Как Google использует профиль пользователя для персонализации поиска путем переписывания запросов и переранжирования результатов

Google использует детальный профиль пользователя, основанный на его истории поиска, поведении, предпочтениях и контексте. Этот профиль применяется для автоматической модификации исходного запроса (добавления или замены терминов) и последующего переранжирования результатов, чтобы повысить релевантность выдачи для конкретного пользователя.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему излишней обобщенности результатов поиска, которые не учитывают индивидуальный контекст, историю и предпочтения пользователя. Это приводит к выдаче стандартных результатов, которые могут не соответствовать конкретному намерению пользователя. Изобретение направлено на адаптацию результатов поиска к конкретному человеку и проактивное предоставление информации на основе текущего контекста (через Implicit Queries).

Что запатентовано

Запатентована система для создания, поддержания и использования User Profile (профиля пользователя) с целью персонализации поиска. Система применяет двухэтапный процесс персонализации: модификацию исходного поискового запроса (явного или неявного) на основе атрибутов профиля и последующее переранжирование полученного набора результатов на основе других атрибутов профиля.

Как это работает

Система функционирует следующим образом:

Идентификация пользователя: Определяется пользователь (через логин или поведенческие паттерны) и извлекается его User Profile.
Построение профиля: Профиль строится на основе явных предпочтений, истории поиска, поведения (click-through data) и контактов.
Модификация запроса (Этап 1): При получении запроса система использует атрибуты профиля (например, интересы) для вывода новых терминов и автоматического изменения исходного запроса (добавление/замена терминов).
Выполнение поиска: Модифицированный запрос отправляется поисковой системе.
Переранжирование результатов (Этап 2): Полученные результаты изменяются или переранжируются на основе других атрибутов профиля (например, предпочитаемые источники или типы контента).
Обучение: Клики пользователя используются для обновления профиля и корректировки будущих оценок релевантности.

Актуальность для SEO

Высокая. Несмотря на дату подачи (2004 год), патент описывает фундаментальную архитектуру персонализации поиска. Принципы модификации запросов и переранжирования на основе истории и контекста пользователя являются основой современных поисковых систем и рекомендательных алгоритмов. Хотя конкретные методы построения профилей эволюционировали (например, с использованием ML), базовая логика остается крайне актуальной.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение (8.5/10) для SEO-стратегии. Он демонстрирует базовые механизмы персонализации, подтверждая, что не существует единой объективной поисковой выдачи (SERP). Ранжирование зависит не только от релевантности документа запросу, но и от соответствия документа профилю пользователя. Это требует смещения фокуса с оптимизации под изолированные ключевые слова на понимание целевой аудитории, ее интересов и оптимизацию под вовлеченность (Click-through behavior).

Детальный разбор

Термины и определения

User Profile (Профиль пользователя): Хранилище данных о пользователе. Включает явные предпочтения (настройки, закладки, геолокация) и неявные данные (история поиска, click-through data, часто посещаемые файлы, контакты из email и мессенджеров).
User Search Attribute (Поисковый атрибут пользователя): Конкретный элемент данных из User Profile, используемый для модификации запроса или ранжирования результатов (например, интерес к категории или предпочитаемый тип файла).
Implicit Query (Неявный запрос): Запрос, сгенерированный системой автоматически на основе текущего контекста пользователя (например, текст, который пользователь сейчас печатает или читает), без явного ввода запроса пользователем.
Explicit Query (Явный запрос): Запрос, введенный пользователем в строку поиска.
Click-through data (Данные о кликах): Информация о том, на какие результаты пользователь нажимает. Используется как сигнал интереса для обновления User Profile и корректировки весов.
Contextual State (Контекстное состояние): Текущая активность пользователя (последние напечатанные слова, активный документ, содержимое буфера обмена). Используется для генерации Implicit Queries.
Boilerplate (Шаблонный текст): Повторяющийся текст в документе (навигация, дисклеймеры), который система идентифицирует и исключает при анализе контента для генерации неявных запросов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный цикл двухэтапной персонализации.

Система получает поисковый запрос (с первым термином) от пользователя.
Система получает Первый и Второй поисковые атрибуты из User Profile этого пользователя.
Система извлекает (deriving) второй поисковый термин из Первого атрибута.
Система обрабатывает исходный запрос на основе второго термина (Этап 1: Модификация запроса).
Система получает результаты поиска.
Система модифицирует эти результаты на основе Второго атрибута пользователя (Этап 2: Модификация/Переранжирование результатов).
Система возвращает модифицированные результаты пользователю.

Это ключевое утверждение, описывающее, как система использует разные данные из профиля пользователя для влияния как на понимание запроса, так и на ранжирование результатов.

Claim 7, 8 (Зависимые от 1): Уточняют механизм модификации запроса. Он может включать добавление второго термина к запросу (Claim 8) или замену первого термина вторым (Claim 7).

Claim 14 (Зависимый от 1): Описывает механизм обучения. Система добавляет первый термин (из исходного запроса) в профиль пользователя, используя историю поиска для влияния на будущие сессии.

Claim 15, 16 (Зависимые от 1): Описывают альтернативные методы идентификации пользователя на основе его активности, такие как паттерны набора текста (typing pattern) или движения мыши (mouse movement).

Claim 38 (Независимый пункт): Фокусируется на автоматической модификации запроса.

Получение запроса.
Получение атрибута из User Profile.
Автоматическое извлечение второго термина из атрибута без вмешательства пользователя (without user intervention).
Обработка запроса на основе второго термина.
Получение и возврат результатов.

Защищает механизм автоматического и скрытого переписывания запроса на основе профиля пользователя.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает ключевые этапы обработки запроса и ранжирования, используя данные, накопленные в профиле пользователя.

INDEXING – Индексирование (Косвенно)
Система анализирует поведение пользователя (клики, историю запросов), документы и коммуникации для построения и обновления User Profile. Эти данные сохраняются для последующего использования.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основной этап применения (Этап 1). Когда система получает запрос (Explicit или Implicit), она идентифицирует пользователя, обращается к его User Profile и автоматически модифицирует запрос. Также здесь генерируются Implicit Queries на основе Contextual State.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
Второй этап применения (Этап 2). Система получает результаты поиска и применяет к ним User Search Attributes из профиля (например, предпочтения по источникам, типам контента, категориям интересов) для изменения порядка результатов или их фильтрации.

Входные данные:

Исходный поисковый запрос (Explicit или Implicit).
User Profile, содержащий User Search Attributes.
Contextual State (для генерации Implicit Queries).

Выходные данные:

Персонализированный набор результатов поиска.
Обновленные данные в User Profile (после анализа кликов пользователя).

На что влияет

Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на неоднозначные (ambiguous) запросы, где история пользователя и его профиль интересов предоставляют критически важный контекст для определения интента.
Конкретные типы контента и источники: Влияет на видимость контента в зависимости от предпочтений пользователя. Если профиль указывает на предпочтение определенных типов файлов (например, PDF) или конкретных сайтов, эти результаты могут быть повышены.
Географические факторы: Патент упоминает географическое положение (geographical location) как один из атрибутов User Profile, что напрямую влияет на локальную выдачу.

Когда применяется

Условия работы: Алгоритм применяется при условии, что пользователь идентифицирован (по логину или поведению) и для него существует накопленный User Profile.
Триггеры активации: Активируется при получении любого явного поискового запроса или при изменении контекстного состояния пользователя, что запускает генерацию Implicit Query.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка запроса и персонализация (на основе FIG. 11 и Claim 1)

Получение запроса: Система получает исходный запрос (явный или неявный).
Идентификация пользователя: Система определяет активного пользователя.
Доступ к профилю: Извлекаются User Search Attributes из User Profile (например, Атрибут 1 и Атрибут 2).
Модификация запроса (Этап 1): Система извлекает дополнительные термины из Атрибута 1 и модифицирует исходный запрос (путем добавления или замены терминов).
Выполнение поиска: Модифицированный запрос отправляется в поисковую систему.
Получение результатов: Система получает базовый набор результатов.
Модификация результатов (Этап 2): Система применяет Атрибут 2 (например, предпочтения по источникам) для переранжирования, сортировки или фильтрации результатов.
Предоставление результатов: Персонализированная выдача отображается пользователю.

Процесс Б: Построение и обновление профиля (Фоновый процесс)

Сбор данных: Система отслеживает активность пользователя: явные запросы, посещенные страницы, клики по результатам (click-through data), контакты.
Анализ и хранение: Данные анализируются для определения интересов и предпочтений, которые сохраняются как User Search Attributes в User Profile.
Обратная связь: Когда пользователь кликает на результат, система определяет атрибуты этого результата (ключевые слова, тип контента, источник) и увеличивает их вес в профиле для будущих поисков.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует широкий спектр данных для построения User Profile и определения контекста:

Поведенческие факторы:
- Click-through data (клики по результатам поиска).
- Предыдущие явные запросы (previous explicit queries).
- Наиболее часто/недавно просматриваемые файлы.
- Паттерны активности (скорость набора текста, движение мыши – для идентификации).
Пользовательские факторы (Предпочтения):
- Явно указанные предпочтения (explicitly stated preferences) по типам файлов, размерам, категориям.
- Избранное и закладки (favorites and bookmarks).
Коммуникационные данные:
- Список отправителей и получателей email.
- Список контактов в мессенджерах (instant messenger «buddy» names).
Географические факторы:
- Географическое положение (geographical location).
Контентные факторы (для Implicit Queries и контекста):
- Недавно напечатанные слова, текст вокруг курсора, выделенный текст, содержимое буфера обмена, весь активный документ.

Какие метрики используются и как они считаются

Relevance Score (Оценка релевантности): Базовая метрика ранжирования, которая модифицируется на основе данных из User Profile. Если результат соответствует предпочтениям пользователя, его Relevance Score повышается.
Measure of Interest (Мера интереса): Определяется на основе частоты взаимодействия и click-through data. Используется для определения важности атрибута (категории, источника) для пользователя.
Relevance Measure of Source (Оценка релевантности источника): Вес, присваиваемый источнику данных или типу запроса. Увеличивается, если этот источник приводит к кликам пользователя.

Выводы

Персонализация является архитектурным решением: Патент описывает не просто добавление сигналов персонализации, а изменение самой логики обработки запроса и ранжирования на основе User Profile.
Двухэтапная персонализация: Система использует профиль пользователя дважды. Сначала на этапе Query Understanding для модификации (переписывания) запроса, а затем на этапе Reranking для корректировки порядка результатов.
Динамический профиль и обратная связь: User Profile не статичен. Он постоянно обновляется на основе поведения. Click-through data используется как ключевой механизм обучения для корректировки весов атрибутов в профиле.
Автоматизм и скрытность: Модификация запросов происходит автоматически («без вмешательства пользователя»). Пользователи могут не осознавать, что их запрос был переписан на основе их истории.
Отсутствие универсального ранжирования: Ключевой вывод для SEO — не существует единой «правильной» выдачи. Результаты по одному и тому же запросу будут различаться у пользователей с разными профилями интересов и историей поиска.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Ориентация на кластеры интентов и путь пользователя: Необходимо оптимизировать контент под широкие тематики и кластеры интентов, а не изолированные ключевые слова. Поскольку User Profile хранит информацию о прошлых интересах, важно соответствовать общему информационному полю пользователя.
Оптимизация под вовлеченность и CTR: Патент явно указывает, что click-through data используется для обучения профиля и корректировки релевантности. Необходимо создавать привлекательные сниппеты и контент, который стимулирует клики и удовлетворяет интент, чтобы позитивно влиять на профили пользователей.
Построение тематического авторитета (Topical Authority) и бренда: Если пользователь часто интересуется тематикой или взаимодействует с брендом, система будет предпочитать авторитетные источники в этой области. Развитие сайта как предпочитаемого экспертного ресурса помогает соответствовать профилям интересов целевой аудитории.
Учет локализации: Поскольку geographical location является явным атрибутом профиля, необходимо продолжать оптимизацию под локальный поиск для релевантных тематик.

Worst practices (это делать не надо)

Игнорирование персонализации при анализе позиций: Оценка успеха SEO-кампании только по «чистым» (неперсонализированным) замерам позиций нерелевантна. Реальные пользователи видят персонализированную выдачу.
Фокус исключительно на соответствии ключевым словам: Стратегии, игнорирующие интент пользователя и его историю, будут менее эффективны, так как слой персонализации может переопределить прямую релевантность ключевым словам.
Игнорирование User Experience и поведенческих сигналов: Плохой UX и низкое вовлечение будут негативно влиять на обучение профилей пользователей и снижать шансы сайта на ранжирование в персонализированной выдаче.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google — понимать не только запрос, но и пользователя, который его задает. Долгосрочная SEO-стратегия должна быть направлена на построение долгосрочных отношений с аудиторией и оптимизацию под удовлетворенность пользователя (User Satisfaction). Это изобретение лежит в основе систем, которые стремятся предсказать, что пользователь хочет увидеть, основываясь на его истории и контексте.

Практические примеры

Сценарий: Персонализация неоднозначного запроса («Ягуар»)

Профиль Пользователя А (Автолюбитель): Его User Profile содержит историю запросов об автомобилях и частые клики на сайты автоновостей. (Атрибут 1: Интерес к авто; Атрибут 2: Предпочтение автосайтов).
Профиль Пользователя Б (Зоолог): Его профиль содержит запросы о диких кошках и посещение сайтов зоопарков. (Атрибут 1: Интерес к животным; Атрибут 2: Предпочтение сайтов о природе).
Запрос: Оба пользователя вводят «Ягуар».
Действие системы (для А):
- Этап 1 (Модификация запроса): Система использует Атрибут 1, неявно интерпретируя запрос как «Ягуар автомобиль».
- Этап 2 (Переранжирование): Система использует Атрибут 2, повышая в выдаче сайты автомобильных дилеров и обзоров.
Действие системы (для Б):
- Этап 1: Запрос интерпретируется как «Ягуар животное».
- Этап 2: Система повышает биологические статьи и сайты о природе.
Результат: Пользователи видят разную выдачу, адаптированную под их интересы.

Вопросы и ответы

Как именно строится User Profile, описанный в патенте?

Профиль строится из нескольких типов данных. Во-первых, это явные предпочтения (настройки, закладки, локация). Во-вторых, это история активности (предыдущие запросы, посещенные сайты, просмотренные файлы). В-третьих, это поведенческие данные, особенно click-through data (клики по результатам). Также упоминается анализ контактов из электронной почты и мессенджеров.

В чем разница между модификацией запроса и переранжированием результатов в этом патенте?

Это два разных этапа персонализации (Claim 1). Модификация запроса (Этап 1) происходит до основного поиска: система изменяет запрос на основе профиля, чтобы уточнить интент (например, добавляя термин интереса). Переранжирование (Этап 2) происходит после получения результатов: система меняет порядок выдачи, основываясь на предпочтениях пользователя (например, повышая любимые сайты), используя другие атрибуты из профиля.

Переписывает ли Google мои запросы, не сообщая мне об этом?

Да. Патент (в частности, Claim 38) подчеркивает, что вывод новых терминов и обработка запроса происходят автоматически, «без вмешательства пользователя» (without user intervention). Система может добавлять или заменять термины в вашем исходном запросе на основе вашего профиля для предоставления более релевантных результатов.

Насколько важен показатель кликабельности (CTR) согласно этому патенту?

CTR критически важен. Патент явно указывает, что click-through data используется как механизм обратной связи для обновления User Profile и корректировки будущих оценок релевантности. Высокий CTR по результату усиливает связь между запросом, профилем пользователя и сайтом, обучая систему предпочтениям пользователя.

Означает ли это, что ранжирование отличается для каждого пользователя?

Да, именно это и подразумевается. При наличии достаточного количества данных в User Profile выдача по одному и тому же запросу будет различаться у разных пользователей в зависимости от их истории, интересов и предпочтений. Универсальной выдачи в такой системе не существует.

Как этот патент влияет на стратегию исследования ключевых слов?

Он снижает значимость изолированных ключевых слов и повышает важность понимания кластеров интентов и пути пользователя. Необходимо исследовать не только то, что пользователи ищут сейчас, но и их долгосрочные интересы. Фокус смещается на тематическое моделирование и соответствие профилю аудитории.

Как можно оптимизировать сайт под персонализацию?

Необходимо фокусироваться на том, чтобы стать предпочтительным источником для целевой аудитории. Это достигается через построение сильного тематического авторитета и обеспечение высокого уровня вовлеченности (оптимизация CTR, удовлетворение интента). Если пользователи регулярно выбирают ваш сайт, персонализация начнет работать на вас.

Что такое «неявные запросы» (Implicit Queries), упоминаемые в патенте?

Это запросы, которые система генерирует автоматически, без участия пользователя, основываясь на его текущем контексте (Contextual State). Патент приводит примеры использования последних напечатанных слов, содержимого активного документа или буфера обмена в качестве основы для неявного запроса. Цель — проактивно предоставить релевантную информацию.

Применяется ли эта персонализация, только когда я вошел в аккаунт Google?

Патент не ограничивается только входом в аккаунт. Он описывает методы идентификации пользователя, включая вход в систему, но также упоминает поведенческие паттерны (манера печати, движения мыши — Claims 15, 16). Хотя сегодня персонализация в основном привязана к аккаунту, Google также может использовать сессионные данные и файлы cookie для краткосрочной персонализации.

Актуален ли этот патент, учитывая дату его подачи (2004 год)?

Да, патент имеет высокую концептуальную актуальность. Он описывает фундаментальную архитектуру персонализации, которая лежит в основе современного поиска. Хотя конкретные алгоритмы с тех пор эволюционировали (например, с использованием глубокого обучения), описанная двухэтапная модель персонализации остается ключевой концепцией.