Как Google ускоряет голосовой поиск, предугадывая окончание запроса и заранее загружая результаты

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему задержки (latency) при обработке голосовых запросов. Цель — сократить время ожидания между моментом, когда пользователь закончил произносить запрос, и моментом получения результатов. Этот временной промежуток обычно тратится на завершение распознавания речи (получение финальной транскрипции) и выполнение фактического поиска. Патент не направлен на устранение SEO-манипуляций или улучшение качества ранжирования.

Что запатентовано

Запатентована система оптимизации производительности поиска, которая выполняет предварительную выборку (prefetching) результатов на основе intermediate transcription (промежуточной транскрипции) голосового запроса. Система пытается предугадать полный запрос пользователя до того, как он будет полностью произнесен и распознан, основываясь на данных из логов запросов (Query Log).

Как это работает

Механизм активируется при получении голосового ввода. Continuous Speech Recognizer генерирует промежуточную транскрипцию начала фразы. Completion Engine ищет в Query Log популярные запросы (previously received search queries), которые начинаются так же. Результаты для этих потенциальных запросов заранее запрашиваются у Search Engine и сохраняются в Cache. Когда пользователь заканчивает говорить и система получает final transcription, она сопоставляет ее с предугаданными запросами. При совпадении результаты немедленно извлекаются из кэша и предоставляются пользователю, минуя этап выполнения поиска для финального запроса.

Актуальность для SEO

Высокая. С ростом использования голосовых ассистентов, мобильного поиска и умных устройств (digital assistant device or mobile device) минимизация задержек критична для пользовательского опыта. Этот инфраструктурный механизм напрямую влияет на воспринимаемую скорость работы голосового поиска Google.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает исключительно инфраструктурный механизм для оптимизации скорости ответа (latency), а не алгоритм ранжирования. Он не вводит новых факторов оценки качества, релевантности контента или авторитетности сайтов. Он влияет на то, насколько быстро пользователь увидит результат, но не на то, какой именно результат (с точки зрения ранжирования) он увидит.

Детальный разбор

Термины и определения

Cache (Кэш)

Хранилище данных, используемое для временного хранения результатов поиска, полученных на этапе предварительной выборки.

Completion Engine (Система завершения запросов)

Компонент, который анализирует промежуточную транскрипцию и определяет связанные с ней ранее полученные поисковые запросы из Query Log. Также проверяет соответствие финальной транскрипции этим запросам.

Continuous Speech Recognizer (Система непрерывного распознавания речи)

Компонент, который обрабатывает входящие аудиоданные и генерирует промежуточные и финальные транскрипции.

Final Transcription (Финальная транскрипция)

Полный и окончательный текстовый результат распознавания всей произнесенной пользователем фразы.

Frontend Engine (Фронтенд-сервер)

Сервер, координирующий взаимодействие между устройством пользователя, распознавателем речи, системой завершения запросов, поисковой системой и кэшем.

Intermediate Transcription (Промежуточная транскрипция)

Предварительный текстовый результат распознавания начальной части произносимой фразы.

Prefetching (Предварительная выборка)

Процесс запроса и получения результатов поиска для предугаданных запросов до того, как пользователь закончит говорить.

Previously received search query (Ранее полученный поисковый запрос)

Запрос, сохраненный в Query Log, который используется как кандидат для завершения текущего голосового ввода.

Query Log (Лог запросов)

База данных ранее выполненных поисковых запросов.

Utterance (Высказывание)

Аудиоданные голосового ввода пользователя (голосовой запрос или команда).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предварительной выборки результатов для голосовых запросов в рамках системы обработки запросов.

1. Система (Frontend server) получает аудиоданные высказывания с устройства пользователя.
2. Система распознавания речи (Continuous speech recognizer) генерирует промежуточную транскрипцию (intermediate transcription) начальной части высказывания.
3. ДО того, как будет получена финальная транскрипция всего высказывания:
   1. Система завершения запросов (Completion engine) определяет, что промежуточная транскрипция ассоциирована с ранее полученным поисковым запросом (previously received search query).
   2. Поисковая система (Search engine) получает результаты, релевантные этому предыдущему запросу.
   3. Фронтенд-сервер сохраняет (кэширует) эти результаты.
4. Система распознавания речи генерирует финальную транскрипцию (final transcription) всего высказывания.
5. Система завершения запросов определяет, что финальная транскрипция также ассоциирована с тем же самым предыдущим поисковым запросом.
6. В ответ на это определение, фронтенд-сервер предоставляет сохраненные результаты пользователю без отправки финальной транскрипции в поисковую систему.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет условие активации механизма.

Определение ассоциации (шаг 3.i) происходит только после того, как промежуточная транскрипция достигла порогового размера (threshold size). Это предотвращает запуск префетчинга на слишком коротких фразах.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет процесс получения результатов.

После определения ассоциации (шаг 3.i), фронтенд-сервер отправляет ранее полученный поисковый запрос на повторное выполнение (re-execution) поисковой системой. Это гарантирует актуальность префетченных результатов.

Claim 4 (Зависимый от 1): Вводит учет местоположения.

Аудиоданные включают данные о местоположении устройства. Определение ассоциации (шаг 3.i) включает проверку того, что текущее местоположение ассоциировано с местоположением, связанным с ранее полученным поисковым запросом.

Claim 8 и 9 (Зависимые от 1): Детализируют механизм ассоциации.

Ассоциация определяется, если промежуточная транскрипция соответствует префиксу (prefix portion) предыдущего запроса (Claim 8) или находится в пределах предопределенного расстояния редактирования (predetermined edit distance) от префикса (Claim 9).

Где и как применяется

Изобретение применяется исключительно в инфраструктуре обработки голосовых запросов для оптимизации производительности.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе происходит распознавание речи (Continuous Speech Recognizer) и интерпретация промежуточной транскрипции. Completion Engine использует Query Log для поиска кандидатов на завершение запроса на основе префиксов, местоположения и данных пользователя.

RANKING – Ранжирование
Хотя патент не меняет логику ранжирования, он взаимодействует с этим этапом. Когда определены кандидаты на завершение запроса, система инициирует параллельные процессы ранжирования (prefetching) для этих кандидатов с помощью Search Engine.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
На финальном этапе, когда получена final transcription, система принимает решение о выдаче результатов. Вместо запуска стандартного процесса поиска, система проверяет Cache и при совпадении предоставляет предварительно загруженные результаты.

Входные данные:

• Аудиоданные высказывания (Utterance).
• Данные о местоположении устройства.
• Идентификатор пользователя.
• Query Log (Логи предыдущих запросов).

Выходные данные:

• Предварительно загруженные результаты поиска, выданные из кэша.

На что влияет

• Специфические запросы: Влияет только на голосовые запросы (voice queries) и голосовые команды (voice commands). Не применяется к текстовому поиску.
• Конкретные типы контента: Наиболее заметно влияние на запросы, предполагающие быстрый ответ (например, фактологические запросы, погода, спортивные результаты), где скорость критична.
• Географические ограничения: Механизм может работать более эффективно в регионах с высокой плотностью пользователей и большим объемом накопленных логов запросов, так как он зависит от Query Log. Местоположение пользователя используется как фактор (Claim 4).

Когда применяется

Алгоритм применяется при соблюдении следующих условий:

• Тип ввода: Пользователь использует голосовой ввод.
• Триггер активации: Continuous Speech Recognizer предоставил стабильную промежуточную транскрипцию.
• Пороговые значения (Threshold size): Промежуточная транскрипция достигла минимальной длины (например, по количеству слов или фонем), необходимой для запуска префетчинга (Claim 2).
• Наличие кандидатов: Completion Engine нашел в Query Log один или несколько подходящих предыдущих запросов, соответствующих префиксу, местоположению и/или пользователю.

Пошаговый алгоритм

1. Получение аудиоданных (Начало): Пользователь начинает говорить. Frontend Engine получает поток аудиоданных с устройства.
2. Генерация промежуточной транскрипции: Continuous Speech Recognizer обрабатывает аудио и выдает предварительный текст (intermediate transcription).
3. Проверка пороговой длины: Система проверяет, достигла ли промежуточная транскрипция необходимого размера (threshold size). Если нет, возврат к шагу 1.
4. Поиск кандидатов: Frontend Engine передает промежуточную транскрипцию (и, возможно, данные о местоположении/пользователе) в Completion Engine.
5. Идентификация предыдущих запросов: Completion Engine ищет в Query Log ранее полученные запросы, которые соответствуют промежуточной транскрипции (например, совпадают по префиксу или находятся в пределах edit distance).
6. Инициация предварительной выборки: Frontend Engine отправляет идентифицированные запросы-кандидаты в Search Engine для выполнения (или повторного выполнения).
7. Получение и кэширование результатов: Search Engine возвращает результаты для запросов-кандидатов. Frontend Engine сохраняет их в Cache. (Шаги 4-7 выполняются параллельно с продолжением голосового ввода пользователем).
8. Получение аудиоданных (Конец): Пользователь заканчивает говорить.
9. Генерация финальной транскрипции: Continuous Speech Recognizer выдает окончательный текст (final transcription).
10. Сопоставление: Completion Engine сравнивает финальную транскрипцию с запросами-кандидатами, для которых были загружены результаты.
11. Выдача результатов:
    • Если совпадение найдено: Frontend Engine немедленно извлекает соответствующие результаты из Cache и отправляет пользователю (минуя отправку финальной транскрипции в Search Engine).
    • Если совпадение не найдено: Запускается стандартный процесс поиска по финальной транскрипции.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на инфраструктуре и использует следующие типы данных:

• Аудиоданные: Основной входной сигнал, содержащий высказывание пользователя (Utterance).
• Географические факторы: Данные о местоположении устройства (location data) используются для определения релевантности предыдущих запросов (Claim 4).
• Пользовательские факторы: Идентификация пользователя может использоваться для определения того, задавал ли этот же пользователь (same user) или другой пользователь (different user) предыдущий запрос (Claims 5, 6).
• Системные данные (Query Logs): Критически важный источник данных. Completion Engine полагается на логи ранее полученных поисковых запросов (previously received search queries) для генерации кандидатов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Threshold size (Пороговый размер): Минимальная длина промежуточной транскрипции для активации механизма (Claim 2). Может измеряться в количестве фонем, слогов или слов.
• Threshold similarity / Edit distance (Пороговое сходство / Расстояние редактирования): Метрика для определения схожести между промежуточной/финальной транскрипцией и предыдущим запросом (Claim 9). Используется для обработки незначительных различий в формулировках.
• Prefix matching (Совпадение префикса): Прямое сравнение начала предыдущего запроса с промежуточной транскрипцией (Claim 8).

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google, направленные на оптимизацию производительности, без прямых рекомендаций для SEO.

1. Цель — снижение задержки (Latency Reduction): Основная задача изобретения — ускорить выдачу результатов при голосовом поиске, выполняя поиск параллельно с процессом распознавания речи.
2. Зависимость от логов запросов: Механизм работает только для тех запросов, которые уже присутствуют в Query Log. Он не эффективен для новых, уникальных или очень редких запросов. Система оптимизирована под популярные запросы.
3. Механизм кэширования: Ключевой особенностью является то, что при успешном срабатывании механизма финальная транскрипция не отправляется в поисковую систему (Claim 1). Результаты берутся из кэша, куда они были помещены на этапе префетчинга.
4. Актуальность результатов: Патент предусматривает повторное выполнение (re-execution) предыдущих запросов на этапе префетчинга (Claim 3), что гарантирует свежесть результатов, даже если они отдаются из кэша.
5. Учет контекста: Система может использовать дополнительный контекст, такой как местоположение (Claim 4) и история пользователя (Claim 5), для более точного выбора кандидатов на завершение запроса.
6. Отсутствие влияния на ранжирование: Патент не содержит информации о том, как изменяются алгоритмы ранжирования. Он использует существующую поисковую систему для получения результатов.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для изменения стратегий ранжирования в SEO. Однако он дает понимание работы голосового поиска.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под популярные голосовые формулировки: Поскольку система полагается на Query Log, важно, чтобы контент отвечал на популярные и естественные формулировки запросов (особенно вопросительные). Это увеличивает вероятность того, что запрос попадет в логи и станет кандидатом для префетчинга.
• Фокус на скорости загрузки сайта: Хотя патент описывает скорость работы самой поисковой системы, он подчеркивает стремление Google к мгновенному ответу. Если Google отдает результат мгновенно, а сайт загружается медленно, это нивелирует преимущества оптимизации и ухудшает пользовательский опыт.
• Локальная оптимизация: Подтверждается важность локального контекста (Claim 4). Для локального бизнеса необходимо обеспечивать точность и полноту данных, так как местоположение используется для предугадывания запросов.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен на борьбу с какими-либо SEO-манипуляциями, поэтому выделить худшие практики на его основе невозможно.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность голосового поиска и инвестиции Google в инфраструктуру для обеспечения бесшовного и быстрого взаимодействия пользователя с ассистентом. Для SEO это сигнал о том, что доля голосовых запросов растет и оптимизация под естественный язык (Natural Language Queries) и быстрые ответы остается долгосрочным трендом.

Практические примеры

Практических примеров действий для SEO нет. Ниже приведен пример работы механизма, описанного в патенте.

Сценарий: Ускорение ответа на популярный запрос

1. Пользователь начинает говорить: «Сколько лет…»
2. Промежуточная транскрипция: Система распознает «Сколько лет». Эта фраза достигает threshold size.
3. Генерация кандидатов: Completion Engine ищет в Query Log популярные запросы, начинающиеся с этого префикса. Находятся кандидаты: Q1=»Сколько лет Брэду Питту», Q2=»Сколько лет Земле».
4. Prefetching: Система заранее отправляет Q1 и Q2 в Search Engine и кэширует результаты R1 и R2.
5. Пользователь заканчивает говорить: «…Брэду Питту?»
6. Финальная транскрипция: Система распознает «Сколько лет Брэду Питту».
7. Сопоставление и выдача: Completion Engine определяет совпадение с Q1. Система мгновенно отдает результат R1 из кэша, не выполняя новый поиск.

Вопросы и ответы