SEO HARDCORE
  • Разборы патентов
    • Патенты Google
  • Скоро SEO инструменты
  • Скоро SEO аналитика
  • seohardcore
SEO HARDCORE
назад

Как Google использует личную историю активности пользователя (поиск, email, локации) для идентификации входящих звонков на смартфоне

SYSTEMS AND METHODS FOR CONTEXTUAL CALLER IDENTIFICATION (Системы и методы контекстной идентификации звонящего)
  • US9215315B2
  • Google LLC
  • 2014-01-07
  • 2015-12-15
  • Персонализация
  • Поведенческие сигналы
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google патентует технологию для смартфонов, которая помогает распознать неизвестные номера. Система анализирует личную историю пользователя (поисковые запросы, посещенные сайты, email, местоположения) и показывает визуальный контекст, где этот номер встречался ранее (например, скриншот результатов поиска или email), чтобы помочь пользователю вспомнить абонента.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему идентификации входящих звонков с номеров, не сохраненных в контактной книге пользователя. Цель — снизить нежелание пользователей отвечать на неизвестные номера, предоставляя визуальный контекст, который поможет вспомнить абонента. Это улучшает пользовательский опыт (UX) при использовании смартфона, но не направлено на устранение SEO-манипуляций или улучшение алгоритмов веб-поиска.

Что запатентовано

Запатентована система контекстной идентификации абонента для вычислительных устройств (смартфонов). При поступлении входящего запроса на связь (request for live communication) система ищет идентификатор абонента (например, номер телефона) в истории активности пользователя (history data). Если совпадение найдено, система отображает визуальный контент (image content), показывающий контекст прошлого взаимодействия (например, скриншот результатов поиска, email или карты).

Как это работает

Механизм активируется при входящем звонке:

  • Сбор данных: Система имеет доступ к history data пользователя, которая включает историю веб-поиска, посещенные веб-страницы, электронные письма и данные о посещенных физических местоположениях (геолокация).
  • Поиск совпадений: Номер входящего абонента сравнивается с данными в этой истории.
  • Контекстуализация: При обнаружении совпадения система определяет контекст, в котором номер встречался ранее.
  • Визуализация: Система генерирует или извлекает image content (например, скриншот), который показывает этот контекст в том виде, в каком его видел пользователь (например, как выглядела страница результатов поиска). Этот контент отображается на экране входящего вызова.

Актуальность для SEO

Высокая для мобильных технологий; Низкая для SEO. Технология актуальна и реализована в мобильных операционных системах (например, Android) и приложениях Dialer. Она демонстрирует возможности экосистемы Google по интеграции данных из разных сервисов для улучшения UX, но не связана с алгоритмами поискового ранжирования.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает функцию пользовательского интерфейса клиентского устройства, а не механизмы работы поисковой системы. Он не влияет на процессы индексирования или ранжирования веб-контента. Патент описывает внутренние процессы клиентского устройства без прямых рекомендаций для SEO.

Детальный разбор

Термины и определения

Caller (Вызывающий абонент)
Сторона, инициирующая запрос на связь (например, телефонный звонок).
History Data (Данные истории)
Сохраненные данные о прошлой активности пользователя. Включают историю веб-поиска, историю браузера, электронные сообщения (email, социальные сети) и данные геолокации (посещенные места).
Identifying Information (Идентифицирующая информация)
Данные, связанные с абонентом, используемые для поиска в history data, например, номер телефона.
Image Content (Визуальный контент)
Изображение (например, скриншот), которое отображается на экране входящего вызова. Оно показывает контекст, в котором пользователь ранее сталкивался с Identifying Information.
Request for live communication (Запрос на живое общение)
Входящее событие, такое как телефонный звонок, видеоконференция или обмен сообщениями.
Web-based content (Веб-контент)
Контент, полученный через интернет, который используется для генерации Image Content (результаты поиска, веб-страницы, карты, email).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы.

  1. Система получает индикацию о входящем запросе на связь от абонента с соответствующей identifying information.
  2. В ответ на это система ищет вхождение этой identifying information в history data, связанной с прошлым веб-запросом (past web-based query) пользователя.
  3. Система выводит на дисплей image content, основанный на history data. Этот контент включает веб-контент, соответствующий результатам (results responsive) этого прошлого веб-запроса.

Ядро изобретения — это связь входящего звонка с историей веб-активности пользователя (в частности, с историей поиска и его результатами) и визуальное представление контекста этого взаимодействия.

Claim 4 (Зависимый): Уточняет Claim 1.

Image content может включать изображение, соответствующее сообщению (например, email), которым обменивались пользователь и абонент.

Claim 5 и 6 (Зависимые): Уточняют Claim 1.

Веб-контент может включать изображение, соответствующее физическому местоположению, связанному с абонентом. Это изображение может быть картой (map representation) этого местоположения.

Где и как применяется

Этот патент НЕ применяется на этапах архитектуры веб-поиска Google (CRAWLING, INDEXING, QUNDERSTANDING, RANKING, METASEARCH, RERANKING).

Изобретение описывает функциональность клиентского устройства (смартфона), его операционной системы (например, Android) или приложения для управления звонками (Dialer).

Как применяется:

  • Система работает на устройстве пользователя, взаимодействуя с хранилищами history data. Эти данные могут храниться локально или в облаке и синхронизироваться между разными устройствами пользователя через общий аккаунт.
  • Она перехватывает событие входящего звонка и модифицирует интерфейс экрана вызова.

Входные данные:

  • Индикация входящего звонка.
  • Identifying Information абонента (номер телефона).

Выходные данные:

  • Модифицированный экран входящего звонка, дополненный контекстным Image Content.

На что влияет

Патент влияет исключительно на пользовательский опыт (UX) при получении входящих звонков на мобильных устройствах.

  • Типы контента и форматы: Влияет на отображение контактной информации. Система может отображать скриншоты веб-страниц, результатов поиска (сниппеты, Local Pack), электронных писем и карт.
  • Ранжирование: Не оказывает влияния на ранжирование каких-либо типов контента, запросов или тематик в поисковой системе Google.

Когда применяется

Алгоритм применяется в реальном времени в момент получения входящего запроса на связь (звонка).

  • Триггеры активации: Поступление входящего звонка. Функция особенно актуальна, если номер абонента не сохранен в списке контактов пользователя.
  • Условия работы: Наличие доступа к History Data пользователя (требует авторизации и синхронизации аккаунта) и обнаружение номера абонента в этой истории.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы на устройстве пользователя:

  1. Получение запроса: Система получает индикацию о входящем звонке и соответствующий номер телефона абонента.
  2. Поиск в истории: Система ищет этот номер телефона в history data, связанной с прошлой активностью пользователя (история поиска, email, история местоположений, история браузера).
  3. Идентификация контекста: Если номер найден, система определяет контекст взаимодействия (например, пользователь искал компанию в поиске или получал от нее email).
  4. Генерация визуального контента: Система извлекает или генерирует image content (скриншот), который отражает этот контекст в том виде, в котором его видел пользователь. Например, генерируется вид email сообщения, как оно отображалось в почтовом клиенте.
  5. Отображение: Система выводит image content на экран входящего вызова. В патенте упоминается возможность визуального выделения номера на скриншоте (например, обводкой).
  6. Завершение: Пользователь принимает или отклоняет звонок, используя предоставленный контекст для принятия решения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно личные данные пользователя и данные, связанные с входящим звонком.

  • Пользовательские факторы (History Data): Критически важные данные. Включают:
    • История веб-поиска: Запросы и результаты поиска (SERP), которые видел пользователь.
    • История браузера (web browsing history data): Посещенные URL, метаданные, кэш страниц (HTML, изображения).
    • Электронные сообщения (electronic messages): Содержимое email и сообщений в социальных сетях.
  • Географические факторы: Geolocation data — история физических местоположений, посещенных пользователем (например, данные GPS или триангуляции сети). Используется для определения, посещал ли пользователь место, связанное с номером абонента.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает сложных метрик, весовых коэффициентов, алгоритмов машинного обучения или факторов ранжирования. Система работает по принципу поиска соответствия:

  • Совпадение идентификатора: Нахождение точного совпадения номера телефона в History Data.

Детали методов анализа текста для парсинга истории и поиска номера не раскрываются.

Выводы

  1. Патент не связан с SEO и веб-поиском: Это изобретение относится к области мобильных технологий и UX (улучшение Caller ID). Оно не описывает алгоритмы ранжирования, индексирования или другие аспекты работы Google Search.
  2. Использование личных данных: Система полагается на доступ к обширной личной истории пользователя (History Data), включая поиск, email и геолокацию, для идентификации абонентов.
  3. Интеграция экосистемы Google: Патент демонстрирует, как Google может использовать данные, собранные в одном сервисе (например, Поиск, Карты, Gmail), для улучшения пользовательского опыта в другом (например, в ОС Android или приложении Dialer).
  4. Визуальный контекст важнее имени: Ключевая идея — показать пользователю не просто имя абонента, а визуальный контекст того, как он с ним связан (например, показать знакомый скриншот email или веб-сайта).
  5. Отсутствие практических выводов для ранжирования: SEO-специалистам не нужно менять стратегии продвижения сайтов на основе этого патента, так как он не влияет на позиции в поиске.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным (на уровне ОС/приложения) и не дает практических выводов для SEO (поискового продвижения). Приведенные ниже пункты касаются обеспечения видимости контактной информации для подобных систем, а не влияния на ранжирование.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не влияет на ранжирование, он косвенно подчеркивает важность того, как информация о бизнесе представлена в различных цифровых каналах, поскольку именно этот визуальный образ может быть показан пользователю при входящем звонке.

  • Четкое отображение контактной информации: Убедитесь, что номер телефона представлен в виде текста (а не изображения) и хорошо виден на ключевых страницах сайта. Это увеличивает вероятность того, что система сможет его распознать в истории браузера и корректно отобразить контекст.
  • Оптимизация сниппетов и Local SEO: Работайте над тем, чтобы в результатах поиска (сниппеты, Google Maps, Local Pack) информация о компании и ее номер телефона были представлены корректно и узнаваемо. Этот вид может быть использован как Image Content.
  • Консистентность NAP (Name, Address, Phone): Поддерживайте консистентность контактных данных во всех точках присутствия. Это облегчает связывание входящего звонка с прошлыми взаимодействиями пользователя.
  • Узнаваемость в Email-коммуникациях: Включайте номер телефона в подпись или контактный блок email-рассылок. Скриншот этого письма может помочь пользователю идентифицировать вашу компанию при звонке.

Worst practices (это делать не надо)

  • Скрытие номера телефона: Размещение номера телефона в виде изображения или его скрытие может помешать системе найти совпадение в History Data (если она полагается на текстовый анализ кэша).
  • Использование разных номеров без контекста: Если компания использует множество разных номеров для исходящих звонков (например, при коллтрекинге), которые не фигурируют на сайте или в email, система может не найти соответствия и не предоставит контекст.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент подтверждает курс Google на создание глубоко интегрированной экосистемы, где данные пользователя централизованно используются для улучшения UX во всех продуктах. Для бизнеса это подчеркивает важность омниканальности и последовательного представления информации во всех точках контакта с клиентом.

Практические примеры

Сценарий 1: Идентификация через историю поиска

  1. Действие пользователя: Пользователь ищет в Google "автосервис Mountain View" и просматривает результаты.
  2. Входящий звонок: Через некоторое время ему звонит один из автосервисов, чей номер был указан в результатах поиска.
  3. Действие системы: Смартфон находит этот номер в истории поиска пользователя.
  4. Результат: На экране входящего звонка отображается скриншот страницы результатов поиска (как показано в FIG. 2A патента), где виден сниппет этого автосервиса. Пользователь узнает компанию.

Сценарий 2: Идентификация через Email

  1. Действие пользователя: Пользователь получает email от банка с предупреждением, в письме указан номер горячей линии.
  2. Входящий звонок: Банк звонит пользователю с этого номера.
  3. Действие системы: Смартфон находит этот номер в истории просмотра email.
  4. Результат: На экране входящего звонка отображается скриншот этого email (как показано в FIG. 5A патента). Система может дополнительно выделить номер в теле письма. Пользователь понимает контекст звонка.

Вопросы и ответы

Влияет ли этот патент на ранжирование моего сайта в Google Поиске?

Нет, этот патент не имеет никакого отношения к алгоритмам ранжирования Google Search. Он описывает функцию пользовательского интерфейса для мобильных устройств (Contextual Caller ID), которая помогает пользователю идентифицировать входящие звонки, используя его личную историю активности.

Какие именно данные использует система для идентификации звонящего?

Система использует личные данные пользователя (History Data). В патенте упоминаются: история веб-поиска, история посещенных веб-страниц (браузера), электронные сообщения (email) и история физических местоположений (геолокация), собранные через аккаунт пользователя.

Что такое "Image Content" в контексте этого патента?

Image Content — это визуальное представление контекста, в котором пользователь ранее встречал номер телефона. Это может быть скриншот email, где упоминался этот номер, скриншот страницы результатов поиска или вид карты местности, связанной с этим номером.

Может ли система показать скриншот моего сайта при входящем звонке?

Да. Если пользователь недавно посещал ваш сайт, и система идентифицировала ваш номер телефона в истории браузера, она может отобразить скриншот вашего сайта (как показано в FIG. 4A патента) на экране входящего вызова, чтобы помочь пользователю вспомнить контекст.

Как SEO-специалист может использовать информацию из этого патента?

Хотя патент не дает преимуществ в ранжировании, он подчеркивает важность корректного и заметного отображения контактной информации. Убедитесь, что номер телефона представлен текстом и хорошо виден на сайте, в сниппетах поисковой выдачи, на Картах и в email-рассылках, так как этот визуальный контекст может быть показан пользователю.

Будет ли система работать, если номер телефона на сайте представлен в виде картинки?

Это маловероятно. Система ищет совпадение Identifying Information (номера телефона) в History Data. Если система анализирует текстовое содержимое кэша браузера или email, номер в виде изображения может быть не распознан как идентификатор.

Это функция Google Поиска или операционной системы смартфона?

Это функция уровня операционной системы (вероятно, Android) или специализированного приложения для управления звонками (Dialer). Она использует данные из Поиска, Карт, Gmail и других сервисов, но сам механизм является частью функционала смартфона, а не веб-поиска.

Использует ли система данные о физических посещениях?

Да, патент упоминает использование геолокационных данных. Если пользователь посещал ваш офис (и это зафиксировано в его истории местоположений), система может показать карту местности или фотографию этой локации при входящем звонке с вашего номера.

Влияет ли использование коллтрекинга на работу этой системы?

Это может повлиять. Если пользователь видел на сайте один номер (подменный номер коллтрекинга), а звонок поступает с другого (основной номер компании), система не сможет установить прямую связь, так как ищет точное совпадение номера в истории пользователя.

Является ли это тем же самым, что и стандартный Caller ID, который показывает название компании?

Нет, это другой механизм. Стандартный Caller ID полагается на базы данных операторов или общедоступную информацию. Описанная в патенте система уникальна тем, что использует личную историю конкретного пользователя для предоставления визуального контекста прошлого взаимодействия.

Похожие патенты

Как Google использует историю физических перемещений пользователя для фильтрации и персонализации результатов поиска
Google может собирать и хранить историю физических перемещений пользователя (Location History). Патент описывает интерфейс, позволяющий пользователю осознанно включать свои прошлые местоположения (например, «места, где я был на прошлой неделе») в качестве фильтра для нового поискового запроса, чтобы сделать результаты более релевантными личному опыту.
  • US8874594B2
  • 2014-10-28
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • Local SEO

Как Google использует историю поиска и контекст (время, местоположение) для проактивного предложения релевантных прошлых результатов на разных устройствах
Google патентует систему, которая анализирует историю поиска пользователя и использует контекстуальные сигналы (время, местоположение и прошлое поведение, такое как клики и время на сайте), чтобы определить актуальность прошлых результатов. Система проактивно предлагает эти результаты в виде информационных элементов на разных устройствах, устраняя необходимость повторного поиска, например, показывая ресторан, который пользователь искал ранее и рядом с которым находится сейчас.
  • US8805828B1
  • 2014-08-12
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google отслеживает, анализирует и использует историю поведения пользователя для персонализации поиска и визуализации активности
Патент Google описывает инфраструктуру для сбора и анализа истории действий пользователя (запросы, клики по органике и рекламе, просмотры страниц). Система использует эти данные, включая метрики вовлеченности вроде «stay-time», для определения «предпочитаемых местоположений» и персонализации выдачи. Также описан метод графической визуализации объема этой активности.
  • US7694212B2
  • 2010-04-06
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует историю поиска и браузинга для персонализации выдачи и определения предпочтений пользователя
Google записывает и анализирует историю действий пользователя: запросы, клики по результатам и рекламе, посещенные страницы. Система группирует связанные действия в сессии, определяет "Предпочитаемые локации" на основе частоты и времени визитов (stay-time), и использует эту историю для изменения порядка ранжирования, повышая позиции ранее посещенных сайтов в персональной выдаче.
  • US20060224583A1
  • 2006-10-05
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует историю поиска и браузинга для персонализации выдачи и создания неявного "Избранного"
Google записывает историю поиска и просмотров пользователя для персонализации результатов. Система определяет "предпочтительные сайты" на основе частоты посещений, кликов и времени на сайте, повышая их в выдаче для этого пользователя. Патент также описывает объединение предпочтений пользователя с предпочтениями других людей для формирования комбинированного рейтинга.
  • US20060224608A1
  • 2006-10-05
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Популярные патенты

Как Google рассчитывает авторитетность и ранжирует сайты, вычисляя кратчайшие пути до доверенных источников (Seeds) в Веб-графе
Google использует масштабируемую распределенную систему для анализа огромных графов, таких как Веб-граф (триллионы связей). Система вычисляет кратчайшие пути от каждого узла (сайта) до набора предопределенных авторитетных источников («Seeds»). Эти расстояния используются для расчета метрик авторитетности и ранжирования сайтов: чем ближе сайт к доверенным источникам, тем выше его предполагаемое качество.
  • US8631094B1
  • 2014-01-14
  • EEAT и качество

  • Ссылки

Как Google итеративно распознает сущности на страницах и рассчитывает их важность с помощью PageRank
Google использует итеративный процесс для распознавания и устранения неоднозначности сущностей (людей, мест, понятий) в документах. Система начинает с известных фактов, находит упоминающие сущность документы, анализирует сопутствующие термины для уточнения модели распознавания и автоматически обнаруживает новые признаки. Патент также описывает расчет важности сущности путем суммирования PageRank ссылающихся документов, взвешенного на вероятность ссылки.
  • US8122026B1
  • 2012-02-21
  • Семантика и интент

  • Ссылки

  • Knowledge Graph

Как Google анализирует распределение качества входящих ссылок для классификации и понижения сайтов в выдаче
Google использует систему для оценки качества ссылочного профиля сайта. Система фильтрует входящие ссылки (удаляя шаблонные и дублирующиеся с одного домена), группирует оставшиеся по качеству источника (например, Vital, Good, Bad) и вычисляет взвешенный «Link Quality Score». Если доля низкокачественных ссылок слишком велика, сайт классифицируется как низкокачественный и понижается в результатах поиска.
  • US9002832B1
  • 2015-04-07
  • Ссылки

  • Антиспам

  • SERP

Как Google находит фактические ответы, начиная с потенциальных ответов и связывая их с запросами пользователей (Reverse Question Answering)
Google использует метод «обратного ответа на вопрос» для эффективного поиска фактов. Вместо глубокого анализа запроса система начинает с идентификации потенциальных ответов (например, дат, измерений) в индексе. Затем она определяет, для каких запросов эти ответы релевантны, анализируя, какие документы высоко ранжируются и получают клики по этим запросам. Это позволяет точно сопоставлять факты с разнообразными формулировками вопросов.
  • US9116996B1
  • 2015-08-25
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google использует контекст пользователя для предложения запросов до начала ввода текста (Zero-Input Queries)
Google анализирует историю поисковых запросов, группируя их в «контекстные кластеры» на основе схожести темы и обстоятельств ввода (время, местоположение, интересы). Когда пользователь открывает строку поиска, система оценивает его текущий контекст и мгновенно предлагает релевантные категории запросов (например, «Кино» или «Рестораны»), предсказывая намерение еще до ввода символов.
  • US10146829B2
  • 2018-12-04
  • Семантика и интент

  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google классифицирует запросы как навигационные или исследовательские, чтобы регулировать количество показываемых результатов
Google использует систему для динамического определения количества отображаемых результатов поиска. Система классифицирует запрос как навигационный (поиск конкретного места/ресурса) или исследовательский (поиск вариантов). Классификация основана на анализе компонентов оценки релевантности (совпадение по названию vs. категории) и энтропии исторических кликов. При навигационном интенте количество результатов сокращается.
  • US9015152B1
  • 2015-04-21
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

  • Local SEO

Как Google использует структуру сайта и анкорные тексты для извлечения Сущностей из шумных заголовков (Title)
Google использует метод для точного определения основного объекта (Сущности) веб-страницы, когда заголовок (Title) содержит лишнюю информацию (брендинг, рубрики). Система анализирует заголовки похожих страниц на том же сайте (Peer Documents) и анкорные тексты, ссылающиеся на них. Выявляя повторяющиеся шаблоны (префиксы и суффиксы) в заголовках, Google отделяет название Сущности от шума.
  • US7590628B2
  • 2009-09-15
  • Семантика и интент

  • Структура сайта

  • Ссылки

Как Google использует анализ многословных фраз для улучшения подбора синонимов с учетом грамматического согласования
Google анализирует, как пользователи одновременно меняют несколько слов в запросе (например, при изменении числа или рода). Подтверждая, что каждое измененное слово является лексическим или семантическим вариантом оригинала, Google идентифицирует «синонимы с N-граммным согласованием». Это позволяет системе улучшить понимание синонимов отдельных слов, даже если эти слова редко меняются поодиночке в определенных контекстах.
  • US7925498B1
  • 2011-04-12
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует поведение пользователей для определения синонимичности фраз в запросах, связанных с сущностями
Google анализирует поведение пользователей (клики по результатам поиска), чтобы определить, означают ли разные фразы одно и то же, когда они связаны с одним типом сущности (например, «достопримечательности в <Город>» против «места для посещения в <Город>»). Если пользователи кликают на одни и те же документы для разных фраз, система считает эти фразы эквивалентными, что помогает Google понимать синонимы и улучшать результаты поиска.
  • US10073882B1
  • 2018-09-11
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует генеративный ИИ для создания чата с конкретным сайтом прямо в поисковой выдаче и предоставления глубинных ссылок
Google патентует механизм, позволяющий пользователям взаимодействовать с конкретным результатом поиска через интерфейс чата (prompt input interface) прямо на странице выдачи. Искусственный интеллект анализирует запрос пользователя и его последующий промпт, определяет намерение (поиск информации, действие или навигация) и предоставляет глубинные ссылки (deep links) на конкретные внутренние страницы этого же домена в виде conversational response.
  • US12353458B2
  • 2025-07-08
  • Ссылки

  • Семантика и интент

  • SERP

seohardcore