Как Google использует данные сенсоров устройств для создания и синхронизации хроники событий пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему необходимости ручного ввода контекста для документирования реальной активности пользователя (real-world human-level behavioral context). Изобретение направлено на автоматизацию сбора и интерпретации данных с пользовательских устройств для создания цифровой хроники (life journaling) и персонализации цифрового опыта. Патент не направлен на устранение SEO-манипуляций.

Что запатентовано

Запатентована система и архитектура для автоматического создания, обогащения и синхронизации временного потока событий (temporal event stream). Система собирает потоки сырых данных (signal stream) с аппаратных сенсоров и программных (виртуальных) детекторов устройства. Эти данные интерпретируются в человеко-понятные события. Ключевым элементом является механизм синхронизации этих событий с данными от других пользователей, находящихся в физической близости и связанных в онлайн-сервисе.

Как это работает

Система работает путем агрегации данных на устройстве и их последующей обработки на сервере:

• Сбор данных: Устройство непрерывно собирает сырые данные с сенсоров (GPS, Bluetooth, акселерометр и т.д.) и данные об использовании программного обеспечения.
• Локальная обработка: Приложение на устройстве обрабатывает этот signal stream, фильтрует его (например, выявляя только изменения состояний) и определяет конкретные события (например, «пользователь начал бежать»).
• Генерация потока: Эти события формируют локальный event stream (хронику).
• Серверное обогащение и Синхронизация: Данные отправляются на сервер (Event Server). Если система обнаруживает, что два связанных пользователя находятся физически рядом (например, через Bluetooth), сервер синхронизирует их потоки событий (например, объединяет фотографии с мероприятия) и отправляет обновленный поток обратно на устройство.
• Аналитика: Сервер также анализирует агрегированные данные для генерации статистики и категоризации пользователя.

Актуальность для SEO

Высокая для мобильных и персонализированных продуктов Google (например, Google Timeline, Google Photos, Assistant). Технологии сбора и интерпретации контекстных данных с устройств активно развиваются и применяются. Однако актуальность для традиционного веб-поиска и SEO низкая, так как патент не описывает механизмы ранжирования веб-документов.

Важность для SEO

(1/10). Патент имеет минимальное прямое влияние на SEO-стратегии для веб-сайтов. Он описывает внутреннюю инфраструктуру Google для сбора, обработки и визуализации персональных данных пользователя, полученных с его устройства. Патент не содержит описания механизмов ранжирования веб-документов, индексации или краулинга. Он дает понимание того, насколько глубоко Google может анализировать контекст пользователя в реальном мире, но не предлагает способов оптимизации сайтов под эти механизмы.

Детальный разбор

Термины и определения

Analytics Engine (Аналитический движок)

Серверный компонент (на Event Server), который анализирует полученные потоки, генерирует запросы для поиска новых событий, выполняет кластеризацию данных и генерирует аналитику (например, топ посещаемых мест или категоризацию пользователя).

Event (Событие)

Интерпретация данных из Signal Stream, описывающая высокоуровневую активность или поведение пользователя (например, «пробежка», «посещение ресторана»).

Event Detector (Детектор событий)

Компонент на устройстве, который анализирует signal stream (часто отфильтрованный) и определяет человеко-понятные действия и события.

Event Stream (Поток событий)

Временная последовательность (temporal sequence) одного или более событий, связанных с пользователем. Цифровая хроника активности пользователя.

Hardware Raw Data (Сырые аппаратные данные)

Данные, генерируемые физическими сенсорами (Hardware Sensors) устройства: GPS, Bluetooth, акселерометр, шагомер, микрофон, камера и т.д.

Signal Stream (Поток сигналов)

Консолидированный поток сырых данных, полученных от аппаратных сенсоров (hardware raw data) и виртуальных детекторов (virtual raw data).

Syncing Engine (Механизм синхронизации)

Компонент на устройстве, отвечающий за обновление локального event stream данными, полученными с сервера (например, новыми событиями от других пользователей).

Virtual Detector (Виртуальный детектор)

Программный компонент на устройстве, генерирующий virtual raw data.

Virtual Raw Data / Software Raw Data (Сырые виртуальные/программные данные)

Данные, генерируемые ПО. Включают использование приложений, данные ОС, историю поиска и браузера, активность в социальных сетях, взаимодействие с интерфейсом устройства.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает внутренние процессы обработки персональных данных пользователя и не содержит прямых рекомендаций для SEO.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод синхронизации событий между двумя пользователями на основе физической близости и связи в онлайн-сервисе.

1. Система получает signal stream от первого устройства (User 1). Этот поток включает данные сенсора (например, Bluetooth), идентифицирующие второе устройство (User 2), находящееся в радиусе действия (within a detection range).
2. Система получает первый event stream от User 1, сгенерированный на основе его активности.
3. Система идентифицирует User 2, используя данные из signal stream.
4. Выполняется проверка: есть ли у User 2 связь (connection) с User 1 в онлайн-сервисе (например, друзья в социальной сети).
5. Условие срабатывания: Если связь есть И устройство User 2 обнаружено поблизости.
6. При выполнении условия система извлекает второй event stream, связанный с User 2.
7. Система идентифицирует конкретное второе событие в потоке User 2 путем сравнения (comparison) с первым событием в потоке User 1.
8. Второе событие (от User 2) передается на устройство User 1 с инструкцией включить его в первый event stream.
9. Первый поток обновляется вторым событием, создавая третий (объединенный) поток.
10. Третий поток отправляется на устройство User 1 для синхронизации локальной копии.

Ядром изобретения является автоматическое обнаружение совместного опыта двух связанных пользователей в физическом мире с помощью сенсоров устройств и последующая кросс-синхронизация их цифровых событий.

Claim 4 (Зависимый): Описывает использование агрегированных данных для профилирования пользователя.

1. Множество событий в event stream пользователя подвергается кластеризации (clustering).
2. Пользователь категоризируется (categorizing) на основе результатов этой кластеризации. Например, если топ локаций включает кампус и общежитие, пользователь может быть категоризирован как «студент».

Claim 6 (Зависимый): Описывает генерацию и отображение аналитики.

1. На основе signal stream генерируются аналитические данные (analytics data) для пользователя.
2. Визуализация (visualization) этой аналитики передается на устройство пользователя для отображения (например, карта посещенных мест или статистика активности).

Где и как применяется

Этот патент не описывает применение в стандартной архитектуре веб-поиска (Crawling, Indexing, Ranking и т.д.).

Он описывает архитектуру для персонализированных приложений и сервисов, основанных на контексте пользователя в реальном мире (например, Google Timeline, Google Photos, Assistant).

Взаимодействие компонентов:

• User Devices (Пользовательские устройства): Собирают сырые данные через сенсоры и ПО, выполняют первичную обработку и генерацию event stream, отображают результаты.
• Event Server (Сервер событий): Принимает данные от устройств, выполняет анализ (Analytics Engine), хранит исторические данные, генерирует аналитику, обогащает и синхронизирует event streams.
• Social Network Server (Сервер социальной сети): Предоставляет данные о связях между пользователями (социальный граф), которые используются как условие для синхронизации событий (Claim 1).

Входные данные:

• Сырые данные сенсоров (GPS, Bluetooth, Wi-Fi, акселерометр, микрофон и т.д.).
• Данные об использовании приложений и ОС.
• История поиска, браузинга, коммуникаций (с разрешения пользователя).
• Социальный граф.

Выходные данные:

• Event Stream (хронология событий пользователя).
• Синхронизированные события между пользователями (например, общие фотоальбомы).
• Аналитические данные и их визуализации (карты, графики активности, статистика).
• Категоризация пользователя.

На что влияет

Патент не содержит информации о влиянии на ранжирование веб-контента (статьи, товары), специфические типы запросов, форматы контента, ниши или географические/языковые ограничения в контексте SEO. Он влияет исключительно на обработку персональных данных пользователя и функциональность приложений, использующих эти данные для создания хроник и аналитики.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Сбор и обработка данных происходят на устройстве пользователя постоянно или периодически (если пользователь дал разрешение на сбор данных).
• Триггеры активации синхронизации (Claim 1): Комбинация двух условий: (1) физическое обнаружение другого устройства поблизости (например, через Bluetooth) И (2) наличие подтвержденной связи между пользователями в онлайн-сервисе.
• Триггер активации аналитики: Получение новых данных в signal stream, которые могут быть использованы для обновления статистики или категоризации пользователя.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Локальная обработка на устройстве

1. Сбор данных: Аппаратные сенсоры (Hardware Sensors) и виртуальные детекторы (Virtual Detectors) генерируют сырые данные.
2. Обработка сигналов: Processing Unit консолидирует данные в signal stream. Происходит фильтрация и валидация; система часто сохраняет только данные, указывающие на изменение состояния (State Change Detection), игнорируя периоды бездействия.
3. Детектирование событий: Event Detector анализирует отфильтрованный signal stream и определяет человеко-понятные активности (например, «ходьба», «вождение»). Активности агрегируются в события.
4. Генерация потока: Stream Generator формирует первый event stream, упорядочивая события хронологически.

Этап 2: Взаимодействие с сервером и обработка

5. Передача данных: Первый event stream и signal stream передаются на Event Server.
6. Анализ и Генерация Запросов: Analytics Engine на сервере анализирует тип данных в signal stream (например, идентификатор устройства поблизости, новые GPS координаты). На основе этих данных генерируются запросы к базе данных сервера.
7. Извлечение Новых Событий и Синхронизация: Запросы выполняются для извлечения новых данных. Это включает идентификацию пользователя поблизости и поиск его событий за тот же период времени (если выполнены условия синхронизации из Claim 1).
8. Обновление Потока: Stream Generator на сервере обновляет первый event stream новыми извлеченными событиями, создавая обновленный поток.
9. Хранение и Аналитика: Обновленный поток сохраняется. Analytics Engine также выполняет кластеризацию событий для категоризации пользователя (Claim 4) и генерации аналитики (Claim 6).

Этап 3: Синхронизация и Визуализация

10. Передача обновлений: Обновленный event stream и сгенерированная аналитика передаются обратно на устройство.
11. Локальное Обновление: Syncing Engine на устройстве синхронизирует локальный event stream с обновленной версией, полученной с сервера.
12. Визуализация: User Interface Engine отображает event stream и визуализацию аналитики пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает сбор широкого спектра персональных данных с устройств пользователя (с его разрешения):

• Технические факторы (Аппаратные): Данные акселерометра, GPS (местоположение, скорость), Bluetooth (устройства поблизости), Wi-Fi (точки доступа), датчика освещенности, детектора питания/батареи, термостата, LIDAR.
• Технические факторы (Программные): Информация об операционной системе, установленные приложения, статус файлов.
• Поведенческие факторы (На устройстве): Использование приложений (какие приложения используются, как часто, время и локация использования), взаимодействие с интерфейсом устройства (регулировка громкости, яркости, скроллинг, набор текста, ориентация устройства, звонки).
• Поведенческие факторы (Онлайн): История поиска, история браузера, история коммуникаций (SMS, email). Активность в социальных сетях (посты, лайки, комментарии, просмотры, добавление связей, игры).
• Мультимедиа факторы: Фотографии и видео, сделанные пользователем (используются при синхронизации событий). Данные с микрофона (окружающие звуки – ambient sounds).
• Географические факторы: Данные о местоположении, полученные через GPS, Wi-Fi, Bluetooth.
• Пользовательские факторы: Данные профиля пользователя и его социальный граф (извлекаются с Social Network Server для валидации связей).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики, связанные с SEO, такие как Ranking Scores или Quality Scores. Он фокусируется на обработке временных рядов и событий.

Методы анализа и обработки:

• State Change Detection (Детектирование изменения состояния): Ключевой метод фильтрации сырых данных. Система сохраняет только те моменты времени, когда состояние пользователя или окружения изменилось (например, пользователь начал движение, сменил локацию или открыл новое приложение), игнорируя стационарные периоды.
• Кластеризация (Clustering): Используется Analytics Engine для анализа агрегированных данных. Примеры: определение «топ локаций» пользователя путем кластеризации GPS-координат (Claim 4).
• Категоризация (Categorization): Присвоение пользователю категории на основе результатов кластеризации (например, «студент») (Claim 4).
• Проверка социальной связи (Social Connection Check): Сравнение идентификаторов пользователей с данными социального графа.
• Временная корреляция (Temporal Correlation): Сравнение временных меток (timestamp) событий разных пользователей для определения их одновременности или перекрытия (overlapping event) (используется при синхронизации).

Выводы

1. Инфраструктурный фокус: Патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Google для сбора, интерпретации и визуализации персонального контекста пользователя, получаемого с его устройств. Он не содержит прямых рекомендаций для SEO.
2. Автоматизация хроники (Life Journaling): Основная цель изобретения — автоматическое создание детализированной хроники жизни пользователя (Event Stream) путем перевода сырых данных сенсоров и ПО в человеко-понятные события.
3. Глубина сбора данных: Система спроектирована для агрегации широкого спектра данных: от физических сенсоров (GPS, Bluetooth, движение) до программной активности (использование приложений, онлайн-активность) для полного понимания контекста пользователя (где он, что делает, с кем).
4. Синхронизация на основе близости и связей: Ключевым механизмом является синхронизация событий (например, объединение фотографий) между пользователями. Она активируется только при выполнении двух строгих условий (Claim 1): физической близости устройств и наличии связи между пользователями в онлайн-сервисе.
5. Профилирование и Категоризация: Собранные данные используются для профилирования. Система кластеризует события и на их основе категоризирует пользователей (Claim 4), например, определяет род занятий или образ жизни.
6. Минимальная ценность для SEO: Для SEO-специалистов ценность патента заключается только в понимании того, какие данные Google технически способен собирать о пользователях. Сам патент не связывает эти данные с ранжированием веб-поиска.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Патент не предоставляет конкретных рекомендаций для оптимизации веб-сайтов. Описанные в нем механизмы относятся к разработке мобильных приложений, сбору контекстных данных и управлению персональными данными (например, в продуктах типа Google Timeline или Google Photos), а не к SEO.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен против каких-либо конкретных SEO-тактик или манипуляций с веб-выдачей.

Стратегическое значение

Стратегическое значение этого патента для SEO минимально. Он подтверждает, что Google обладает мощной инфраструктурой для сбора и интерпретации контекста пользователя в реальном мире (офлайн-активность, перемещения, социальные взаимодействия). Это подчеркивает долгосрочный тренд на глубокую персонализацию сервисов. Хотя сам патент не описывает механизмов использования этих данных в поиске, он демонстрирует технологические возможности Google в этой области.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет. Патент описывает функциональность, не связанную с оптимизацией сайтов.

Пример работы механизма (Не SEO):

Сценарий: Синхронизация фотографий на мероприятии (Иллюстрация Claim 1).

1. Контекст: Пользователь А и Пользователь Б являются друзьями в социальной сети (условие связи выполнено). Они оба посещают один и тот же концерт.
2. Сбор данных: Устройства обоих пользователей собирают Signal Streams. Устройство А обнаруживает устройство Б через Bluetooth (условие близости выполнено).
3. Активация синхронизации: Система на сервере получает данные о близости и подтверждает связь.
4. Извлечение событий: Система запрашивает Event Streams обоих пользователей за время концерта. Поток А содержит фотографии, сделанные А. Поток Б содержит фотографии, сделанные Б.
5. Объединение: Система идентифицирует эти фотографии как связанные события (на основе времени и локации) и обновляет Event Stream Пользователя А, добавляя в него фотографии Пользователя Б (и наоборот).
6. Результат: Оба пользователя видят в своей хронике объединенный альбом с фотографиями с концерта.

Вопросы и ответы