Как Google агрегирует и показывает историю кликов пользователя по результатам поиска из разных источников

Термины и определения

Activation (Активация)

Действие пользователя, указывающее на выбор результата. Включает воспроизведение, отображение, прослушивание, предпросмотр, покупку или просмотр контента.

Cloud-based database (Облачная база данных)

Централизованное хранилище для истории выбранных результатов, позволяющее синхронизировать данные между разными устройствами и приложениями.

Minimum Access Time Requirement (Требование минимального времени доступа)

Пороговое значение времени (в патенте приведен пример 5 секунд), в течение которого пользователь должен взаимодействовать с результатом, чтобы он считался "выбранным". Используется для фильтрации случайных кликов и быстрых отказов (Short Clicks).

Previously selected search result (Ранее выбранный результат поиска)

Конкретный результат (ссылка, медиафайл, документ), который пользователь выбрал (кликнул или активировал) из списка результатов, предоставленных в ответ на предыдущий запрос.

Search Provider (Поставщик поиска - Первый/Второй/Третий)

Любая система, предоставляющая функцию поиска (веб-поисковик, YouTube, магазин приложений, сторонний сайт). Патент описывает агрегацию данных от разных провайдеров.

Threshold Frequency / Threshold Number of Times (Пороговая частота / Пороговое количество раз)

Метрики частотности, указанные в Claim 1. Используются для идентификации часто выполняемых запросов и часто выбираемых результатов для их включения в историю.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод агрегации выбранных результатов с сильным акцентом на частотность.

1. Получение первого ранее выбранного результата от первого поставщика поиска. Ключевые условия:
   • Результат выбран пользователем количество раз, превышающее пороговое значение (threshold number of times).
   • Исходный запрос выполнялся с частотой, превышающей пороговую (threshold frequency).
2. Получение второго ранее выбранного результата от второго поставщика поиска.
3. Определение того, что третий результат НЕ был выбран, так как количество доступов к нему было меньше порогового значения. Это подтверждает фильтрацию по частоте.
4. Представление первого и второго результатов в интерфейсе (в данном случае, ассоциированном с первым поставщиком).

Ядром изобретения является система агрегации истории кликов из разных источников, которая приоритизирует часто используемые результаты и отфильтровывает редко используемые.

Claim 5 (Зависимый от 1): Уточняет механизм определения выбора по времени.

Выбор результата определяется на основе продолжительности времени (length of time), в течение которого пользователь имел доступ к результату. Это соответствует концепции Minimum Access Time Requirement и используется для фильтрации случайных кликов (аналог Dwell Time).

Claim 8, 10, 11 (Зависимые): Определяют, что считается "выбором".

Выбор определяется на основе действия пользователя, такого как клик мышью или активация результата (воспроизведение, отображение, прослушивание, предпросмотр, покупка и просмотр).

Claim 14 (Зависимый от 1): Уточняет хранение данных.

Ранее выбранные результаты хранятся в cloud-based database.

Где и как применяется

Изобретение не описывает механизмы ранжирования, а фокусируется на обработке поведенческих данных и персонализации интерфейса.

Сбор данных (Data Acquisition / User Behavior Logging)
Система должна постоянно отслеживать действия пользователя в интерфейсах различных Search Providers. Фиксируются запросы, результаты, клики, активации и продолжительность сессии на результате.

METASEARCH / RERANKING (Персонализация) / UI Presentation Layer
Основное применение патента. Когда пользователь открывает поисковый интерфейс, система извлекает его персональную историю выбранных результатов из cloud-based database и отображает их. Это процесс смешивания исторического контента с интерфейсом для нового поиска.

Входные данные:

• Логи взаимодействия пользователя с результатами поиска от разных поставщиков.
• Метрики взаимодействия (время доступа к результату, частота кликов).
• Данные профиля пользователя (для агрегации).
• Пороговые значения (Minimum Access Time, Threshold Frequency, Threshold Number of Times).

Выходные данные:

• Персонализированный список ранее выбранных результатов, отображаемый в поисковом интерфейсе.

На что влияет

• Поведение пользователя (Re-finding): Упрощает возврат к полезным ресурсам, потенциально снижая количество повторяющихся запросов.
• Типы контента: Влияет на все типы контента: веб-страницы, видео, музыку, приложения, книги, документы.
• Кросс-платформенность: Влияет на унификацию пользовательского опыта между разными устройствами и сервисами.

Когда применяется

• Условия работы: Требуется идентификация пользователя (логин) для агрегации и хранения истории в облаке.
• Триггеры активации: Активируется, когда пользователь открывает интерфейс поисковой системы (например, главная страница Google, приложение).
• Пороговые значения: Результат попадает в список, только если он прошел фильтрацию:
  • Время доступа превысило Minimum Access Time Requirement (например, 5 секунд).
  • Частота выбора и частота запроса превысили установленные пороги (согласно Claim 1).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Отслеживание и Хранение (Фоновый режим)

1. Мониторинг: Отслеживание поисковых сессий пользователя у разных Search Providers.
2. Фиксация выбора: Определение, когда пользователь выбирает (кликает/активирует) конкретный результат.
3. Валидация выбора (по времени): Измерение продолжительности доступа к результату. Сравнение с Minimum Access Time Requirement. Если время меньше порога (быстрый отказ), выбор игнорируется.
4. Анализ частотности: Обновление счетчиков частоты выполнения запроса и частоты выбора результата.
5. Сохранение: Запись валидированных выбранных результатов и данных о частотности в cloud-based database.

Процесс Б: Представление (Реальное время)

1. Активация интерфейса: Пользователь открывает интерфейс поисковой системы.
2. Извлечение данных: Система запрашивает историю пользователя из базы данных.
3. Фильтрация по частоте (согласно Claim 1): Отбор результатов, которые удовлетворяют пороговым значениям частоты запроса и количества выборов. Результаты с низкой частотой исключаются.
4. Агрегация и Сортировка: Объединение результатов из разных источников. Сортировка (например, по актуальности или частоте).
5. Отображение: Представление агрегированного списка в интерфейсе.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на использовании поведенческих и пользовательских данных.

• Поведенческие факторы:
  • Клики (Clicks) / Активации (Activations): Основной сигнал выбора результата.
  • Время доступа (Length of time accessed / Dwell Time): Продолжительность взаимодействия пользователя с результатом после клика.
  • Частота запросов (Frequency of query execution): Как часто пользователь вводит определенный запрос.
  • Частота выбора (Frequency of selection): Как часто пользователь выбирает определенный результат.
• Пользовательские факторы:
  • Профиль пользователя: Необходим для агрегации истории из разных источников и устройств.

Какие метрики используются и как они считаются

• Minimum Access Time Requirement: Пороговое значение времени (например, 5 секунд). Используется для валидации выбора: (Время доступа > Порог) = Выбор засчитан.
• Threshold Frequency (Пороговая частота запроса): Метрика для идентификации часто выполняемых запросов (Claim 1).
• Threshold Number of Times (Пороговое количество выборов): Метрика для идентификации часто выбираемых результатов (Claim 1).

1. Это патент про UI/UX и персонализацию, а не про ранжирование: Он не описывает, как Google оценивает качество сайтов. Он описывает, как Google использует данные о поведении пользователя для улучшения удобства повторного поиска (Re-finding).
2. Валидация вовлеченности (Dwell Time): Система не просто логирует клики, но и валидирует их. Использование Minimum Access Time Requirement подтверждает, что Google различает быстрые отказы (Short Clicks) и действительное потребление контента (Long Clicks).
3. Приоритет часто используемого контента: Формула изобретения (Claim 1) явно требует, чтобы результаты выбирались часто и по регулярным запросам для включения в эту систему. Это не просто история последних кликов, а история значимых взаимодействий.
4. Кросс-платформенная агрегация: Ключевой особенностью является сбор данных из разных источников (Search Providers) и их объединение в одном месте, что указывает на важность экосистемы Google и синхронизации данных через профиль пользователя.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не влияет на ранжирование, он дает критически важное понимание того, как Google оценивает взаимодействие с контентом (Post-Click Experience).

• Оптимизация Dwell Time и вовлеченности: Критически важно удержать пользователя на странице дольше минимального порога (Minimum Access Time Requirement). Обеспечьте быструю загрузку, соответствие контента интенту и немедленное предоставление ценности. Это гарантирует, что визит будет засчитан как валидный "выбор".
• Создание контента для повторного использования: Создавайте полезный контент, к которому пользователи захотят возвращаться (гайды, инструменты, справочники). Если контент выбирается часто, он с большей вероятностью будет закреплен в истории пользователя, согласно Claim 1.
• Оптимизация CTR и узнаваемости сниппетов: Для попадания в систему необходим первоначальный клик. Сниппеты должны быть привлекательными и легко узнаваемыми, чтобы пользователь мог быстро идентифицировать ваш контент в своей истории.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование кликбейта: Тактики, приводящие к быстрому отказу (quick bounce), контрпродуктивны. Если пользователь покинет сайт до истечения Minimum Access Time Requirement, система не засчитает этот визит как "выбор".
• Медленная загрузка и плохой UX (CWV): Технические проблемы, которые заставляют пользователя быстро покинуть страницу, минимизируют вероятность того, что ваш контент попадет в агрегированную историю пользователя.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Google на анализе поведенческих факторов и удовлетворенности пользователей. Он демонстрирует конкретный механизм использования Dwell Time (продолжительности взаимодействия) для фильтрации шума. Для SEO это подтверждение того, что оптимизация должна охватывать весь путь пользователя, включая его опыт на сайте, а не только получение клика.

Практические примеры

Сценарий: Валидация клика по времени (Dwell Time)

1. Действие: Пользователь ищет "как установить Python". Он кликает на результат №1, но сайт перегружен рекламой, и пользователь возвращается на выдачу через 3 секунды. Затем он кликает на результат №2 (официальная документация) и читает ее 5 минут.
2. Работа системы: Система сравнивает время доступа с порогом (например, 5 секунд). Первый клик (3 сек) игнорируется. Второй клик (5 мин) засчитывается как previously selected search result.
3. Результат для SEO: Владелец сайта №1 не только получил негативный поведенческий сигнал, но и потерял возможность закрепиться в персонализированной истории пользователя из-за плохого UX.

Сценарий: Приоритизация по частоте (Claim 1)

1. Действие: Пользователь ежедневно ищет "новости технологий" и всегда кликает на один и тот же авторитетный сайт (Сайт А). Иногда он ищет другие темы и кликает на разные сайты (Сайты Б, В).
2. Работа системы: Система видит, что запрос "новости технологий" имеет высокую частоту (threshold frequency) и Сайт А имеет высокое количество выборов (threshold number of times). Сайты Б и В не достигают этих порогов.
3. Результат: Когда пользователь открывает поисковый интерфейс, система приоритизирует отображение ссылки на Сайт А в его истории активности, так как он соответствует критериям частого использования, описанным в Claim 1.