Как Google распознает туристический интент в общих запросах и преобразует естественный язык в структурированные данные для Google Travel

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему обработки неоднозначных или неполных запросов о путешествиях, введенных на естественном языке (Free Text Query) в интерфейс общей поисковой системы (General Search Engine). Специализированные туристические поисковики требуют структурированных данных (точные даты и локации). Изобретение позволяет интерпретировать запросы вроде «пляжный отдых зимой» и автоматически заполнять недостающую информацию для выполнения специализированного поиска.

Что запатентовано

Запатентована система (Travel Query Generator System), которая действует как интерпретатор между запросом в свободной форме и специализированным туристическим поисковиком (Travel Search Engine). Система использует вероятностную модель для определения туристического интента. Если уверенность высока, она выводит (предполагает) конкретные параметры поездки (откуда, куда, когда), используя данные о пользователе (User Information) и агрегированные тренды (Popular-Travel Information), и генерирует структурированный Travel Query.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Ввод: Пользователь вводит Free Text Query в общий поиск.
• Классификация Интента: Система анализирует термины и вычисляет совокупную вероятность (Combined Probability), что запрос связан с путешествием.
• Триггер: Если Combined Probability превышает пороговое значение (Threshold Value), активируется генератор туристических запросов.
• Вывод Параметров (Inference): Специализированные модули определяют недостающие параметры (например, город вылета), используя историю пользователя, его локацию и популярные маршруты.
• Генерация и Поиск: Формируется структурированный Travel Query, который отправляется в Travel Search Engine (например, Google Flights/Hotels).

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание естественного языка (NLP) и классификация интентов являются основой современного поиска. Google активно интегрирует свои вертикальные продукты (Google Travel) в основную выдачу. Описанный механизм, позволяющий бесшовно переходить от общего запроса к специализированному результату, критически важен для пользовательского опыта и стратегии Google в Travel-вертикали.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (7.5/10) для SEO в Travel-нише. Он описывает, как Google интерпретирует неоднозначные запросы и решает, когда активировать специализированный поиск. Понимание того, какие сигналы используются для вывода параметров (популярность направлений, типы отдыха, персонализация), помогает туристическим сайтам оптимизировать контент и предложения так, чтобы соответствовать этим автоматически сгенерированным запросам и обеспечивать свое присутствие в вертикальном поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

Combined Probability (Комбинированная/Совокупная вероятность)

Агрегированная оценка вероятностей отдельных терминов в запросе. Определяет общую уверенность системы в том, что запрос является туристическим. Используется для сравнения с порогом активации.

Derivation Modules (Модули вывода/деривации)

Компоненты системы (например, Origin-Location Derivation Module), отвечающие за извлечение или предположение конкретных параметров путешествия (откуда, куда, когда), если они явно не указаны.

Free Text Query (Запрос в свободной текстовой форме)

Входной запрос от пользователя на естественном языке, введенный часто в общий поиск.

General Search Engine (Общая поисковая система)

Основной поисковый интерфейс (например, главная страница Google), обычно имеющий только одно поле ввода текста (single query text input field).

Popular-Travel Information (Информация о популярных путешествиях)

Агрегированные данные о поведении пользователей: популярные маршруты, типы отдыха (пляжный, горнолыжный и т.д.), даты, продолжительность пребывания, события, а также внешние данные (погода, цены).

Threshold Value (Пороговое значение)

Минимальный уровень Combined Probability, необходимый для активации генерации Travel Query.

Travel Query (Туристический запрос)

Структурированный запрос, сгенерированный системой. Явно указывает пункт отправления (Origin), пункт назначения (Destination) и дату отправления (Departure Date).

Travel Search Engine (Туристическая поисковая система)

Специализированный поисковый движок (например, Google Flights или Google Hotels), который принимает структурированные Travel Queries.

User Information (Информация о пользователе)

Персонализированные данные: предпочтения, текущее местоположение, история прошлых путешествий (маршруты, даты, затраты), а также локации контактов пользователя (например, из социальных сетей).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс идентификации туристического интента в общем поиске и активации вертикального поиска.

1. Система получает Free Text Query через General Search Engine (с одним полем ввода).
2. Из запроса извлекаются (deriving) термины, соответствующие потенциальным ограничениям путешествия (например, место назначения, дата).
3. Для каждого термина определяется индивидуальная вероятность того, что он связан с запросом туристической информации.
4. Система определяет, превышает ли Combined Probability этих терминов установленное пороговое значение (Threshold Value).
5. Если порог превышен, генерируется структурированный Travel Query на основе извлеченных терминов.
6. Этот Travel Query отправляется в Travel Search Engine (который отделен от General Search Engine).
7. Полученные результаты представляются пользователю.

Ядром изобретения является вероятностный метод классификации интента запроса в общем поиске и автоматическое перенаправление в специализированный поиск, если уверенность высока.

Claims 2 и 4 (Зависимые от 1): Детализируют данные, используемые для определения вероятности интента.

• Вероятность может определяться на основе User Information (персональные данные, история аккаунта) (Claim 2).
• Вероятность может определяться на основе Popular-Travel Information (агрегированные данные) (Claim 4).

Claims 5, 6, 7 (Зависимые от 1): Указывают на вывод (предположение) конкретных параметров.

Система может выводить пункт отправления (Claim 5), пункт назначения (Claim 6) и дату отправления (Claim 7).

Claims 8, 9, 10 (Зависимые): Конкретизируют механизм вывода параметров. Пункт отправления (Claim 8), назначения (Claim 9) и дата отправления (Claim 10) выводятся на основе комбинации текста запроса, User Information и Popular-Travel Information.

Где и как применяется

Это изобретение является ключевым компонентом этапа понимания запросов и связующим звеном с метапоиском.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основная область применения. Система работает в реальном времени для анализа Free Text Query. Она выполняет:

• Классификацию интента: Определяет, ищет ли пользователь путешествие, используя вероятностную модель (Combined Probability).
• Вывод параметров (Inference): Предполагает недостающие параметры (откуда, куда, когда), используя контекст.
• Реформулирование запроса: Переписывает исходный запрос в структурированный Travel Query.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Система действует как триггер (Triggering) для активации вертикального поиска. Сгенерированный Travel Query отправляется в Travel Search Engine. Полученные результаты затем могут быть смешаны с результатами основного веб-поиска или представлены в виде специализированного блока.

Система взаимодействует с хранилищами User Information и Popular-Travel Information.

Входные данные:

• Free Text Query от пользователя.
• User Information (история путешествий, локация, предпочтения, контакты).
• Popular-Travel Information (популярные маршруты, даты, типы отдыха, события, погода, цены).

Выходные данные:

• Структурированный Travel Query (с явно указанными Origin, Destination, Departure Date).

На что влияет

• Конкретные ниши или тематики: Влияет исключительно на туристическую вертикаль (перелеты, отели, аренда авто, планирование отпусков).
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на неоднозначные информационные и коммерческие запросы, где пользователь выражает желание путешествовать без указания точных параметров (например, «пляжный отдых в октябре», «идеи для медового месяца»).
• Типы контента: Влияет на видимость структурированного контента из вертикального поиска (листинги авиабилетов, отелей).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда Combined Probability того, что термины в Free Text Query указывают на туристический интент, превышает заданный Threshold Value.
• Условия для вывода (Inference): Когда в запросе отсутствуют необходимые параметры (например, город вылета), но система может с высокой долей уверенности предположить их, используя контекстные данные.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса в реальном времени:

1. Получение запроса: General Search Engine получает Free Text Query через единое поле ввода.
2. Парсинг и извлечение терминов: Система анализирует запрос для выявления потенциальных ограничений (локаций, дат, типов отдыха).
3. Расчет вероятностей интента: Для каждого термина рассчитывается вероятность его отношения к путешествию, используя User Information и Popular-Travel Information.
4. Агрегация и проверка порога: Рассчитывается Combined Probability. Система проверяет, превышает ли она Threshold Value.
   • Если НЕТ: Запрос обрабатывается стандартными алгоритмами общего поиска.
   • Если ДА: Активируется Travel Query Generator.
5. Вывод параметров (Derivation/Inference): Система использует специализированные модули для определения точных параметров:
   • Origin-Location Derivation: Определение пункта отправления (например, ближайший аэропорт или аэропорт, откуда пользователь летал ранее). Учитывается максимальное расстояние от пользователя.
   • Destination-Location Derivation: Уточнение пункта назначения (например, выбор популярного города в указанной стране, выбор локации на основе типа отдыха, событий или погоды). Учитывается минимальное расстояние от пользователя.
   • Departure/Return-Date Derivation: Определение дат поездки (на основе указанного периода и популярной продолжительности отдыха).
6. Выбор кандидатов: Модули используют вероятностные функции для ранжирования кандидатов и выбирают наиболее вероятные.
7. Генерация структурированного запроса: Формируется Travel Query с явным указанием всех параметров.
8. Отправка в вертикальный поиск: Travel Query отправляется в Travel Search Engine.
9. Представление результатов: Результаты от Travel Search Engine представляются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует три основных типа данных:

1. Контентные факторы (Текст запроса):

• Термины, указывающие на локации, время (даты, месяцы, сезоны, праздники, «следующая пятница»), и типы отдыха (пляж, лыжи).

2. Пользовательские факторы (User Information):

• Географические факторы: Текущее местоположение пользователя.
• История пользователя: Прошлые пункты отправления и назначения, даты вылета, продолжительность пребывания, предпочтительные типы направлений (Destination Types).
• Социальные факторы: Локации контактов пользователя (например, из социальных сетей).
• Экономические факторы: История затрат пользователя на прошлые поездки.

3. Статистические и Внешние факторы (Popular-Travel Information):

• Популярность маршрутов и дат: Популярные пункты отправления/назначения и даты/продолжительность поездок.
• Категоризация направлений: Популярные типы направлений (пляжные, горные и т.д.).
• Внешние данные: Информация о событиях и их локациях; информация о погоде в популярных направлениях.
• Экономические факторы: Оценочная стоимость поездок по популярным маршрутам.

Какие метрики используются и как они считаются

• Probability of Intent (Вероятность интента): Метрика, рассчитываемая для отдельных терминов и агрегируемая в Combined Probability. Определяет уверенность системы в туристическом интенте.
• Threshold Value (Пороговое значение): Заранее определенный уровень уверенности для активации Travel Query Generator.
• Probability Function (Функция вероятности для вывода параметров): Используется внутри модулей деривации для выбора наилучшего кандидата. Эта функция взвешивает факторы:
  • Явное упоминание в запросе (наибольший вес).
  • Популярность (Popularity level).
  • История пользователя (Frequency of past travel).
  • Близость/Расстояние (Proximity/Distance — максимальное для отправления, минимальное для назначения).
  • Стоимость (Estimated/Past cost).

Выводы

1. Вероятностная классификация интента в реальном времени: Google использует сложные вероятностные модели для определения туристического интента непосредственно в основном интерфейсе поиска. Это не просто поиск по ключевым словам.
2. Порог активации вертикального поиска: Переход от общего поиска к специализированному (Google Travel) происходит только при высокой уверенности в интенте (Combined Probability > Threshold Value).
3. Критическая роль вывода (Inference): Способность системы «додумывать» недостающие параметры (откуда лететь, на сколько дней) является центральной частью изобретения, позволяющей обрабатывать неоднозначные запросы.
4. Персонализация и Популярность как основа для вывода: Система полагается на User Information (история, локация, социальные связи) и Popular-Travel Information (тренды, маршруты, цены). Выдача по неоднозначным запросам сильно персонализирована и зависит от текущих трендов.
5. Интеграция внешних и контекстуальных данных: Система учитывает реальные факторы, такие как погода, события, стоимость и расстояние, для уточнения пунктов назначения и дат.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации касаются SEO-специалистов в туристической вертикали (OTA, авиакомпании, отели).

• Оптимизация под типы направлений (Destination Types): Поскольку система использует категории (пляжный, горнолыжный, романтический) для вывода пунктов назначения, необходимо четко сигнализировать, к каким категориям относится ваше предложение. Создавайте лендинги, оптимизированные под эти категории (например, «Лучшие пляжные отели Греции»).
• Соответствие популярным трендам (Popular-Travel Information): Система предпочитает популярные направления и даты при обработке неоднозначных запросов. Анализируйте тренды и убедитесь, что ваши ключевые предложения соответствуют текущему спросу и сезонности.
• Оптимизация под события и контекст: Так как система учитывает события и погоду, создавайте контент и предложения, привязанные к крупным мероприятиям или оптимальным погодным условиям в регионе.
• Обеспечение присутствия в Google Travel: Для поставщиков услуг критически важно передавать данные в Google Flights/Hotels, так как именно туда система направляет сгенерированный Travel Query.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус только на точных запросах: Игнорирование широких или вдохновляющих запросов (например, «идеи для отпуска») является ошибкой. Google активно интерпретирует такие запросы и преобразует их в коммерческий трафик для своей вертикали.
• Игнорирование категоризации предложений: Представление отеля без указания его особенностей (например, «семейный», «романтический») снижает его шансы быть выбранным системой при обработке запросов, связанных с определенным типом отдыха.
• Пренебрежение трендами: Продвижение направлений или дат, которые не пользуются популярностью (низкий Popular-Travel Information score), будет менее эффективным, так как система предпочтет более популярные варианты при интерпретации неоднозначных запросов.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по перехвату специализированных интентов в универсальном поиске и маршрутизации их в собственные вертикальные продукты. Для игроков туристического рынка это означает, что видимость все более зависит от интеграции с экосистемой Google Travel и соответствия автоматической интерпретации спроса. Система снижает зависимость от того, что пользователь сам введет точные данные, так как Google делает это за него, начиная с этапа вдохновения.

Практические примеры

Сценарий: Обработка неоднозначного запроса о путешествии

1. Пользователь: Находится в Бостоне (BOS), ранее искал информацию о Карибах.
2. Запрос (Free Text Query): «идеи для романтического отпуска в ноябре».
3. Анализ и Триггер: Система анализирует «романтический отпуск» и «ноябрь». Combined Probability туристического интента превышает порог.
4. Вывод пункта отправления (Origin): Система использует User Information (локация Бостон) и предполагает BOS.
5. Вывод пункта назначения (Destination): Система использует Popular-Travel Information для поиска направлений, категоризированных как «романтические» и популярных в ноябре. Учитывая User Information (интерес к Карибам), она выбирает, например, Сент-Люсию (UVF).
6. Вывод дат (Dates): Система анализирует популярную продолжительность отпуска (например, 7 дней) и выбирает даты в ноябре.
7. Результат (Travel Query): Генерируется структурированный запрос: Origin: BOS, Destination: UVF, Departure: Nov 10, Return: Nov 17.
8. Действие: Запрос отправляется в Google Flights/Hotels, и пользователь видит конкретные предложения.

Вопросы и ответы