Как Google позволяет пользователям редактировать свои личные данные прямо в выдаче для улучшения персонализации и устранения неоднозначности

Термины и определения

Personal Knowledge Panel (PKP) (Персональная панель знаний)

Элемент пользовательского интерфейса на SERP, предоставляющий сводку информации о частном лице (пользователе системы). В контексте патента, эта панель служит интерфейсом для редактирования этой информации, если пользователь просматривает панель о себе.

User-Provided Information (Информация, предоставленная пользователем)

Структурированные данные, которые пользователь явно предоставил системе о себе, такие как профессия (occupation), работодатель (employer), образование (education), контактная информация и фотография профиля.

Input Fields (Поля ввода)

Редактируемые элементы управления в PKP, позволяющие пользователю изменять свою информацию непосредственно на SERP (in-line editing).

Visibility Settings (Настройки видимости)

Элементы управления, позволяющие пользователю определять, какие группы людей (например, Контакты, Коллеги, Все) могут видеть определенные элементы его информации.

Contact (Контакт)

Другой пользователь, с которым у основного пользователя есть установленная связь в системе (например, контакт в чате, электронной почте или социальной сети).

Disambiguation (Устранение неоднозначности)

Процесс различения между несколькими сущностями с одинаковыми именами (например, разные люди по имени Джим Смит). В патенте это достигается путем использования User-Provided Information для персонализации ранжирования.

Knowledge Panel Engine (Движок панелей знаний)

Компонент системы, отвечающий за определение необходимости показа Панели Знаний (сравнивая запрос с Entity Database или данными профиля) и ее генерацию.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс предоставления редактируемого интерфейса.

1. Система получает поисковый запрос.
2. Получает результаты поиска.
3. Определяет, что запрос соответствует имени пользователя, который отправил запрос (самостоятельный поиск).
4. В ответ предоставляет ранжированные результаты И Personal Knowledge Panel, содержащую информацию о пользователе.
5. Ключевая особенность: Панель включает input fields для обновления этой информации.
6. Система получает обновленную информацию через эти поля.
7. Обновленная информация ассоциируется с аккаунтом пользователя.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет пользовательский опыт.

Personal Knowledge Panel позволяет пользователю изменять информацию, не покидая (without navigating away) страницу результатов поиска. Это подчеркивает важность in-line editing.

Claim 3 (Зависимый): Устанавливает связь с ранжированием.

Ранжирование предоставленных результатов поиска основано на информации, представленной в Personal Knowledge Panel. Это указывает на механизм персонализации и устранения неоднозначности.

Claims 4 и 5 (Зависимые): Описывают динамическое обновление выдачи.

После получения обновленной информации система переранжирует (reranking) результаты поиска на основе новых данных. Это происходит автоматически, без дополнительного ввода со стороны пользователя (Claim 5). Например, если пользователь меняет профессию, выдача немедленно обновляется.

Claim 6 (Зависимый): Описывает сценарий поиска другим пользователем (контактом).

1. Система получает тот же запрос, но от второго пользователя.
2. Определяется, что запрос соответствует имени первого пользователя И что первый пользователь является Contact второго пользователя.
3. Второму пользователю предоставляются результаты и вторая (нередактируемая) PKP, содержащая обновленную информацию, предоставленную первым пользователем.

Claims 8 и 9 (Зависимые): Детализируют конфиденциальность.

Отображение информации в панели для контакта зависит от Visibility Settings, установленных первым пользователем (Claim 8). Эти настройки могут быть специфичными для каждого элемента данных (гранулярный контроль) (Claim 9).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, в основном связанных с пониманием запроса, персонализацией ранжирования и формированием финальной выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Системы индексирования (или связанные базы данных аккаунтов/сущностей, такие как Entity Database и Social Network Database) должны хранить User-Provided Information, настройки видимости и данные о социальных связях (Contacts).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система должна распознать, что запрос является именем человека. Далее, она должна определить, соответствует ли это имя (1) имени текущего пользователя, вошедшего в систему, или (2) имени одного из его контактов.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
Система использует информацию из профиля пользователя для персонализации ранжирования с целью устранения неоднозначности (Claim 3). Если пользователь идентифицирует себя как «Инженер», система повышает в ранжировании результаты, связанные с «Имя + Инженер». Если пользователь обновляет информацию, система немедленно переранжирует выдачу (Claims 4, 5).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Knowledge Panel Engine отвечает за генерацию PKP. На этапе смешивания система решает отобразить эту панель вместе со стандартными результатами поиска. Если это самостоятельный поиск, панель генерируется с редактируемыми полями (Input Fields).

Входные данные:

• Поисковый запрос.
• Статус входа пользователя (Logged-in state).
• Данные аккаунта пользователя (Имя, User-Provided Information).
• Данные о контактах пользователя (Социальный граф).
• Настройки видимости (Visibility Settings).

Выходные данные:

• Персонализированная страница результатов поиска (SERP) с PKP.
• (Внутренне) Обновленные данные в аккаунте пользователя.

На что влияет

• Специфические запросы: В первую очередь влияет на запросы, содержащие имена людей (навигационные или информационные запросы о людях).
• Типы контента: Влияет на ранжирование любого контента, который может быть связан с конкретным человеком (профили в социальных сетях, упоминания в новостях, профессиональные страницы).
• Персонализация: Механизм оказывает сильное влияние на персонализированные результаты поиска.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении строго определенных условий:

• Условие 1 (Редактирование): Пользователь вошел в систему, И поисковый запрос соответствует имени этого пользователя. Результат: Отображается редактируемая Personal Knowledge Panel.
• Условие 2 (Просмотр контакта): Пользователь А вошел в систему, поисковый запрос соответствует имени пользователя Б, И пользователь Б является контактом пользователя А, И настройки видимости пользователя Б разрешают показ информации. Результат: Отображается нередактируемая PKP пользователя Б.

Пошаговый алгоритм

Сценарий А: Самостоятельный поиск и редактирование

1. Получение запроса: Система получает запрос от вошедшего в систему пользователя.
2. Анализ запроса и пользователя: Система определяет, что запрос соответствует имени пользователя (используя техники нормализации и расширения, например, Jim -> James).
3. Получение данных профиля: Система извлекает текущую User-Provided Information и Visibility Settings.
4. Генерация панели: Система генерирует PKP с редактируемыми Input Fields.
5. Первичное ранжирование: Система ранжирует результаты поиска, используя текущие данные профиля для персонализации и устранения неоднозначности.
6. Отображение SERP: Пользователю предоставляется SERP с результатами и редактируемой панелью.
7. Взаимодействие пользователя: Пользователь редактирует информацию (например, меняет «Профессию») через панель, не покидая SERP.
8. Получение обновлений: Система получает обновленную информацию после подтверждения пользователем (например, нажатие «Сохранить»).
9. Обновление аккаунта: Система обновляет аккаунт пользователя и распространяет данные на другие сервисы.
10. Динамическое переранжирование: Система автоматически переранжирует результаты поиска на основе обновленной информации и отображает обновленную выдачу.

Сценарий Б: Поиск контакта (Персонализированный просмотр)

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя А.
2. Анализ запроса и связей: Система определяет, что запрос соответствует имени пользователя Б, и подтверждает, что Б является контактом А.
3. Проверка видимости: Система проверяет Visibility Settings пользователя Б относительно пользователя А.
4. Генерация панели: Если разрешено, система генерирует нередактируемую PKP с разрешенной информацией о Б.
5. Персонализированное ранжирование: Система ранжирует результаты поиска для А, используя информацию о Б для устранения неоднозначности.
6. Отображение SERP: Пользователю А предоставляется персонализированная SERP с панелью о Б.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на использовании данных, связанных с аккаунтом пользователя и его социальным графом. Традиционные SEO-факторы (контентные, ссылочные, технические) не упоминаются.

• Структурированные данные (User-Provided Information): Явно предоставленные пользователем атрибуты сущности:
  • Имя (используется как триггер).
  • Профессия (Occupation).
  • Работодатель (Employer).
  • Образование (Education).
  • Вступление/Биография (Introduction).
  • Местоположение (Hometown, Current city).
• Мультимедиа факторы: Фотография профиля (Profile Picture).
• Пользовательские и Социальные факторы:
  • Статус входа пользователя (Logged-in state).
  • Социальный граф / Список контактов (Contacts, Co-workers, Friends of Contacts), полученный из чата, почты или социальных сетей.
  • Настройки видимости (Visibility Settings) для каждого элемента данных.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает конкретных метрик или формул ранжирования. Он описывает механизм использования данных для влияния на ранжирование (персонализации).

• Устранение неоднозначности (Disambiguation): Основной метод. Система использует атрибуты из Personal Knowledge Panel для различения сущностей с одинаковыми именами. Если пользователь Джим Смит указал профессию «Бухгалтер», система повышает в его персонализированной выдаче результаты, относящиеся к Джиму Смиту-бухгалтеру.
• Персонализация: Ранжирование адаптируется на основе подтвержденных атрибутов сущности.

1. Фокус на UI/UX и управлении данными: Основное изобретение — это интерфейс, позволяющий редактировать личные данные прямо в SERP, не покидая её. Это улучшение пользовательского опыта и способ для Google получить верифицированные данные (first-party data) о сущностях-людях.
2. Подтверждение использования личных данных для персонализации: Патент явно подтверждает (Claim 3), что Google использует структурированные данные, предоставленные пользователем (профессия, работодатель и т.д.), для влияния на ранжирование в персонализированной выдаче.
3. Устранение неоднозначности сущностей (Entity Disambiguation): Основная цель использования этих данных в поиске — различать людей с одинаковыми именами. Точные данные профиля помогают системе понять, какая именно сущность релевантна в данном контексте.
4. Динамическое переранжирование: Система способна немедленно переранжировать результаты поиска в ответ на изменение данных профиля (Claims 4, 5). Это обеспечивает мгновенную адаптацию персонализированной выдачи.
5. Важность социального графа и настроек видимости: Механизм учитывает социальные связи (Contacts) и настройки конфиденциальности, определяя, когда показывать Personal Knowledge Panel другим пользователям и какую информацию в ней отображать.
6. Ограниченное влияние на SEO: Патент не описывает механизмов ранжирования веб-сайтов в публичной выдаче. Его влияние ограничено сферой персонализированного поиска и управления сущностями (Entity SEO).

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент ориентирован на интерфейс пользователя, он подчеркивает важность управления сущностями (Entity Management) в экосистеме Google, что критично для Персонального Брендинга и E-E-A-T.

• Управление данными экспертов и авторов (E-E-A-T): Для SEO-специалистов критически важно обеспечить, чтобы ключевые сотрудники, эксперты и авторы поддерживали точные и полные профили в Google. Это помогает Google правильно идентифицировать их как сущности и устранять неоднозначность.
• Актуализация и полнота профиля Google: Необходимо поддерживать максимально полную и актуальную информацию в аккаунте Google (раздел "О себе" / "About Me"). Эти данные напрямую используются для формирования Personal Knowledge Panel.
• Консистентность сущностей: Убедитесь, что информация о ключевых людях (профессия, работодатель, образование) консистентна на вашем сайте (например, в блоке «Об авторе», разметке Schema.org/Person) и в их личных управляемых профилях. Это укрепляет связи в Knowledge Graph.
• Стратегическое управление видимостью: Использовать Visibility Settings для контроля над публичным образом. Ключевую профессиональную информацию следует делать публичной для улучшения видимости и корректной дисамбигуации в поиске.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование управления сущностями: Рассматривать авторов и экспертов только как создателей контента, игнорируя их как самостоятельные сущности в Knowledge Graph. Отсутствие четкого управления профилями может привести к ошибкам в идентификации.
• Предоставление противоречивой информации: Если информация об авторе на сайте сильно отличается от данных в его управляемом профиле, это может затруднить процесс устранения неоднозначности для Google.
• Полное закрытие информации: Установка максимальной приватности для всей информации может затруднить для Google процесс дисамбигуации вашей личности от других людей с таким же именем, что негативно скажется на персональной видимости.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Google на сущностях, персонализации и получении верифицированных данных от первого лица (first-party data). Он демонстрирует, что данные, предоставленные самой сущностью (человеком), считаются авторитетными и используются для модификации ранжирования в реальном времени. Для SEO это подчеркивает необходимость перехода от мышления ключевыми словами к управлению сущностями и их атрибутами. Понимание того, как Google собирает и использует структурированные данные о людях, критически важно для стратегий, основанных на E-E-A-T.

Практические примеры

Сценарий: Устранение неоднозначности для автора контента (E-E-A-T)

Предположим, вы продвигаете медицинский сайт, и ваш ключевой автор — доктор Джон Смит. В интернете есть много других людей с таким же именем (например, финансовый аналитик и музыкант).

1. Действие: Вы инструктируете доктора Джона Смита убедиться, что его управляемый профиль в Google (или связанные профессиональные профили) четко указывают его атрибуты: Профессия: «Кардиолог», Работодатель: «Название вашей клиники», Образование: «Гарвардская медицинская школа».
2. Механизм (согласно патенту): Когда доктор Джон Смит ищет свое имя, он может обновить эти данные через PKP. Система использует эти атрибуты для персонализации его выдачи, повышая результаты, связанные с кардиологией, и понижая результаты о музыканте и аналитике.
3. Результат для SEO: Улучшается идентификация вашего автора как авторитетной сущности в медицинской тематике. Когда его контакты (коллеги, пациенты) ищут его, они с большей вероятностью увидят релевантную информацию и контент, связанный с вашим сайтом, благодаря механизмам персонализации и устранения неоднозначности, описанным в патенте.