Как Google заранее загружает результаты из других вертикалей поиска (Картинки, Новости, Товары) для ускорения выдачи

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему задержек (latency) и медленной загрузки данных, особенно в средах с ограниченной пропускной способностью (например, мобильные сети, что было крайне актуально на момент приоритетной заявки в 2004 году). Цель — улучшить пользовательский опыт (UX) за счет минимизации времени ожидания при выполнении последующих запросов (follow-up requests), таких как переключение вкладок поиска или переход по ссылке.

Что запатентовано

Запатентована система предиктивного извлечения информации (pre-fetching). Система прогнозирует будущие действия пользователя на основе текущего запроса и превентивно загружает результаты для этих действий до того, как пользователь их явно запросит. Это позволяет использовать время, пока пользователь изучает первые результаты, для фоновой загрузки дополнительных данных.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Получение запроса и ответ: Система получает запрос и отправляет первоначальные результаты.
• Прогнозирование: Одновременно определяются вероятные последующие запросы (predictive follow-up requests). Это может включать выполнение того же запроса в других вертикалях (Search Styles, например, Картинки, Новости) или загрузку контента по ссылкам из выдачи.
• Предиктивное извлечение и передача: Система инициирует получение этой дополнительной информации и передает ее на устройство в фоновом режиме.
• Локальное хранение: Устройство сохраняет предиктивную информацию. Когда пользователь делает соответствующий запрос, данные отображаются мгновенно из локального кэша.

Актуальность для SEO

Средняя. Патент является продолжением заявки 2004 года. Хотя проблема пропускной способности менее остра в эпоху 5G, минимизация задержек (latency) остается ключевой для UX. Концепция префетчинга является фундаментальной для современной веб-производительности, хотя конкретные реализации, описанные в патенте, могли эволюционировать.

Важность для SEO

Низкое влияние (2/10). Это инфраструктурный патент, ориентированный на оптимизацию производительности (UX) и снижение задержек, а не на ранжирование. Он не описывает сигналы качества контента или алгоритмы релевантности. Его значение для SEO минимально и сводится к подтверждению важности скорости и необходимости присутствия в разных вертикалях поиска.

Детальный разбор

Термины и определения

Client Communication Device (Клиентское устройство связи)

Устройство пользователя (мобильный телефон, ПК), отправляющее запросы.

Predictive Follow-up Request (Предиктивный последующий запрос)

Ожидаемое действие, которое пользователь может совершить после первоначального запроса (например, клик по ссылке или переключение вкладки).

Predictive Information (Предиктивная информация)

Данные, извлеченные в ответ на Predictive Follow-up Request до того, как пользователь его инициировал.

Predictive Module (Модуль прогнозирования)

Компонент (на сервере или клиенте), который определяет, что следует извлечь предиктивно. Включает Prediction Engine, Prediction Selector и Predictive Rules.

Search Styles / Search Services (Стили поиска / Поисковые сервисы)

Различные вертикали поиска или типы контента. В патенте упоминаются Web, Images (Картинки), News (Новости), Shopping/Froogle (Товары), Groups, Blogs.

Search Type Control (Элемент управления типом поиска)

Элемент интерфейса (например, вкладка), позволяющий переключаться между Search Styles.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Важное примечание: Описание (Description) патента обсуждает различные режимы предиктивного извлечения (включая загрузку контента по ссылкам и прогнозирование связанных запросов). Однако Формула изобретения (Claims) в этой версии патента (US11971897B2) узко сфокусирована на предварительной загрузке результатов из разных вертикалей поиска.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод предиктивной загрузки результатов из разных вертикалей.

1. Система получает запрос от клиентского устройства.
2. Генерируются первые результаты на основе first search style (например, Web).
3. Система определяет предиктивную информацию, которую клиент запросит при выборе search type control (например, вкладки).
4. Эта информация является вторым результатом поиска по тому же запросу, но в second search style (например, Images, News или Products).
5. Ключевой момент: Второй результат предварительно извлекается (pre-fetched) до того, как пользователь выбрал элемент управления.
6. Система передает клиенту и первые результаты, и предиктивную информацию до выбора элемента управления.
7. Цель — позволить клиенту отобразить предиктивную информацию немедленно после выбора вкладки, без отправки нового запроса на сервер.

Ядро изобретения — это механизм, обеспечивающий мгновенное переключение между вкладками поиска за счет параллельного выполнения запросов в разных вертикалях и фоновой загрузки результатов на клиент.

Где и как применяется

Изобретение применяется для оптимизации скорости доставки данных и улучшения UX.

RANKING – Ранжирование
Ключевой этап. Вместо выполнения одного поиска система инициирует множественные параллельные или приоритизированные последовательные поиски в разных индексах (Web, News, Images) для одного и того же запроса.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Фаза доставки)
Система координирует доставку результатов. Первичные результаты отправляются для немедленного отображения. Предиктивные результаты из других вертикалей отправляются следом в фоновом режиме (trickle download) для сохранения в кэше клиента.

Входные данные:

• Исходный запрос пользователя.
• (Опционально) Predictive Rules: профиль пользователя, агрегированные данные о поведении, данные о пропускной способности и памяти устройства.

Выходные данные:

• Первичный набор результатов поиска.
• Предиктивный набор(ы) результатов поиска из других вертикалей.

На что влияет

• Скорость доступа к вертикалям: Снижение задержки (latency) при переключении между Web, Images, News, Shopping.
• Типы устройств: Наиболее заметное влияние на устройствах с ограниченной пропускной способностью или высокой задержкой сети.
• Технические аспекты контента: В описании упоминается возможность приоритизации загрузки (например, текст перед графикой), что подчеркивает важность оптимизации размера контента.

Когда применяется

• Триггер активации: Немедленно после получения поискового запроса.
• Условия применения: Когда система прогнозирует вероятность переключения вертикали или другого последующего действия.
• Ограничения: Применение ограничено доступной памятью на устройстве и скоростью соединения. Система может рассчитать maximum transfer size (максимальный размер передачи).

Пошаговый алгоритм

Процесс с фокусом на предиктивную загрузку вертикалей (согласно Claim 1).

1. Получение запроса: Сервер получает запрос от клиента.
2. Генерация первичных результатов: Система генерирует результаты для основного стиля поиска (например, Web).
3. Инициация прогнозирования: Prediction Module определяет вероятные альтернативные стили поиска (например, Images, News).
4. Генерация предиктивных результатов: Система параллельно выполняет поиски в этих стилях.
5. Передача первичных результатов: Основные результаты отправляются клиенту для отображения.
6. Фоновая передача предиктивных результатов: Результаты дополнительных поисков передаются клиенту в фоновом режиме (trickle download).
7. Хранение и Индикация на клиенте: Клиент сохраняет данные в Predictive Storage. Может обновиться Predictive Indicator (например, подсветка вкладки), сигнализируя о готовности данных.
8. Обработка последующего запроса: Когда пользователь переключает вкладку, устройство мгновенно загружает данные из локального хранилища без обращения к серверу.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент упоминает использование следующих данных для управления процессом предиктивного извлечения (в основном в Description):

• Пользовательские и Технические факторы (Device/User Factors):
  • Пропускная способность (Bandwidth) и доступная память (Memory) устройства. Используются для определения объема предзагрузки.
  • Профили и настройки (Profiles/Predictive Rules): Индивидуальные или групповые предпочтения (например, пользователь предпочитает Новости Покупкам).
• Поведенческие факторы (Агрегированные): Агрегированная статистика по множеству пользователей. Используется для определения вероятности переключения вертикалей или для прогнозирования связанных запросов (например, пользователи, искавшие «кофе», часто ищут «Starbucks»).

Какие метрики используются и как они считаются

• Connection Speed (Скорость соединения): Измеренная или прогнозируемая пропускная способность канала.
• Maximum Transfer Size (Максимальный размер передачи): Вычисляемый объем данных для предзагрузки, основанный на Connection Speed и доступной памяти.
• Prioritization Metrics (Метрики приоритизации): Система приоритизирует загрузку на основе:
  1. Вероятности действия (например, вероятность клика на вкладку Images выше, чем на News).
  2. Типа контента (например, загрузка текста перед графикой).

Выводы

1. Инфраструктура и UX, а не ранжирование: Это инфраструктурный патент, направленный на улучшение пользовательского опыта за счет снижения задержек. Он не описывает алгоритмы ранжирования или сигналы качества контента.
2. Механизм Pre-fetching вертикалей: Формула изобретения (Claims) данного патента сфокусирована на предварительной загрузке результатов из разных поисковых вертикалей (Search Styles) для обеспечения мгновенного переключения между ними.
3. Вариативность механизмов (в Описании): Описание патента также упоминает другие режимы: предзагрузку контента по ссылкам из выдачи и предзагрузку связанных запросов.
4. Использование поведенческих данных: Система использует как индивидуальные настройки (Predictive rules), так и агрегированные данные о поведении пользователей для прогнозирования того, какой контент следует загрузить заранее.
5. Адаптивность к техническим ограничениям: Система учитывает скорость соединения и память устройства, адаптируя объем и приоритеты предзагрузки (например, предпочитая текст графике).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент инфраструктурный, он подтверждает важность некоторых направлений SEO.

• Оптимизация под различные вертикали (Images, News, Video, Shopping): Поскольку система предиктивно загружает результаты из разных вертикалей (согласно Claim 1), критически важно обеспечить присутствие сайта в них. Контент должен быть качественно оптимизирован для соответствующих вертикалей (например, Image SEO, Google News optimization), чтобы захватить внимание пользователя при переключении вкладок.
• Абсолютный приоритет технической оптимизации (Core Web Vitals): Скорость загрузки критична. Патент подчеркивает важность скорости для UX и упоминает приоритизацию легкого контента (текст перед графикой). Если система предзагружает вашу страницу (в одном из режимов, описанных в Description), быстрый и легкий контент будет загружен успешнее.
• Построение тематического авторитета (Topical Authority): В описании патента упоминается возможность предзагрузки связанных запросов на основе агрегированных данных. Широкий охват темы увеличивает вероятность того, что ваш контент будет релевантен запросам, которые Google прогнозирует как следующие шаги пользователя.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование производительности и тяжелые страницы: Создание медленных страниц с большим объемом ресурсов противоречит целям патента. Такой контент может быть деприоритизирован в процессе предиктивной загрузки или не успеет загрузиться, так как превысит maximum transfer size.
• Фокус только на веб-поиске: Игнорирование оптимизации под другие вертикали (Картинки, Новости) означает упущенные возможности, так как Google активно работает над быстрой доставкой этих результатов пользователям.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что скорость доступа к информации является фундаментальным приоритетом Google. Это укрепляет стратегическое значение инвестиций в техническое SEO. На инфраструктурном уровне патент демонстрирует, что Google рассматривает поиск как единую задачу, выполняемую параллельно в разных индексах (вертикалях), и стремится сделать навигацию между ними бесшовной.

Практические примеры

Сценарий: Мгновенное переключение вертикалей для E-commerce запроса

1. Действие пользователя: Пользователь ищет «кроссовки Nike Air Max» в основном веб-поиске (first search style) на мобильном устройстве.
2. Действие системы (Предиктивное извлечение): Система выполняет веб-поиск. Одновременно, прогнозируя интерес к визуальному контенту и ценам, она выполняет поиск в вертикалях «Картинки» и «Товары» (second search style).
3. Передача данных: Веб-результаты отображаются. Пока пользователь их изучает, результаты из «Картинки» и «Товары» загружаются в фоновом режиме в кэш устройства.
4. Результат: Когда пользователь нажимает на вкладку «Картинки» или «Товары», результаты отображаются мгновенно, без сетевой задержки, так как они уже были предварительно загружены.

Вопросы и ответы