Как Google анализирует цепочки запросов для создания структурированного контекста и передает его рекламодателям через URL клика

Термины и определения

Structured Search Query (Структурированный поисковый запрос)

Представление поискового намерения пользователя, сгенерированное путем объединения информации из нескольких связанных запросов и дополнительных данных. Имеет структурированный формат (например, пары ключ-значение).

Content Item (Элемент контента)

Контент, выбираемый системой на основе структурированного запроса для показа пользователю. В контексте патента это преимущественно рекламные объявления (Ads).

Content Publisher (Издатель контента)

Сущность (например, рекламодатель), предоставляющая целевой контент, на который ведет Content Item.

Supplemental Terms (Дополнительные термины)

Данные, используемые для генерации структурированного запроса, но отсутствующие в тексте исходных запросов пользователя. Могут включать время, тип устройства, местоположение, характеристики пользователя.

Content Identifier (Идентификатор контента)

Элемент структурированного запроса, определяющий тип, стиль, размер или другие атрибуты искомого контента. Например, в запросе «type: shirt, size: small», «type» и «size» являются идентификаторами.

Geographic Location Identifier (Географический идентификатор)

Элемент структурированного запроса, определяющий местоположение, связанное с поиском (например, пункт отправления или назначения).

Uniform Resource Identifier (URI/URL)

Адрес ресурса в сети. Используется как механизм для передачи структурированного запроса издателю при клике.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод анализа последовательных запросов и передачи контекста.

1. Система получает первый (Q1) и второй (Q2) поисковые запросы от устройства.
2. Определяется взаимосвязь между Q1 и Q2 на основе их терминов.
3. Генерируется Structured Search Query, представляющий оба запроса. Он включает Content Identifier или Geographic Location Identifier и основан на терминах обоих запросов.
4. На основе структурированного запроса выбирается Content Item (реклама).
5. Система получает индикацию клика на этот Content Item.
6. В ответ на клик система предоставляет Content Publisher представление структурированного запроса. Критически важно: это представление встроено (embedded within) в URL, связанный с Content Item.

Ядро изобретения — это не только создание структурированного представления интента из цепочки запросов, но и специфический механизм его доставки издателю через встраивание в URL при клике.

Claim 3 (Зависимый от 1): Вводит концепцию дополнительных данных.

1. Система идентифицирует Supplemental Term, который отсутствует в Q1 и Q2 (например, тип устройства, время).
2. Structured Search Query генерируется также на основе этого Supplemental Term.
3. Представление, передаваемое издателю, содержит индикацию этого Supplemental Term.

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает итеративный процесс и возможность генерации структурированного запроса до получения второго запроса.

1. Система может сгенерировать Первый Структурированный Запрос на основе только Q1 и Supplemental Term (до получения Q2).
2. На основе этого Первого Структурированного Запроса предоставляется контент.
3. При клике на этот контент, Первый Структурированный Запрос передается издателю. Система может структурировать интент после каждого запроса в цепочке.

Claim 6 (Зависимый от 1): Уточняет механизм определения взаимосвязи.

Взаимосвязь между Q1 и Q2 определяется на основе семантического сходства (semantic similarity) или тематического сходства (subject matter similarity) между их терминами.

Claim 10 (Независимый пункт, Система): Описывает систему, реализующую метод. Повторяет Claim 1, но указывает, что представление структурированного запроса добавляется (appended to) к URL, а не обязательно встраивается.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапах понимания запросов и взаимодействия с рекламной системой.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основное место применения. Система анализирует поток запросов в рамках одной сессии в реальном времени. Она определяет семантические и тематические связи между последовательными запросами. Происходит синтез информации из нескольких запросов и Supplemental Terms для генерации Structured Search Query. Это глубокое понимание контекста и интента пользователя на протяжении всей сессии.

RANKING – Ранжирование (Рекламная система / Ad Ranking)
Structured Search Query используется как входные данные для системы выбора контента (Content Item Selection Module). Рекламные объявления выбираются и ранжируются на основе этого обогащенного, структурированного представления интента, а не просто последнего текстового запроса.

Пост-обработка взаимодействия (Post-Click Interaction)
Это не стандартный этап архитектуры поиска, но критически важный для данного патента. После того как пользователь взаимодействует (кликает) с Content Item, система активирует механизм передачи данных. Она генерирует URL перенаправления, встраивая или добавляя в него представление Structured Search Query, и направляет его Content Publisher.

Входные данные:

• Последовательные поисковые запросы (текстовые или голосовые) от одного устройства.
• Supplemental Terms (данные о времени, устройстве, локации, контексте).
• База данных доступных Content Items (рекламных объявлений).

Выходные данные:

• Structured Search Query (для внутреннего использования при выборе рекламы).
• Отобранные Content Items для показа пользователю.
• URL перенаправления с встроенным/добавленным представлением Structured Search Query (передается рекламодателю при клике).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на уточняющие запросы (refinement queries) и запросы, которые сами по себе неоднозначны без контекста предыдущих действий в сессии.
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на ниши с сложными продуктами или услугами, требующими спецификации (например, одежда с размерами и цветами, путешествия с датами и направлениями, E-commerce).
• Типы контента: Влияет исключительно на Content Items, которые в контексте патента являются платными результатами или рекламой. Органические результаты не упоминаются.

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется, когда система обнаруживает серию запросов от одного устройства (или в рамках одной сессии) и определяет наличие значимой взаимосвязи (семантической или тематической) между ними.
• Условия применения: Применяется в момент выбора рекламы для показа и в момент клика пользователя на эту рекламу для передачи контекста рекламодателю. Может применяться даже к первому запросу, если доступны значимые Supplemental Terms.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки сессии поиска

1. Получение первого запроса (Q1): Система получает первый поисковый запрос от устройства пользователя.
2. (Опционально) Итеративная обработка: Система может сгенерировать промежуточный структурированный запрос на основе Q1 и Supplemental Terms, и предоставить начальные результаты.
3. Получение второго запроса (Q2): Система получает последующий запрос от того же устройства.
4. Определение взаимосвязи: Анализируются термины Q1 и Q2 для выявления семантического или тематического сходства. Также учитывается временная близость (threshold time period).
5. Идентификация дополнительных данных: Система определяет Supplemental Terms (например, тип устройства, время), которые отсутствуют в тексте запросов.
6. Генерация структурированного запроса: Синтезируется Structured Search Query, объединяющий контекст из обоих запросов и Supplemental Terms. Запрос форматируется с использованием Content Identifiers или Geographic Location Identifiers.
7. Выбор контента: Система использует Structured Search Query для выбора и ранжирования релевантных Content Items (рекламы).
8. Отображение контента: Отобранные Content Items показываются пользователю.
9. Обработка взаимодействия: Система получает индикацию клика на Content Item.
10. Передача контекста издателю: В ответ на клик система генерирует представление Structured Search Query (например, сокращенное или закодированное) и встраивает (embeds) или добавляет (appends) его в URL перенаправления. Этот URL передается Content Publisher.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке запросов и контекстных данных.

• Контентные факторы (Запросы): Термины из первого и второго поисковых запросов. Упоминается возможность использования голосовых запросов (voice queries).
• Пользовательские факторы (Supplemental Terms): Характеристики вычислительного устройства (device characteristics). Критерии субъекта (subject criterion), которые могут включать характеристики пользователя.
• Технические факторы (Supplemental Terms): Тип устройства пользователя.
• Временные факторы (Supplemental Terms): Время запроса (time criterion). Также используется временная близость запросов для определения их взаимосвязи.
• Географические факторы: Местоположение пользователя (как Supplemental Term) и географические сущности в запросах (для генерации Geographic Location Identifiers).

Какие метрики используются и как они считаются

Конкретные метрики и формулы расчета в патенте не приводятся, но упоминаются следующие методы анализа и концепции:

• Semantic Similarity (Семантическое сходство): Используется для определения взаимосвязи между терминами разных запросов (Claim 6).
• Subject Matter Similarity (Тематическое сходство): Используется для определения того, относятся ли запросы к одной и той же теме (Claim 6).
• Threshold time period (Временной порог): Пороговое значение времени между запросами для определения их принадлежности к одной задаче.
• Структуризация данных: Преобразование неструктурированных последовательных запросов в формат с идентификаторами (Content Identifiers, Geographic Location Identifiers).

1. Фокус на платный поиск (PPC) и AdTech, а не SEO: Патент описывает механизм, специфичный для рекламной экосистемы. Он решает задачу предоставления рекламодателям более качественного контекста о намерении пользователя для оптимизации целевых страниц (deep linking). Прямых выводов для органического SEO нет.
2. Понимание сессии и эволюции интента: Патент демонстрирует, что Google активно анализирует поисковую сессию как единое целое, а не как набор изолированных запросов. Система отслеживает и связывает эволюцию интента от запроса к запросу.
3. Сложное структурирование запросов: Google преобразует неоднозначные текстовые запросы в структурированные данные (пары ключ-значение). Это подчеркивает сложность систем Query Understanding.
4. Использование неявных сигналов (Supplemental Terms): Система обогащает понимание запроса данными, которые пользователь явно не вводил (время, тип устройства, локация). Контекст поиска шире, чем просто ключевые слова.
5. Механизм передачи данных через URL: Ключевой технический механизм патента — передача контекста рекламодателю путем встраивания или добавления данных в URL при клике. Это инфраструктура для отслеживания и персонализации в рекламной сети.

Best practices (это мы делаем)

Поскольку патент сфокусирован на PPC и инфраструктуре рекламной сети, прямых рекомендаций для органического SEO он не дает. Однако можно сделать стратегические выводы о возможностях Google:

• Оптимизация под поисковую сессию (Search Journey): Понимая, что Google отслеживает эволюцию запросов, необходимо создавать контент, который поддерживает пользователя на разных этапах поиска (от широкого интереса до конкретного уточнения). Это укрепляет Topical Authority и повышает шансы удовлетворить интент пользователя в рамках сессии.
• Углубленное понимание Query Understanding и Структурирование данных: SEO-специалисты должны учитывать, что Google стремится структурировать интент. Использование четкой структуры на сайте и микроразметки (Schema.org) помогает поисковой системе лучше понимать предлагаемые сущности и их атрибуты, что коррелирует с логикой структурирования данных, описанной в патенте.
• Обеспечение гранулярности целевых страниц: Создавайте детализированные страницы для конкретных комбинаций атрибутов (например, "Маленькие красные футболки"). Наличие таких страниц улучшает конверсию и пользовательский опыт, что косвенно влияет на SEO.

Для PPC/CRO-специалистов (Основная аудитория патента):

• Использование динамических целевых страниц (Deep Linking): Необходимо настраивать целевые страницы так, чтобы они могли принимать параметры из URL (представление Structured Search Query) и динамически адаптировать контент (например, автоматически применять фильтры размера и цвета), обеспечивая максимальную релевантность.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование контекста сессии: Рассмотрение каждого ключевого слова в вакууме. Стратегии, направленные только на высокочастотные общие запросы без проработки уточнений и связанных тем, игнорируют то, как пользователи ищут и как Google интерпретирует интент.
• Игнорирование контекста пользователя (Мобайл, Локация): Создание контента без учета Supplemental Terms. Если система учитывает устройство и время для структурирования интента, сайт также должен адаптироваться под этот контекст.
• (Для PPC/CRO) Использование только общих целевых страниц: Направление всего трафика на главную страницу или общую категорию, игнорируя богатый контекст, передаваемый Google через Structured Search Query, приведет к снижению конверсии.

Стратегическое значение

Патент подтверждает высокий уровень развития технологий Google в области понимания запросов (Query Understanding). Он демонстрирует технические возможности по превращению серии неявных сигналов (последовательные запросы, контекст) в явные структурированные инструкции. Хотя описанный механизм применяется к рекламе, стратегически важно понимать, что аналогичные возможности анализа контекста сессии с высокой вероятностью используются и в органическом поиске для лучшего удовлетворения интента пользователя.

Практические примеры

Практическое применение относится к сфере платного поиска (PPC) и оптимизации конверсии (CRO).

Сценарий: Оптимизация целевой страницы интернет-магазина одежды (Deep Linking)

1. Действия пользователя: Пользователь ищет «красные кроссовки Nike» (Q1), а затем уточняет запрос «размер 42» (Q2).
2. Обработка Google: Система определяет связь и генерирует Structured Search Query, например: «brand: Nike, type: sneaker, color: red, size: 42».
3. Выбор рекламы: Показывается реклама интернет-магазина, соответствующая этому структурированному запросу.
4. Клик и передача данных: Пользователь кликает на рекламу. Google добавляет контекст в URL перенаправления (например, через параметры отслеживания: &sq=brand:Nike|color:red|size:42).
5. Действия сайта (PPC/CRO): Сервер магазина (Content Publisher) получает этот URL, парсит параметры Structured Search Query.
6. Результат: Вместо того чтобы показать пользователю общую категорию кроссовок, сайт автоматически перенаправляет его на страницу категории с уже примененными фильтрами: Бренд=Nike, Цвет=Красный, Размер=42. Это значительно повышает конверсию.