Как Google автоматически запускает персонализированные дополнительные поиски на основе просматриваемого контента (Концепция Google Sidebar)

Патент описывает систему, которая автоматически выполняет дополнительные поиски на основе контента, который пользователь просматривает в данный момент. Эти поиски персонализированы: пользователь заранее настраивает предпочтения (например, контент от социальных связей или результаты с определенных доменов), и система отображает эти результаты рядом с основной страницей.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему необходимости ручного поиска дополнительной информации (например, отзывов, комментариев в социальных сетях, связанных статей), относящейся к контенту, который пользователь просматривает в данный момент. Система автоматизирует этот процесс, устраняя необходимость для пользователя покидать текущую страницу, формулировать новые запросы и повторно вводить предпочитаемые ограничения поиска (например, поиск только по доверенным сайтам).

Что запатентовано

Запатентована система для автоматического выполнения персонализированных Supplemental Searches (дополнительных поисков). Изобретение объединяет Current Context (текущий контекст — то, что пользователь просматривает) с заранее определенными пользователем настройками и ограничениями (Supplemental Search Settings), хранящимися в Search Constraint Setting Database. Результаты этих автоматически инициированных поисков отображаются пользователю рядом с основным контентом (например, в боковой панели).

Как это работает

Система работает в фоновом режиме:

Определение контекста: Анализируется просматриваемый пользователем контент для определения Current Context. Это часто включает извлечение именованных сущностей (Entities) из видимой части экрана.
Автоматический триггер: Без каких-либо действий со стороны пользователя система инициирует дополнительный поиск.
Получение настроек: Система получает персонализированные настройки пользователя (Supplemental Search Settings), такие как предпочитаемые домены или ограничения по социальному графу.
Выполнение ограниченного поиска: Поисковая система выполняет Supplemental Search, используя характеристики контекста как часть запроса и применяя настройки пользователя как строгие ограничения.
Отображение результатов: Результаты возвращаются клиенту и отображаются рядом с основным контентом.

Актуальность для SEO

Низкая/Средняя. Патент является продолжением (continuation) заявки, поданной в 2010 году, и сильно напоминает закрытый продукт Google Sidebar. Акцент на явные настройки пользователя и интеграцию социальных сетей характерен для эпохи Google+. Хотя концепции контекстного поиска крайне актуальны (Google Lens, Circle to Search), данная конкретная реализация в виде настраиваемой автоматической боковой панели не является актуальной частью поисковой экосистемы на 2025 год.

Важность для SEO

Влияние на современные SEO-стратегии минимальное (2/10). Этот патент не описывает алгоритмы основного ранжирования Google (Core Ranking). Он описывает инфраструктуру для отдельного продукта или функции, предназначенной для отображения дополнительной, персонализированной информации. Он не дает практических рекомендаций для оптимизации под основную поисковую выдачу Google SERP, но подтверждает интерес Google к использованию сущностей, авторства и персонализации.

Детальный разбор

Термины и определения

Current Context (Текущий контекст): Информация, характеризующая контент, который пользователь просматривает в данный момент на своем устройстве. Может включать URL, текст документа или, как указано в Claims, конкретную часть документа, видимую на экране.
Entity / Named Entity (Сущность / Именованная сущность): Идентифицируемая единица в тексте (человек, организация, продукт, концепция), используемая для определения текущего контекста и формулирования дополнительного поискового запроса.
Node (Узел): Индивидуум или группа индивидуумов в машинно-реализованной социальной сети (Social Network).
Search Constraint Setting Database (База данных настроек ограничений поиска): Хранилище, содержащее персонализированные настройки пользователей для дополнительных поисков (предпочитаемые домены, типы контента, идентификаторы социальных связей).
Social Network (Социальная сеть): Система, организующая узлы (Nodes) и связи между ними. Патент различает симметричные (взаимные) и асимметричные (односторонние, например, подписки) сети.
Supplemental Search (Дополнительный поиск): Поиск, который автоматически инициируется системой на основе текущего контекста просмотра пользователя и ограничивается его персонализированными настройками.
Supplemental Search Settings (Настройки дополнительного поиска): Заранее определенные пользователем ограничения, используемые для фильтрации результатов Supplemental Search.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ сосредоточен на независимом пункте Claim 1. Важно понимать, что итоговая формула изобретения (Claims), выданная в 2022 году, значительно уже, чем общее описание возможностей, основанное на заявке 2010 года.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы.

Система предоставляет контент в электронном документе пользователю.
После предоставления контента система определяет, без дальнейших действий со стороны пользователя (without further action by the first user), необходимость проведения Supplemental Search.
Поиск связан с текущей отображаемой частью документа на экране.
Система идентифицирует эту часть и извлекает релевантный поисковый термин (relevant search term), например, сущность.
Генерируется дополнительный запрос (supplemental query).
Получаются результаты поиска (дополнительный контент). Ключевое ограничение: Поиск осуществляется (i) в пределах одного или нескольких доменов, выбранных пользователем до просмотра контента, И (ii) ищется контент, опубликованный социальными связями пользователя (social network connections).
Дополнительный контент предоставляется для отображения.

Ядро изобретения — это строго специфическая реализация автоматического поиска: он основан на видимой области просмотра и одновременно ограничен заранее выбранными пользователем доменами И контентом от социальных связей внутри этих доменов.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет использование социальных данных.

Система запрашивает у пользователя разрешение на доступ к его профилю в социальной сети и получает подтверждение.

Где и как применяется

Этот патент описывает систему, которая функционирует параллельно основному процессу просмотра веб-страниц и вовлекает несколько слоев поисковой архитектуры.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Для работы системы необходимы данные об авторстве контента и его связи с узлами (Nodes) в социальном графе. Также требуется индексация контента по доменам.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Контекстуальный анализ)
Вместо анализа запроса пользователя система анализирует Current Context (текущую веб-страницу или ее видимую часть). Это включает извлечение сущностей (Entities) или тем, которые затем используются для формулирования supplemental query.

RANKING / METASEARCH (Дополнительный поиск и отображение)
Выполняется отдельный процесс поиска (Supplemental Search), строго ограниченный (constrained) настройками пользователя. Система объединяет извлеченный контекст с персонализированными настройками (домены, социальные связи) и отображает результаты параллельно основному контенту.

Входные данные:

Информация, идентифицирующая Current Context (URL, текст видимой части страницы, извлеченные сущности).
Идентификатор пользователя (User ID).
Search Constraint Setting Database (персональные настройки).
Данные социального графа пользователя.

Выходные данные:

Набор результатов Supplemental Search, отфильтрованный в соответствии с контекстом и настройками.

На что влияет

Конкретные типы контента: Влияет на контент, который часто обсуждается в социальных сетях (новости, блоги) или контент, по которому пользователи ищут информацию на авторитетных ресурсах (отзывы, энциклопедии).
Персонализированные функции: Влияет не на основную выдачу, а на дополнительные функции, такие как расширения браузера или боковые панели.

Когда применяется

Условия работы: Алгоритм применяется, если пользователь использует совместимое клиентское приложение и заранее сконфигурировал свои Supplemental Search Settings (указал домены и разрешил доступ к социальным связям, согласно Claim 1).
Триггеры активации: Активация происходит автоматически (без действий пользователя), когда пользователь загружает новый документ или изменяет текущую отображаемую часть документа (например, при прокрутке).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Настройка (Предварительный этап)

Предоставление интерфейса: Пользователю предлагается интерфейс для определения ограничений.
Выбор ограничений: Пользователь указывает предпочитаемые домены и разрешает доступ к социальным связям.
Сохранение настроек: Настройки сохраняются в Search Constraint Setting Database.

Процесс Б: Выполнение поиска (Реальное время)

Получение текущего контекста: Система определяет текущую видимую часть документа, который просматривает пользователь.
Определение характеристик контекста: Анализ видимой части для извлечения характеристик, например, именованных сущностей или релевантных терминов.
Доступ к настройкам пользователя: Система извлекает сохраненные Supplemental Search Settings пользователя.
Проведение дополнительного поиска: Система генерирует и выполняет запросы, которые одновременно учитывают характеристики контекста (Шаг 2) и настройки пользователя (Шаг 3). Поиск контента по извлеченной сущности ограничивается указанными доменами И авторством социальных связей.
Передача и отображение результатов: Результаты передаются на клиентское устройство и отображаются параллельно с основным контентом.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует следующие типы данных:

Контентные факторы: Текст и содержимое текущего просматриваемого электронного документа, особенно его видимая часть. Используется для извлечения сущностей и определения Current Context.
Пользовательские факторы (Явные): Идентификатор пользователя. Заранее определенные Supplemental Search Settings: списки доверенных доменов.
Социальные факторы: Социальный граф пользователя (Social Network Connections). Используется для ограничения поиска контентом от этих связей.
Данные об авторстве: Информация, связывающая проиндексированный контент с конкретными авторами (Nodes) в социальной сети.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент фокусируется в первую очередь на механизме ограничений (constraints), а не на сложных метриках ранжирования.

Ограничения (Constraints): Основной механизм фильтрации. Согласно Claim 1, результат должен соответствовать всем заданным пользователем критериям: быть с определенного домена И быть созданным определенным автором/социальной связью.
Ранжирование социальных результатов: В описании патента (но не в Claims) упоминается, что контент может ранжироваться в соответствии с отношениями. Например, контент от пользователей, с которыми часто контактируют или которые имеют более близкий тип связи (например, «друзья» против «коллеги»), может ранжироваться выше.

Выводы

Не связано с основным ранжированием (Core Ranking): Это патент на продукт или функцию (концептуально схожий с Google Sidebar), а не на алгоритм основного поиска. Он не влияет на глобальное органическое ранжирование.
Автоматизация и Динамический Контекст: Система работает автоматически, без явного запроса. Current Context определяется динамически на основе того, что пользователь видит на экране в данный момент (видимая часть документа).
Гиперперсонализация через Жесткие Ограничения: Система использует строгие ограничения (Constraints), заданные пользователем заранее. Это форма явной персонализации, где пользователь определяет доверенные источники и авторов.
Узкая формула изобретения (Claims): Запатентованное ядро (Claim 1) очень специфично и требует одновременного выполнения двух условий: поиск должен быть ограничен заранее выбранными доменами И контентом от социальных связей внутри этих доменов.
Зависимость от Сущностей и Социального Графа: Для работы механизма критически важно качественное распознавание сущностей в контенте и доступ к данным социального графа пользователя и авторству контента.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Поскольку патент описывает отдельный продукт, а не основной поиск, прямых рекомендаций для SEO мало. Однако он подтверждает важность следующих стратегических направлений для видимости в персонализированных и контекстных средах:

Четкое определение сущностей (Entity Optimization): Убедитесь, что ключевые сущности (продукты, компании, имена людей) четко представлены в тексте и легко распознаются (используя Schema.org). Это увеличивает вероятность корректной интерпретации Current Context.
Структурирование контента: Используйте логичную структуру. Поскольку система анализирует видимую часть документа, важно, чтобы ключевая информация была понятна в каждом блоке контента.
Развитие сигналов авторства и социального присутствия: Необходимо четко связывать контент с его авторами (Entities/Nodes). Это критично для систем, фильтрующих результаты по социальному графу. Активное и авторитетное присутствие в социальных сетях может увеличить видимость контента в рамках подобных систем.
Построение Доверия к Бренду (Domain Authority): Стратегически важно стремиться к тому, чтобы ваш домен стал авторитетным источником, который пользователи могут явно добавить в список предпочитаемых доменов в подобных системах.

Worst practices (это делать не надо)

Анонимный контент: Публикация контента без указания авторства делает его невидимым для систем, которые фильтруют результаты на основе авторства или социальных связей (что является обязательным условием в Claim 1).
Игнорирование социальной активности: Отсутствие присутствия в социальных сетях и взаимодействия с сообществом исключает возможность видимости через механизм, описанный в этом патенте, так как он требует наличия контента от социальных связей.

Стратегическое значение

Патент имеет скорее историческое значение, отражая видение Google периода 2010-х годов (эпоха Google+ и Google Sidebar) по интеграции социальных сигналов и явных предпочтений пользователей. Хотя конкретная реализация устарела, патент подтверждает долгосрочный интерес Google к использованию сущностей, авторства и социального подтверждения для фильтрации контента. Это подчеркивает важность работы над E-E-A-T в долгосрочной перспективе.

Практические примеры

Сценарий: Автоматический поиск мнений коллег по предпочитаемым источникам

Настройка пользователя: Пользователь (аналитик) заранее настроил свои Supplemental Search Settings, указав предпочитаемые домены (например, Bloomberg.com) и разрешив доступ к своей профессиональной социальной сети (например, LinkedIn).
Текущий контекст: Аналитик читает новостную статью о компании «InnovateTech». Он прокручивает страницу до раздела с финансовыми показателями.
Активация механизма: Система анализирует видимую часть экрана, идентифицирует сущность «InnovateTech».
Выполнение поиска (согласно Claim 1): Система автоматически выполняет Supplemental Search с жесткими ограничениями: Искать «InnovateTech» ТОЛЬКО на Bloomberg.com И ТОЛЬКО контент, опубликованный контактами пользователя из LinkedIn на этом домене.
Результат: В боковой панели браузера (Sidebar) автоматически появляется ссылка на комментарий коллеги пользователя, оставленный под статьей о «InnovateTech» на Bloomberg.com.

Вопросы и ответы

Описывает ли этот патент, как Google ранжирует сайты в основной выдаче?

Нет, этот патент не имеет отношения к основному алгоритму ранжирования Google. Он описывает отдельную систему (Supplemental Search), которая работает автоматически на основе просматриваемого контента и отображает результаты в отдельной области (например, боковой панели). Это патент на функцию или продукт.

Актуален ли этот патент сегодня? Похоже на Google Sidebar.

Верно, описанная технология очень похожа на Google Sidebar, который был закрыт. Патент основан на заявке 2010 года. В настоящее время Google не предлагает продукта, работающего точно так, как описано, особенно с такой сильной зависимостью от социальных сетей и явных настроек пользователя. Поэтому прямая актуальность низкая.

Патент много говорит о социальных сетях. Значит ли это, что социальные сигналы являются фактором ранжирования?

В контексте этого патента социальные связи являются обязательным ограничением (фильтром) для Supplemental Search, согласно Claim 1. Это подтверждает способность Google использовать социальный граф для глубокой персонализации в отдельных продуктах, но не доказывает использование социальных сигналов в основном ранжировании.

Что такое ‘Current Context’ в этом патенте и как он определяется?

Current Context — это то, что пользователь просматривает в данный момент. Согласно Claim 1, система анализирует именно ту часть веб-страницы, которая видна на экране. Из этого контента извлекаются ключевые сущности или термины, которые используются как основа для автоматического дополнительного поиска.

Как пользователи настраивают, что они хотят видеть в результатах дополнительного поиска?

Патент описывает пользовательский интерфейс, где пользователи заранее указывают конкретные домены, которым они доверяют, и разрешают доступ к своим социальным связям. Именно эти настройки (домены + социальные связи) используются как фильтры для поиска.

Что означает, что поиск инициируется «без дальнейших действий со стороны пользователя»?

Это означает, что система работает полностью автоматически. Как только пользователь открывает страницу или прокручивает ее до нового раздела, система самостоятельно анализирует контент и выполняет дополнительные поиски. Пользователю не нужно нажимать кнопку или вводить запрос.

Какое значение для SEO имеет упоминание авторства (Nodes) и социальных связей?

Это подчеркивает важность четкой идентификации авторов контента и построения социального авторитета. Для того чтобы система могла фильтровать контент по социальному графу, она должна точно знать, кто создал ту или иную страницу. Это косвенно подтверждает важность работы над сигналами авторства и E-E-A-T.

Может ли мой сайт попасть в результаты Supplemental Search, если пользователь меня не знает в социальных сетях?

Согласно строгому прочтению Claim 1 (итоговой формулы изобретения), нет. Запатентованный метод требует, чтобы результаты были опубликованы социальными связями пользователя И находились на заранее выбранных доменах. Если ваш контент не удовлетворяет обоим условиям одновременно, он не будет показан через этот конкретный механизм.

Как система определяет сущности на странице?

В описании патента упоминаются различные подходы, включая анализ текста документа для идентификации заглавных слов, фраз, имен существительных, а также сравнение текста с заголовками энциклопедических статей (например, Википедии). Это стандартные методы извлечения именованных сущностей (NER).

Какова связь этого патента с современными технологиями типа Google Lens или Circle to Search?

Связь концептуальная. Все эти технологии направлены на контекстный поиск — получение информации о том, что находится на экране пользователя. Однако современные технологии используют более продвинутые методы (например, компьютерное зрение, LLM) и часто требуют явного триггера (например, обвести объект), в отличие от полностью автоматического и строго ограниченного настройками механизма, описанного в этом патенте.