Как Google использует социальный граф и профиль интересов пользователя для глубокой персонализации Knowledge Panel и поисковой выдачи

Термины и определения

Enhanced Search Results Page (Расширенная страница результатов поиска)

Страница поисковой выдачи, включающая стандартные результаты и одну или несколько социальных аннотаций.

Explicit Annotations (Явные аннотации)

Аннотации, основанные на прямом взаимодействии пользователя или его контактов с конкретным URL в выдаче (например, "Вы посещали этот сайт").

Implicit Annotations (Неявные/Тематические аннотации)

Аннотации, релевантные теме запроса в целом, но не привязанные к конкретному URL в выдаче (например, показ фото друга в Knowledge Panel о Канаде, потому что друг живет там).

Knowledge Panel (Панель Знаний)

Информационный блок о сущности. В контексте патента является основным местом для размещения неявных социальных аннотаций.

Social Annotations (Социальные аннотации)

Информация (текст, фото, видео, ссылки), извлеченная на основе социального графа пользователя и релевантная теме запроса.

Social Graph (Социальный граф)

Модель связей пользователя, включающая контакты из различных сервисов (почта, чат, социальные сети) и контент, созданный ими.

Topics (Темы)

Сущности или предметные области, с которыми ассоциируются запросы и интересы пользователя.

Topic Score (Оценка темы)

Метрика, оценивающая силу интереса пользователя к теме. Может отражать вероятность того, что пользователь будет искать эту тему.

Threshold Score (Пороговая оценка)

Минимальное значение Topic Score, необходимое для активации социальных аннотаций по данной теме.

Topics Repository / Topics Service (Репозиторий / Сервис тем)

Система, которая анализирует активность пользователя, ассоциирует его с темами и рассчитывает Topic Scores.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обогащения результатов поиска, основанный на фильтрации интересов пользователя.

1. Система получает результаты поиска в ответ на запрос пользователя.
2. Извлечение интересов: Из Topics Repository извлекается набор тем пользователя, каждая с Topic Score.
3. Фильтрация по порогу: Определяется подмножество тем, чьи Topic Scores превышают Threshold Score. Это ключевой шаг для обеспечения релевантности персонализации и фильтрации шума.
4. Анализ запроса: Определяются темы, связанные с запросом.
5. Условие активации (Intersection): Система решает отображать социальные аннотации, если есть пересечение между (i) темами запроса и (ii) отфильтрованным подмножеством тем пользователя (с высоким Topic Score).
6. Отображение: Если ДА, предоставляется Enhanced Search Results Page с результатами и социальными аннотациями.

Claim 5 (Зависимый от 1): Уточняет роль Knowledge Panel.

Решение отобразить социальные аннотации может быть связано с решением отобразить Knowledge Panel для данной темы. В этом случае Knowledge Panel аннотируется социальными данными.

Claim 9 (Зависимый от 1): Уточняет момент генерации.

Социальные аннотации могут генерироваться в ответ на определение того, что они должны быть отображены (т.е. в реальном времени при обработке запроса), что позволяет учитывать динамические данные (например, недавние чекины).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, используя предварительные вычисления для быстрой персонализации в реальном времени.

INDEXING / QUNDERSTANDING (Офлайн-процессы)
На этих этапах происходит предварительная работа:

• Topics Service анализирует активность пользователя в различных источниках данных (Data Sources) для формирования его профиля интересов и расчета Topic Scores.
• Анализируется социальный граф пользователя.
• Потенциальные аннотации могут быть предварительно сгенерированы (Raw Annotations, Enrichment, Clustering) и закэшированы.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Онлайн)
При получении запроса система идентифицирует связанные с ним темы (Topics associated with the query).

RANKING – Ранжирование
Генерируется стандартный набор результатов. Принимается решение о показе Knowledge Panel.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основной этап применения патента. Annotation System и Mapping Module выполняют:

1. Сравнение тем и проверка порога: Сравнивают темы запроса с профилем интересов пользователя, учитывая Threshold Score.
2. Принятие решения: Если есть пересечение, активируется генерация/извлечение аннотаций.
3. Смешивание: Аннотации интегрируются в SERP или Knowledge Panel.

Входные данные:

• Поисковый запрос и идентификатор пользователя.
• Профиль интересов пользователя (Темы и Topic Scores).
• Данные социального графа (активность контактов, чекины, фото).
• Результаты поиска и данные для Knowledge Panel.

Выходные данные:

• Enhanced Search Results Page с персонализированными социальными аннотациями.

На что влияет

• SERP Features: Напрямую влияет на содержание и внешний вид Knowledge Panel.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы, связанные с сущностями (Entity-based queries) — места, люди, компании, продукты, для которых формируется Knowledge Panel.
• Конкретные ниши: Путешествия (чекины, фото друзей), локальный поиск (отзывы друзей о ресторанах), развлечения.

Когда применяется

Алгоритм применяется только при выполнении совокупности условий:

• Идентификация пользователя: Пользователь должен быть авторизован.
• Наличие тем: Запрос и профиль пользователя должны быть ассоциированы с темами.
• Пересечение интересов: Темы запроса должны пересекаться с интересами пользователя.
• Порог интереса (Критично): Topic Score пользователя для пересекающейся темы должен превышать Threshold Score.
• Наличие социальных данных: В социальном графе должны быть релевантные данные для аннотаций.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Предварительная обработка (Офлайн / Фоновый режим)

1. Сбор данных: Система собирает данные об активности пользователя и его социального графа из различных источников (поиск, соцсети, чекины, почта).
2. Моделирование интересов: Topics Service определяет темы (Topics) пользователя и рассчитывает Topic Score для каждой.
3. Хранение профиля: Профиль интересов сохраняется в Topics Repository.
4. Подготовка аннотаций: Annotation System может предварительно обрабатывать и кэшировать потенциальные аннотации.

Процесс Б: Обработка запроса (Реальное время)

1. Получение запроса и результатов: Система получает запрос от идентифицированного пользователя и генерирует базовые результаты.
2. Идентификация тем запроса: Определяются темы, связанные с запросом.
3. Извлечение и фильтрация тем пользователя: Система извлекает профиль интересов и отбирает подмножество тем, чьи Topic Scores превышают Threshold Score.
4. Проверка пересечения (Триггер): Проверяется, есть ли пересечение между темами запроса и отфильтрованными темами пользователя.
   • Если НЕТ: Предоставить стандартные результаты.
   • Если ДА: Активировать систему аннотаций.
5. Генерация/Извлечение аннотаций: Annotation System извлекает релевантные социальные данные (из кэша или генерирует на лету).
6. Формирование расширенной выдачи: Mapping Module интегрирует аннотации в SERP (например, в Knowledge Panel).
7. Предоставление результатов: Enhanced Search Results Page отправляется пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует широкий спектр персональных и социальных данных:

• Пользовательские факторы:
  • Идентификатор пользователя.
  • Явные интересы (указанные в профиле).
  • Неявные интересы (вычисленные на основе поведения).
• Поведенческие факторы (Historical Data): История поиска, посещенные сайты. Используются для расчета Topic Scores и для явных аннотаций ("Вы посещали этот сайт").
• Социальные факторы (Social Graph Data):
  • Контакты пользователя (почта, чат, соцсети).
  • Активность контактов: чекины (check-ins), посты, отзывы, рейтинги.
  • Местоположение контактов (текущее или постоянное).
• Мультимедиа факторы: Фотографии и видео, загруженные пользователем или его контактами, включая гео-метаданные.

Какие метрики используются и как они считаются

• Topic Score (Оценка темы): Количественная мера интереса пользователя к теме. В патенте указано, что она может представлять вероятность (likelihood) того, что пользователь отправит запрос по этой теме. Рассчитывается офлайн на основе анализа активности пользователя.
• Threshold Score (Пороговая оценка): Заранее определенное значение для фильтрации Topic Scores. Используется для того, чтобы активировать персонализацию только для сильных интересов пользователя.
• Intersection of Topics (Пересечение тем): Логическая операция, определяющая наличие общих тем между запросом и высокоприоритетными интересами пользователя.

1. Глубокая персонализация через оценку интересов: Ключевой механизм патента — это не простое сопоставление тем, а использование Topic Score и Threshold Score. Это гарантирует, что социальные аннотации показываются только тогда, когда тема запроса действительно важна для пользователя, фильтруя шум.
2. Фокус на темах и сущностях (Topics/Entities): Система опирается на способность Google распознавать сущности в запросах и связывать активность пользователей с этими сущностями, что подчеркивает важность семантического поиска и Entity SEO.
3. Knowledge Panel как персонализированный дашборд: Knowledge Panel является основным контейнером для тематических (неявных) социальных аннотаций. Это превращает стандартную информационную панель в уникальный для пользователя блок.
4. Социальный граф как источник контента: Данные из социального графа (активность друзей, их контент и местоположение) используются как прямой источник контента для обогащения SERP, а не как сигналы ранжирования.
5. Зависимость от экосистемы данных: Эффективность системы зависит от объема данных, доступных Google о пользователе и его связях через различные сервисы (Maps, Photos, Activity, Contacts).

Best practices (это мы делаем)

• Приоритет Entity SEO и оптимизации под Knowledge Graph: Критически важно обеспечить, чтобы ваш бренд, продукты и ключевые лица были корректно распознаны как сущности (Topics) и присутствовали в Knowledge Graph. Это необходимое условие для показа Knowledge Panel, которая является главным полем для персонализации, описанной в патенте.
• Стимулирование подлинного социального взаимодействия (UGC): Поощряйте пользователей оставлять отзывы, загружать фотографии, чекиниться (особенно в Google Maps) и публично взаимодействовать с вашим брендом. Эти действия формируют данные в их социальных графах, которые Google может использовать как Social Annotations для их контактов.
• Развитие тематического авторитета (Topical Authority): Создавайте контент, который укрепляет связь вашего бренда с ключевыми темами (Topics). Это увеличивает вероятность того, что эти темы будут высоко оценены (высокий Topic Score) у вашей целевой аудитории, тем самым активируя персонализированные аннотации при релевантных запросах.
• Локальное SEO: Для локального бизнеса критически важно стимулировать чекины и отзывы, так как патент явно показывает использование этих данных для аннотаций в Knowledge Panel и локальных результатах поиска.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции с социальными сигналами: Попытки искусственно раздуть социальную активность (покупка отзывов, фейковые чекины). Поскольку система использует реальные социальные графы и интересы аутентичных пользователей (высокий Topic Score), такие манипуляции неэффективны для активации аннотаций у реальных пользователей с подлинными связями.
• Игнорирование Entity SEO: Фокусировка исключительно на ключевых словах без работы над представлением бренда как сущности приведет к отсутствию Knowledge Panels и потере возможности отображения социальных аннотаций в них.
• Игнорирование персонализации в аналитике: Оценка эффективности SEO только по неперсонализированной выдаче (режим «инкогнито») недостаточна. Необходимо понимать, что для авторизованных пользователей выдача может выглядеть иначе за счет социального контекста.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность сущностей (Entities) и гиперперсонализации в поиске. Он демонстрирует, что SERP адаптируется не только к интенту запроса, но и к социальному контексту и интересам пользователя. Для SEO-стратегов это означает необходимость интеграции SEO и работы с сообществом (Community Management), где пользовательская активность (особенно в экосистеме Google) напрямую влияет на видимость и кликабельность в поиске через механизм персонализированных аннотаций.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация для локального бизнеса (ресторан)

1. Действие: Активное ведение Google Business Profile, сбор отзывов и поощрение загрузки фотографий посетителями на Google Maps. Обеспечение наличия Knowledge Panel у ресторана.
2. Процесс Google: Пользователь интересуется итальянской кухней (высокий Topic Score). Он ищет "итальянские рестораны рядом". Запрос пересекается с его сильными интересами.
3. Результат: В Knowledge Panel ресторана или в локальной выдаче пользователь видит Social Annotations: "Ваш друг Иван Петров был здесь" или фотографии блюд, загруженные его контактами. Это значительно повышает доверие и вероятность визита.

Сценарий 2: Персонализация в тематике путешествий (Пример из патента)

1. Действие: Создание авторитетного контента о Канаде и стимулирование его обсуждения.
2. Процесс Google: Пользователь интересуется Канадой (высокий Topic Score). Он вводит запрос "Канада". В его социальном графе есть друзья, которые живут в Канаде или недавно публиковали фото оттуда.
3. Результат: В выдаче появляется Knowledge Panel о Канаде. Внутри этой панели Google добавляет аннотации: информацию о друзьях, живущих там, или блок с фотографиями из Канады, загруженными его контактами (как показано в патенте на FIG. 4A/4B).