Как Google использует интерактивные шаблоны в подсказках для формирования структурированных запросов

Термины и определения

Category of Information (Категория информации)

Тип контента или задача, которую пытается выполнить пользователь (например, перевод, поиск авиабилетов, погода, определение термина).

Interactive Field (Интерактивное поле)

Редактируемый элемент в шаблоне автодополнения. Может быть текстовым полем (text entry box) для ввода данных или полем выбора (selection box) из списка вариантов. Выступает в роли плейсхолдера.

Non-editable Field (Нередактируемое поле)

Элемент в шаблоне, содержащий фиксированный текст или операторы (например, "define", "to", "in"), которые не могут быть изменены пользователем.

Partial Query (Частичный запрос)

Запрос, вводимый пользователем до момента его отправки (например, до нажатия Enter или кнопки поиска).

Query Completion Template (Шаблон автодополнения запроса)

Интерактивный элемент интерфейса, предлагаемый во время ввода запроса. Определяет Query Format для поиска в определенной категории информации.

Query Format (Формат запроса)

Структура поискового запроса, определенная шаблоном, включающая количество, тип и порядок терминов.

Search Assistance Engine (Система помощи в поиске)

Компонент системы, отвечающий за анализ частичных запросов, выбор и предоставление интерактивных шаблонов. Взаимодействует с Template Database.

Suggestion Engine (Система подсказок)

Компонент, предоставляющий стандартные текстовые поисковые подсказки (query suggestions).

Template Database (База данных шаблонов)

Хранилище интерактивных шаблонов и связанных с ними списков терминов (list of terms).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления интерактивного шаблона в ответ на частичный запрос.

1. Система идентифицирует частичный запрос (partial query).
2. Система предоставляет для отображения query completion template, соответствующий категории информации, связанной с запросом.
3. Шаблон включает (i) интерактивное редактируемое поле (interactive field) и (ii) одно или более дополнительных полей (additional fields). Шаблон определяет структуру (число, тип, порядок терминов) итогового запроса.
4. Система идентифицирует взаимодействие пользователя с интерактивным полем.
5. Отображение шаблона обновляется с учетом результатов взаимодействия.
6. Система идентифицирует выбор обновленного шаблона пользователем.
7. Обновленный шаблон передается как поисковый запрос. Итоговый запрос включает термины из интерактивного поля и дополнительных полей, упорядоченные согласно формату шаблона.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет, что дополнительные поля могут быть нередактируемыми (non-editable field) и содержать предопределенные термины (например, оператор "define").

Claim 4 (Зависимый): Описывает интеграцию со стандартной системой подсказок. Система идентифицирует набор стандартных подсказок (set of query suggestions) и модифицирует его, включая в него интерактивный шаблон.

Claim 5 (Зависимый от 4): Детализирует ключевой механизм выбора шаблона.

1. Поддерживается база данных шаблонов, где каждый шаблон ассоциирован со списком терминов (list of terms).
2. Идентифицируются термины в наборе стандартных подсказок (полученных на шаге Claim 4).
3. Шаблон выбирается, если один или более терминов из набора подсказок присутствуют в списке терминов, ассоциированном с этим шаблоном. (Это позволяет активировать шаблон, даже если пользователь еще не ввел триггерное слово, но оно уже есть в предсказанных подсказках).

Claim 6 и 7 (Зависимые): Определяют типы интерактивных полей. Поле может быть текстовым (text entry box) для ввода символов (Claim 6) или полем выбора из списка вариантов (Claim 7).

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе взаимодействия пользователя с интерфейсом поисковой системы.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения патента, конкретно в фазе формулирования и автодополнения запроса (Query Formulation / Autocomplete). Search Assistance Engine анализирует ввод пользователя в реальном времени, чтобы определить намерение и предложить наиболее подходящий способ структурирования запроса с помощью шаблонов.

Взаимодействие компонентов:

• Клиентское устройство (Browser): Отправляет частичные запросы, отображает шаблоны (часто реализованные на JavaScript), обрабатывает взаимодействие пользователя.
• Search Assistance Engine: Получает частичный запрос, выбирает шаблон из Template Database, предоставляет его клиенту.
• Suggestion Engine: Может использоваться для предоставления стандартных подсказок, которые затем анализируются Search Assistance Engine для выбора подходящего шаблона (согласно Claim 5).

Входные данные:

• Частичный запрос (partial query) от пользователя.
• База данных шаблонов и ассоциированные списки терминов (lists of terms).
• (Опционально) Набор стандартных поисковых подсказок от Suggestion Engine.

Выходные данные:

• Интерактивный шаблон автодополнения (отображается пользователю).
• Структурированный поисковый запрос (передается в поисковую систему после взаимодействия пользователя).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, ориентированные на выполнение задач (Task-oriented queries). Патент явно упоминает (Claim 2 и описание) такие категории, как: перевод языка, конвертация величин, информация о биржевых котировках, карты, навигация, новости, погода, информация о путешествиях (авиарейсы), словарные определения, отслеживание посылок.
• Типы контента: Способствует более частому запуску специализированных блоков выдачи (OneBox, калькуляторы, переводчики), так как генерирует идеально структурированные запросы для них.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется в реальном времени, когда система распознает, что пользователь пытается найти информацию в одной из предопределенных категорий.
• Условия работы: Распознавание происходит одним из двух способов:
  1. Прямое сопоставление терминов частичного запроса со списками терминов, ассоциированными с шаблонами.
  2. Анализ стандартных поисковых подсказок, сгенерированных для частичного запроса, и сопоставление терминов в этих подсказках со списками терминов шаблонов.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и предоставления шаблона:

1. Получение данных: Система получает частичный запрос, вводимый пользователем в поисковое поле.
2. Генерация подсказок (Опционально): Частичный запрос может быть отправлен в Suggestion Engine для получения набора стандартных подсказок.
3. Идентификация категории: Search Assistance Engine анализирует частичный запрос и/или полученные подсказки, сравнивая их термины со списками терминов в Template Database.
4. Выбор шаблона: Если найдено соответствие, выбирается подходящий query completion template.
5. Отображение: Выбранный шаблон предоставляется для отображения на клиентском устройстве. Он может быть добавлен к стандартным подсказкам (модифицируя набор подсказок).
6. Взаимодействие пользователя: Пользователь взаимодействует с interactive fields шаблона (вводит текст или выбирает опцию из списка).
7. Обновление шаблона: Отображение шаблона обновляется в реальном времени для отражения ввода пользователя.
8. Выбор и отправка: Пользователь выбирает обновленный шаблон.
9. Формирование запроса: Система формирует структурированный поисковый запрос на основе формата шаблона, используя данные из интерактивных и нередактируемых полей.
10. Поиск: Структурированный запрос отправляется в поисковую систему.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на данных, используемых в интерфейсе, и не затрагивает факторы ранжирования.

• Пользовательские факторы: Вводимый пользователем текст (partial query). Взаимодействие с интерфейсом (клики, ввод текста в поля шаблона, выбор из выпадающих списков).
• Системные данные:
  • Template Database: Хранилище предопределенных форматов запросов.
  • Lists of terms: Списки терминов, ассоциированные с каждой категорией информации (например, списки кодов аэропортов, единиц измерения, языков). Эти списки используются для идентификации намерения пользователя и для заполнения выпадающих списков в шаблонах. Списки могут создаваться вручную или автоматически (например, используя синонимы или анализ пересечения результатов поиска).
  • Query Suggestions: Стандартные подсказки, предоставляемые Suggestion Engine.

Какие метрики используются и как они считаются

В патенте не упоминаются метрики ранжирования или формулы расчета. Используются методы сопоставления:

• Сопоставление терминов (Term Matching): Основной механизм для выбора шаблона. Проверяется вхождение терминов из частичного запроса или стандартных подсказок в предопределенный List of terms, связанный с шаблоном.
• Сопоставление префиксов (Prefix based matching): Упоминается как возможный метод для генерации стандартных подсказок в Suggestion Engine.

1. Активное структурирование запросов: Google не просто предлагает текстовые подсказки, но и активно вмешивается в процесс формулирования запроса (Query Formulation). Система направляет пользователя к использованию оптимальных, структурированных форматов для выполнения конкретных задач.
2. Улучшение UX и точности интента: Механизм повышает эффективность поиска, позволяя пользователям уточнять запрос через интерактивные поля (текстовые или выпадающие списки) до его отправки. Это помогает системе лучше понять интент с первой попытки.
3. Интеграция с подсказками как триггер: Ключевой особенностью является возможность использовать термины из стандартных подсказок (даже если пользователь их еще не ввел) для активации интерактивного шаблона (Claim 5).
4. Зависимость от предопределенных категорий: Система работает только для тех категорий информации (Category of Information), для которых заранее созданы шаблоны и составлены списки связанных терминов.
5. Связь с Zero-Click выдачей: Шаблоны генерируют идеально структурированные запросы для запуска специализированных блоков ответов Google (OneBox, калькуляторы, переводчики). Это стратегически важно для понимания феномена Zero-Click.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под структурированные запросы: Анализируйте и оптимизируйте контент под точные, структурированные форматы запросов, которые генерируются этими шаблонами в вашей нише. Например, если шаблон генерирует запрос вида "define [term]", ваш контент должен быть максимально релевантен именно этой структуре.
• Цель на прямые ответы (Featured Snippets/OneBox): Контент, который точно отвечает на эти структурированные запросы, имеет высокие шансы попасть в специализированные блоки выдачи. Патент упоминает, что в ответ на такой запрос может быть предоставлен результат, специфичный для категории информации (например, "one-box" интерфейс). Используйте структурированные данные (Schema.org) для повышения вероятности использования вашего контента в этих блоках.
• Анализ семантики для задач (Task-Oriented SEO): При сборе семантического ядра уделяйте внимание тому, как Google направляет пользователей с помощью шаблонов. Включайте в ядро итоговые структурированные запросы, а не только исходные общие формулировки.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус только на общих высокочастотных запросах: Игнорирование структурированных и уточненных запросов. Если пользователь начинает вводить общий запрос (например, "flights"), но система с помощью шаблона уводит его на уточненный запрос (например, "flights from SFO to JFK"), оптимизация только под общий термин будет неэффективной.
• Конкуренция с Google без добавленной ценности: Создание контента, который дублирует информацию, легко предоставляемую Google через связку "Шаблон -> OneBox" (например, базовый конвертер единиц). В таких нишах получение органического трафика затруднено из-за перехвата запроса на этапе его формирования и предоставления прямого ответа.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по улучшению понимания намерений пользователя на самых ранних этапах взаимодействия и стремление к выполнению задач пользователя (Task Completion). Для SEO это подчеркивает сдвиг от простого соответствия ключевым словам к предоставлению структурированных ответов. Это также усиливает важность понимания Zero-Click выдачи, так как механизм активно способствует генерации запросов, ведущих к прямым ответам.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация онлайн-словаря или глоссария

1. Действие пользователя: Пользователь хочет найти определение и вводит "dictionary" или "define".
2. Реакция системы (по патенту): Search Assistance Engine распознает категорию "словарные определения". В списке подсказок появляется интерактивный шаблон с форматом: [define] [term]. Он состоит из нередактируемого поля "define" и интерактивного текстового поля для ввода термина.
3. Взаимодействие: Пользователь вводит слово (например, "heuristic") прямо в интерактивное поле шаблона.
4. Отправка запроса: В поисковую систему отправляется структурированный запрос "define heuristic".
5. Действия SEO-специалиста: Необходимо убедиться, что страницы глоссария оптимизированы под запросы с оператором "define". Страница должна содержать четкое, структурированное определение термина, чтобы иметь высокие шансы попасть в блок определений (Dictionary Box) или занять первую позицию в органической выдаче по этому точному запросу.