Как Google позволяет сторонним сервисам выполнять свой код на серверах Google для генерации прямых ответов в выдаче

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему интеграции в поиск данных, которые сложно индексировать традиционными методами: динамически генерируемый контент или данные с высокой частотой обновления (например, погода, статусы рейсов, курсы валют). Существующие методы, такие как лицензирование данных или вызов внешних API, плохо масштабируются или создают недопустимые задержки (latency) при выполнении запроса. Изобретение предлагает масштабируемую, автоматизированную и быструю платформу для интеграции сторонних ответов.

Что запатентовано

Запатентована система, позволяющая третьим сторонам предоставлять Third-Party Search Applications (сторонние поисковые приложения), которые размещаются и выполняются непосредственно внутри инфраструктуры поисковой системы. Третья сторона предоставляет данные (Data Store), логику обработки (Instructions/код) и триггеры активации (Query Templates). Система выполняет этот код в изолированной среде (Sandbox) без обращения к серверам третьей стороны в момент запроса.

Как это работает

Механизм функционирует следующим образом:

• Сборка приложения: Третья сторона через специальный интерфейс (Third-Party Search UI) определяет шаблоны запросов (в виде регулярных выражений), загружает структурированные данные (Data Store) и предоставляет программный код (Instructions).
• Обработка запроса: Когда поступает запрос, механизм активации (Third-Party Trigger Engine) проверяет его на соответствие шаблонам.
• Извлечение параметров: При совпадении система извлекает переменные из запроса и контекста пользователя (например, местоположение).
• Выполнение в песочнице: Приложение запускается в Sandbox на серверах Google. Код обрабатывает параметры и обращается к локально загруженным данным.
• Генерация ответа: Приложение генерирует форматированный ответ на естественном языке (Natural Language Answer).
• Контроль качества: Third-Party Monitoring Engine отслеживает взаимодействие пользователей с ответом и может отключить некачественные приложения.

Актуальность для SEO

Высокая. Описанная архитектура отражает инфраструктуру, которую Google использует для интеграции данных от партнеров для генерации прямых ответов (Direct Answers) и специализированных SERP-функций (например, погода, авиарейсы, отслеживание посылок). Механизм выполнения логики на стороне Google для обеспечения скорости и контроля остается крайне актуальным для развития интерактивной выдачи.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно и стратегически важно (7.5/10). Патент не описывает алгоритмы общего ранжирования. Он описывает механизм, позволяющий поставщикам структурированных данных полностью обойти стандартное ранжирование и гарантировать показ своего форматированного ответа на «нулевой позиции» по конкретным шаблонам запросов. Для сайтов с обширными базами данных это критически важная возможность, при условии доступа к платформе.

Детальный разбор

Термины и определения

Deep Link (Глубинная ссылка)

Ссылка в сгенерированном ответе, которая может включать параметры из запроса, направляя пользователя на конкретную страницу сайта третьей стороны.

Entity (Сущность)

Тип параметра запроса, который соответствует узлу в графе данных (Data Graph), например, человек, место, событие.

Instructions (Инструкции)

Программный код (упоминаются Python, C++, Java, SQL), предоставленный третьей стороной. Определяет логику доступа к Data Store, обработку параметров и форматирование ответа.

Natural Language Answer (Ответ на естественном языке)

Форматированный вывод приложения. Представляет собой законченную мысль (предложение, список), а не сниппет из документа.

Parameters (Параметры)

Переменные, извлекаемые из текста запроса или его контекста (Query Context), например, местоположение, время, User-ID.

Query Template (Шаблон запроса / Триггер)

Регулярное выражение (regular expression), определяющее, какие запросы активируют приложение. Например, «How far is $destination».

Sandbox (Песочница)

Изолированная среда выполнения на серверах поисковой системы. Обеспечивает безопасность и контроль ресурсов (время выполнения, память) при выполнении стороннего кода.

Third-Party Data Store (Стороннее хранилище данных)

Данные (например, spreadsheet, XML), загруженные третьей стороной и хранящиеся в поисковой системе.

Third-Party Search Application (Стороннее поисковое приложение)

Пакет из Query Templates, Data Store и Instructions, размещенный в поисковой системе.

Third-Party Monitoring Engine (Механизм мониторинга)

Компонент, отслеживающий производительность приложений и взаимодействие пользователей с ответами для контроля качества.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обработки запроса.

1. Система получает запрос.
2. Определяется соответствие запроса Query Template (регулярному выражению), предоставленному третьей стороной.
3. Генерируется third-party formatted natural language answer путем выполнения computer-language instructions, также полученных от третьей стороны.
4. Ответ предоставляется как результат поиска.
5. Ключевое условие: Шаблон и инструкции хранятся в поисковой системе как third-party search application, и генерация ответа происходит без связи с сайтом третьей стороны (without communicating with a third-party site) в момент запроса.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что приложение включает data store, полученный от третьей стороны и хранящийся в поисковой системе. Инструкции включают логику доступа к этому хранилищу.

Claim 11 (Независимый пункт): Описывает процесс сборки приложения.

1. Получение от третьей стороны Query Template (регулярного выражения).
2. Получение Data Store.
3. Получение computer-language instructions для доступа к хранилищу и форматирования ответа.
4. Хранение всех компонентов в поисковой системе как third-party search application.
5. Система выполняет приложение без связи с сайтом третьей стороны.

Claim 18 (Независимый пункт): Описывает процесс выполнения, акцентируя внимание на том, что активация происходит, если запрос соответствует регулярному выражению (фиксированным и переменным частям), и последующее выполнение инструкций происходит локально в поисковой системе.

Где и как применяется

Изобретение представляет собой специализированный конвейер обработки запросов, интегрированный в общую архитектуру поиска.

INDEXING (Интеграция данных)
На этом этапе происходит приемка, верификация и сохранение компонентов Third-Party Search Application (данных, кода, шаблонов), полученных через Third-Party Search UI. Это не традиционное индексирование, а процесс интеграции приложений.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Third-Party Trigger Engine оценивает входящий запрос на соответствие зарегистрированным Query Templates (регулярным выражениям). При совпадении извлекаются Parameters из текста запроса и контекста. Если параметр определен как Entity, система взаимодействует с Data Graph для его распознавания. Также может применяться NLP для разрешения местоимений на основе истории поиска.

RANKING / METASEARCH – Ранжирование и Смешивание
Если триггер сработал, Query Engine выполняет приложение в Sandbox. Сгенерированный Natural Language Answer передается на этап смешивания (Blending), где он интегрируется в SERP. Патент предполагает, что такой ответ может получить позицию повышенной видимости (position of prominence).

RERANKING – Переранжирование
Third-Party Monitoring Engine использует данные о взаимодействии пользователей (клики на другие результаты, обратная связь, например, ссылка «Unsubscribe from this OneBox») для оценки качества приложения. При низком качестве приложение может быть отключено или пессимизировано.

Входные данные:

• Запрос пользователя.
• Контекст запроса (местоположение, время, история).
• Размещенные сторонние приложения (Data Store, Instructions, Query Templates).
• Data Graph (для распознавания сущностей).

Выходные данные:

• Форматированный ответ на естественном языке (Third-party formatted natural language answer).
• Опционально: Deep link на сайт третьей стороны.

На что влияет

• Специфические запросы: Влияет на утилитарные, фактоидные и транзакционные запросы с четкой структурой, которые можно описать регулярным выражением и на которые можно ответить с помощью структурированных данных (например, «статус рейса X», «погода в Y», «конвертировать А в Б»).
• Конкретные ниши: Тематики с большим объемом структурированных данных: путешествия, финансы, погода, спорт, E-commerce (статус доставки), специализированные справочники.
• Форматы контента: Генерация прямых ответов, интерактивных блоков и виджетов вместо стандартных синих ссылок.

Когда применяется

• Триггеры активации: Строго тогда, когда запрос пользователя соответствует Query Template (регулярному выражению).
• Условия верификации (Опционально): Система может проверить качество источника перед активацией. Например, проверить, появляется ли связанный сайт в органических результатах поиска по данному запросу и соответствует ли его ranking signal пороговому значению (signal threshold).
• Ограничения производительности: Приложение должно выполниться в Sandbox в течение строго ограниченного времени (в описании упоминается цель <20ms) и не потреблять чрезмерных ресурсов.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Сборка и Верификация Приложения (Офлайн)

1. Регистрация шаблонов: Третья сторона предоставляет Query Templates (регулярные выражения).
2. Определение параметров: Определяются переменные в шаблонах и их типы (строка, число, сущность). Указывается необходимость использования контекста запроса.
3. Загрузка данных: Третья сторона загружает Data Store и определяет его структуру (ключи доступа).
4. Предоставление инструкций: Предоставляется программный код (Instructions) для обработки данных и форматирования ответа.
5. Верификация приложения: Система проверяет приложение:
   • Тестовый запуск в Sandbox для оценки ресурсов и времени выполнения.
   • Проверка органического ранжирования связанного сайта по триггерному запросу (проверка ranking signal threshold).
6. Хранение: Компоненты сохраняются в инфраструктуре поисковой системы.

Процесс Б: Обработка запроса (Онлайн)

1. Получение запроса и проверка триггеров: Система определяет соответствие запроса какому-либо Query Template.
2. Извлечение параметров: Если есть соответствие, извлекаются значения из текста запроса и контекста пользователя.
3. Выполнение в песочнице: Система запускает Instructions приложения в Sandbox, передавая параметры.
4. Генерация ответа: Код выполняется, обращается к локальному Data Store и генерирует форматированный ответ. (Внешние вызовы не производятся).
5. Валидация ответа: Проверка наличия ответа и соблюдения лимита времени.
6. Предоставление ответа: Ответ включается в SERP.

Процесс В: Мониторинг и Обновление (Постоянно)

1. Обновление данных: Периодическое получение обновлений для Data Store от третьей стороны.
2. Мониторинг взаимодействий: Отслеживание кликов пользователей и явной обратной связи по предоставленным ответам.
3. Контроль качества: Отключение приложения, если количество негативных взаимодействий или игнорирований превышает порог.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует данные из нескольких источников:

• Структурные данные (Предоставленные третьей стороной):
  • Data Store (таблицы, XML).
  • Query Templates (регулярные выражения).
  • Instructions (исполняемый код).
• Контентные факторы (Из запроса): Текст запроса для сопоставления с шаблонами и извлечения параметров.
• Пользовательские и Контекстные факторы:
  • Местоположение пользователя (location), время, устройство.
  • История запросов (может использоваться для разрешения местоимений, например, понять, что значит «там», на основе предыдущего запроса).
• Поведенческие факторы (Мониторинг): Клики пользователей на другие результаты, использование ссылок обратной связи. Используются для оценки качества.
• Факторы качества сайта (Верификация): Ranking signal связанного сайта может использоваться для проверки релевантности источника перед активацией приложения.

Какие метрики используются и как они считаются

• Соответствие шаблону: Оценка соответствия запроса регулярному выражению.
• Время выполнения (Latency) и Потребление ресурсов: Метрики, контролируемые средой Sandbox. При превышении порогов ответ не показывается.
• Показатель неудовлетворенности (Disapproval Rate): Количество пользователей, явно выразивших недовольство ответом через механизм обратной связи.
• Коэффициент игнорирования (Interaction Monitoring): Частота, с которой пользователи выбирают сниппеты, расположенные ниже ответа приложения.
• Ranking Signal Threshold (Порог сигнала ранжирования): Минимальный органический ранг сайта третьей стороны по триггерному запросу, необходимый для активации приложения (используется при верификации).

Выводы

1. Выполнение стороннего кода внутри Google: Ключевое изобретение — платформа (Sandbox), позволяющая безопасно выполнять программный код третьих сторон на инфраструктуре Google во время обработки запроса.
2. Приоритет скорости (Локальное выполнение): Система спроектирована для минимизации задержек. Все данные (Data Store) и логика (Instructions) хранятся локально. Внешние вызовы к серверам третьей стороны во время запроса не производятся.
3. Программируемые SERP-функции: Патент описывает механизм, позволяющий третьим сторонам программно создавать собственные прямые ответы или виджеты для конкретных шаблонов запросов (Query Templates).
4. Многоуровневый контроль качества: Google внедряет строгие механизмы защиты: изоляция выполнения (Sandbox), мониторинг ресурсов, мониторинг поведения пользователей (игнорирование, обратная связь) и потенциальная верификация через органический ранг связанного сайта (ranking signal).
5. Использование контекста и сущностей: Система активно использует контекст пользователя (местоположение, время, историю) и интеграцию с Data Graph для распознавания сущностей, позволяя генерировать персонализированные и семантически точные ответы.
6. Переход от SEO к интеграции данных: Для владельцев структурированных данных этот патент описывает переход от оптимизации страниц к прямой интеграции данных и логики в поисковую систему для занятия нулевой позиции.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Практическое применение зависит от доступа к этой платформе (через партнерские программы или публичные инструменты). Рекомендации актуальны для владельцев сервисов и баз данных.

• Идентификация ценных шаблонов запросов: Определить точные, частотные запросы, на которые можно дать прямой ответ с помощью имеющихся структурированных данных (статус доставки, наличие товара, расписание, расчеты).
• Подготовка и структурирование данных: Обеспечить чистоту, актуальность и структурированность данных (аналог Data Store). Данные должны быть легко доступны по ключу (например, номер рейса, SKU, идентификатор сущности).
• Обеспечение свежести данных (для участников программы): Необходимо регулярно обновлять Data Store, так как патент подчеркивает, что ответственность за свежесть лежит на третьей стороне.
• Использование Deep Links: Встраивать в ответ deep links, ведущие пользователя непосредственно к релевантному контенту на сайте, используя параметры из запроса. Это увеличивает ценность ответа и потенциальный трафик.
• Поддержание органической релевантности и E-E-A-T: Поскольку патент упоминает возможность верификации качества через органический ранг сайта (ranking signal threshold), критически важно поддерживать высокий уровень традиционного SEO и авторитетности сайта.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки спама шаблонами: Регистрация слишком общих или нерелевантных Query Templates. Система мониторинга пользовательского поведения быстро выявит и отключит такие приложения.
• Предоставление устаревших или неточных данных: Нерегулярное обновление Data Store приведет к неточным ответам и отключению приложения из-за негативной обратной связи пользователей.
• Сложный или медленный код (для участников программы): Использование неэффективного кода (Instructions) приведет к превышению лимитов времени выполнения в Sandbox.
• Игнорирование контекста пользователя: Неиспользование доступных контекстных параметров (например, местоположения) для персонализации ответа снижает его ценность.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google на предоставление прямых ответов в SERP, используя данные партнеров напрямую, минуя традиционное сканирование. Это подчеркивает критическую важность наличия чистых, структурированных данных как актива. Стратегически, это возможность стать основным источником информации по определенному типу запросов, полностью занимая видимое пространство в выдаче (потенциально Zero-Click), что требует смещения фокуса с контент-маркетинга на инженерию данных и интеграцию.

Практические примеры

Сценарий: Приложение для отслеживания статуса авиарейсов

1. Задача: Авиакомпания хочет предоставлять статус рейса прямо в Google.
2. Query Template: Регистрируется шаблон (регулярное выражение): «$airline $flight_number status».
3. Data Store: Авиакомпания регулярно загружает в Google таблицу со статусами всех рейсов (ключ: номер рейса + авиакомпания).
4. Instructions (Код): Предоставляется код, который ищет в локальной таблице запись по ключу и форматирует ответ: «Flight $airline $flight_number is $status. Scheduled departure: $time.»
5. Выполнение: Пользователь вводит «Delta 123 status». Google извлекает параметры, выполняет код в Sandbox на своих серверах.
6. Результат: В SERP появляется форматированный блок с актуальным статусом рейса мгновенно, без обращения к сайту авиакомпании.

Вопросы и ответы