Как Google создает централизованный, обогащенный и доступный для поиска архив чатов поддержки пользователей с разными компаниями

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему фрагментации, недоступности и потери истории общения пользователя со службами поддержки разных компаний. Когда пользователи взаимодействуют с бизнесом через различные проприетарные CRM systems (системы управления взаимоотношениями с клиентами), история чата часто сохраняется только на стороне компании и становится недоступной для пользователя после завершения сессии. Изобретение направлено на создание единого, доступного для поиска и обогащенного контекстом архива всех взаимодействий пользователя.

Что запатентовано

Запатентован Centralized Chat Manager (Централизованный менеджер чатов). Это система, которая выступает посредником между пользователем и CRM systems различных бизнес-сущностей. Ее ключевая функция — не просто сохранять чаты, но и интеллектуально обрабатывать их: извлекать ключевые слова, находить связанные метаданные во внешних источниках (таких как почта или календарь пользователя) и аннотировать чаты этими данными. В результате создается индексированный архив, по которому пользователь может вести поиск.

Как это работает

Система работает как промежуточный слой для чатов:

• Сбор данных: Centralized Chat Manager перехватывает и передает сообщения между пользователем и агентами поддержки разных компаний через единый Chat Interface.
• Парсинг: Parser анализирует текст переписки и выделяет keywords (ключевые слова).
• Обогащение (Harvesting & Annotating): Annotator ищет metadata, релевантные этим ключевым словам, в других источниках (например, ищет номер заказа в почте пользователя). Чат аннотируется этими данными.
• Индексирование и Хранение: Indexer обрабатывает аннотированный чат и сохраняет его в Conversation Data Store.
• Поиск: Пользователь использует Search Interface для поиска по всей своей истории обращений в разные компании.

Актуальность для SEO

Средняя. Технология очень актуальна в контексте развития платформ для общения с бизнесом, таких как Google Business Messages или аналогичные сервисы, где Google стремится улучшить пользовательский опыт и централизовать коммуникации. Однако для классического SEO (оптимизации публичных веб-сайтов) актуальность низкая, так как патент не касается алгоритмов веб-поиска.

Важность для SEO

Минимальное влияние (5/100). Патент описывает инфраструктуру для управления, индексации и поиска частных коммуникаций (чаты поддержки), а не алгоритмы ранжирования публичного веб-поиска. Он не содержит информации о факторах ранжирования, сканировании или индексировании веб-сайтов. Патент имеет нулевую практическую ценность для разработки стратегий органического SEO.

Детальный разбор

Термины и определения

Annotator (Аннотатор)

Компонент системы, который собирает (harvests) метаданные, релевантные ключевым словам из чата, и обогащает (annotates) чат этими данными.

Centralized Chat Manager (Централизованный менеджер чатов)

Основная система, которая управляет чатами между пользователем и различными бизнес-сущностями, независимо от типа используемых ими CRM.

Chat Conversation (Чат, Переписка)

Поток сообщений (постов) между пользователем и агентом поддержки. Может включать текст или голосовые данные (voice data).

Conversation Data Store (Хранилище переписок)

База данных, где хранятся индексированные и аннотированные истории чатов.

CRM System (Система управления взаимоотношениями с клиентами)

Программное обеспечение, используемое компаниями для управления взаимодействием с клиентами. Система Google взаимодействует с разными типами CRM.

External Repositories (Внешние репозитории)

Источники метаданных, внешние по отношению к самому чату. Упомянуты Email repository (почта), Calendar repository (календарь) и Messaging repository (мессенджеры), принадлежащие пользователю.

Indexer (Индексатор)

Компонент, который обрабатывает аннотированные чаты для быстрого и точного поиска.

Keywords (Ключевые слова)

Слова или фразы, извлеченные парсером из текста чата, которые используются как основа для поиска релевантных метаданных.

Metadata (Метаданные)

Дополнительная информация (например, номера заказов, номера счетов, даты, история покупок), которая собирается из внешних источников или прошлых чатов для обогащения текущего чата.

Parser (Парсер)

Компонент, который анализирует чат для поиска ключевых слов.

Search Interface (Поисковый интерфейс)

Интерфейс, через который пользователь вводит критерии поиска для нахождения прошлых чатов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

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

1. Система получает множество чатов, связанных с конкретным пользователем и множеством разных бизнес-сущностей.
2. Для каждого чата выполняется:
   • Парсинг чата для выявления любых keywords.
   • Для каждого keyword: сбор (harvesting) релевантных metadata.
   • Аннотирование чата этими metadata.
   • Индексирование аннотированного чата.
   • Сохранение индексированного чата в Conversation Data Store.
3. Система получает критерии поиска от устройства пользователя.
4. Система извлекает один или несколько сохраненных индексированных, аннотированных чатов, которые удовлетворяют критериям.
5. Система передает результат поиска на устройство пользователя.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет процесс сбора метаданных.

Сбор metadata включает получение данных из источника, который отличается от источника самого чата.

Claim 4 (Зависимый от 3): Уточняет источники метаданных.

Источник metadata включает как минимум один из: email repository, calendar repository или messaging repository, связанные с пользователем.

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает механизм взаимодействия.

Система запускает chat interface, настроенный для передачи сообщений (chat posts) между пользователем и соответствующей CRM system бизнес-сущности.

Где и как применяется

Важно понимать, что этот патент НЕ описывает работу основного публичного веб-поиска Google. Он описывает отдельную систему для управления и поиска по частным коммуникациям пользователя.

Система применяется в рамках Centralized Chat Manager, который может быть частью инфраструктуры сервисов вроде Google Business Messages или других платформ Google для взаимодействия с бизнесом.

INDEXING (Индексирование частных данных)
На этом этапе происходит основная обработка данных. Чаты, поступающие через Chat Interface, анализируются Parser, обогащаются данными из Metadata Data Store с помощью Annotator и индексируются Indexer. Результат сохраняется в Conversation Data Store.

RANKING / RETRIEVAL (Ранжирование и извлечение частных данных)
Когда пользователь использует Search Interface для поиска своих прошлых переписок, система выполняет запрос к Conversation Data Store и извлекает релевантные аннотированные чаты.

Входные данные:

• Текст текущего чата (посты пользователя и агента).
• Данные из External Repositories пользователя (почта, календарь, сообщения) для сбора метаданных.
• Поисковый запрос пользователя к архиву чатов.

Выходные данные:

• Индексированный, аннотированный чат, сохраненный в Conversation Data Store.
• Результаты поиска, отображаемые пользователю, содержащие релевантные прошлые чаты с доступными аннотациями.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на обработку и доступность контента чатов службы поддержки (текстовых или голосовых).
• Специфические запросы: Влияет на запросы пользователя, направленные на поиск своей собственной истории взаимодействия с компаниями.
• Конкретные ниши или тематики: Применимо к любым компаниям (ритейл, банкинг, услуги и т.д.), которые используют совместимые CRM или платформу Google для общения с клиентами.

Когда применяется

• При каких условиях работает алгоритм: Алгоритм обработки активируется при поступлении новых сообщений в рамках чат-сессии между пользователем и бизнесом. Алгоритм поиска активируется по запросу пользователя.
• Триггеры активации: Для аннотирования триггером является обнаружение keywords в тексте чата.
• Особые случаи: Система учитывает политики конфиденциальности. В патенте упоминается Policy Controller, который может применять правила хранения данных (Data Retention Policies) и политики метаданных (Metadata Policies). Сбор данных из внешних источников (почта, календарь) требует согласия пользователя.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка и сохранение чата

1. Получение коммуникации: Centralized Chat Manager через Chat Interface получает сообщения (посты) в рамках переписки между пользователем и агентом бизнес-сущности.
2. Парсинг: Parser анализирует текст сообщений для идентификации и извлечения предопределенных keywords.
3. Инициация сбора метаданных: Для каждого извлеченного keyword, Annotator инициирует поиск релевантных metadata.
4. Сбор метаданных (Harvesting): Система ищет metadata в Metadata Data Store, который пополняется данными из:
   • External Repositories (почта, календарь пользователя).
   • Текущего чата или прошлых переписок (historic chat conversations).
5. Аннотирование: Annotator прикрепляет найденные релевантные metadata к соответствующим keywords в чате. Например, прикрепляет номер заказа к упоминанию слова «заказ».
6. Индексирование: Indexer обрабатывает аннотированный чат, используя структуры данных (например, инвертированные индексы) для обеспечения быстрого поиска.
7. Сохранение: Индексированный и аннотированный чат сохраняется в Conversation Data Store.

Процесс Б: Поиск по архиву чатов

1. Получение запроса: Search Interface получает поисковые критерии (Search Criteria) от пользователя (например, название компании, ключевые слова, диапазон дат).
2. Поиск в хранилище: Система выполняет запрос к Conversation Data Store для поиска индексированных чатов, удовлетворяющих критериям.
3. Извлечение результатов: Система извлекает релевантные аннотированные чаты.
4. Отображение результатов: Результаты передаются на устройство пользователя. Аннотированные данные отображаются пользователю (например, подчеркиванием ключевого слова, при наведении на которое показываются метаданные).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует следующие типы данных:

• Контентные факторы: Текст чата (User Post и Agent Post). В некоторых реализациях также голосовые данные (voice data).
• Пользовательские данные (Внешние): Система активно использует данные из личных источников пользователя для обогащения чатов. Это включает содержимое Email repository (почтовый ящик), Calendar repository (календарь) и Messaging repository (мессенджеры).
• Технические факторы: Идентификаторы пользователя (user identifier), идентификаторы бизнес-сущности/агента (entity identifier / agent identifier), временные метки сообщений.

Другие факторы (ссылочные, поведенческие в веб-поиске, структурные и т.д.) в данном патенте не упоминаются.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент фокусируется на процессе обработки, индексации и извлечения данных, а не на сложных метриках ранжирования.

• Методы анализа текста (NLP): Используются для парсинга чатов и извлечения keywords.
• Методы сопоставления: Используются для определения релевантности между keywords в чате и metadata, собранными из внешних источников.
• Индексирование: Используются стандартные методы индексирования (например, инвертированные индексы) для обеспечения быстрого поиска по Conversation Data Store.

Конкретные формулы, весовые коэффициенты или алгоритмы машинного обучения для ранжирования результатов поиска по архиву чатов в патенте не описаны.

Выводы

1. Патент не имеет отношения к SEO: Это ключевой вывод. Патент описывает инфраструктуру для управления частными коммуникациями (Customer Support Chats), а не алгоритмы сканирования, индексирования или ранжирования публичного веб-контента. Он не дает никаких практических рекомендаций для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов в органическом поиске.
2. Централизация пользовательского опыта: Цель изобретения — решить проблему фрагментации общения пользователя с разными компаниями, предоставив единый интерфейс (Centralized Chat Manager) и единый архив (Conversation Data Store).
3. Кросс-сервисное обогащение данных: Ключевой механизм — это интеллектуальное аннотирование чатов метаданными, извлеченными из других сервисов, которыми пользуется человек (почта, календарь). Это позволяет значительно повысить информативность истории переписки.
4. Зависимость от разрешений пользователя: Для работы механизма обогащения система должна иметь доступ к внешним репозиториям пользователя. В патенте упоминается Policy Controller, подчеркивающий важность управления разрешениями и политиками хранения данных.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и описывает систему управления частными чатами. Прямых практических выводов для классического SEO (оптимизации сайтов для органического трафика) нет.

Однако, если рассматривать SEO в более широком смысле как оптимизацию присутствия бизнеса в экосистеме Google и улучшение пользовательского опыта:

• Интеграция с платформами Google: Для компаний, активно использующих чаты для поддержки (например, через Google Business Messages), этот патент подтверждает, что Google развивает инфраструктуру для улучшения этого канала связи. Использование таких платформ может улучшить опыт клиентов.
• Качество ответов поддержки: Обеспечение четких и информативных ответов службы поддержки, включающих конкретные идентификаторы (номера заказов, даты), может улучшить работу описанной системы аннотирования и сделать будущий поиск по архиву более полезным для пользователя.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO. Патент не описывает механизмы борьбы с SEO-манипуляциями.

Стратегическое значение

Патент не влияет на понимание приоритетов Google в ранжировании веб-поиска. Стратегическое значение заключается в демонстрации того, как Google использует свою экосистему (доступ к почте, календарю) для улучшения других своих продуктов (общение с бизнесом). Это подчеркивает важность кросс-сервисной интеграции данных для создания бесшовного пользовательского опыта в рамках экосистемы Google.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет.

Пример работы системы с точки зрения пользователя (на основе описания в патенте):

Сценарий: Поиск информации о спорном платеже

1. Действие пользователя: Пользователь ищет в своем архиве чатов информацию по ключевым словам «Платеж», «Заказ» и названию компании «National Medical Supply» за январь.
2. Работа системы: Search Interface ищет в Conversation Data Store.
3. Результат 1 (Чат с поставщиком): Система находит чат с «National Medical Supply», где агент пишет: «Мы не получили платеж за ваш последний заказ #123, отправленный 3 января». Система аннотировала «заказ #123» (подчеркнув его). При наведении пользователь видит детали заказа (товар, цена), которые система ранее извлекла из электронного письма с подтверждением заказа.
4. Результат 2 (Чат с банком): Система также находит связанный чат с банком «University Banking», где агент пишет: «Платеж был обработан и переведен в National Medical Supply 1 января». Система аннотировала слово «Платеж». При наведении пользователь видит детали транзакции (номер счета, сумма).
5. Итог: Пользователь видит всю картину взаимодействия с разными компаниями по одной проблеме в едином интерфейсе с обогащенными данными.

Вопросы и ответы