Как Google предлагает пользователям варианты расширения запроса для улучшения результатов поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему ограниченности поисковых запросов, сформулированных пользователями. Пользователи могут неосознанно сужать область поиска, использовать ограниченный словарный запас, не знать точной терминологии или плохо формулировать запрос. Изобретение направлено на улучшение качества поиска (search quality) путем расширения исходного запроса для охвата большего объема релевантного контента, который иначе был бы упущен.

Что запатентовано

Запатентована система расширения запросов (Query Broadening) и пользовательский интерфейс (UI) для взаимодействия с ней. Система анализирует исходный запрос, идентифицирует отдельные термины или составные фразы (compound characteristics), подходящие для расширения, и генерирует альтернативные варианты, такие как синонимы, альтернативные написания или концептуально связанные термины. Ключевой особенностью является интерфейс, который позволяет пользователю увидеть предложенные расширения и выбрать нужные варианты для модификации запроса перед его выполнением.

Как это работает

Система парсит входящий запрос на отдельные характеристики (search characteristics). Расширение может быть инициировано явно (например, с помощью оператора ~) или предложено системой. Алгоритм определяет, следует ли расширять термин отдельно или как часть фразы. Генерируются варианты расширения. Система может представить эти варианты пользователю в различных форматах UI (списки, меню, гиперссылки), позволяя выбрать один или несколько вариантов. Затем выполняется модифицированный (расширенный) запрос.

Актуальность для SEO

Средняя. Фундаментальные концепции расширения запросов (использование синонимов и связанных концепций) критически важны и активно развиваются Google (например, с помощью BERT и MUM). Однако, конкретные реализации UI и акцент на явных операторах (~), описанные в этом патенте (оригинальная заявка которого датируется 2003 годом), менее актуальны в 2025 году. Современные поисковые системы предпочитают применять расширение автоматически и прозрачно для пользователя, а не полагаться на ручной выбор через интерфейс.

Важность для SEO

Патент имеет умеренное влияние на SEO (6/10). Он важен для понимания фундаментальных принципов этапа Query Understanding. Патент подтверждает, что Google активно ищет семантически и концептуально связанные термины, а не ограничивается точным совпадением ключевых слов. Это подчеркивает стратегическую важность семантической оптимизации, охвата темы и понимания интента, а не фокусировки на конкретных формулировках запросов.

Детальный разбор

Термины и определения

Broadening (Расширение)

Модификация области действия поискового запроса для увеличения охвата (increased breadth) результатов поиска. Включает добавление синонимов, альтернативных написаний, слов с общим корнем, семантически схожих или концептуально связанных терминов.

Search characteristic (Характеристика поиска)

Термины, концепции и другая информация, указанная в запросе или извлеченная из него, которая используется для идентификации искомого контента.

Operator (Оператор)

Символ (в патенте приведен пример ~), который пользователь может добавить к термину для явного запроса его расширения.

Delimiter (Разделитель)

Символ (в патенте приведен пример \), используемый для отмены действия оператора и указания на его обычное значение (например, \~car будет искаться как «~car» без расширения).

Compound search characteristic (Составная характеристика поиска)

Два или более термина запроса, которые логически группируются и обрабатываются как единое целое (фраза) для целей расширения. Например, «hot dog».

Strength (Сила расширения)

Уровень или степень расширения запроса. В патенте упоминается, что сила может указываться повторением оператора (например, ~~help означает более сильное расширение, чем ~help).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ фокусируется на пунктах, начиная с Claim 37, которые были добавлены в публикации 2013 года.

Claim 37 (Независимый пункт): Описывает основной процесс работы устройства.

1. Система получает поисковый запрос, включающий несколько терминов и индикацию (indication) того, что один или несколько терминов должны быть расширены.
2. Система расширяет охват запроса для получения broadened search query.
3. Ключевой шаг в процессе расширения: Определение, следует ли комбинировать первый термин со вторым термином.
4. Если НЕ комбинировать: Расширение первого термина для получения broadened term без расширения второго термина.
5. Выполнение расширенного запроса и предоставление результатов для отображения.

Ядро изобретения здесь — это способность системы принимать указания на расширение и интеллектуально решать, применять ли это расширение к отдельному слову или к фразе (комбинации слов), в которую это слово входит.

Claim 38 (Зависимый от 37): Детализирует обработку комбинаций.

1. Если система решает комбинировать первый и второй термины (согласно Claim 37), они объединяются для получения combination of terms.
2. Затем система расширяет эту комбинацию терминов для получения broadened combination of terms.

Если система определяет, что термины образуют устойчивую фразу (например, «hot dog»), она расширяет фразу целиком (например, до «wiener» или «sausage»), а не расширяет отдельные слова («hot» и «dog») независимо друг от друга.

Claim 39 (Зависимый от 37): Детализирует индикацию расширения.

Индикация того, что термин должен быть расширен, включает один или несколько символов, расположенных рядом с первым термином. Расширение термина основано на наличии этих символов. Это подтверждает использование явных операторов (таких как ~) для запуска механизма.

Claim 41 (Зависимый от 37): Детализирует взаимодействие с пользователем.

1. Система представляет расширенный запрос пользователю ДО его выполнения.
2. Система получает от пользователя модификации к расширенному запросу.
3. Система изменяет расширенный запрос на основе этих модификаций для получения modified search query.

Система не просто выполняет расширенный поиск автоматически, но предоставляет пользователю интерфейс для уточнения (например, выбора конкретных синонимов или концепций) перед финальным поиском.

Где и как применяется

Изобретение в основном функционирует на этапе понимания запроса, используя данные, подготовленные на этапе индексирования.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна предварительно обработать контент и создать лингвистические ресурсы: базы данных синонимов, альтернативных написаний, концептуальных связей и устойчивых фраз (compound characteristics). Эти данные необходимы для последующего расширения запросов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Основной этап)
Здесь происходит основная логика патента:

1. Парсинг входящего запроса.
2. Распознавание индикаторов расширения (операторов или UI-триггеров).
3. Идентификация составных характеристик (фраз) и принятие решения о способе расширения (пословно или фразой).
4. Генерация вариантов расширения (Broadening).
5. Если предусмотрено, формирование и представление пользовательского интерфейса (UI) для выбора вариантов.
6. Формирование финального broadened search query.

RANKING – Ранжирование
Этот этап получает на вход broadened search query (или запрос, модифицированный пользователем через UI) от этапа QUnderstanding и выполняет поиск по индексу.

Входные данные:

• Исходный запрос пользователя (текст, операторы).
• Лингвистические базы данных (синонимы, концепции, фразы).

Выходные данные:

• Расширенный поисковый запрос (Broadened search query) для этапа Ranking.
• ИЛИ: Набор вариантов расширения для представления в пользовательском интерфейсе.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на информационные и исследовательские запросы, где пользователи могут не знать точной терминологии или хотят изучить тему широко. Меньше влияет на четкие навигационные или транзакционные запросы.
• Типы контента: Влияет на все типы контента, так как является механизмом обработки запроса на ранней стадии.

Когда применяется

Алгоритм применяется при следующих условиях:

• Триггеры активации:
  1. Явный запрос пользователя с использованием оператора (например, ~car).
  2. Взаимодействие пользователя с элементом интерфейса (например, нажатие на гиперссылку или выбор из списка), предлагающим расширение запроса.
  3. Автоматически системой (хотя патент больше фокусируется на управляемом пользователем расширении).
• Сила применения: Уровень расширения может варьироваться в зависимости от указанной силы (например, оператор ~~ активирует более широкое концептуальное расширение).

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и его расширения:

1. Прием и парсинг запроса: Система принимает запрос и разбирает его на индивидуальные характеристики поиска (search characteristics) – термины и операторы.
2. Итеративное расширение запроса (Broaden Query): Система обрабатывает каждую характеристику:
   • Проверка оператора: Определяется, включен ли оператор расширения (например, ~). Если нет, расширение не производится.
   • Проверка разделителя: Если оператор есть, проверяется наличие разделителя (например, \), отменяющего его действие. Если да, расширение не производится.
   • Анализ составных характеристик: Определяется, должна ли данная характеристика быть логически сгруппирована с другими для формирования compound characteristic (фразы).
   • Генерация расширений:
     • Если это отдельный термин: Предоставляются broadening characteristics (синонимы, концепции) для этого термина.
     • Если это фраза: Предоставляются broadening characteristics для всей составной фразы.
3. Определение необходимости презентации: Система решает, нужно ли представлять расширенный запрос пользователю для уточнения.
4. Формирование UI (Опционально): Если презентация нужна, система выбирает формат отображения (гиперссылки, статический список, меню, чекбоксы) для вариантов расширения и представляет их пользователю.
5. Обработка выбора пользователя (Опционально): Получение модификаций от пользователя (например, выбор конкретных синонимов из предложенного списка).
6. Выполнение запроса: Выполнение финального (расширенного и/или модифицированного) запроса.
7. Представление результатов поиска.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Лингвистические данные (неявно): Для выполнения расширения система полагается на обширные лингвистические ресурсы:
  • Базы данных синонимов.
  • Данные об альтернативных написаниях и словах с общим корнем.
  • Данные о семантически схожих словах.
  • Данные о концептуально связанных словах (для более сильного расширения).
  • Данные для идентификации compound characteristics (устойчивых фраз и коллокаций).
• Пользовательские факторы: Ввод пользователя, включая текст запроса, явные операторы (~, ~~), и последующее взаимодействие с UI для выбора предложенных вариантов расширения.

Какие метрики используются и как они считаются

• Веса (Weights): Патент не детализирует, как выбираются наилучшие варианты расширения, но упоминает (ссылаясь на связанную заявку), что при формировании списка расширений используются веса (weights), присвоенные различным вариантам (example search characteristics).
• Сила (Strength): Метрика, определяющая степень расширения. Указывается пользователем (например, через ~~). Подразумевает наличие разных порогов или уровней для включения более отдаленных семантических или концептуальных связей.

Выводы

1. Запрос как отправная точка: Google фундаментально рассматривает запрос пользователя не как жесткое требование, а как гибкую отправную точку для поиска. Query Broadening является стандартным механизмом для улучшения охвата.
2. Интеллектуальная обработка фраз: Система способна различать буквальное значение отдельных слов и их значение в составе фраз (compound characteristics). Расширение применяется к соответствующей смысловой единице (слову или фразе целиком), что предотвращает некорректные интерпретации.
3. Гибкость взаимодействия: Патент описывает механизмы как для автоматического (прозрачного) расширения, так и для контролируемого пользователем расширения через явные операторы или взаимодействие с UI. Хотя UI-часть устарела, логика остается актуальной.
4. Важность лингвистических ресурсов: Успешность расширения напрямую зависит от качества и полноты лингвистических данных (синонимы, концепции), которыми располагает Google.
5. Концептуальный поиск (Strong Broadening): Возможность указания «силы» расширения (strength) указывает на то, что система может переходить от поиска близких синонимов к поиску отдаленных, но концептуально связанных тем.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Семантическое насыщение контента: Активно используйте синонимы, LSI-термины, альтернативные формулировки и концептуально связанные слова в тексте. Поскольку Google применяет Query Broadening, это увеличивает вероятность того, что ваш контент будет соответствовать различным вариантам расширенного запроса.
• Оптимизация под фразы и интенты: Анализируйте, какие термины в вашей нише образуют устойчивые фразы (compound characteristics). Убедитесь, что ваш контент оптимизирован под интент, стоящий за фразой, а не только содержит отдельные слова из нее. Google будет расширять фразу целиком.
• Построение тематического авторитета (Topical Authority): Создавайте контент, который широко охватывает тему, включая смежные концепции и сущности. Это помогает ранжироваться, когда Google применяет «сильное расширение» (strength) для перехода от конкретного запроса к более широкой концепции.

Worst practices (это делать не надо)

• Keyword Stuffing и фокус на одной формулировке: Перенасыщение текста одной точной формулировкой ключевого слова неэффективно. Система автоматически расширит запрос до синонимов и связанных терминов, поэтому неестественное повторение одного и того же слова не дает преимуществ.
• Игнорирование семантики фраз: Создание контента, который технически содержит нужные слова, но не в правильном контексте или фразеологическом значении. Например, оптимизация под «hot dog», имея в виду «горячую собаку» (животное), будет неэффективна, так как система распознает это как compound characteristic и расширит до «сосиска» или «гамбургер».

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегический переход Google от точного совпадения ключевых слов к семантическому и концептуальному поиску. Хотя описанные в нем UI-механизмы и операторы устарели, лежащая в его основе логика расширения запросов только усилилась с развитием NLP-моделей (BERT, MUM). Долгосрочная SEO-стратегия должна фокусироваться на том, чтобы стать наиболее полным и релевантным ответом на тему или интент, а не на конкретную текстовую формулировку запроса.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация статьи про ремонт автомобилей

1. Анализ запроса: Пользователь ищет «car repair help».
2. Механизм Google (согласно патенту): Система применяет Query Broadening. Термин «car» расширяется до «auto», «automobile», «vehicle». Термин «repair» расширяется до «maintenance», «service». Термин «help» расширяется до «guide», «tips», «troubleshooting».
3. Действия SEO-специалиста: Вместо того чтобы фокусироваться только на точном вхождении фразы «car repair help», необходимо естественным образом интегрировать в контент расширенные варианты: «auto maintenance tips», «vehicle service guide», «troubleshooting automotive problems».
4. Ожидаемый результат: Страница становится высоко релевантной не только для исходного запроса, но и для всех его расширенных версий, которые Google генерирует на этапе Query Understanding, что увеличивает общий семантический охват и потенциальный трафик.

Вопросы и ответы