Как Google решает, когда переводить запрос пользователя на другие языки, а когда уважать его языковой выбор

Термины и определения

Application Language (Язык приложения/интерфейса)

Язык пользовательского интерфейса (UI) приложения (например, браузера), через которое отправляется запрос. Определяется настройками пользователя.

Classification Engine (Механизм классификации)

Компонент системы, отвечающий за определение языка входящего поискового запроса.

Client Locale (Локаль клиента/Местоположение)

Географическое местоположение клиента, отправившего запрос (страна, регион).

CLIR (Cross-Language Information Retrieval / Межъязыковой поиск информации)

Процесс поиска информации, написанной на языке, отличном от языка запроса. Включает перевод запроса и обратный перевод результатов.

Filter Criteria (Критерии фильтрации)

Набор условий, которые должны быть выполнены для активации процесса перевода запроса (CLIR).

Locale-specific query (Локально-ориентированный запрос)

Запрос, направленный на поиск результатов, связанных с текущим местоположением пользователя (например, «рестораны», «погода»). Для таких запросов CLIR может быть отключен.

N-grams (Н-граммы)

Последовательности элементов (слов или символов) из текста запроса. Используются классификатором для статистического определения языка.

Probability Factor (Фактор вероятности)

Числовая оценка, указывающая на вероятность того, что поисковый запрос написан на определенном языке. Мера уверенности классификатора.

Target Language (Целевой язык)

Язык, на который переводится исходный запрос для выполнения CLIR (часто английский или основной язык локали).

Translated Search Server (Сервер переведенного поиска)

Сервер, который управляет процессом CLIR, включая фильтрацию, перевод и обработку результатов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает внутренние процессы Google по управлению эффективностью и улучшению пользовательского опыта в мультилингвальной среде.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обработки поисковых запросов с использованием фильтрации CLIR.

1. Система получает запрос и индикатор Application Language (языка интерфейса), который частично основан на определенной локали (determined locale) клиента.
2. Система идентифицирует Первый Язык запроса и Первый Probability Factor, а также Второй Probability Factor, связанный с локалью клиента.
3. Система проверяет выполнение Filter Criteria для обоих факторов. Критерии включают:
   • Определение того, что Первый Язык соответствует Application Language. (Основной фильтр).
   • Определение того, что язык запроса ассоциирован с локалью, отличной от текущей локали клиента. (Фильтр контекста).
4. Если критерии выполнены (например, пользователь ищет на языке интерфейса, и этот язык не основной для его текущей локали), система переводит запрос на Второй Язык (Target Language).
5. Система получает результаты поиска для переведенного запроса и переводит их (включая сниппеты) обратно на Application Language.
6. Система предоставляет клиенту переведенные результаты.

Claim 5 (Зависимый): Уточняет логику фильтрации и экономии ресурсов.

Если система определяет, что Первый Язык запроса НЕ соответствует Application Language, она предоставляет результаты для исходного запроса, минуя процесс перевода. Это ключевой механизм уважения к мультилингвальному интенту.

Claim 6, 7 и 8 (Зависимые): Детализируют процесс классификации.

Генерация Probability Factor включает анализ N-grams из запроса (Claim 8). Полученная вероятность взвешивается на основе Application Language (Claim 6) и местоположения клиента (Claim 7) для повышения точности.

Где и как применяется

Изобретение применяется на ранних этапах обработки запроса для определения маршрута его выполнения.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения патента. Classification Engine анализирует запрос сразу после его получения. На этом этапе происходит классификация языка запроса и сравнение его с Application Language и Client Locale. Принимается стратегическое решение: выполнять запрос как есть или активировать механизм межъязыкового поиска (CLIR).

RANKING – Ранжирование
В зависимости от решения на этапе QUNDERSTANDING, система ранжирования (Search Engine) будет обрабатывать либо исходный запрос, либо переведенный запрос (Translated Query). Патент предполагает возможность параллельного выполнения обоих процессов.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Если CLIR был активирован, на этом этапе происходит агрегация результатов. Front End Server применяет пост-фильтры (например, проверяет количество исходных результатов), чтобы решить, следует ли смешивать (Blending) результаты CLIR с основными результатами.

Входные данные:

• Исходный поисковый запрос.
• Application Language (Язык интерфейса пользователя).
• Client Locale (Местоположение пользователя).

Выходные данные:

• Решение о необходимости активации CLIR (Да/Нет).
• Переведенный запрос (если CLIR активирован).
• Финальный набор результатов поиска (исходные, переведенные или комбинированные).

На что влияет

• Специфические запросы и ниши: Наибольшее влияние на запросы на менее распространенных языках, где контента мало и CLIR может значительно улучшить выдачу.
• Международный поиск: Влияет на обработку запросов в мультилингвальных регионах и на запросы пользователей, находящихся за пределами своей основной языковой зоны (экспаты, путешественники).
• Типы запросов: Влияет преимущественно на информационные и транзакционные запросы с глобальным интентом. Локальные запросы могут исключаться.

Когда применяется

Алгоритм фильтрации применяется при обработке большинства запросов, но активация перевода (CLIR) происходит только при определенных условиях.

Триггеры активации CLIR:

• Язык запроса СОВПАДАЕТ с Application Language.
• Система уверена в классификации языка (Probability Factor выше порога).

Исключения (когда CLIR НЕ активируется):

• Язык запроса ОТЛИЧАЕТСЯ от Application Language (предполагается мультиязычный интент).
• Запрос идентифицирован как Locale-specific query (например, поиск ближайшего ресторана).
• Система не может уверенно определить язык запроса (низкий Probability Factor).
• Выдача по исходному запросу уже содержит высокую долю результатов на иностранных языках (пост-фильтр).

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и фильтрации CLIR:

1. Получение и распределение: Front End Server получает запрос, Application Language и Client Locale. Запрос передается параллельно в Search Engine (для стандартного поиска) и в Translated Search Server (для потенциального CLIR).
2. Стандартный поиск: Search Engine начинает выполнять поиск по исходному запросу.
3. Проверка локальной ориентации (CLIR Фильтр 1): Translated Search Server определяет, является ли запрос локально-ориентированным. Если да, процесс CLIR останавливается.
4. Классификация языка (CLIR): Classification Engine анализирует запрос (например, используя N-grams, взвешенные по локали и языку интерфейса) и генерирует Probability Factors.
5. Проверка уверенности (CLIR Фильтр 2): Система проверяет, превышает ли наивысший Probability Factor заданный порог. Если нет, CLIR останавливается.
6. Сравнение языков (CLIR Фильтр 3): Система сравнивает определенный язык запроса с Application Language. Если они не совпадают, CLIR останавливается (предполагается мультиязычный интент).
7. Перевод запроса (CLIR): Если все проверки пройдены, запрос переводится на Target Language (например, английский).
8. Выполнение переведенного поиска (CLIR): Переведенный запрос отправляется в Search Engine.
9. Обратный перевод результатов (CLIR): Результаты (сниппеты, заголовки) переводятся обратно на Application Language.
10. Пост-фильтрация и объединение (Front End Server): Сервер получает оба набора результатов и применяет дополнительную логику:
    • Проверяется количество результатов исходного поиска. Если их мало (ниже порога), результаты объединяются.
    • Если результатов достаточно, проверяется доля иностранных результатов в исходной выдаче. Если она высока (выше порога), переведенные результаты могут быть отброшены (вторичная проверка интента).
    • Иначе результаты объединяются.
11. Предоставление результатов: Финальный набор результатов отправляется пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует ограниченный набор данных, фокусируясь на языковых и географических сигналах пользователя.

• Контентные факторы (Запрос): Текст поискового запроса. Анализируется для определения языка путем извлечения признаков (N-grams).
• Пользовательские факторы: Application Language (язык интерфейса). Используется как ключевой элемент для фильтрации и для взвешивания вероятностей классификации.
• Географические факторы: Client Locale (местоположение пользователя). Используется для определения локально-специфичных запросов и для взвешивания вероятностей классификации (например, учет распространенности языков в регионе).

Какие метрики используются и как они считаются

• Probability Factor (Фактор вероятности): Определяет вероятность принадлежности запроса к определенному языку. Рассчитывается статистическим классификатором на основе N-grams.
• Взвешивание вероятностей (Weights): Probability Factors корректируются на основе Application Language и Client Locale. Например, вероятность запроса на определенном языке может быть повышена, если этот язык распространен в данной локали.
• Пороги уверенности (Thresholds): Используются на разных этапах:
  • Минимальный Probability Factor для надежной классификации языка.
  • Порог количества результатов по исходному запросу для активации смешивания.
  • Порог доли иностранных результатов в исходной выдаче, при превышении которого смешивание отменяется.

1. Приоритет явного языкового интента: Google стремится уважать выбор языка пользователя. Если язык запроса отличается от языка интерфейса, система интерпретирует это как намеренное действие мультиязычного пользователя и блокирует автоматический перевод (CLIR).
2. Экономия ресурсов как ключевой фактор: Основная цель фильтра — повышение эффективности инфраструктуры. Система избегает дорогостоящих операций перевода, когда они не нужны пользователю или бесполезны (например, для локальных запросов или при неуверенной классификации).
3. CLIR направлен на помощь моноязычным пользователям: CLIR активируется преимущественно тогда, когда пользователь ищет на языке своего интерфейса. Система предполагает, что он может быть заинтересован в контенте на других языках, если локального контента недостаточно.
4. Сложная логика активации (Контекст имеет значение): Решение о переводе зависит от комбинации языка запроса, языка интерфейса и местоположения пользователя. Согласно Claim 1, CLIR особенно актуален, если пользователь находится в локали, где язык его интерфейса не является основным (сценарий экспата).
5. Многоуровневая фильтрация: Система использует как пре-фильтры (язык, локальность, уверенность), так и пост-фильтры (анализ полученной выдачи, доля иностранных результатов) для тонкой настройки выдачи и избежания ненужных вычислений.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент инфраструктурный, он дает важные инсайты для международного SEO.

• Создание авторитетного контента на доминирующих языках (например, английском): Это ключевая стратегия для глобального охвата. Система CLIR может выбрать ваш англоязычный контент для показа пользователям по всему миру, если локальный контент в их регионах недостаточен. Ваш сайт становится бенефициаром CLIR.
• Точный языковой и географический таргетинг (Локализация и Hreflang): Необходимо создавать качественный контент на языках целевой аудитории. Если пользователь намеренно ищет на вашем языке (отличном от его интерфейса), Google покажет ваш контент напрямую, без перевода, так как CLIR будет отключен. Корректное использование Hreflang помогает в этом.
• Анализ международной конкуренции: При анализе выдачи в целевых странах учитывайте не только локальных конкурентов, но и глобальные сайты, которые могут появляться в выдаче через механизм CLIR (с переведенными сниппетами).

Worst practices (это делать не надо)

• Расчет на автоматический перевод Google как основную стратегию: Не стоит полагаться на то, что Google всегда качественно переведет запрос пользователя или ваш контент. Нативная оптимизация на целевом языке всегда предпочтительнее. CLIR — это вспомогательный механизм.
• Игнорирование мультиязычности в регионе: Ошибка считать, что все пользователи в стране ищут только на основном языке. Патент показывает, что Google адаптируется под пользователей, ищущих на разных языках. Если вы игнорируете второстепенные языки региона, вы теряете трафик, так как Google не будет переводить запросы этих пользователей, а покажет им контент на выбранном ими языке.
• Смешивание языков на одной странице: Это может затруднить классификацию контента и запросов, что может привести к непредсказуемому поведению системы CLIR и снижению релевантности.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стремление Google найти баланс между стиранием языковых барьеров (через CLIR) и точной интерпретацией намерений пользователя, при этом оптимизируя ресурсы. Для SEO это означает усиление глобальной конкуренции: авторитетные сайты на доминирующих языках получают доступ к международной аудитории. В то же время, это подчеркивает важность локализации для удовлетворения явного спроса на конкретных языках, так как Google предпочитает не вмешиваться в выбор языка мультиязычными пользователями.

Практические примеры

Сценарий 1: Мультилингвальный пользователь (CLIR отключен)

1. Контекст: Пользователь в Германии (Client Locale=DE). Интерфейс браузера на немецком (Application Language=DE).
2. Запрос: Пользователь вводит запрос на английском языке ("advanced SEO techniques").
3. Обработка: Classification Engine определяет язык запроса как английский. Система сравнивает: Язык запроса (EN) != Application Language (DE).
4. Результат: Фильтр блокирует CLIR. Google выполняет поиск по английскому запросу и возвращает результаты на английском языке, предполагая, что пользователь этого хотел.

Сценарий 2: Дефицит контента (CLIR активирован)

1. Контекст: Пользователь в Таиланде (Client Locale=TH). Интерфейс на тайском (Application Language=TH).
2. Запрос: Пользователь вводит узкоспециализированный технический запрос на тайском.
3. Обработка: Язык запроса (TH) = Application Language (TH). Исходный поиск дает мало результатов. Критерии выполнены.
4. Результат: CLIR активируется. Запрос переводится на английский. Выполняется поиск по английскому запросу. Найденные авторитетные английские статьи переводятся обратно на тайский (сниппеты) и подмешиваются в выдачу.