких как уровень толерантности (tolerance level) к графическому контенту (хранящихся в аккаунте или настройках браузера), для модерации решения о фильтрации.
• Системные данные (Классификаторы): Предопределенный список Filtering Criterion Topics и модель классификации запросов по темам.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует формулы, но описывает следующие ключевые метрики и процессы:

• Ранжирование Query Suggestions: Основано на вероятности того, что конкретное предложение будет выбрано пользователем.
• Классификация тем: Процесс отнесения query suggestion к определенной теме. Упоминается использование метода опорных векторов (support vector machines).
• Соответствие критерию фильтрации: Бинарное решение (Да/Нет), основанное на совпадении темы запроса и тем фильтрации.
• Веса тем и уровни толерантности (Опционально): Упоминается возможность использования весов для filtering criterion topics (отражающих вероятность шокирующего контента) и весов для уровней толерантности пользователя. Решение о показе может быть основано на сравнении этих весов (например, показ разрешен, если вес толерантности пользователя превышает вес темы фильтрации).

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с пользовательским интерфейсом и фильтрацией контента в контексте Instant Search, без прямых рекомендаций для SEO. Основные выводы для понимания работы поиска:

1. Фильтрация на уровне запроса (Query Level Filtering): Ключевая особенность — решение о блокировке принимается на основе анализа текста query suggestion и его тематической классификации, а не на основе анализа самих изображений (independent of search results). Это обеспечивает скорость и надежность фильтрации, не полагаясь на классификацию отдельных ресурсов.
2. Защита пользователя (UX и Безопасность): Основная цель — предотвращение случайного показа неприемлемых изображений в динамических интерфейсах, когда намерение пользователя еще не подтверждено.
3. Динамическая адаптация фильтрации: Фильтрация применяется динамически с каждым введенным символом. Блокировка может включаться и выключаться по мере уточнения запроса.
4. Важность тематической классификации запросов: Патент подтверждает наличие у Google систем для быстрой классификации запросов по темам, включая деликатные (медицина, контент для взрослых), которые используются для управления функциями поиска.
5. Отсутствие влияния на ранжирование: Описанный механизм не влияет на ранжирование сайтов в итоговой поисковой выдаче. Он лишь управляет мгновенным отображением результатов в интерфейсе автодополнения.

Патент является инфраструктурным и описывает логику работы пользовательского интерфейса (предиктивного поиска). Он не дает прямых практических рекомендаций для стандартного SEO-продвижения или влияния на ранжирование.

Best practices (это мы делаем)

• Понимание классификации запросов в вашей нише: Если ваш сайт работает в чувствительной нише (например, медицина, YMYL), важно понимать, что Google активно классифицирует связанные запросы как деликатные. Это может влиять на отображение вашего контента (особенно изображений) в различных интерфейсах и активировать системы безопасности (например, SafeSearch).
• Обеспечение четкой тематической направленности: Хотя этот патент фильтрует на уровне запроса, он подтверждает важность тематик для Google. Создание контента, который четко соответствует недвусмысленным интентам, является лучшей стратегией.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки манипулировать автодополнением для показа шок-контента: Система разработана для предотвращения показа неприемлемых изображений на этапе автодополнения. Попытки обойти эти фильтры неэффективны и противоречат принципам качественного поиска.
• Использование шокирующих изображений в качестве кликбейта: Системы фильтрации, подобные описанной (и более современные алгоритмы SafeSearch), направлены на снижение видимости такого контента в различных интерфейсах.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO невелико. Он дает представление о том, как Google решает проблемы UX и безопасности пользователей в динамических поисковых интерфейсах. Патент подтверждает, что Google использует сложные механизмы классификации запросов в реальном времени. Для SEO-специалистов это напоминание о том, что поисковая система оперирует не только ключевыми словами, но и тематическими классификациями, влияющими на отображение результатов.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает инфраструктуру пользовательского интерфейса Google. Пример работы самого механизма:

Сценарий: Поиск информации о медицинском состоянии в Instant Search

1. Ввод пользователя: Пользователь начинает вводить «rash on».
2. Автодополнение: Система предлагает «rash on skin» (сыпь на коже).
3. Фильтрация: Система классифицирует это как медицинскую тему. Filtering criterion активирован.
4. Результат: Изображения сыпи (которые могут быть шокирующими) НЕ показываются мгновенно.
5. Уточнение ввода: Пользователь продолжает вводить «rash on tomatoes» (пятна на помидорах).
6. Новое автодополнение: Система предлагает «rash on tomatoes».
7. Фильтрация: Система классифицирует это как садоводство. Filtering criterion НЕ активирован.
8. Результат: Изображения помидоров показываются мгновенно.