Как Google предлагает взаимодействие с другими пользователями, ищущими то же самое в реальном времени

Описание

Какую задачу решает

Патент направлен на решение проблемы восприятия поиска как исключительно утилитарного и «одиночного» («utilitarian» or «solitary») процесса. Он призван улучшить пользовательский опыт, предоставляя обратную связь в реальном времени об одновременной поисковой активности других пользователей. Также система помогает менее опытным пользователям в исследовании темы (exploratory search) и обучении формулированию запросов, показывая связанные запросы, которые вводят другие.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для соединения пользователей на основе запросов, которые они отправляют поисковой системе. Суть изобретения заключается в идентификации группы пользователей, которые одновременно (contemporaneously) вводят соответствующие друг другу запросы (corresponding search queries), и отображении на SERP специального интерфейса (connection interface). Этот интерфейс информирует пользователя об активности других и может предлагать начать или присоединиться к онлайн-обсуждению.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Идентификация соответствия: При получении запроса система определяет corresponding search queries — запросы, которые идентичны, похожи, являются синонимами, семантически эквивалентны или относятся к той же теме/интенту.
• Проверка актуальности: Система проверяет, были ли эти запросы введены другими пользователями недавно. Используется пороговое значение актуальности (threshold timeliness), которое может зависеть от характера темы (interest interval).
• Отображение интерфейса: Если найдены активные пользователи, на SERP отображается connection interface. Он может содержать статистику, связанные запросы, информацию о местоположении других пользователей или социальные связи (контакты).
• Инициация взаимодействия: Интерфейс может содержать приглашение начать онлайн-обсуждение (чат, видеоконференция, Q&A форум).
• Группировка пользователей: Присоединяющиеся пользователи могут быть распределены по дискуссионным группам на основе демографии, местоположения, социальных связей или категории вовлеченности (engagement category).

Актуальность для SEO

Низкая. Хотя концепция социального поиска и повышения вовлеченности на SERP актуальна, конкретная реализация, описанная в патенте (универсальный интерфейс для чатов и форумов прямо на веб-SERP по общим запросам), не наблюдается в основном поиске Google по состоянию на 2025 год. Элементы实时ного взаимодействия существуют в специализированных вертикалях (например, YouTube Live Chat), но не в том виде, как это описано в патенте для веб-поиска.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (3/10). Патент описывает функцию пользовательского интерфейса Google (SERP feature), а не алгоритм ранжирования сторонних веб-сайтов. Он не предоставляет прямых рычагов для SEO-оптимизации контента или ссылочного профиля. Основное потенциальное влияние — это изменение поведения пользователя на SERP: если пользователь вовлекается в предложенное обсуждение, это может увеличить время его пребывания на SERP и потенциально снизить CTR органических результатов (концепция Zero-Click).

Детальный разбор

Термины и определения

Connection Interface (Интерфейс соединения)

Элемент пользовательского интерфейса, отображаемый на странице результатов поиска (SERP). Показывает информацию о других пользователях, ищущих схожие темы, и может содержать приглашение к взаимодействию.

Connection System (Система соединения)

Компонент поисковой инфраструктуры, который взаимодействует с поисковой системой для идентификации и соединения пользователей на основе их запросов.

Corresponding Search Query (Соответствующий поисковый запрос)

Запрос, который система определяет как связанный с исходным запросом. Может быть идентичным, похожим, синонимичным, семантически эквивалентным или относящимся к той же теме или интенту.

Engagement Category (Категория вовлеченности)

Классификация пользователя (например, высокая, средняя, низкая вовлеченность), основанная на его активности (user engagement score) в различных компьютерных сервисах (социальные сети, чаты, форумы). Используется для формирования дискуссионных групп.

Interest Interval (Интервал интереса)

Оценка продолжительности интереса к теме запроса (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный). Используется для определения порога актуальности (Threshold Timeliness).

Threshold Timeliness (Порог актуальности)

Максимальный временной интервал между получением двух соответствующих запросов, позволяющий считать их одновременными. Определяется на основе Interest Interval.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод работы системы.

1. Система получает поисковый запрос от пользователя.
2. Система определяет набор пользователей (set of users), которые отправили запросы, соответствующие (correspond) полученному поисковому запросу.
3. Система генерирует электронный документ (SERP), включающий результаты поиска и connection interface.
4. Connection interface отображает по крайней мере одно указание (indication) на пользователей из этого набора.
5. Документ передается пользователю.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет функциональность интерфейса.

Connection interface отображает выбираемое пользователем приглашение принять участие в онлайн-обсуждении.

Claims 4 и 5 (Зависимые от 2): Описывают механизм группировки.

Система назначает пользователя в дискуссионную группу в ответ на принятие приглашения. Это назначение может основываться на engagement category пользователя.

Claim 6 (Зависимый от 1): Детализирует процесс определения набора пользователей с акцентом на время.

1. Для каждого потенциального пользователя определяется threshold timeliness, связанный с его запросом.
2. Сравнивается время получения исходного запроса и время получения запроса другого пользователя для определения актуальности (timeliness).
3. Если актуальность ниже порогового значения, пользователь включается в набор.

Claim 7 (Зависимый от 1, хотя логически зависим от 6): Уточняет, как определяется порог.

Threshold timeliness определяется на основе interest interval, связанного с поисковым запросом.

Claim 9 (Зависимый от 1): Описывает типы информации в интерфейсе.

Указание (indication) в connection interface может включать: количество пользователей в наборе, их местоположение, или идентификацию пользователей, которые также являются контактами ищущего пользователя в одном или нескольких сервисах.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, используя как предварительно рассчитанные данные, так и анализ в реальном времени.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков (Офлайн-процессы)
На этом этапе (или в рамках аналогичных офлайн-процессов) система может рассчитывать данные, необходимые для работы Connection System:

• Вычисление Engagement Categories для пользователей на основе их активности в различных сервисах.
• Анализ тем и запросов для определения их Interest Intervals.
• Построение и обновление социальных графов пользователей.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
При получении запроса система должна определить его интент, тему и потенциальные Corresponding Search Queries, а также оценить его Interest Interval для установки Threshold Timeliness.

RANKING – Ранжирование
Стандартная поисковая система генерирует набор релевантных результатов поиска.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основной этап применения патента. Connection System активируется параллельно или после основного ранжирования:

1. Анализ логов: Система анализирует недавние исторические данные (Historical Data) о запросах.
2. Идентификация пользователей: Определяется набор пользователей, чьи запросы соответствуют исходному и удовлетворяют Threshold Timeliness.
3. Персонализация: Если пользователь аутентифицирован, система проверяет его социальный граф и местоположение для обогащения данных.
4. Формирование и внедрение: Генерируется Connection Interface, который внедряется (blending) в финальную страницу результатов поиска (SERP) вместе с органическими результатами.

Входные данные:

• Исходный запрос пользователя.
• Данные о времени и местоположении запроса.
• Статус аутентификации пользователя.
• Недавние журналы поисковых запросов (Historical Data).
• Данные социального графа пользователя и Engagement Categories.

Выходные данные:

• Страница результатов поиска (SERP), включающая стандартные результаты и Connection Interface.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, подразумевающие дискуссию, общественный интерес, обмен мнениями или исследование темы (exploratory search). Меньше влияния на навигационные или простые транзакционные запросы.
• Типы контента: Влияет не на контент сайтов, а на контент самой SERP и поведение пользователя на ней.
• Конкретные ниши или тематики: Актуальные события (спорт, новости, концерты), хобби, политика — тематики, где пользователи могут хотеть взаимодействовать друг с другом.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении ряда условий:

• Триггеры активации:
  • Найдено достаточное количество других пользователей, вводящих Corresponding Search Queries.
  • Запросы этих пользователей были введены в пределах установленного Threshold Timeliness.
• Условия и пороги:
  • Interest Interval: Для долгосрочных тем (например, «скуба дайвинг») временное окно шире, чем для краткосрочных событий (например, текущий футбольный матч).
  • Интент запроса: Система может определить, что интент запроса предполагает желание дискуссии или обмена мнениями.
  • Неудовлетворенность результатами: Интерфейс может быть показан, если пользователь не удовлетворен выдачей (например, фиксируется pogo-sticking – короткие клики и возврат на SERP).
  • Throttling (Q%): Система может показывать интерфейс только определенному проценту (Q%) пользователей для тестирования вовлеченности по конкретной теме и корректировать этот процент в зависимости от реакции.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса в реальном времени

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Определение параметров соответствия: Определяются потенциальные Corresponding Search Queries и рассчитывается Threshold Timeliness на основе Interest Interval темы.
3. Поиск других пользователей: Система анализирует недавние логи запросов для поиска пользователей, которые ввели соответствующие запросы в пределах порога актуальности.
4. Проверка наличия пользователей: Определяется, найдено ли достаточное количество других пользователей.
   • Если НЕТ: Предоставить стандартные результаты поиска.
   • Если ДА: Перейти к шагу 5.
5. Проверка аутентификации: Определяется, аутентифицирован ли текущий пользователь.
6. Персонализация (если аутентифицирован):
   • Определяется пересечение найденных пользователей с контактами текущего пользователя (социальный граф).
   • Определяется Engagement Category пользователя.
7. Формирование Connection Interface: Генерируется интерфейс, включающий:
   • Статистику (количество пользователей, местоположение).
   • Связанные запросы, которые ищут другие.
   • Идентификаторы контактов (если применимо).
   • Приглашение начать или присоединиться к обсуждению (может зависеть от Engagement Category).
8. Отображение SERP: Пользователю предоставляется страница с результатами поиска и Connection Interface.
9. Обработка взаимодействия (Опционально): Если пользователь принимает приглашение к обсуждению:
   • Пользователь назначается в дискуссионную группу (с учетом размера группы, демографии, местоположения, Engagement Category).
   • Открывается интерфейс обсуждения (чат, форум) внутри SERP или как оверлей.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует следующие типы данных:

• Поведенческие факторы:
  • Журналы поисковых запросов (Historical Data) в реальном времени для идентификации одновременных поисков.
  • История активности пользователя в различных сервисах (социальные сети, чаты, форумы) — используется для расчета Engagement Category.
  • Данные о взаимодействии с SERP (клики, pogo-sticking) — могут использоваться как дополнительный триггер для показа интерфейса.
• Пользовательские факторы:
  • Статус аутентификации пользователя (logged in/logged out).
  • Социальный граф пользователя (контакты из email, чатов, социальных сетей).
  • Явные настройки профиля пользователя или неявная информация (предыдущие поиски) могут использоваться для определения точки зрения (viewpoint category).
• Географические факторы:
  • Местоположение пользователя в момент запроса (используется для показа локальной статистики и для формирования локальных дискуссионных групп).
• Временные факторы:
  • Точное время отправки запросов (критично для определения timeliness).

Какие метрики используются и как они считаются

• Threshold Timeliness (Порог актуальности): Временное окно для учета запросов. Рассчитывается динамически на основе Interest Interval темы.
• Interest Interval (Интервал интереса): Качественная оценка (краткосрочный/долгосрочный интерес), присваиваемая теме или запросу.
• User Engagement Score (Оценка вовлеченности пользователя): Числовая метрика, агрегирующая активность пользователя в различных сервисах.
• Engagement Category (Категория вовлеченности): Классификация пользователя (например, Высокая/Средняя/Низкая), полученная путем сравнения User Engagement Score с пороговыми значениями.
• Activity Category («Hot»): Метрика активности текущего онлайн-обсуждения, основанная на количестве и скорости взаимодействий участников. Используется для привлечения экспертов (expert user) или информирования новых участников.
• Q% (Throttling): Процент пользователей, которым показывается Connection Interface для данной темы. Регулируется на основе наблюдаемого уровня вовлеченности.

Выводы

1. Поиск как социальная активность: Патент демонстрирует видение Google поиска не только как инструмента извлечения информации, но и как платформы для социального взаимодействия в реальном времени, основанного на общих интересах.
2. Фокус на удержании на SERP: Система предназначена для значительного повышения вовлеченности и времени пребывания пользователя непосредственно на странице результатов поиска, предлагая взаимодействие и обсуждение без перехода на сторонние сайты.
3. Адаптивная одновременность: Используется сложная концепция «одновременности». Threshold Timeliness не является фиксированным значением, а динамически адаптируется в зависимости от характера темы (Interest Interval), разделяя мимолетные события и долгосрочные интересы.
4. Глубокая персонализация и сегментация: Система сильно полагается на данные пользователя. Социальный граф, местоположение и предварительно рассчитанная Engagement Category пользователя используются не только для показа персонализированной информации, но и для активного формирования дискуссионных групп и определения ролей (например, модератор).
5. Инфраструктурный характер патента: Патент описывает инфраструктуру для создания новых функций SERP (SERP features), а не алгоритм ранжирования веб-сайтов.
6. Ограниченная ценность для классического SEO: Практическая ценность для оптимизации сайтов под органический поиск ограничена. Патент не описывает сигналы, на которые SEO-специалисты могут повлиять для улучшения ранжирования.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Этот патент носит инфраструктурный характер и описывает функцию интерфейса Google. Он не дает прямых практических рекомендаций для SEO-оптимизации сайтов. Однако можно сделать следующие стратегические выводы:

• Понимание интента (Дискуссия vs. Факт): Необходимо четко разделять интенты, направленные на получение фактов, и интенты, направленные на обсуждение или получение мнений. Хотя патент предлагает перенести дискуссию на SERP, важность создания качественного контента, отвечающего на дискуссионные интенты, сохраняется.
• Мониторинг SERP и CTR: Необходимо отслеживать появление подобных социальных функций на SERP в вашей нише. Их появление может существенно снизить органический CTR, так как внимание пользователя переключается с результатов поиска на взаимодействие с другими пользователями.
• Развитие экспертизы (для YMYL и хобби): Патент упоминает возможность приглашения «экспертов» (expert user) в активные обсуждения, даже если они не искали эту тему в данный момент. Это косвенно подтверждает важность развития и демонстрации экспертизы авторов и бренда (E-E-A-T), так как Google может идентифицировать экспертов для использования в своих сервисах.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен против каких-либо конкретных SEO-тактик и не описывает механизмов пессимизации. Не применимо.

Стратегическое значение

Патент подтверждает долгосрочную стратегию Google по удержанию пользователей в своей экосистеме и развитию функций «Zero-Click». Он демонстрирует, как Google может использовать агрегированные данные о поведении пользователей (Engagement Category) и социальные графы для формирования пользовательского опыта в реальном времени. Для SEO-специалистов это напоминание о том, что SERP является динамичной средой, которая может трансформироваться из списка ссылок в полноценную платформу для взаимодействия, потенциально уменьшая трафик на внешние сайты.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO-оптимизации сайтов нет, так как изобретение описывает внутреннюю функциональность интерфейса поисковой системы Google.

Вопросы и ответы