Как Google определяет момент полной загрузки нативного приложения для его сканирования и индексации (App Indexing)

Термины и определения

Deep Link (Глубинная ссылка)

Инструкция (например, URI), указывающая на конкретный экран (Environment Instance) внутри нативного приложения. Используется поисковой системой для запуска приложения в нужном состоянии для индексации.

Environment Instance (Экземпляр среды)

Конкретный экран или состояние отображения контента внутри нативного приложения. Специфичен для приложения и ОС, в отличие от веб-страницы в браузере.

Idle State (Состояние бездействия)

Состояние потока приложения, при котором он не выполняет активной работы (например, низкая утилизация процессора, пустая очередь сообщений).

IPC (Inter-process communication) Calls (Вызовы межпроцессного взаимодействия)

Механизмы обмена данными между потоками или процессами. Отслеживание их завершения используется для определения состояния бездействия.

Load Detector (Детектор загрузки)

Компонент, который анализирует данные от мониторов запросов и потоков и определяет, достаточно ли загружено приложение для сканирования.

Load Signal (Сигнал загрузки)

Сигнал, генерируемый Load Detector, указывающий на то, что приложение готово к сканированию.

Native Application (Нативное приложение)

Приложение, разработанное специально для конкретной операционной системы (например, Android, iOS) и работающее независимо от веб-браузера.

OS Emulator (Эмулятор ОС)

Среда, в которой запускается нативное приложение для его анализа и индексации в контролируемых условиях (на серверах Google).

Request Monitor (Монитор запросов)

Компонент, отслеживающий запросы контента, отправляемые приложением к внешним сервисам.

Thread Monitor (Монитор потоков)

Компонент, отслеживающий состояние внутренних потоков выполнения приложения.

UI Worker Threads (Рабочие потоки пользовательского интерфейса)

Потоки приложения, ответственные за обработку контента и его отображение в пользовательском интерфейсе. Их состояние критично для определения готовности контента.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод определения готовности приложения к сканированию, подчеркивая последовательность действий.

1. Система запускает экземпляр Native Application на компьютере (в эмуляторе).
2. Система отслеживает запросы контента к внешним серверам.
3. Определяется, что каждый отслеживаемый запрос был выполнен (fulfilled).
4. В ответ на выполнение всех запросов (и только после этого) система проверяет состояние набора потоков приложения.
5. Если определено, что каждый поток бездействует (idle), генерируется Load Signal, указывающий на готовность к сканированию.
6. В ответ на Load Signal система сканирует контент приложения.

Claim 2 (Зависимый от 1): Вводит опциональную задержку.

После завершения всех запросов система инициирует таймер (timer period). Проверка состояния потоков выполняется только после истечения этого таймера. Это дает приложению время на обработку только что полученных данных.

Claim 8 (Зависимый от 1): Определяет критерии выполнения запроса.

Запрос считается выполненным, если был получен контент ИЛИ если истекло время ожидания запроса (timed out). Это позволяет проводить индексацию по принципу "best efforts".

Claim 9 (Зависимый от 1): Уточняет метод определения бездействия через IPC.

Определение состояния бездействия включает мониторинг IPC calls. Если хотя бы один IPC-вызов не завершен, набор потоков считается активным (НЕ бездействующим).

Claim 10 и 11 (Зависимые от 1): Уточняют метод определения бездействия через UI.

Определение состояния бездействия включает проверку UI worker threads (Claim 10). Дополнительно может проверяться, пуста ли очередь сообщений (message queue) для этих потоков (Claim 11).

Где и как применяется

Изобретение является частью инфраструктуры сбора данных о нативных приложениях и применяется на начальных этапах поисковой архитектуры.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Это основная фаза применения патента. Описанная система (OS Emulator, Request Monitor, Thread Monitor, Load Detector) используется для запуска приложения по Deep Link и определения оптимального момента для начала сбора данных. Это позволяет системе адаптироваться к скорости загрузки конкретного приложения и гарантировать полноту сканирования.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Как только Load Signal сгенерирован, компонент Data Extractor (краулер) извлекает контент из текущего состояния приложения. Извлеченные данные передаются индексатору (Indexer) для сохранения в индексе приложений (Application Index).

Входные данные:

• Нативное приложение (установочный файл).
• Deep Link, указывающий на конкретный экран.
• Системные данные из эмулятора: статус сетевых запросов, активность потоков (CPU utilization, IPC calls).

Выходные данные:

• Load Signal (внутренний сигнал готовности).
• Извлеченный контент финального состояния экрана приложения.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Патент влияет исключительно на индексацию контента внутри Native Applications (мобильных приложений для iOS/Android). Он не применяется к веб-сайтам, PWA или стандартным веб-ресурсам.
• Специфические запросы: Влияет на возможность показа контента из приложений в ответ на любые типы запросов в рамках технологии App Indexing.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Алгоритм применяется в процессе сканирования и индексации контента нативного приложения поисковой системой.
• Триггеры активации: Запуск процесса происходит, когда система обнаруживает новый Deep Link или решает обновить существующий контент в Application Index.

Пошаговый алгоритм

Процесс определения готовности приложения к сканированию.

1. Инициализация: OS Emulator запускает экземпляр нативного приложения по заданному Deep Link. Активируются мониторы.
2. Мониторинг сетевой активности: Request Monitor отслеживает все запросы контента к внешним сервисам.
3. Определение завершения запросов: Система ожидает, пока все запросы не будут выполнены (получен контент или истек таймаут). Если есть незавершенные запросы, ожидание продолжается.
4. (Опционально) Пауза для обработки: После завершения всех запросов система может выдержать короткую паузу (timer period).
5. Мониторинг вычислительной активности: Thread Monitor начинает проверку статуса ключевых потоков (например, UI worker threads).
6. Проверка условий бездействия: Система проверяет условия для определения состояния idle:
   • Завершены ли все отслеживаемые IPC calls?
   • Находятся ли UI worker threads ниже порогового уровня утилизации процессора?
   • Пуста ли очередь сообщений (message queue)?
7. Определение состояния готовности: Если все проверки пройдены (сетевая активность завершена И потоки бездействуют), Load Detector определяет, что приложение готово.
8. Генерация сигнала и сканирование: Генерируется Load Signal. Data Extractor приступает к сканированию контента.

Какие данные и как использует

Патент описывает инфраструктурный процесс и не использует стандартные SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие). Он использует исключительно системные данные о состоянии приложения.

Данные на входе

• Технические факторы (Состояние сети): Статус исходящих запросов (ожидание, выполнено, ошибка, таймаут). Время отправки и получения ответа. Содержимое ответов.
• Технические факторы (Состояние приложения):
  • Активность потоков (Threads status).
  • Утилизация процессора (Processor utilization) для отслеживаемых потоков.
  • Статус вызовов межпроцессного взаимодействия (IPC calls).
  • Состояние очереди сообщений (Message queue) для потоков UI.

Какие метрики используются и как они считаются

• Request Fulfillment Status (Статус выполнения запроса): Бинарная метрика. Считается выполненным, если получен контент или произошел таймаут (Request Timeout).
• IPC Call Fulfillment Status: Бинарная метрика. Вызов считается выполненным, когда получены ожидаемые возвращаемые значения.
• Thread Idle Status (Статус бездействия потока): Определяется на основе:
  • Minimum Utilization Threshold: Пороговое значение утилизации процессора. Активность ниже порога интерпретируется как бездействие.
  • Message Queue Status: Пустая очередь является условием для определения состояния idle.
• Overall Load Status (Общий статус загрузки): Финальная метрика готовности. Рассчитывается как логическое И: (Все запросы выполнены) И (Все ключевые потоки бездействуют).

1. Инфраструктурный фокус на App Indexing: Патент описывает исключительно инфраструктуру для сканирования нативных приложений. Он не дает практических выводов для традиционного веб-SEO.
2. Динамическое определение загрузки: Google не полагается на фиксированное время ожидания. Используется динамический подход, который адаптируется к скорости работы конкретного приложения и сети, что повышает эффективность сканирования.
3. Двухэтапная проверка готовности: Готовность определяется последовательной комбинацией двух групп сигналов: (1) завершение сетевой активности (внешние запросы) и (2) завершение внутренней обработки данных (бездействие потоков).
4. Критерии бездействия (Idle State): Состояние готовности определяется через конкретные технические метрики: низкая утилизация CPU, отсутствие незавершенных IPC calls и пустые очереди сообщений UI-потоков.
5. Устойчивость к ошибкам ("Best Efforts"): Механизм предусматривает обработку сетевых ошибок через таймауты (request timeout). Если сервер не отвечает, система может попытаться проиндексировать то, что успело загрузиться.
6. Важность производительности для индексации: Производительность приложения (скорость загрузки и эффективность обработки) напрямую влияет на способность Google корректно его проиндексировать.

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и имеет практическое применение только для индексации нативных мобильных приложений (App Indexing). Он не относится к традиционному веб-SEO.

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации для разработчиков приложений и специалистов по App SEO:

• Оптимизация скорости загрузки данных: Контент, доступный по Deep Links, должен загружаться максимально быстро. Оптимизируйте серверные ответы (API), так как медленная загрузка увеличивает время индексации и риск ошибок.
• Эффективное управление потоками UI: Убедитесь, что после загрузки и рендеринга основного контента UI worker threads переходят в состояние бездействия (idle). Избегайте длительных вычислений или сложной фоновой работы в главных потоках.
• Стабильность Deep Links и API: Контент, запрашиваемый приложением, должен быть надежно доступен. Сетевые ошибки или недоступность API могут помешать успешной индексации.
• Тестирование в эмуляторах: Тестируйте загрузку приложения по Deep Links в эмуляторах (подобных OS Emulator, который использует Google), чтобы оценить скорость загрузки и поведение потоков.

Worst practices (это делать не надо)

• Постоянная высокая активность в UI-потоках: Сложные зацикленные анимации, постоянные обновления интерфейса или другие задачи, вызывающие высокую утилизацию CPU в UI worker threads после загрузки контента. Это не позволит Thread Monitor зафиксировать состояние idle.
• Бесконечные или длительные сетевые соединения: Наличие постоянно активных сетевых запросов на экране, который должен быть проиндексирован, может помешать Request Monitor определить, что загрузка завершена.
• Игнорирование ошибок сети: Если запросы часто завершаются ошибками или таймаутами, система может индексировать пустые или неполные экраны приложений (индексация "best efforts").

Стратегическое значение

Патент демонстрирует техническую сложность индексации динамического контента. Он подчеркивает, что Google использует сложные механизмы, основанные на мониторинге поведения приложения, для определения момента готовности контента. Стратегически это означает, что производительность (скорость загрузки данных и эффективность рендеринга) является необходимым условием для успешной индексации контента нативных приложений.

Практические примеры

Сценарий: Индексация рецепта в кулинарном приложении

Цель: Убедиться, что текст рецепта корректно индексируется при доступе через Deep Link.

Хорошая практика:

1. Запуск: Google OS Emulator открывает Deep Link (например, app://recipes/123).
2. Действия приложения: Приложение немедленно отправляет запрос к API для получения данных рецепта.
3. Получение данных: API быстро отвечает. Request Monitor фиксирует завершение запроса.
4. Обработка: UI worker threads отрисовывают текст и изображение, после чего переходят в режим ожидания (idle). Очередь сообщений пуста.
5. Детекция Google: Thread Monitor фиксирует простой потоков.
6. Результат: Генерируется Load Signal. Data Extractor сканирует полностью загруженный рецепт.

Плохая практика:

• Действия приложения: Приложение при запуске начинает сложную фоновую синхронизацию всей базы данных пользователя, загружая CPU.
• Результат: Даже после получения данных рецепта по API, Thread Monitor видит высокую активность потоков. Load Signal не генерируется до завершения синхронизации (или до истечения глобального тайм-аута), что замедляет индексацию или делает ее невозможной.