Как Google создает и использует постоянный профиль контекста пользователя, собирая данные с разных сайтов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему изолированности данных о контексте пользователя. Релевантность поиска критически зависит от намерений и обстоятельств пользователя, которые сложно определить только по тексту запроса. Когда специализированный (вертикальный) сайт узнает что-то важное о пользователе (например, его уровень экспертизы или факт владения продуктом), эта информация обычно теряется при переходе на другой сайт или в общую поисковую систему. Изобретение устраняет эту неэффективность, позволяя системам обмениваться устойчивыми характеристиками пользователя для повышения релевантности поиска в будущем.

Что запатентовано

Запатентована инфраструктура для централизованного хранения и обмена контекстной информацией о пользователе. Ключевым элементом является Общее хранилище контекста (Shared Context Repository). Когда одна Программируемая поисковая система (Programmable Search Engine, PSE) идентифицирует устойчивую (persistent) характеристику пользователя, она сохраняет ее в этом общем хранилище. Другие PSE могут затем извлекать эту информацию для персонализации поисковой выдачи.

Как это работает

Механизм работает в двух фазах: сбор и применение контекста.

• Сбор и Сохранение: Пользователь взаимодействует с Vertical Content Site, использующим PSE. Система определяет контекст пользователя. Context Processor анализирует, является ли этот контекст устойчивым (persistent). Если да, он сохраняется в Shared Context Repository и индексируется по ID пользователя.
• Извлечение и Применение: Когда пользователь позже выполняет поиск (возможно, через другую PSE или общий поиск), система извлекает его сохраненный контекст из репозитория. Этот контекст используется для адаптации поиска: модификации запроса (pre-processing) и/или фильтрации, аннотирования и переранжирования выдачи (post-processing).

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя конкретная архитектура Programmable Search Engines и Context Files, описанная в патенте 2005 года, могла эволюционировать, запатентованная концепция является фундаментальной для современного поиска. Создание постоянных профилей пользователей, понимание их интересов и контекста на основе взаимодействия с различными сервисами (Search, YouTube, Discover, партнерские сайты) лежит в основе персонализации и работы систем рекомендаций Google в 2025 году.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение для SEO (75/100). Он описывает инфраструктуру, позволяющую Google строить детальные профили контекста и намерений пользователей, которые сохраняются между сессиями и используются на разных платформах. Это подчеркивает, что релевантность в современном поиске динамична и тесно связана с пониманием не только запроса, но и постоянного контекста пользователя (Persistent Context). SEO-стратегии должны учитывать, что выдача может радикально варьироваться в зависимости от профиля пользователя.

Детальный разбор

Термины и определения

Context File (Файл контекста)

Набор инструкций, который определяет, как PSE должна обрабатывать запрос. Включает правила модификации запросов, параметры управления поисковым движком и операции постобработки. Отражает экспертизу поставщика контента.

Context Processor (Обработчик контекста)

Компонент системы, который интерпретирует Context Files, выполняет пре- и пост-обработку, а также определяет, является ли контекст устойчивым.

Knowledge Base File (Файл базы знаний)

Тип Context File, описывающий факты о концепциях, сущностях и их свойствах (например, модели камер). Используется для семантического анализа запросов.

Persistent Context Information (Устойчивая/Постоянная контекстная информация)

Характеристики пользователя, которые остаются неизменными в течение длительного времени (например, «вегетарианец», «владелец Nikon D100», «профессиональный фотограф»).

Programmable Search Engine (PSE) (Программируемая поисковая система)

Поисковая система, чьи операции могут программно контролироваться внешними сущностями (например, вертикальными сайтами) с помощью Context Files.

Shared Context Repository (Общее хранилище контекстов)

Централизованная база данных, хранящая Persistent Context Information о пользователях. Позволяет разным PSE обмениваться информацией о пользователях.

Site/Page Annotation File (Файл аннотаций сайтов/страниц)

Тип Context File, содержащий метки, рейтинги и комментарии, присвоенные конкретным URL поставщиком контента. Используется для категоризации веб-ресурсов.

Vertical Content Site (Вертикальный контент-сайт)

Специализированный веб-сайт, обладающий экспертизой в определенной области (например, сайт о цифровых камерах).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на механизмах сохранения, извлечения и обмена контекстной информацией.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает процесс использования ранее сохраненного контекста.

1. Система получает поисковый запрос от пользователя через хост-систему.
2. Извлекает из хранилища (repository) ранее сохраненный контекст (previously stored context), связанный с пользователем и/или хост-системой.
3. Обрабатывает запрос, используя этот контекст, программно изменяя либо выполнение запроса поисковым движком, либо сами результаты поиска.
4. Предоставляет обработанные результаты пользователю.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет механизм обмена.

Извлечение контекста выполняется первым сервером контекста, но сам контекст был сохранен сущностью, отличной от этого первого сервера. Это юридическое определение механизма обмена данными между разными системами.

Claim 8 (Независимый пункт): Описывает процесс определения и сохранения постоянного контекста.

1. Система получает запрос и связанный с ним контекст.
2. Определяется, соответствует ли полученный контекст «постоянной характеристике» (persistent characteristic) пользователя или хост-системы.
3. Если ДА, контекст сохраняется.
4. Запрос обрабатывается с использованием этого контекста.

Claim 11 (Независимый пункт): Описывает акт обмена контекстом между разными сущностями.

1. Первая сущность (first entity) получает контекст.
2. Эта первая сущность делится (sharing) полученным контекстом со второй сущностью (second entity), отличной от первой.
3. Вторая сущность является сервером контекста, который использует этот контекст для обработки запроса.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы понимания запроса и ранжирования, создавая инфраструктуру для обмена данными о контексте пользователя.

INDEXING (Косвенно)
Система собирает и индексирует Context Files (включая Knowledge Base Files и Annotation Files) от Vertical Content Sites. Это формирует базу знаний и экспертных оценок, которые помогают интерпретировать контекст пользователя в рамках архитектуры PSE.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основное применение. Shared Context Repository напрямую влияет на понимание системой истинных намерений и характеристик пользователя. При получении запроса Context Processor извлекает Persistent Context пользователя. Этот контекст используется для пре-процессинга (pre-processing): изменения запроса (Query revision) или создания дополнительных запросов для более точного соответствия профилю пользователя.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
Persistent Context используется для управления поисковым движком и пост-процессинга (post-processing) результатов.

• Управление движком (RANKING): Контекст может определять, какие коллекции документов (document collections) использовать или какие параметры ранжирования применять.
• Пост-процессинг (RERANKING): Контекст используется для фильтрации, ранжирования, кластеризации и аннотирования результатов поиска, адаптируя их под профиль пользователя.

Входные данные:

• Поисковый запрос.
• Идентификатор пользователя (User ID) или клиента (Client ID).
• Context ID от текущего Vertical Content Site.
• Данные из Shared Context Repository.

Выходные данные:

• Новый Persistent Context, сохраненный в хранилище.
• Реформированный запрос (Reformed Query) и параметры поискового движка.
• Контекстно-адаптированные результаты поиска (Context Augmented Search Results).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы, где намерение неоднозначно и может быть уточнено с помощью знаний о пользователе. Например, запрос «Canon Rebel» для владельца и покупателя будет интерпретирован по-разному, если система знает их контекст.
• Конкретные ниши: Влияние заметно в нишах, где важны устойчивые характеристики: хобби, здоровье (диетические ограничения), финансы, профессиональная деятельность (уровень экспертизы).

Когда применяется

• Триггеры активации (Сбор данных): Активируется, когда пользователь взаимодействует с системой (например, Vertical Content Site), которая генерирует контекстную информацию, и Context Processor определяет этот контекст как persistent.
• Триггеры активации (Применение данных): Активируется при каждом запросе пользователя, для которого в Shared Context Repository существует релевантная сохраненная информация и который может быть идентифицирован (логин, cookies, Client ID).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Сбор и сохранение контекста (Обучение)

1. Получение данных: Программируемая Поисковая Система (PSE A) получает запрос и связанный с ним контекст от Вертикального Сайта А (например, через клик пользователя по ссылке, указывающей на его намерение).
2. Анализ контекста: Context Processor анализирует контекстную информацию, связанную с текущим взаимодействием.
3. Определение постоянства: Система определяет, представляет ли контекстная информация постоянную (persistent) характеристику пользователя.
4. Сохранение: Если информация постоянна, Context Processor дает указание Context Server сохранить эту информацию в Shared Context Repository, индексируя ее по ID пользователя/клиента.

Процесс Б: Извлечение и применение контекста (Персонализация)

1. Получение запроса: Программируемая Поисковая Система (PSE B, которая может отличаться от PSE A) получает новый запрос от того же пользователя.
2. Извлечение контекста: Context Server системы PSE B запрашивает Shared Context Repository, используя ID пользователя.
3. Интеграция контекста: Полученные постоянные контекстные данные объединяются с любым контекстом, специфичным для текущего запроса или Сайта Б.
4. Пре-процессинг: Context Processor использует интегрированный контекст для модификации запроса (например, добавления терминов) или выбора параметров поиска.
5. Выполнение: Programmable Search Engine выполняет модифицированный запрос.
6. Пост-процессинг: Context Processor использует интегрированный контекст для фильтрации, ранжирования, аннотирования или кластеризации результатов поиска.
7. Представление: Context Augmented Search Results предоставляются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует следующие типы данных для функционирования механизма обмена контекстом:

• Пользовательские факторы:
  • Идентификаторы пользователя (User ID) или клиента (Client ID, IP address, browser type). Используются как ключ для сохранения и извлечения данных в Shared Context Repository.
  • Характеристики пользователя, определенные как Persistent Context (например, интересы, уровень экспертизы, владение продуктами).
  • Информация, введенная пользователем напрямую (например, через опросники).
• Поведенческие факторы: Неявные сигналы, полученные в результате взаимодействия пользователя с Vertical Content Site (клики, просмотры страниц), которые помогают определить контекст.
• Системные данные (Context Files):
  • Knowledge Base Files: Факты о сущностях и их взаимосвязях.
  • Site/Page Annotation Files: Метки и оценки, присвоенные экспертами вертикальных сайтов конкретным URL.
  • Инструкции от Vertical Content Sites, определяющие, как интерпретировать взаимодействие пользователя.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует конкретные формулы, но описывает ключевые качественные оценки и механизмы:

• Persistent Characteristic (Постоянная характеристика): Ключевая оценка, которую выполняет Context Processor. Система должна определить, является ли контекстная информация достаточно стабильной для сохранения. Алгоритм этой оценки в патенте не раскрыт (Claim 8).
• Индексация по (User, Context): Хранилище может быть реализовано как база данных, индексируемая по комбинации пользователя и контекста. Запись может включать поля: пользователь, контекст и значение (например, User X, Context: OwnsCamera, Value: Nikon D100).
• Expiry Date (Срок действия): Упоминается возможность использования срока действия для сохраненной контекстной информации; она используется только в том случае, если срок еще не истек.

Выводы

1. Централизация знаний о пользователе: Патент описывает инфраструктуру для построения постоянного централизованного профиля характеристик пользователя (Shared Context Repository) путем агрегации данных из различных взаимодействий через разные специализированные поисковые системы или сайты.
2. Кросс-платформенная персонализация: Ключевая идея заключается в том, что информация, полученная в одном контексте (Сайт А), может и будет использоваться для персонализации результатов в другом контексте (Сайт Б или общий поиск).
3. Фокус на устойчивых характеристиках: Система специально разработана для идентификации и хранения только persistent information (долгосрочных характеристик), отсеивая кратковременные интересы (временный контекст).
4. Контекст определяет интент: Система признает, что релевантность сильно зависит от ситуации пользователя. Устойчивый контекст может радикально изменить интерпретацию одного и того же запроса (например, запрос от владельца продукта против покупателя).
5. Использование внешней экспертизы (в рамках PSE): Система полагается на Vertical Content Sites и их Context Files для генерации исходного контекста и категоризации веба. Экспертиза владельцев этих сайтов используется для обучения системы пониманию контекста пользователя в специфических нишах.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Проработка множественных интентов и контекстов (User Journey Mapping): Необходимо создавать контент, охватывающий разные этапы пути пользователя и разные уровни экспертизы (исследование, покупка, поддержка; новичок, эксперт). Поскольку система может знать устойчивый контекст пользователя, она будет приоритизировать контент, соответствующий этому профилю.
• Развитие Topical Authority (Становление «Вертикальным сайтом»): Стремитесь стать авторитетным источником в своей нише. Глубокое взаимодействие пользователей с экспертным сайтом генерирует качественные контекстные сигналы для Google, что может положительно влиять на профиль этих пользователей и их дальнейший поиск.
• Проектирование четких пользовательских путей: Создавайте структуру сайта так, чтобы пользователи четко выражали свои намерения (например, разделяя «руководства по покупке» и «техническую поддержку»). Это помогает поисковым системам правильно классифицировать контекст пользователя при взаимодействии с вашим сайтом.
• Использование семантической разметки и Баз Знаний: Изобретатель патента (R. Guha) является ключевой фигурой в развитии структурированных данных. Использование современных эквивалентов (Schema.org) помогает поисковым системам понять сущности и контекст вашего контента, что способствует формированию контекста пользователя.

Worst practices (это делать не надо)

• Предположение об однородности интента: Оптимизация всего сайта только под один интент (например, только транзакционный). Если известный контекст пользователя предполагает другой интент (например, информационный), сайт может быть признан нерелевантным для этого пользователя.
• Игнорирование персонализации при анализе выдачи: Оценка позиций и анализ SERP без учета персонализации может привести к неверным выводам. Выдача сильно зависит от того, какой Persistent Context Google ассоциирует с пользователем.
• Неоднозначная архитектура сайта: Смешивание различных интентов на одной странице затрудняет определение контекста пользователя и не позволяет системе извлечь полезные Persistent Context сигналы.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google на глубокое понимание пользователя, выходящее за рамки отдельных запросов. Он демонстрирует, что Google стремится построить единый профиль пользователя, используя сигналы из разных источников. Для SEO это означает, что долгосрочная стратегия должна учитывать изменчивость релевантности: один и тот же запрос у разных пользователей может вести к совершенно разным результатам в зависимости от их постоянного профиля контекста.

Практические примеры

Сценарий: Использование постоянного контекста для уточнения неоднозначного запроса

1. Сбор контекста (Сайт А): Пользователь посещает авторитетный сайт о программировании (Vertical Content Site A) и долго изучает статьи об оптимизации Java-кода. Система определяет и сохраняет Persistent Context: «Пользователь является Java-разработчиком» в Shared Context Repository.
2. Выполнение поиска (Общий поиск или Сайт Б): Позже этот же пользователь вводит неоднозначный запрос «Java».
3. Извлечение контекста: Поисковая система извлекает сохраненный контекст «Пользователь является Java-разработчиком».
4. Применение контекста: Система использует этот контекст для пре-процессинга (уточнение запроса) и пост-процессинга (повышая в ранжировании результаты о языке программирования Java и понижая результаты об острове Ява или кофе).
5. Результат: Пользователь получает персонализированную выдачу, соответствующую его профессиональным интересам.

Вопросы и ответы