Как Google использует прогрессивную загрузку результатов в поиске по картинкам во время автозаполнения запроса

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему эффективности и скорости предоставления результатов поиска в интерфейсах типа «поиск по мере ввода» (as-you-type), таких как Google Instant, особенно в поиске по картинкам. Если система будет загружать полный набор результатов для каждого частичного ввода (каждой буквы), это создаст чрезмерную нагрузку на серверные ресурсы и сеть, особенно если пользователь быстро печатает и игнорирует промежуточные предложения. Изобретение оптимизирует этот процесс, предоставляя дополнительные результаты только тогда, когда пользователь проявляет реальный интерес к текущему предложенному запросу.

Что запатентовано

Запатентована система для прогрессивного (поэтапного) предоставления результатов поиска по картинкам в ответ на query suggestion (предполагаемый запрос). Система отправляет начальный набор результатов (first set) для топового предположения. Загрузка дополнительного набора (second set) происходит только после обнаружения signal of user interest (сигнала заинтересованности пользователя) и до того, как пользователь введет следующий символ. Это позволяет сбалансировать скорость отклика и потребление ресурсов.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Ввод запроса: Пользователь вводит частичный запрос (например, «ba»).
• Предположение и первый набор: Система определяет топовое предположение (например, «backgrounds») и отправляет небольшой первый набор изображений (first set), размер которого часто соответствует размеру видимой области экрана (viewport).
• Мониторинг интереса: Система отслеживает действия пользователя. Если пользователь продолжает печатать, процесс повторяется для нового ввода.
• Триггер (Сигнал интереса): Если пользователь останавливает ввод и проявляет интерес (например, прокручивает страницу, двигает курсором по результатам или просто делает паузу), система интерпретирует это как signal of user interest.
• Второй набор: В ответ на этот сигнал система автоматически отправляет второй, дополнительный набор изображений (second set) для того же предположения.
• Третий набор: Дальнейшие результаты (third set) обычно предоставляются только по явному запросу пользователя (например, нажатие кнопки «Показать еще»).

Актуальность для SEO

Средняя. Технологии поиска «по мере ввода» (Google Instant) были очень актуальны на момент подачи патента (2012 г.). Хотя Google отошел от автоматического показа полных результатов SERP по мере ввода на десктопах, механизмы автозаполнения (Autocomplete) и интерфейсы поиска по картинкам (Google Images) продолжают использовать принципы прогрессивной загрузки и реагирования на поведение пользователя для оптимизации производительности. Описанные принципы остаются актуальными для дизайна высокопроизводительных поисковых интерфейсов.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (3/10). Патент описывает внутренние процессы Google по оптимизации пользовательского интерфейса и эффективности доставки результатов, а не алгоритмы ранжирования. Он не дает прямых рекомендаций по изменению SEO-стратегий, касающихся релевантности или качества контента. Однако он подчеркивает критическую важность попадания в самый первый набор результатов (first set) для обеспечения немедленной видимости во время использования автозаполнения в поиске по картинкам.

Детальный разбор

Термины и определения

Cardinality (Мощность набора/Размер набора)

Количество результатов поиска в определенном наборе (Set 1, Set 2, Set 3).

First Set of Image Search Results (Первый набор результатов поиска по картинкам)

Начальный набор результатов, отправляемый пользователю в ответ на частичный ввод. Его размер часто определяется так, чтобы он помещался в видимую область экрана (viewport).

Partial Query / Search Query Input (Частичный запрос)

Ввод пользователя по мере набора текста (например, «ba»).

Query Suggestion (Предполагаемый запрос / Подсказка)

Предложение системы для завершения частичного запроса (например, «backgrounds»). Обычно основано на частоте запросов в Query Logs.

Query Suggestion System (Система подсказок запросов)

Компонент поисковой системы, отвечающий за генерацию Query Suggestions.

Second Set of Image Search Results (Второй набор результатов поиска по картинкам)

Дополнительный набор результатов, который отправляется автоматически в ответ на Signal of User Interest. Дополняет первый набор.

Signal of User Interest (Сигнал заинтересованности пользователя)

Индикатор того, что пользователь взаимодействует с текущими результатами или предложенным запросом, а не собирается продолжать ввод. Примеры: прокрутка (scrolling), движение курсора по результатам, клик без навигации, пауза при вводе (timeout).

Third Set of Image Search Results (Третий набор результатов поиска по картинкам)

Последующий набор результатов, который обычно отправляется только в ответ на явный запрос пользователя (например, нажатие кнопки «Еще»).

Viewport (Видимая область экрана)

Область браузера, в которой отображаются результаты поиска.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм прогрессивной загрузки, обусловленной интересом пользователя.

1. Система получает первый ввод запроса (один или более символов).
2. Получает первый предполагаемый запрос (query suggestion), отличающийся от ввода.
3. Получает первый набор (first set) результатов поиска по картинкам, релевантных этому предположению.
4. Предоставляет первый набор и предположение пользовательскому устройству.
5. Ключевой этап: После предоставления первого набора система обнаруживает signal of user interest (в предположении или результатах). Это обнаружение происходит до получения следующего ввода запроса и до истечения таймаута.
6. Реакция: В ответ на сигнал интереса (и до следующего ввода) система предоставляет второй набор (second set) результатов по картинкам для того же предположения. Второй набор отображается одновременно с первым (дополняет его), при этом первый набор остается неизменным.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует, как определяется размер первого набора.

1. Определяется размер доступного пространства в viewport на устройстве пользователя.
2. Вычисляется первая мощность набора (first cardinality) — количество результатов, которые могут быть одновременно отображены в этом пространстве.
3. Выбирается соответствующее количество результатов для включения в первый набор.

Claim 5 (Зависимый от 4): Вводит понятие третьего набора, загружаемого по запросу.

1. После предоставления второго набора система получает явный запрос от пользователя на третий набор (third set) результатов.
2. Система предоставляет третий набор в ответ на этот запрос.

Claim 7 (Зависимый от 5): Определяет соотношение размеров наборов.

Вторая мощность (размер Set 2) больше первой мощности (размер Set 1). Третья мощность (размер Set 3) больше второй мощности (размер Set 2). Это означает, что система загружает результаты прогрессивно увеличивающимися порциями.

Claims 8, 9, 10 (Зависимые от 1): Определяют, что может являться signal of user interest.

• Claim 8: Движение курсора в viewport, где отображается первый набор.
• Claim 9: Событие прокрутки (scrolling) результатов в viewport.
• Claim 10: Клик пользователя без навигации (non-navigating user click) в viewport.

Claim 11 (Зависимый от 1): Описывает возможность последовательной автоматической загрузки нескольких «вторых наборов».

После предоставления любого из вторых наборов, если обнаруживается еще один сигнал интереса (до следующего ввода запроса), система предоставляет последующий второй набор результатов для дополнения ранее предоставленных наборов.

Где и как применяется

Изобретение применяется на стыке понимания запроса и финального этапа доставки результатов пользователю, фокусируясь на эффективности интерфейса.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Query Suggestion System активно используется для генерации предположений (query suggestions) на основе частичного ввода пользователя. Система должна быстро определить наиболее вероятное завершение запроса.

RANKING – Ранжирование
Основной поисковый движок используется для генерации упорядоченных наборов результатов (Set 1, Set 2, Set 3). Важно отметить, что ранжирование происходит для предполагаемого запроса, а не для частичного ввода.

METASEARCH / RERANKING (Уровень Доставки/Презентации)
Основное применение патента. Механизм находится на уровне доставки и определяет логику взаимодействия с клиентом (браузером):

• Определяет размер первого набора на основе данных о viewport.
• Мониторит и интерпретирует поведенческие сигналы пользователя (signals of user interest) в реальном времени.
• Принимает решение о том, когда автоматически загружать второй набор, а когда ждать явного запроса на третий набор.

Входные данные:

• Частичный ввод запроса (символы).
• Данные о размере viewport устройства.
• Потоковые данные о поведении пользователя (движение курсора, прокрутка, клики).

Выходные данные:

• Предполагаемые запросы (Query Suggestions).
• Наборы результатов поиска по картинкам (Set 1, Set 2, Set 3), предоставляемые поэтапно.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Патент явно фокусируется на image search results (результаты поиска по картинкам). Хотя принципы могут применяться шире, защищенное изобретение специфично для изображений.
• Специфические запросы: Влияет на все запросы, вводимые через интерфейс, поддерживающий автозаполнение и мгновенный показ результатов (as-you-type).

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Алгоритм работает, когда пользователь вводит запрос в поисковую строку, и система настроена на предоставление мгновенных результатов на основе автозаполнения.
• Триггеры активации (для загрузки Set 2): Активация загрузки второго набора происходит при обнаружении signal of user interest. Это может быть прокрутка страницы, движение курсора над результатами, клик без перехода или пауза при вводе (таймаут).
• Условие НЕ применения (для загрузки Set 2): Если пользователь продолжает ввод запроса (вводит следующий символ) до того, как был обнаружен сигнал интереса, второй набор НЕ загружается для текущего предположения. Система начинает обработку нового частичного запроса.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки ввода и доставки результатов.

1. Получение ввода: Система получает первый частичный ввод запроса от пользователя.
2. Генерация предположения и первого набора:
   • Система получает топовый query suggestion (отличающийся от ввода).
   • Определяется размер видимой области (viewport).
   • Генерируется первый набор (Set 1) изображений для этого предположения. Размер Set 1 (first cardinality) определяется размером viewport.
3. Доставка первого набора: Set 1 и query suggestion отправляются на устройство пользователя и отображаются.
4. Мониторинг поведения: Система начинает отслеживать действия пользователя на предмет signal of user interest и ожидает следующего ввода.
5. Принятие решения:
   • Если получен следующий ввод запроса: Вернуться к шагу 1 с новым вводом.
   • Если обнаружен сигнал интереса (прокрутка, пауза и т.д.): Перейти к шагу 6.
6. Доставка второго набора (Автоматическая):
   • Генерируется (или извлекается из кэша) второй набор (Set 2) изображений для того же предположения. Размер Set 2 (second cardinality) обычно больше размера Set 1.
   • Set 2 отправляется пользователю и добавляется к Set 1.
7. Мониторинг дальнейших действий: Система продолжает мониторинг.
   • Если получен следующий ввод запроса: Вернуться к шагу 1.
   • (Опционально) Если обнаружен дальнейший интерес: Может быть загружен последующий Set 2 (согласно Claim 11).
   • Если получен явный запрос на дополнительные результаты (кнопка «Еще»): Перейти к шагу 8.
8. Доставка третьего набора (Ручная):
   • Генерируется третий набор (Set 3). Размер Set 3 обычно больше размера Set 2.
   • Set 3 отправляется пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на механизме доставки и не детализирует факторы ранжирования. Он использует следующие типы данных:

• Поведенческие факторы (User Interaction Data): Критически важные данные для этого изобретения. Используются для обнаружения signal of user interest:
  • Данные о событиях прокрутки (scrolling events).
  • Данные о движении курсора в viewport.
  • Данные о кликах без навигации (non-navigating clicks).
  • Временные метки ввода для определения пауз (timeouts).
• Пользовательские факторы (Device/Browser Data):
  • Размер доступного пространства в viewport для определения размера первого набора результатов.
• Системные данные (для генерации подсказок):
  • Query Logs и Click Logs используются системой подсказок для определения наиболее вероятных и популярных завершений запросов.

Какие метрики используются и как они считаются

• First Cardinality (Размер Set 1): Рассчитывается на основе размера viewport пользователя. Цель — заполнить экран без необходимости прокрутки.
• Second Cardinality (Размер Set 2) и Third Cardinality (Размер Set 3): Предопределенные значения. Патент утверждает, что Set 3 > Set 2 > Set 1 (например, 100 > 40 > 8 результатов).
• Timeout (Таймаут/Пауза): Пороговое значение времени бездействия пользователя (отсутствие ввода), которое может быть интерпретировано как signal of user interest.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с оптимизацией интерфейса и эффективностью системы, без прямых рекомендаций для SEO. Основные выводы для понимания работы поиска:

1. Оптимизация ресурсов через поведенческий анализ: Google активно отслеживает микроповедение пользователей (прокрутку, движение мыши, паузы) во время ввода запроса, чтобы оптимизировать нагрузку на свои системы. Дополнительные результаты загружаются только при наличии интереса.
2. Прогрессивная загрузка результатов: Система использует многоуровневый подход к загрузке результатов в поиске по картинкам: Set 1 (начальный, по размеру экрана), Set 2 (автоматический, при интересе), Set 3 (ручной, по запросу). Размеры порций увеличиваются (Set 3 > Set 2 > Set 1).
3. Фокус на предполагаемом запросе: Подтверждается, что даже при частичном вводе ранжирование и показ результатов происходят для наиболее вероятного завершенного запроса (query suggestion), а не для введенных символов.
4. Важность первого экрана (Viewport): Размер первого набора результатов (Set 1) динамически адаптируется под размер экрана пользователя. Это подчеркивает критичность попадания в этот первый набор для обеспечения видимости.
5. Специфика поиска по картинкам: Описанный механизм явно сфокусирован на поиске по изображениям, где визуальная оценка результатов и потребление трафика особенно важны.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент инфраструктурный, можно сделать несколько выводов для стратегии SEO в поиске по картинкам:

• Приоритет ранжирования в ТОП-N (Попадание в Set 1): Поскольку первый набор (Set 1) показывается немедленно и его размер ограничен видимой областью экрана (например, 8-12 изображений), критически важно ранжироваться как можно выше. Усилия должны быть направлены на попадание в абсолютный ТОП по целевым запросам в Google Images.
• Оптимизация под популярные Query Suggestions: Ранжирование происходит по предполагаемому запросу. Необходимо анализировать подсказки автозаполнения и оптимизировать контент и изображения именно под эти полные формулировки, а не под короткие или частичные запросы.
• Качество и привлекательность Тамбнейлов: Чтобы пользователь проявил signal of user interest (например, задержал курсор или начал прокрутку), тамбнейлы в первом наборе должны быть максимально привлекательными, четкими и релевантными. Это увеличивает вероятность взаимодействия пользователя с результатами.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование скорости загрузки изображений: Хотя патент описывает оптимизацию на стороне Google, медленная загрузка тамбнейлов на стороне клиента может негативно повлиять на пользовательский опыт в интерфейсе, рассчитанном на мгновенный отклик.
• Манипуляция визуальной привлекательностью (Кликбейт в изображениях): Использование изображений, которые привлекают внимание, но не соответствуют содержанию страницы, приведет к плохому пользовательскому опыту. Хотя это может вызвать кратковременный signal of user interest, это не приведет к качественному трафику и может негативно сказаться на ранжировании в долгосрочной перспективе.

Стратегическое значение

Патент имеет низкое стратегическое значение для SEO. Он подтверждает стремление Google к созданию быстрых, эффективных и отзывчивых интерфейсов. Для SEO-специалистов он служит напоминанием о том, что видимость в поиске часто определяется не только позицией в общем рейтинге, но и тем, как и когда результаты представляются пользователю в различных интерфейсах (в данном случае — в поиске по картинкам по мере ввода).

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает работу пользовательского интерфейса и логику загрузки данных, на которую SEO-специалист не может повлиять напрямую.

Вопросы и ответы