Как Google запоминает запросы без качественных ответов и автономно уведомляет пользователя, когда ответ появляется

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему «информационных пробелов» в поиске. Это ситуации, когда пользователь ищет информацию, которая еще не существует, не опубликована или не проиндексирована должным образом (например, дата выпуска продукта, время начала мероприятия). Стандартный поиск в таких случаях возвращает низкокачественные результаты. Изобретение улучшает пользовательский опыт, устраняя необходимость повторно вводить один и тот же запрос в будущем.

Что запатентовано

Запатентована система для автономного предоставления результатов поиска постфактум (post-facto). Если система определяет, что на момент запроса (T1) нет ресурсов, удовлетворяющих определенным критериям качества (criteria), она запоминает намерение пользователя и активирует мониторинг. Когда в будущем (T2) обнаруживается новый или обновленный ресурс (given resource), удовлетворяющий этим критериям, система автономно доставляет ответ пользователю.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Оценка качества (T1): При получении запроса Resource Criteria Engine оценивает результаты. Критерии могут включать наличие Authoritative Answer или достаточный Ranking Score.
• Триггер мониторинга: Если критерии не выполнены, система активирует Monitoring Engine. Это может происходить автоматически или после запроса согласия пользователя (opt-in) через подсказку (prompt).
• Отслеживание: Система мониторит появление новой информации или обновление существующих баз данных (например, Knowledge Graph).
• Обнаружение (T2): Идентифицируется ресурс, который теперь удовлетворяет критериям (например, в Knowledge Graph заполнилось поле с датой).
• Автономная доставка: Система доставляет ответ пользователю без повторного запроса. Способы доставки включают push-уведомления или встраивание ответа в последующий, даже не связанный по теме, диалог с автоматизированным ассистентом (Automated Assistant).

Актуальность для SEO

Высокая. Патент напрямую связан с развитием проактивных поисковых технологий и повсеместным распространением диалоговых ассистентов (Google Assistant). Механизм критичен для современного пользовательского опыта, так как закрывает разрыв между потребностью в информации в реальном времени и задержками в ее доступности или индексации.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение для SEO. Хотя он не вводит новые факторы ранжирования, он радикально меняет подход к доставке времязависимой информации. Он подчеркивает критическую важность позиционирования сайта как источника Authoritative Answer и необходимость оптимизации под Knowledge Graph. Для SEO это означает, что своевременное предоставление точной, структурированной информации позволяет «перехватить» пользователей, ожидающих ответа от Google.

Детальный разбор

Термины и определения

Automated Assistant (Автоматизированный ассистент)

Программный агент (например, Google Assistant), который ведет диалог с пользователем. Используется как один из основных каналов для доставки отложенных результатов.

Authoritative Answer (Авторитетный ответ)

Контент, который система идентифицирует как окончательный и достоверный ответ на запрос. Является ключевым критерием качества в патенте. Обычно представляется заметно (например, в Featured Snippet или «one box»).

Criteria / Quality Criterion (Критерии / Критерий качества)

Условия, которым должен удовлетворять ресурс. Примеры: статус Authoritative Answer, достижение порогового значения Ranking Score, наличие заполненного поля с искомой информацией в записи Knowledge Graph.

Dialog Session (Диалоговая сессия)

Логически завершенный обмен сообщениями между пользователем и Automated Assistant. Система различает сессии на основе времени, контекста, смены устройства и т.д.

Given Resource (Данный ресурс)

Ресурс, обнаруженный в более позднее время (T2), который удовлетворяет Criteria. Может быть новым ресурсом или обновленной версией (refined version) существующего.

Monitoring Engine (Механизм мониторинга)

Компонент системы, который отслеживает появление Given Resource для ранее неудовлетворенных запросов.

Prompt (Подсказка / Приглашение)

Сообщение пользователю в T1 о том, что качественных результатов нет, часто с предложением уведомить его позже (Opt-in).

Resource Criteria Engine (Механизм оценки критериев ресурсов)

Компонент, который определяет, удовлетворяют ли найденные ресурсы заданным Criteria. Если нет, он инициирует мониторинг.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит три ключевых независимых пункта (Claims 1, 5, 14), описывающих механизм с разных сторон.

Claim 5 (Независимый пункт): Описывает основной (общий) механизм работы системы.

1. Система получает запрос от пользователя в момент времени T1 и выполняет поиск.
2. Получаются ресурсы, релевантные запросу в T1.
3. Определяется, что НИ ОДИН из этих ресурсов не удовлетворяет заданным критериям (Criteria).
4. В более поздний момент времени T2 определяется, что некий ресурс (given resource) – новый или обновленная версия старого – удовлетворяет этим критериям.
5. На основании пунктов 3 и 4 система предоставляет пользователю контент, основанный на этом given resource.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает применение механизма в контексте диалоговых ассистентов.

1. Запрос получен во время диалоговой сессии с Automated Assistant.
2. Определяется, что ресурсы не удовлетворяют критериям.
3. Система начинает мониторинг наличия удовлетворяющего ресурса.
4. Во время последующей диалоговой сессии, обнаружив такой ресурс, система предоставляет контент как вывод ассистента.

Ядро изобретения здесь — связывание неудовлетворенного запроса в одном диалоге с проактивным предоставлением ответа в другом, более позднем диалоге.

Claim 14 (Независимый пункт): Фокусируется на логике мониторинга. Если в T1 критерии не выполнены, система инициирует мониторинг и при обнаружении подходящего ресурса позже предоставляет контент.

Зависимые пункты (Ключевые детали):

Критерии качества (Claims 7, 19): Уточняют, что критерий качества заключается в том, что ресурс имеет индикацию в базах данных как Authoritative Answer на запрос.

Обновление данных / Knowledge Graph (Claims 9, 10): Уточняют механизм работы с базами данных (например, Knowledge Graph). Given resource является записью в базе данных. Удовлетворение критериям в T2 означает, что определенное поле этой записи содержит значение, указывающее на искомую информацию, при условии, что в T1 это поле не содержало такого значения (было пустым или содержало «неизвестно»).

Согласие пользователя / Opt-in (Claims 2, 8): Описывают механизм запроса разрешения. Если результаты не удовлетворяют критериям, система предоставляет пользователю приглашение (prompt). Предоставление контента в будущем зависит от получения положительного ответа пользователя.

Механизм доставки / «Piggybacking» (Claims 3, 4, 11, 12, 15, 16): Описывают доставку во время последующего взаимодействия. Система получает от пользователя новый ввод, не связанный с исходным запросом. Система сначала предоставляет ответ на этот новый ввод (initial responsive output), а затем предоставляет отложенный контент (сценарий «Кстати, …»).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска и вводит механизм пост-обработки и проактивной доставки.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Monitoring Engine полагается на этот этап для обнаружения новой информации в интернете или обновления в Knowledge Graph. Свежесть и полнота индекса критичны для своевременного обнаружения given resource и определения его статуса как Authoritative Answer.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система анализирует исходный запрос, чтобы определить его интент и то, подходит ли он для мониторинга. В патенте упоминается, что система может предпочитать «interrogative queries» (вопросительные запросы), которые ищут конкретный ответ (например, содержащие «who», «what», «when»).

RANKING – Ранжирование
На этом этапе Resource Criteria Engine использует данные ранжирования (Ranking Scores, сигналы) в момент T1, чтобы определить, что качество выдачи недостаточное (например, нет Authoritative Answer) и требуется активация мониторинга.

Пост-поиск и Автономная доставка (Post-Search & Autonomous Delivery)
Основное применение патента. В момент T2 система генерирует вывод (уведомление или ответ ассистента) и доставляет его пользователю автономно, основываясь на сохраненных данных о пользователе и его исходном запросе. Это происходит вне стандартного цикла поиска.

Входные данные:

• Исходный запрос пользователя (T1).
• Результаты поиска и их оценки качества (T1).
• (Опционально) Согласие пользователя на уведомление (Opt-in).
• Новые или обновленные данные из индекса или Knowledge Graph (T2).

Выходные данные:

• Отложенное уведомление или встроенный в диалог ответ, содержащий искомую информацию (T2).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на вопросительные запросы (interrogative queries), ищущие конкретные факты, которые могут быть недоступны в данный момент (даты релизов, время событий, результаты матчей).
• Конкретные типы контента: Фактическая информация, которая может быть представлена в виде Authoritative Answer или записи в Knowledge Graph (даты, время, статус, атрибуты сущностей).
• Конкретные ниши или тематики: Новости, спорт, развлечения, выпуск продуктов, мероприятия – тематики, где информация появляется или обновляется со временем.

Когда применяется

• Триггеры активации (T1): Когда результаты поиска по исходному запросу не удовлетворяют заданным Quality Criteria. Конкретно: нет ресурса с достаточно высоким Ranking Score, нет Authoritative Answer, или соответствующее поле в Knowledge Graph не заполнено.
• Условия применения: Система может требовать согласия пользователя (Opt-in) или ограничивать применение определенными типами запросов (interrogative queries).
• Момент доставки (T2): Когда Monitoring Engine обнаруживает ресурс, который теперь удовлетворяет Quality Criteria. Доставка может произойти немедленно (push) или при следующем взаимодействии пользователя с системой (например, начало новой Dialog Session – так называемые providing criteria).

Пошаговый алгоритм

Фаза 1: Обработка исходного запроса (T1)

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя (например, через ассистента).
2. Поиск и Ранжирование: Выполняется стандартный поиск.
3. Оценка критериев: Resource Criteria Engine анализирует топовые результаты на соответствие Quality Criteria.
4. Принятие решения: Удовлетворены ли критерии?
   • Если ДА: Предоставить результаты стандартным образом.
   • Если НЕТ: Перейти к шагу 5. (Опционально: также предоставить низкокачественные результаты).
5. (Опционально) Предоставление приглашения (Prompt): Система информирует пользователя о низком качестве результатов и предлагает уведомить в будущем.
6. (Опционально) Получение согласия (Opt-in): Пользователь дает согласие.
7. Сохранение данных: Система сохраняет запрос и намерение пользователя, ассоциируя их с учетной записью.

Фаза 2: Мониторинг (Интервал между T1 и T2)

8. Мониторинг ресурсов: Monitoring Engine отслеживает появление новых или обновление существующих ресурсов. Это может включать периодический повторный поиск или отслеживание обновлений в Knowledge Graph.
9. Обнаружение и Валидация: Обнаруживается Given Resource, который теперь удовлетворяет Quality Criteria.

Фаза 3: Доставка (T2)

10. Определение способа и времени доставки: Система выбирает момент доставки (например, ожидание следующей сессии взаимодействия пользователя).
11. (Если выбран диалог) Ожидание взаимодействия: Система ждет начала новой диалоговой сессии.
12. (Если выбран диалог) Обработка нового ввода: Система отвечает на новый ввод пользователя.
13. Предоставление отложенного контента: Система доставляет ответ на исходный запрос (например, используя формулировку «Кстати, …»).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Структурные факторы / Данные Knowledge Graph: Система активно использует данные из структурированных баз (Knowledge Graph). Она проверяет наличие сущностей, полей и конкретных значений в этих полях (Claims 9, 10).
• Пользовательские факторы: Идентификатор пользователя (для ассоциации сохраненного запроса и доставки на любое устройство пользователя). История взаимодействия и текущий контекст (для определения начала новой диалоговой сессии и оптимального момента доставки).
• Системные данные (Метрики ранжирования): Ranking Scores и индикаторы Authoritative Answer используются для оценки качества ресурсов в T1 и T2.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент фокусируется на бинарной проверке выполнения Quality Criteria. Упомянуты следующие конкретные критерии:

• Ranking Score Thresholds: Удовлетворяет ли оценка ранжирования ресурса определенному порогу качества.
• Authoritative Answer Identification: Имеет ли ресурс индикацию в базе данных как авторитетный ответ на данный запрос. Это ключевая метрика для определения высокого качества (Claims 7, 19).
• Database Field Value Presence: Содержит ли определенное поле в записи базы данных (Knowledge Graph) конкретное искомое значение (например, время начала матча), а не пустое значение или заглушку (Claims 9, 10).
• Классификация запроса (Interrogative Query): Определение того, ищет ли запрос конкретный факт, что может быть условием для активации мониторинга.

Выводы

1. Поиск как продолжительный процесс (Deferred Retrieval): Патент демонстрирует видение поиска не как одномоментного события (запрос-ответ), а как продолжительного процесса удовлетворения информационной потребности. Google готов отслеживать запрос во времени, если не может ответить на него сразу.
2. Критическая роль Authoritative Answer и Knowledge Graph: Механизм в значительной степени полагается на способность системы идентифицировать Authoritative Answer. Удовлетворение критериев качества часто сводится к обновлению записи в Knowledge Graph (Claims 9, 10). Это подчеркивает важность работы с сущностями.
3. Проактивный поиск и Ассистенты: Изобретение подчеркивает стратегию Google по переходу к проактивной помощи, особенно через Automated Assistant. Доставка ответов может происходить в последующих, не связанных по теме, диалогах («piggybacking»), чтобы минимизировать неудобства для пользователя.
4. Обработка дефицита данных (Information Gaps): Патент предлагает конкретное техническое решение для ситуаций дефицита информации, превращая неудачный поиск в отложенный запрос.
5. Персонализация и Контекст: Механизм персонализирован (отслеживание ведется для конкретного пользователя, возможна доставка на разные устройства) и контекстуален (момент доставки может зависеть от текущей активности пользователя).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент подчеркивает важность работы с сущностями, фактической информацией и авторитетностью.

• Фокус на становление Авторитетным Источником (E-E-A-T): Стратегия должна быть направлена на то, чтобы Google идентифицировал ваш контент как Authoritative Answer. Это гарантирует, что когда информация станет доступной, именно ваш контент будет доставлен пользователям, которые искали ее ранее.
• Оптимизация под Knowledge Graph и использование Structured Data: Поскольку система мониторит обновления полей в Knowledge Graph, необходимо обеспечить быструю передачу обновлений (например, дат релизов, статусов событий) в структурированном виде (Schema.org). Убедитесь, что ваши ключевые сущности (продукты, мероприятия) корректно представлены в KG.
• Быстрое обновление и индексация фактической информации: Для time-sensitive информации критически важно публиковать ее оперативно и обеспечивать быструю индексацию (XML Sitemaps, Indexing API). Быть первым авторитетным источником, который удовлетворит критерии качества, позволит «перехватить» ожидающих пользователей.
• Оптимизация под вопросительные запросы и Featured Snippets: Создавайте контент, который четко и лаконично отвечает на конкретные вопросы (Who, What, When, Where). Это повышает вероятность признания контента как Authoritative Answer.

Worst practices (это делать не надо)

• Публикация спекуляций и слухов: Публикация непроверенной информации (например, предполагаемых дат выпуска) неэффективна. Механизм активируется только при появлении авторитетного ответа; слухи не будут соответствовать Quality Criteria и могут подорвать доверие к сайту (E-E-A-T).
• Игнорирование структурированных данных для событий и продуктов: Отсутствие разметки снижает вероятность того, что система сможет точно определить момент появления искомой информации на вашем сайте и связать ее с обновлением в Knowledge Graph.
• Медленное обновление информации: Если информация появилась, но сайт обновляется с задержкой, конкуренты, обновившие данные быстрее, будут выбраны системой для уведомления пользователей.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический курс Google на проактивное предоставление информации и глубокую интеграцию поиска с автоматизированными ассистентами. Он демонстрирует важность данных о сущностях (Entity-First approach) и авторитетности источников. Для долгосрочной SEO-стратегии это означает усиление работы над управлением сущностями и оптимизацией под Knowledge Graph, поскольку именно он часто выступает источником Authoritative Answers, которые отслеживает Monitoring Engine.

Практические примеры

Сценарий: Анонс даты начала мероприятия

1. Ситуация (T1): Организатор планирует конференцию. Дата не объявлена. Пользователи ищут «[Название конференции] дата проведения». Google не находит Authoritative Answer и запоминает интерес пользователей (возможно, спросив разрешения).
2. Действия SEO-специалиста (Подготовка): Заранее подготовить официальную страницу мероприятия, внедрить микроразметку Event, оставив поле startDate пустым или указав статус TBA. Убедиться в высоком E-E-A-T сайта.
3. Событие (T2): Дата анонсирована.
4. Действия SEO-специалиста (Реакция): Немедленно обновить поле startDate на странице и в микроразметке. Отправить страницу на переиндексацию (Indexing API или Search Console).
5. Работа механизма Google (T2): Monitoring Engine обнаруживает обновленные данные на авторитетном сайте, признает их Authoritative Answer и обновляет Knowledge Graph.
6. Результат: Пользователи, которые искали дату ранее, получают уведомление от Google Assistant (например, при следующем обращении к нему): «Кстати, стала известна дата проведения [Название конференции]: 1 декабря», источником которого является официальный сайт организатора.

Вопросы и ответы