Как Google использует фоновое аудио (например, ТВ-шоу), чтобы понять контекст пользователя и адаптировать поисковую выдачу и подсказки

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему повышения релевантности поиска путем понимания непосредственного оффлайн-контекста пользователя — просмотра видеоконтента (например, ТВ). Он устраняет недостатки существующих систем (которые передают звук на сервер), такие как высокое энергопотребление и проблемы конфиденциальности. Изобретение предлагает эффективное решение за счет локальной обработки аудио на устройстве пользователя с использованием ограниченного, предварительно отобранного набора данных.

Что запатентовано

Запатентована система адаптации обработки поисковых запросов на основе локального обнаружения медиаконтента. Сервер прогнозирует интересы пользователя и отправляет на его устройство небольшой набор релевантных аудио-отпечатков (audio fingerprints). Устройство локально сравнивает окружающий звук с этими отпечатками. При совпадении система идентифицирует просматриваемый контент и использует этот контекст для адаптации поиска, в частности, для генерации контекстных автодополнений (auto-complete suggestions) и персонализации результатов.

Как это работает

Система работает в двух фазах: на сервере и на клиенте.

• На сервере (Подготовка): Медиа-подсистема (Media Subsystem) анализирует контент и вычисляет аудио-отпечатки (например, музыкальные темы). Модуль выбора (Fingerprint Selection Module) отбирает ограниченный (например, 100-200) персонализированный набор отпечатков, используя критерии релевантности (relevancy criteria): расписание трансляций, популярность и историю пользователя. Этот набор отправляется клиенту.
• На клиенте (Реальное время): Устройство локально захватывает окружающий звук и сравнивает его с сохраненным набором. При совпадении контекст идентифицируется. Когда пользователь вводит запрос, система генерирует контекстные подсказки или адаптирует результаты поиска, отправляя информацию о контексте на сервер.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание контекста пользователя и феномен «второго экрана» (использование смартфона во время просмотра ТВ) остаются ключевыми направлениями поиска. Технологии обработки данных на устройстве (On-Device ML) для обеспечения конфиденциальности также являются актуальным трендом. Патент описывает конкретный механизм интеграции оффлайн-медиа потребления в онлайн-поиск.

Важность для SEO

Патент имеет существенное значение (7.5/10) для SEO-стратегии, особенно в медиа, развлекательных и новостных нишах. Он демонстрирует, как Google может изменять Понимание Запросов (Query Understanding) в реальном времени на основе оффлайн-активности. Это напрямую влияет на формирование поискового спроса через auto-complete suggestions и персонализацию SERP. Понимание того, как Google предсказывает популярность контента, также важно для контент-стратегий.

Детальный разбор

Термины и определения

Audio Fingerprint (Аудио-отпечаток)

Компактное цифровое представление аудиосигнала. Используется для быстрой идентификации аудио. Вычисляются как на сервере (эталонные), так и на клиенте (из окружающего звука).

Client Device (Клиентское устройство)

Устройство пользователя (смартфон, планшет), оснащенное микрофоном и выполняющее локальное распознавание аудио.

Context-Aware Information (Контекстно-зависимая информация)

Информация (результаты поиска, подсказки), предоставляемая пользователю с учетом его текущего контекста (просматриваемой видеопрограммы).

Fingerprint Selection Module (Модуль выбора отпечатков)

Серверный компонент, который определяет, какой ограниченный набор аудио-отпечатков отправить конкретному пользователю.

Local Matching (Локальное сопоставление)

Процесс сравнения аудио-отпечатков, выполняемый полностью на клиентском устройстве, без передачи окружающего звука по сети.

Media Subsystem (Медиа-подсистема)

Серверная система, которая захватывает медиаконтент, вычисляет эталонные аудио-отпечатки и управляет их выбором.

Relevancy Criteria (Критерии релевантности)

Набор правил для отбора аудио-отпечатков. Включают популярность контента, историю просмотров и поиска пользователя, предпочтения и расписание трансляций (scheduled broadcast times).

Video Program (Видеопрограмма)

Медиаконтент (ТВ-шоу, сериал, фильм).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US11924507B2 является патентом-продолжением (continuation) и фокусируется на специфических аспектах изобретения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод на клиентском устройстве.

1. Получение множества аудио-отпечатков, соответствующих медиаконтенту, выбранному на основе запланированного времени трансляции (scheduled broadcast times).
2. Локальное сохранение отпечатков.
3. Обнаружение окружающего звука через микрофон.
4. Генерация аудио-отпечатка из обнаруженного звука.
5. Локальное сравнение сгенерированного отпечатка с сохраненными.
6. Определение, следует ли передавать полученный ввод для инициирования запроса на сервер, основываясь на том, произошло ли совпадение отпечатков.

Ключевыми аспектами являются выбор на основе расписания трансляций и полностью локальная обработка аудио. Последний шаг предполагает, что наличие аудио-контекста (совпадения) влияет на сам процесс инициирования поискового запроса, выступая как некий шлюз или модификатор.

Claim 2 и 3 (Зависимые): Детализируют процесс получения отпечатков.

Отпечатки загружаются с сервера вместе с коррелирующей информацией (Claim 2). Они предварительно отбираются (preselected) сервером на основе relevancy criteria, включающих сохраненные предпочтения пользователя и его предыдущие поисковые запросы (Claim 3). Это подчеркивает важность персонализации и прогнозирования интересов.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет результат применения системы.

Информация, связанная с идентифицированным контентом, включает подсказки автодополнения (auto-complete suggestions) для запроса. Это основное практическое применение.

Claim 7 (Зависимый): Описывает управление жизненным циклом данных.

Аудио-отпечатки удаляются (discarding) из памяти по достижении заданного времени. Система управляет локальным хранилищем, удаляя неактуальные данные.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает инфраструктуру сбора данных и критически влияет на этап понимания запросов.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Media Subsystem осуществляет сбор данных о медиаконтенте от провайдеров (прямые трансляции, библиотеки видео по запросу) и данных о расписании трансляций (Broadcast Data).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Система обрабатывает медиаконтент: вычисляет Audio fingerprints, идентифицирует уникальные или повторяющиеся сегменты (музыкальные темы). Индексируется информация о программах (Television Program Information) и рассчитывается популярность (Video Program Popularity).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основной этап применения патента, разделенный на офлайн и онлайн фазы.

1. Офлайн (Сервер): Fingerprint Selection Module анализирует профиль пользователя (история поиска, предпочтения) и данные индекса (популярность, расписание) для прогнозирования интересов и выбора ограниченного набора Audio fingerprints для отправки на клиент.
2. Онлайн (Клиент): Устройство локально идентифицирует просматриваемый контент через сопоставление аудио, определяя контекст пользователя в реальном времени.
3. Онлайн (Клиент/Сервер): Идентифицированный контекст используется для генерации auto-complete suggestions или отправляется вместе с запросом на сервер (Query Processing Module) для адаптации результатов.

Входные данные (Сервер):

• Медиаконтент и расписание трансляций.
• Логи поисковых запросов (Search Query Log).
• Профили пользователей (User Profiles) и история просмотров.

Входные данные (Клиент):

• Набор предварительно отобранных Audio fingerprints.
• Окружающий звук (Ambient sound).
• Ввод пользователя (текст запроса).

Выходные данные:

• Контекстно-адаптированные auto-complete suggestions.
• Модифицированный поисковый запрос (включающий контекст).
• Контекстно-зависимые результаты поиска (например, информационные карточки о программе).

На что влияет

• Специфические запросы: Запросы, связанные с медиаконтентом, который транслируется в данный момент или недавно (имена актеров, названия шоу, связанные темы, продукты, показанные в шоу).
• Конкретные ниши или тематики: Медиа, развлечения, спорт, новости, знаменитости.
• Географические и временные факторы: Система учитывает локальное расписание трансляций (scheduled broadcast times, Geographic Location) для определения актуальности контента.

Когда применяется

• Предварительные условия: Пользователь должен разрешить доступ к микрофону для этой функции.
• Триггеры активации (Сервер): Периодически (ежедневно/еженедельно) для обновления набора отпечатков на клиенте.
• Триггеры активации (Клиент): 1. Локальное обнаружение аудио активно. 2. Обнаружено совпадение звука с загруженным отпечатком. 3. Пользователь инициирует ввод поискового запроса во время или вскоре после (например, в течение 30-60 минут) идентификации контента.
• Условия: Система работает только для контента, который был предварительно отобран сервером и загружен на устройство.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Подготовка данных (Серверная сторона, Офлайн/Периодически)

1. Сбор контента и данных: Capture Module получает медиаконтент. Собираются данные о расписании, популярности и пользователях.
2. Вычисление отпечатков: Fingerprint Module вычисляет Audio fingerprints. Matching Module идентифицирует уникальные или повторяющиеся сегменты.
3. Анализ релевантности: Fingerprint Selection Module определяет вероятность просмотра программ пользователем, используя Relevancy Criteria (расписание, популярность, история поиска/просмотров, предпочтения).
4. Отбор и ограничение: Выбирается ограниченный набор (например, Топ-100) наиболее релевантных отпечатков.
5. Передача данных: Отобранный набор передается на клиентское устройство.

Процесс Б: Обнаружение контекста и адаптация поиска (Клиентская сторона, Реальное время)

1. Локальное хранение и управление: Client Application сохраняет отпечатки и удаляет устаревшие (согласно Claim 7).
2. Захват аудио: Local Capture Module обнаруживает окружающий звук.
3. Локальное вычисление и сопоставление: Local Fingerprint Module вычисляет отпечатки из звука, Local Matching Module сравнивает их с сохраненным набором.
4. Идентификация контента: При совпадении система идентифицирует видеопрограмму и сохраняет этот контекст.
5. Обработка запроса: Пользователь инициирует поисковый запрос.
6. Адаптация: Система использует контекст для:
   • Генерации auto-complete suggestions (названия, актеры).
   • Принятия решения о передаче запроса на сервер (согласно Claim 1).
   • Отправки контекста вместе с запросом для адаптации результатов на сервере.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует разнообразные данные для прогнозирования интересов и определения контекста.

• Поведенческие и Пользовательские факторы:
  • История поисковых запросов (Search Query Log / prior search queries).
  • История просмотров пользователя (TV Viewing Log / previous viewing).
  • Явные и предполагаемые предпочтения пользователя (User Profiles / stored preferences).
  • Интересы в социальных сетях (упоминается в описании).
• Временные факторы: Расписание трансляций (scheduled broadcast times, Start/End Date/Time).
• Географические факторы: Регион пользователя и регион трансляции (Geographic Location or Region), часовые пояса.
• Контентные факторы (Медиа): Аудиодорожки видеопрограмм, метаданные программ (актеры, жанры, связанные термины — для генерации подсказок).
• Факторы популярности: Данные о зрительской аудитории (Viewership Information), общая популярность (Video Program Popularity).

Какие метрики используются и как они считаются

• Relevancy Score (Оценка релевантности): Предполагаемая метрика для оценки вероятности просмотра программы пользователем. Агрегирует данные о популярности, времени трансляции и персональной истории (Relevancy Criteria). Конкретная формула не приводится.
• Audio Fingerprint Match (Совпадение аудио-отпечатков): Метрика схожести между окружающим звуком и эталонным отпечатком. Вычисляется локально.
• Пороговые значения:
  • Predefined Maximum Number: Ограничение количества отправляемых отпечатков (например, 100-200, упомянуто в описании).
  • Временной порог актуальности контекста (например, 30-60 минут после просмотра, упомянуто в описании).
  • Временной порог для удаления отпечатков (Claim 7).

Выводы

1. Интеграция оффлайн-контекста в онлайн-поиск: Google активно использует сигналы из физического мира (звук от телевизора) для понимания намерений пользователя в реальном времени. Это подтверждает стратегическую важность феномена «второго экрана».
2. Приоритет локальной обработки (On-Device Processing): Ключевая особенность — анализ аудио происходит локально. Это решает проблемы конфиденциальности и эффективности, но ограничивает возможности системы только тем контентом, который был предварительно отобран сервером.
3. Прогнозирование поведения и персонализация: Система полагается на способность сервера точно предсказать, что пользователь будет смотреть. Релевантность определяется комбинацией общей популярности, расписания и персональной истории (Relevancy Criteria).
4. Прямое влияние на формирование запросов (Query Formulation): Предоставляя контекстные auto-complete suggestions (имена актеров, названия шоу), система напрямую влияет на то, как пользователь формулирует запрос, направляя его к более специфичным интентам.
5. Зависимость от Сущностей (Entities): Механизм полагается на распознавание сущностей, связанных с медиаконтентом. Для генерации релевантных подсказок и результатов необходимы точные данные в Графе Знаний.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под Сущности (Entity Optimization) в медиа: Обеспечьте полное и связанное представление ваших медиа-сущностей (шоу, актеры, персонажи) в Графе Знаний. Используйте детальную микроразметку Schema.org (TVSeries, Movie, Person). Это критично, так как система будет направлять пользователей к этим сущностям через контекстные подсказки.
• Стратегия «Второго экрана» (Second Screen SEO): Создавайте контент, отвечающий на вопросы, возникающие у зрителей во время просмотра популярных ТВ-шоу, фильмов или событий (биографии, объяснение сюжета, связанные продукты, историческая справка). Патент подтверждает, что Google упрощает поиск такой информации.
• Мониторинг трендов и расписания трансляций: Отслеживайте популярные медиа-события и расписание трансляций. Создание актуального контента повышает вероятность его востребованности пользователями, чей поиск адаптирован под текущий просмотр.
• Усиление сигналов популярности (для производителей контента): Если вы производите медиаконтент, работайте над повышением его популярности, так как Video Program Popularity является критерием для отбора аудио-отпечатков. Это увеличивает охват пользователей, у которых будет активирован этот контекстный механизм.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование контекста реального времени и медиа-трендов: Создание контента без учета текущих событий снижает его потенциальную видимость, так как система приоритизирует актуальность.
• Фокус только на ключевых словах без учета связей сущностей: Игнорирование Графа Знаний и связей между сущностями снижает шансы ранжироваться по запросам, сгенерированным через контекстные подсказки.
• Создание поверхностного контента о медиа: При наличии четкого контекста Google будет стремиться предоставить наиболее авторитетные и полные ответы, связанные с программой, что снижает эффективность низкокачественного контента.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает стратегию Google на глубокое понимание контекста пользователя за пределами его онлайн-активности. Для SEO это означает, что оптимизация должна учитывать поведение пользователя в реальном мире и сценарии использования (User Journeys). Стратегии, направленные на синергию между оффлайн-медиа (ТВ) и онлайн-поиском, становятся более важными. Понимание того, как Google интерпретирует неоднозначные запросы во время крупных медиа-событий, дает стратегическое преимущество.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сайта о кино во время трансляции популярного сериала

1. Подготовка (SEO-команда): Анализируется расписание выхода нового эпизода популярного сериала (например, «Дом Дракона»). Готовится контент под ожидаемые запросы: «кто играет [персонаж]», «где снимали [локация]», «объяснение эпизода». Обеспечивается полная разметка Schema.org.
2. Работа механизма (Google): Google прогнозирует популярность и загружает аудио-отпечатки шоу на устройства пользователей. Во время просмотра устройства локально идентифицируют шоу.
3. Взаимодействие пользователя: Пользователь начинает вводить запрос, например, «Рейнира».
4. Действие системы: Устройство, зная контекст, предлагает auto-complete suggestions: «Рейнира Таргариен актриса», «Рейнира Таргариен возраст». Пользователь выбирает подсказку.
5. Результат: Google получает точный запрос с контекстом и высоко ранжирует оптимизированный контент сайта, так как он точно отвечает на интент пользователя в данном контексте.

Вопросы и ответы