Как Google использует шаблоны запросов для выявления скрытых вопросов в неоднозначных поисковых запросах

Термины и определения

Implicit Question Query (Неявный вопросительный запрос)

Запрос, который не содержит явных вопросительных слов и не имеет структуры вопроса, но подразумевает поиск конкретного ответа или факта.

Query Template (Шаблон запроса)

Структура данных, извлеченная из исторических логов поиска, которая представляет группу схожих запросов. Состоит из переменной и неизменяемой частей.

Variable Data (Переменные данные)

Часть шаблона, которая определяет класс терминов (сущностей). Например, {ГОРОД}, {БЛЮДО}.

Invariable Data (Неизменяемые данные)

Часть шаблона, состоящая из конкретных слов. Например, "рецепт" в шаблоне [{БЛЮДО} рецепт].

Equivalent Templates (Эквивалентные шаблоны)

Шаблоны, связанные мерой эквивалентности. В патенте указано, что эквивалентность может быть основана на co-click data (если запросы, соответствующие разным шаблонам, часто ведут к кликам на одни и те же результаты).

Synthetic Templates (Синтетические шаблоны)

Шаблоны, сгенерированные системой путем добавления (prepanding) вопросительных терминов (interrogative terms) к существующему шаблону.

Pruned Query (Сокращенный запрос)

Версия исходного запроса, полученная путем удаления уточняющих фраз для выделения основного интента перед сопоставлением с шаблонами.

Query Template Metrics (Метрики качества шаблонов)

Статистические данные, используемые для валидации шаблонов:

Unique Query Count (UQC)

Количество уникальных пользователей, вводивших запрос, соответствующий шаблону.

Unique Entity Count (UEC)

Количество уникальных сущностей, которые были подставлены в переменную часть шаблона.

Query Click Count (QCC)

Сумма кликов по результатам для всех запросов, соответствующих шаблону (может быть нормализована по показам).

Unique Entity Recall (UER)

Отношение UEC к общему количеству известных сущностей данного класса. Показывает полноту охвата шаблона.

Template Variation (TV)

Мера различия между популярностью сущностей в рамках данного шаблона и их глобальной популярностью. Меньшее различие (меньшее расстояние между гистограммами) указывает на более высокое качество шаблона.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Ядро изобретения заключается в методологии использования существующих шаблонов запросов для выявления скрытого вопросительного интента.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс идентификации неявного вопроса с акцентом на метод синтетических шаблонов.

1. Система получает неструктурированный запрос.
2. Запрос сравнивается с базой Query Templates.
3. Определяется совпадение с Первым шаблоном (First Query Template), который не является вопросом.
4. На основе Первого шаблона определяется Второй шаблон (Second Query Template).
5. Если Второй шаблон является вопросом, исходный запрос классифицируется как Implicit Question Query.
6. Ключевая деталь: Определение Второго шаблона включает:
   • Генерацию Synthetic Templates путем комбинирования Первого шаблона с набором вопросительных префиксов (question prefix terms).
   • Проверку того, существует ли один из этих синтетических шаблонов в базе данных Query Templates (он становится Вторым шаблоном).

Система не просто генерирует вопрос лингвистически, а проверяет, использовали ли пользователи такую формулировку ранее (т.е. существует ли она как шаблон).

Claims 2 и 3 (Зависимые от 1): Детализируют процесс валидации.

Второй шаблон должен быть валидирован на основе статистики запросов (query statistics), которые ему соответствуют. Конкретно упоминаются метрики: Unique Query Count, Unique Entity Count, Query Click Count, Unique Entity Recall, и Template Variation. Это гарантирует, что классификация основана на надежных данных.

Claim 4 (Независимый пункт): Описывает метод предварительной обработки запроса (Pruning) с использованием подстрок.

Сравнение запроса с шаблонами включает выбор подмножеств терминов запроса (proper subsets). Каждое подмножество представляет собой последовательные термины длиной не более K слов. Каждое подмножество затем сравнивается с базой шаблонов. Это позволяет игнорировать лишние слова в длинных запросах.

Claim 5 (Независимый пункт): Описывает альтернативный метод предварительной обработки (Pruning) с использованием синтаксического анализа.

Сравнение включает:

1. Определение корневого термина предмета запроса (root subject term).
2. Определение сестринских фраз (sibling phrases).
3. Удаление (pruning) одной или нескольких сестринских фраз для формирования сокращенного запроса (pruned query).
4. Сравнение сокращенного запроса с базой шаблонов.

Где и как применяется

Изобретение применяется на ранних стадиях обработки запроса, но опирается на значительные офлайн-вычисления.

INDEXING (Офлайн-процессы)
На этом этапе система анализирует Query Logs и Selection Logs для генерации базы данных Query Templates. Рассчитываются метрики качества (UQC, QCC и т.д.) для каждого шаблона. Также, как описано в патенте, определяются связи между Equivalent Templates (например, с помощью co-click data).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения патента. Компонент Query Question Identifier работает здесь для интерпретации интента входящего запроса в реальном времени.

• Входные данные: Неструктурированный запрос пользователя; База данных Query Templates (с метриками и связями).
• Процесс: Система выполняет сопоставление запроса с шаблонами (возможно, после этапа Pruning), ищет связанные вопросительные шаблоны (синтетические, как в Claim 1, или эквивалентные, как описано в Description) и валидирует их.
• Выходные данные: Классификация запроса (является ли он Implicit Question Query).

RANKING / METASEARCH
Результат классификации влияет на последующие этапы. Если запрос идентифицирован как поиск ответа, поисковая система может активировать специализированные алгоритмы поиска (например, поиск фактов в Knowledge Graph) и изменить логику формирования SERP (например, отобразить Featured Snippet или "one box").

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на информационные запросы, которые часто формулируются без вопросительных слов (рецепты, определения, биографические данные, характеристики продуктов).
• Типы контента: Влияет на контент, содержащий конкретные факты, инструкции или определения, так как система будет стремиться извлечь эту информацию для прямого ответа.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм активируется, когда входящий запрос (или его сокращенная версия после Pruning) соответствует шаблону в базе Query Templates, и этот шаблон сам по себе не является вопросительным.
• Пороговые значения: Применяются на этапе валидации. Вопросительный шаблон должен соответствовать определенным порогам качества (UQC, QCC и т.д.). В патенте упоминается, что пороги могут быть разными: более строгими (высокими) для Synthetic Templates и менее строгими (низкими) для Equivalent Templates, так как эквивалентность уже подтверждена.

Пошаговый алгоритм

Этап 0: Предварительная обработка (Pruning) (Опционально, согласно Claims 4 и 5)

1. Получение запроса.
2. Сокращение запроса:
   • Метод А (Подстроки): Генерация последовательных подстрок запроса длиной до K слов.
   • Метод Б (Синтаксический анализ): Определение корневого термина и сестринских фраз, формирование сокращенного запроса (pruned query).
3. Передача исходного или сокращенных запросов на Этап 1.

Этап 1: Основной процесс идентификации

1. Сопоставление с шаблонами: Сравнение входящего запроса (или его сокращенных версий) с базой Query Templates.
2. Определение Первого шаблона: Идентификация совпадения с шаблоном, который не является вопросительным.
3. Определение Вторых шаблонов (кандидатов). Система может использовать один или оба метода параллельно:
   • Метод Синтеза (Claim 1): Генерация Synthetic Templates путем добавления вопросительных префиксов к Первому шаблону. Проверка наличия этих шаблонов в базе данных.
   • Метод Эквивалентности (Description): Поиск Equivalent Templates в базе данных, связанных с Первым шаблоном (например, на основе co-click data).
4. Фильтрация кандидатов: Отбор тех Вторых шаблонов, которые содержат вопросительные термины.
5. Валидация кандидатов (Claims 2 и 3): Проверка метрик качества (UQC, UEC, QCC, UER, TV) отобранных шаблонов на соответствие пороговым значениям.
6. Принятие решения:
   • Если хотя бы один Второй шаблон прошел валидацию: Определить исходный запрос как Implicit Question Query.
   • Если ни один не прошел: Определить исходный запрос как не являющийся Implicit Question Query.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система полагается в первую очередь на исторические данные о поведении пользователей для построения своей модели.

• Поведенческие факторы (Офлайн):
  • Query Logs: Используются для идентификации часто встречающихся паттернов запросов и генерации Query Templates.
  • Selection Logs (Клики): Критически важны. Используются для расчета метрик качества шаблонов (QCC) и для определения семантической эквивалентности между шаблонами (co-click data).
• Структурные данные (Офлайн): Данные о сущностях и их классах используются для определения Variable Data в шаблонах (например, список всех известных блюд или городов).

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует набор метрик для оценки качества и надежности (валидации) шаблонов. Высокие значения обычно указывают на более высокое качество (кроме TV).

• Unique Query Count (UQC): Подсчет уникальных пользователей, использовавших шаблон.
• Unique Entity Count (UEC): Подсчет уникальных сущностей, подставленных в шаблон.
• Query Click Count (QCC): Агрегация кликов по результатам. Может нормализоваться по количеству показов.
• Unique Entity Recall (UER): Рассчитывается как UEC / Общее количество сущностей в классе.
• Template Variation (TV): Рассчитывается как расстояние (например, расстояние между гистограммами) между распределением популярности сущностей в данном шаблоне и глобальным распределением популярности этих сущностей. Меньшее значение указывает на лучшее качество.
• Co-click Data: Используется для измерения силы связи (эквивалентности) между двумя шаблонами.

1. Интент определяется поведением масс: Патент демонстрирует подход, при котором понимание интента запроса выводится из агрегированных исторических данных о поведении пользователей (шаблоны запросов и клики), а не только путем лингвистического анализа самого запроса.
2. Валидация шаблонов критична: Система не доверяет любому совпадению. Чтобы неявный запрос был классифицирован как вопрос, связанный явный вопросительный шаблон должен быть подтвержден достаточным объемом статистики использования (UQC, QCC и т.д.). Это фильтрует ложные срабатывания на основе редких или низкокачественных формулировок.
3. Два пути к идентификации интента: Система использует два метода для поиска связанного вопроса: Эквивалентность (на основе co-click data) и Синтез (добавление вопросительных префиксов). Это обеспечивает полноту охвата.
4. Обработка сложных запросов (Pruning): Включение механизмов сокращения запросов (Claims 4 и 5) показывает, что Google стремится найти базовый интент даже в длинных или сложно сформулированных запросах, игнорируя уточняющие фразы перед сопоставлением с шаблонами.
5. Влияние на Featured Snippets: Этот механизм напрямую определяет, будет ли Google искать конкретный ответ на запрос. Классификация запроса как Implicit Question Query является триггером для отображения Featured Snippets или других форматов прямых ответов.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под Интент Ответа: Если ваши целевые запросы соответствуют популярным неявным шаблонам (например, "характеристики iPhone X"), необходимо признать, что Google классифицирует их как вопросы (например, "какие характеристики у iPhone X?"). Контент должен быть структурирован так, чтобы предоставлять четкий, извлекаемый ответ (таблицу, список, определение). Это критично для завоевания Featured Snippets.
• Анализ Шаблонов и Эквивалентности: Исследуйте SERP, чтобы понять, как Google связывает явные и неявные запросы в вашей нише. Оптимизируйте страницы так, чтобы они отвечали на оба типа запросов, охватывая интент, соответствующий валидированным Query Templates (тем, у которых высокие UQC/QCC).
• Четкость и простота ключевых фраз (Pruning): Учитывая механизмы Pruning, убедитесь, что основная суть контента выражена четко в заголовках и первых абзацах. Важнее обеспечить качественный ответ на базовый вопрос, чем пытаться оптимизировать страницу под все возможные длинные вариации запросов.
• Построение авторитетности сущностей: Убедитесь, что Google распознает ваши ключевые сущности (продукты, бренды, имена) как часть соответствующих классов (Variable Data). Это увеличивает вероятность сопоставления с релевантными шаблонами.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание контента без явного ответа: Предоставление общей информации без выделения конкретного ответа на подразумеваемый вопрос. Если система активировала логику Implicit Question Query, она ищет ответ; контент без явного ответа будет менее эффективен для завоевания Позиции Ноль.
• Игнорирование неявных запросов: Фокусироваться только на запросах, содержащих "как", "что", "где", игнорируя более частотные неявные шаблоны. Система Google активно связывает эти типы запросов.
• Оптимизация под редкие формулировки: Попытка ранжироваться по неестественным или редким формулировкам неэффективна. Система валидации отфильтрует шаблоны с низкими показателями UQC/QCC.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Google интерпретирует интент не изолированно, а в контексте глобальных поведенческих паттернов. Стратегическое значение для SEO заключается в переходе от оптимизации под ключевые слова к оптимизации под интент, подтвержденный данными. Это основа для стратегий, направленных на завоевание Позиции Ноль (P0/Featured Snippets) и обеспечение видимости в результатах, ориентированных на ответы.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация страницы рецепта

1. Анализ запроса: Пользователь вводит [яблочный пирог рецепт] (Implicit Query).
2. Действие системы (по патенту):
   • Google сопоставляет его с шаблоном [{БЛЮДО} рецепт].
   • Система ищет связанные шаблоны. Она может найти эквивалентный шаблон [как приготовить {БЛЮДО}].
   • Этот шаблон валидирован (высокий QCC/UQC).
   • Исходный запрос классифицируется как Implicit Question Query. Интент: инструкция.
3. Действие SEO-специалиста: Структурировать контент как четкую инструкцию (ответ на вопрос "как приготовить"). Использовать микроразметку Recipe, маркированные списки для шагов.
4. Ожидаемый результат: Повышение шансов на попадание в Featured Snippet (блок с инструкциями) по исходному неявному запросу.

Сценарий 2: Обработка длинного запроса (Pruning)

1. Анализ запроса: Пользователь вводит [возраст Бреда Питта когда он снимался в фильме Бойцовский клуб].
2. Действие системы (по патенту, Claim 5):
   • Система применяет Pruning (синтаксический анализ). Определяет корневой термин (root subject term) "возраст".
   • Сокращает запрос до [возраст Бреда Питта].
   • Сопоставляет с шаблоном [возраст {ПЕРСОНА}].
   • Находит связанный шаблон [сколько лет {ПЕРСОНА}].
   • Классифицирует запрос как Implicit Question Query. Интент: число.
3. Действие SEO-специалиста: При создании биографического контента убедиться, что ключевые факты (дата рождения, возраст) четко указаны и легко извлекаемы.
4. Ожидаемый результат: Google извлекает возраст из авторитетного источника и показывает его в прямом ответе, даже если запрос был сложным.