Как Google автоматически распознает и превращает в ссылки адреса, трек-номера и другие данные на веб-страницах (Autolink)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неудобства пользователя при поиске дополнительной информации об элементах, найденных в веб-документе. Он устраняет необходимость вручную копировать данные (например, почтовый адрес или номер отслеживания) и вставлять их на другой сайт (например, карты или сервис доставки). Цель – улучшение пользовательского опыта (UX) путем автоматизации этого процесса. Патент не направлен на улучшение ранжирования или борьбу с SEO-манипуляциями.

Что запатентовано

Запатентована система, которая автоматически распознает элементы данных (Items) в документе на основе шаблонов символов (Pattern matching), а не их точного содержания. Эта система, часто реализуемая как клиентское ПО (например, Toolbar software или расширение браузера), динамически создает гиперссылки (Autolink) для этих элементов. Ссылки ведут на внешние ресурсы, предоставляющие полезную информацию об этих элементах.

Как это работает

Система анализирует контент на стороне клиента после загрузки страницы. Ключевым механизмом является гибридный подход к распознаванию:

• Client Items: Элементы с четким форматом (например, VIN, ISBN), которые можно надежно распознать локально. Они верифицируются по наличию контекстных ключевых слов рядом.
• Server Items: Сложные или неоднозначные элементы (например, адреса), требующие анализа на сервере. Для их распознавания на сервер отправляется только небольшой фрагмент документа.

После успешного распознавания и верификации система преобразует текст элемента в гиперссылку.

Актуальность для SEO

Средняя (для технологии) / Низкая (для реализации). Технология распознавания данных (Data Detectors) сегодня встроена в большинство операционных систем и браузеров (Chrome, iOS, Android). Однако конкретная реализация через тулбары (Toolbar software), подробно описанная в патенте (основанном на заявке 2004 года), устарела.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент не описывает алгоритмы сканирования, индексирования или ранжирования Google Search. Он полностью сосредоточен на клиентской технологии (Client-Side Processing) для улучшения пользовательского опыта при просмотре уже загруженных веб-страниц. Прямого влияния на SEO-стратегии, направленные на повышение позиций сайта в поиске, нет.

Детальный разбор

Термины и определения

Autolink (Автоматическая ссылка)

Функция системы, которая автоматически дополняет распознанные элементы в отображаемом документе ссылками на полезную информацию.

Client Item (Клиентский элемент)

Тип элемента, который легко распознать с высокой степенью уверенности (high confidence) локально на клиенте. Примеры: номера отслеживания, ISBN, VIN.

Item (Элемент)

Информация в документе, которую можно идентифицировать на основе Pattern matching. Элементы соответствуют общему шаблону символов.

Keywords / Non-formatting keywords (Ключевые слова)

Слова в тексте документа, которые система ищет рядом с распознанным элементом для его верификации (например, слово «доставка» рядом с трек-номером).

Pattern matching (Сопоставление с шаблоном)

Метод распознавания элементов на основе формата или структуры символов, а не точного содержания.

Server Item (Серверный элемент)

Тип элемента, который сложно распознать локально. Требует большей вычислительной мощности или больших наборов данных, поэтому обрабатывается на сервере. Примеры: почтовые адреса, информация о рейсах.

Toolbar software (Программное обеспечение тулбара)

Плагин, апплет или аналогичный исполняемый объект на клиенте (например, Google Toolbar), реализующий функции Autolink.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод распознавания и обработки элементов в документе, отображаемом в пользовательском интерфейсе.

1. Система распознает элемент (item) в первом документе на основе шаблона (pattern) символов. Важное условие: шаблон должен включать хотя бы одно число (at least one number). Распознавание не основано на конкретном содержании.
2. Определяется тип элемента: Тип 1 (Client Item) или Тип 2 (Server Item). Критерий — возможность распознавания локально с более высокой уверенностью, чем Тип 2.
3. Если элемент Типа 1: Распознавание верифицируется локально путем определения наличия одного или нескольких non-formatting keywords из списка в пределах заданного расстояния (predetermined distance) от элемента.
4. Если элемент Типа 2: Часть (portion) первого документа, включающая элемент, отправляется на удаленный сервер для завершения распознавания.
5. После верификации/завершения распознавания: Идентифицируется ссылка (link) на второй документ, содержащий информацию, связанную с элементом.
6. Система обеспечивает предоставление этой ссылки вместе с первым документом.

Claim 5 (Зависимый): Детализирует процесс обработки выбора ссылки.

При выборе ссылки на сервер отправляется сообщение, включающее сам элемент и его тип. В ответ от сервера приходит перенаправление (редирект) на второй документ. Сервер хранит информацию, которая связывает различные типы элементов с соответствующими документами.

Claim 19 (Независимый пункт): Описывает те же шаги, что и Claim 1, но с дополнительными действиями по интеграции ссылки:

• Система заменяет элемент ссылкой при отображении первого документа.
• Система предоставляет второй документ в ответ на выбор ссылки пользователем.

Где и как применяется

ВАЖНО: Этот патент НЕ применяется на этапах основного поискового процесса Google (CRAWLING, INDEXING, QUNDERSTANDING, RANKING, METASEARCH, RERANKING).

Client-Side Processing (Обработка на стороне клиента)

Изобретение реализуется на стороне клиента, внутри браузера пользователя, после того как документ был загружен.

• С какими компонентами взаимодействует: Система работает как часть Toolbar software или Browser software. Она анализирует DOM загруженной веб-страницы. Она взаимодействует с удаленным сервером для двух задач: 1) распознавания сложных Server Items; 2) перенаправления пользователя при клике на Autolink.
• Входные данные: Загруженный веб-документ. Предопределенные шаблоны (patterns). Списки ключевых слов (keywords) для верификации.
• Выходные данные: Модифицированное отображение документа с добавленными гиперссылками (Autolinks) или изменения в пользовательском интерфейсе тулбара (например, появление кнопок).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на страницы, содержащие структурированные данные, которые не размечены как ссылки: страницы подтверждения заказов (с трек-номерами), контактные страницы (с адресами и телефонами), каталоги (с ISBN, VIN).
• Определенные форматы контента: Влияет на текстовые строки, соответствующие определенным шаблонам. Примеры: почтовые адреса, номера телефонов, информация о рейсах, идентификаторы продуктов, номера отслеживания (tracking numbers), идентификаторы документов (ISBN, ISSN, DOI) и идентификационные номера транспортных средств (VIN).

Когда применяется

• При каких условиях работает алгоритм: Алгоритм активируется, когда пользователь просматривает документ с помощью клиента (браузера), который оснащен этой технологией (например, установлен соответствующий тулбар) и функция Autolink включена (автоматически или вручную).
• Триггеры активации: Обнаружение в тексте документа строки символов, которая соответствует предопределенному шаблону.
• Исключения: Если распознанный элемент уже является ссылкой, система может оставить его без изменений, но предложить пользователю альтернативную ссылку через интерфейс тулбара.

Пошаговый алгоритм

Основной процесс обработки документа

1. Получение документа: Клиент получает документ (например, пользователь открывает веб-страницу).
2. Подготовка контента: Toolbar software удаляет форматирование из документа.
3. Распознавание элементов: Система анализирует текст для распознавания элементов с помощью Pattern Matching.
4. Классификация элементов: Система определяет для каждого элемента, является ли он Client Item или Server Item, на основе уровня уверенности локального распознавания.
5. Обработка: В зависимости от классификации запускается Процесс А или Процесс Б.

Процесс А: Обработка Client Item

1. Локальная верификация: Система проверяет наличие одного или нескольких Keywords в пределах заданного расстояния от элемента (в патенте упоминается пример в 64 слова). Если ключевых слов нет, элемент игнорируется.
2. Идентификация ссылки: Если верификация успешна, система идентифицирует ссылку для элемента.
3. Предоставление ссылки: Ссылка предоставляется пользователю (вставка в документ, кнопка на тулбаре, всплывающее окно).
4. Обработка клика: При выборе ссылки система отправляет сообщение на сервер (с указанием элемента и его типа).
5. Редирект: Сервер перенаправляет клиента на документ с полезной информацией, при необходимости заполняя поля данными элемента.

Процесс Б: Обработка Server Item

1. Отправка фрагмента на сервер: Toolbar software отправляет только часть документа (в патенте упоминается пример в 12 слов до и после элемента), содержащую элемент и его контекст, на сервер.
2. Серверный анализ: Сервер анализирует фрагмент, используя сложные алгоритмы или большие базы данных (например, распознавание адреса).
3. Идентификация для клиента: Сервер сообщает клиенту о границах распознанного элемента.
4. Идентификация ссылки: Клиент идентифицирует ссылку для подтвержденного элемента.
5. Предоставление ссылки, Обработка клика и Редирект: Аналогично Процессу А.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Используется чистый текст документа. Для верификации Client Items критически важны ключевые слова (keywords), находящиеся в окрестности элемента (контекст). Примеры: «track», «shipment», «package».
• Структурные факторы (Паттерны): Используются предопределенные шаблоны символов (patterns), которые определяют формат данных. Например, шаблон для UPS трек-номера (IZ 000 000 00 0000 000 0), ISBN (10 символов) или VIN (17 символов).

Какие метрики используются и как они считаются

• Pattern matching: Основной метод распознавания. Проверяется соответствие текста предопределенным шаблонам.
• Confidence level (Уровень уверенности): Метрика, используемая для разделения на Client Items (высокий уровень уверенности локального распознавания) и Server Items (низкий уровень).
• Predetermined distance (Заданное расстояние): Метрика расстояния (в словах) от распознанного элемента до контекстных ключевых слов. Используется для верификации Client Items (например, порог в 64 слова).
• Keyword match count (Количество ключевых слов): Пороговое значение (одно или более) для верификации Client Item.

Выводы

1. Фокус на клиентской обработке и UX: Патент описывает исключительно клиентские процессы (например, работу Google Toolbar или Data Detectors в браузере), направленные на улучшение пользовательского опыта. Он не имеет отношения к алгоритмам ранжирования поисковой системы Google.
2. Распознавание без разметки: Система демонстрирует способность идентифицировать структурированные данные (адреса, коды) на основе паттернов и контекста, без необходимости в явной микроразметке.
3. Гибридный подход к распознаванию (Client/Server): Система оптимизирует производительность и точность. Простые форматы (Client Items) обрабатываются локально для скорости, а сложные (Server Items) — на сервере для точности, причем на сервер отправляется только фрагмент текста.
4. Важность контекста для верификации: Для подтверждения локально распознанных данных используется не только шаблон, но и контекст – наличие релевантных ключевых слов рядом с элементом. Это снижает число ложных срабатываний.
5. Отсутствие SEO-выводов для ранжирования: Патент является инфраструктурным с точки зрения поиска и не дает практических выводов для SEO-специалистов, стремящихся улучшить ранжирование сайта.

Практика

Поскольку патент описывает клиентское ПО, а не поисковые алгоритмы, он не дает прямых рекомендаций для стандартной SEO-практики, направленной на ранжирование. Однако он дает понимание того, как данные на странице могут быть интерпретированы инструментами, улучшающими UX (включая современные браузеры и ОС).

Best practices (это мы делаем)

• Использование стандартных форматов данных: Публикуйте адреса, телефонные номера, ISBN, VIN и другие идентификаторы в четких, общепринятых форматах. Это облегчает их распознавание системами, работающими по принципу Pattern Matching.
• Обеспечение релевантного текстового контекста: Размещайте четкие пояснения (ключевые слова) рядом со структурированными данными. Например, использование слов «Адрес:», «Трек-номер:» или «ISBN:» перед соответствующими данными помогает системам верифицировать Client Items, как описано в патенте.
• Обеспечение машиночитаемости: Убедитесь, что важная информация представлена в виде текста, а не изображений.

Worst practices (это делать не надо)

• Обфускация контактных данных: Использование нестандартного форматирования, вставка невидимых символов или замена текста изображениями. Это мешает работе систем типа Autolink/Data Detectors и ухудшает пользовательский опыт.
• Изоляция структурированных данных: Размещение идентификаторов или адресов без какого-либо поясняющего текста (контекстных Keywords) может привести к тому, что система распознает паттерн, но не сможет его верифицировать из-за отсутствия контекста.

Стратегическое значение

Стратегическое значение этого патента для SEO минимально. Он подтверждает давний интерес Google к структурированию информации и улучшению UX. Хотя реализация через тулбары устарела, лежащие в ее основе принципы распознавания шаблонов и сущностей являются фундаментальными. В современном SEO это подчеркивает важность предоставления чистых, семантически понятных данных, что коррелирует с использованием микроразметки Schema.org.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы подтверждения заказа для удобства пользователя

1. Задача: Обеспечить возможность автоматического распознавания номера отслеживания клиентскими системами (браузерами, ОС).
2. Анализ: Трек-номер является Client Item, который распознается по шаблону и верифицируется по контексту.
3. Действие: Убедиться, что трек-номер представлен в виде текста в стандартном формате. Разместить его рядом с явными ключевыми словами.
   Плохо: Ваша посылка отправлена. 1Z92A02E0235698326.
   Хорошо: Ваша посылка отправлена. Номер для отслеживания (Tracking number): 1Z92A02E0235698326.
4. Ожидаемый результат: Добавление ключевых слов помогает клиентским системам верифицировать данные. Пользователи увидят этот номер как кликабельную ссылку, ведущую на страницу отслеживания посылки. Это улучшает UX, но не влияет на ранжирование.

Вопросы и ответы