Как Google использует местоположение и поведение пользователей для предсказания запросов до их ввода (Zero-Query Search)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу ускорения и упрощения доступа к информации, особенно на мобильных устройствах, когда намерение пользователя можно с высокой вероятностью предсказать на основе его контекста (местоположение, время, история поиска). Система устраняет необходимость ручного ввода запроса, предлагая концепцию Zero-Query Search — предоставление результатов и подсказок до того, как пользователь начал печатать.

Что запатентовано

Запатентована система для предиктивного (упреждающего) генерирования поисковых результатов и подсказок. Ключевым механизмом является анализ контекста пользователя сразу после активации функции поиска, но до ввода запроса. Система использует текущее местоположение устройства, профиль пользователя (User Profile Data), данные социального графа (Social Graph Data) и агрегированные логи запросов (Query Logs), чтобы определить, какие запросы и результаты популярны поблизости и релевантны пользователю.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Триггер: Пользователь активирует функцию поиска (например, открывает приложение или поисковую строку).
• Сбор контекста: Устройство отправляет в поисковую систему свое текущее местоположение и идентификатор пользователя.
• Предиктивный анализ: Система сопоставляет местоположение с агрегированными Query Logs (что искали и на что кликали другие пользователи поблизости) и данными пользователя (User Profile, Social Graph).
• Генерация и ранжирование: Идентифицируются релевантные поисковые результаты, категории и подсказки. Их ранжирование (relative positioning) определяется на основе популярности — количества пользователей, которые ранее выбрали эти результаты.
• Доставка: Сгруппированные и отсортированные результаты отправляются на устройство пользователя для отображения в интерфейсе Zero-Query.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Предиктивный поиск является основой современных мобильных интерфейсов (например, подсказки в Google Maps, Google Assistant, ленты рекомендаций). Хотя этот патент опубликован в 2022 году, он является продолжением (continuation) заявок, поданных начиная с 2011 года, и описывает механизмы, глубоко интегрированные в текущие продукты Google для обеспечения контекстного и локального поиска.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение (8.5/10), особенно для локального SEO (Local SEO) и стратегий, основанных на сущностях. Он демонстрирует, что видимость в предиктивном поиске напрямую зависит от ассоциации сущности с конкретным местоположением и ее популярности среди пользователей в этом месте. Агрегированное поведение пользователей (клики, вовлеченность) становится ключевым фактором ранжирования, часто превосходящим традиционную оптимизацию под ключевые слова.

Детальный разбор

Термины и определения

Predictive Results Component (Компонент предиктивных результатов)

Часть поисковой системы, отвечающая за генерацию поисковых подсказок и результатов до получения формального запроса от пользователя.

Zero-Query Search (Поиск без запроса)

Концепция (явно не названная, но подразумеваемая в патенте), при которой система предоставляет результаты после активации функции поиска, но до того, как пользователь ввел запрос.

User Profile Data (Данные профиля пользователя)

Информация о пользователе, включающая явные (хобби, интересы) и неявные данные (история поиска, выбранные результаты, подписки). Используется для персонализации предиктивных результатов.

Query Logs (Логи запросов)

Агрегированные данные об истории поисковой активности пользователей. Включают ранее отправленные запросы и информацию о том, какие результаты были выбраны пользователями. Используются для определения популярности запросов/результатов в определенной локации.

Social Graph Data (Данные социального графа)

Данные о социальных связях пользователя. Используются для повышения релевантности результатов, например, если друг пользователя находится в определенном месте или высоко оценил его.

Location Data (Данные о местоположении)

Информация, связывающая ресурсы (например, веб-страницы ресторанов) с физическими локациями. Также включает текущее местоположение устройства пользователя (GPS, IP адрес).

Partial Query (Частичный запрос)

Первые символы, введенные пользователем в строку поиска. Используются для фильтрации предиктивных результатов.

Relative Positioning (Относительное позиционирование)

Ранжирование предиктивных результатов. В данном патенте определяется на основе популярности (количества пользователей, выбравших результат ранее).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм генерации предиктивных подсказок на основе локации и популярности.

1. Система получает индикацию текущего местоположения пользовательского устройства.
2. Условие времени: После того как пользователь активировал функцию поиска и ДО того, как он отправил поисковый запрос.
3. Система определяет поисковые результаты, ассоциированные с локациями вблизи текущего местоположения.
4. Используемые данные: Используются Query Log Data, которые показывают выбор прошлых поисковых результатов пользователями в ответ на прошлые запросы.
5. Определяется относительное позиционирование (relative positioning) результатов, основанное на количестве пользователей, которые выбрали каждый результат (популярность/CTR).
6. Определяются категории и подкатегории, связанные с результатами.
7. Результаты группируются по категориям.
8. Сгруппированные результаты, категории и подкатегории отправляются на устройство для отображения согласно определенному позиционированию.

Claim 2 (Зависимый от 1): Добавляет персонализацию к основному механизму.

• Определение поисковых результатов дополнительно использует User Profile Data или User Social Graph Data вместе с текущим местоположением.

Claim 4 (Зависимый от 1): Расширяет механизм на поисковые подсказки (Query Suggestions).

• Система также определяет поисковую подсказку на основе текущего местоположения и отправляет ее на устройство.

Claim 6 (Зависимый от 5): Уточняет метод генерации подсказок на основе логов.

• Определение поисковых подсказок включает идентификацию запросов, отправленных предыдущими пользователями вблизи текущего местоположения.

Где и как применяется

Изобретение применяется на стыке понимания контекста пользователя и формирования предварительной выдачи.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Predictive Intent Modeling)
Это основная фаза применения патента. Система пытается понять и предсказать намерение пользователя (Predictive Intent) без явного запроса, используя контекстуальные сигналы (локация, профиль, социальный граф) и агрегированные поведенческие данные (Query Logs).

RANKING / RERANKING – Ранжирование
Система выполняет ранжирование предиктивных результатов. Ключевым фактором ранжирования, согласно патенту, является популярность (количество выборов результата в Query Logs).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна предварительно обработать Location Data, чтобы ассоциировать ресурсы (веб-страницы, сущности) с физическими локациями. Также происходит офлайн-обработка Query Logs для агрегации данных о популярности запросов по регионам.

Входные данные:

• Текущее местоположение устройства (GPS, IP, сотовые вышки).
• Идентификатор пользователя (User ID, Cookie, Session ID).
• (Опционально) Partial Query (введенные символы).

Выходные данные:

• Список предиктивных поисковых результатов.
• Список поисковых подсказок (Query Suggestions).
• Категории и подкатегории для группировки результатов.
• Relative positioning (порядок ранжирования) для всех элементов.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Критическое влияние на локальный бизнес (Local SEO) — рестораны, магазины, услуги, достопримечательности, транспортные узлы. Влияет на видимость сущностей, имеющих четкую географическую привязку.
• Специфические запросы: Влияет на запросы, связанные с немедленными потребностями пользователя в текущей локации (например, «где поесть», «ближайший банкомат»), которые система теперь может предсказать.
• Географические ограничения: Работа механизма напрямую зависит от точности определения местоположения и наличия достаточного объема данных (Query Logs) для данной территории.

Когда применяется

• Триггеры активации:
  • Zero-Query: Сразу после того, как пользователь получает доступ к функции поиска (открывает поисковую строку или приложение).
  • Partial Query: По мере ввода пользователем символов в поисковую строку (обновление подсказок «на лету»).
• Условия работы: Требуется доступ к местоположению устройства и, для персонализации, возможность идентифицировать пользователя и его профиль.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки Zero-Query

1. Получение контекста: Система получает данные о текущем местоположении и идентификатор пользователя с устройства.
2. Получение данных пользователя: Извлекаются User Profile Data и Social Graph Data, связанные с идентификатором пользователя.
3. Анализ агрегированных данных (Офлайн/Кеш): Система обращается к Query Logs для идентификации популярных запросов и результатов, которые были ранее выбраны другими пользователями вблизи текущего местоположения.
4. Идентификация локальных ресурсов: Используя Location Data, система идентифицирует ресурсы (сущности, веб-страницы), ассоциированные с локациями поблизости.
5. Генерация кандидатов: Формируется набор кандидатов (результаты, подсказки, категории). Отбор происходит на основе близости, популярности (из Query Logs) и персонализации (User Profile, Social Graph).
6. Ранжирование (Relative Positioning): Определяется порядок отображения кандидатов. Основной фактор ранжирования — количество выборов (кликов) результата предыдущими пользователями.
7. Категоризация и Группировка: Кандидаты группируются по релевантным категориям и подкатегориям.
8. Отправка результатов: Сформированный набор данных отправляется на устройство пользователя.

Процесс обработки Partial Query (Дополнение)

1. Получение частичного запроса: Система получает символы, введенные пользователем.
2. Фильтрация: Предиктивные результаты и подсказки фильтруются на основе полученных символов (например, поиск совпадений в начале названия или текста).
3. Обновление выдачи: Отфильтрованный набор отправляется на устройство.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Географические факторы: Текущее местоположение пользователя (GPS координаты, IP-адрес, данные сотовых вышек). Это ключевой триггер для всего процесса.
• Пользовательские факторы:
  • User Profile Data: Интересы, хобби, история предыдущих поисков и посещений пользователя.
  • Social Graph Data: Активность друзей (местоположение, оценки, рекомендации).
  • Идентификатор пользователя или сессии.
• Поведенческие факторы (Агрегированные):
  • Query Logs: Данные о том, какие запросы отправляли другие пользователи в этой локации.
  • Данные о том, какие результаты выбирали (кликали) другие пользователи в этой локации.
• Контентные/Структурные факторы (Неявно): Location Data, связывающие контент/сущности с физическими адресами, и данные для категоризации этих сущностей.

Какие метрики используются и как они считаются

• Proximity (Близость): Расстояние между текущим местоположением пользователя и локацией ресурса или локацией, из которой был сделан прошлый запрос.
• Popularity Score (Оценка популярности / Query Log Quality Score): Метрика, основанная на частоте отправки запроса или частоте выбора (CTR) поискового результата в определенной локации или регионе. Может рассчитываться за определенный период времени (час, день, неделя).
• Personal Relevance Score (Оценка персональной релевантности): Метрика, определяющая соответствие кандидата интересам пользователя на основе User Profile Data и Social Graph Data.
• Relative Positioning (Итоговое ранжирование): Финальный порядок сортировки. Патент явно указывает, что он основывается на количестве пользователей, выбравших результат (Popularity Score).

Выводы

1. Переход к контекстному и предиктивному поиску: Патент подтверждает стратегию Google по предоставлению ответов до того, как задан вопрос (Zero-Query Search). Контекст пользователя, особенно его местоположение, является определяющим фактором для предсказания намерения.
2. Популярность как ключевой фактор локального ранжирования: Для предиктивного поиска агрегированное поведение пользователей (что ищут и на что кликают люди поблизости) является основным сигналом ранжирования (Relative Positioning). Если сущность популярна в данной локации, она будет предложена.
3. Персонализация как фильтр: Данные профиля пользователя и его социального графа используются для фильтрации и уточнения общедоступных популярных результатов, делая подсказки более релевантными для конкретного человека.
4. Важность сущностей и их категоризации: Чтобы попасть в предиктивную выдачу, ресурс должен быть распознан как сущность, четко ассоциирован с физической локацией (через Location Data) и правильно категоризирован (чтобы попасть в группы «Рестораны», «Магазины» и т.д.).
5. Синергия мобильного и локального поиска: Описанные механизмы в первую очередь ориентированы на мобильные устройства, где данные о местоположении наиболее точны и актуальны.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под Local SEO и Entity Recognition: Обеспечить полное и точное представление бизнеса как сущности с четкой привязкой к локации. Это критично для попадания в Location Data. Активно работать с Google Business Profile (GBP), обеспечивая корректные категории, адрес и контактные данные.
• Стимулирование реальной популярности и вовлеченности: Поскольку ранжирование основано на агрегированных Query Logs (клики и запросы), необходимо работать над повышением узнаваемости бренда и стимулированием поискового спроса на него в конкретной локации. Поощрять отзывы, чекины и упоминания в социальных сетях (для влияния на Social Graph Data).
• Повышение CTR в органической выдаче: Высокий CTR по локальным запросам увеличивает Popularity Score в Query Logs, что напрямую повышает шансы появиться в предиктивных подсказках для других пользователей в этой же локации.
• Работа над категоризацией: Убедиться, что контент и метаданные сайта (включая GBP) четко указывают на категорию бизнеса. Это позволит системе корректно группировать результаты (например, попасть в подсказку «Кофейни» или «Рестораны»).

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование локальной привязки: Попытки ранжироваться по общим запросам без учета специфики и популярности в конкретной локации будут неэффективны для предиктивного поиска.
• Манипуляции с поведенческими факторами: Искусственная накрутка локальной популярности или кликов может быть отслежена и привести к пессимизации. Система ориентируется на естественное агрегированное поведение.
• Некорректная категоризация: Выбор слишком широких или неверных категорий в GBP или на сайте может привести к тому, что система не включит бизнес в релевантные группы подсказок.
• Ориентация только на ключевые слова: Стратегии, основанные только на текстовой релевантности, неэффективны для Zero-Query Search, где доминируют сущности, локация и популярность.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает, что для локального бизнеса присутствие в цифровом пространстве должно быть неразрывно связано с физической популярностью. Google выступает как агрегатор сигналов о том, что происходит «здесь и сейчас». Долгосрочная SEO-стратегия должна фокусироваться на построении сильного локального бренда и обеспечении того, чтобы Google корректно интерпретировал сущность бизнеса, его местоположение и уровень интереса пользователей к нему.

Практические примеры

Сценарий: Пользователь открывает Google Maps в центре города

1. Действие пользователя: Пользователь открывает приложение Google Maps для навигации.
2. Работа системы (Zero-Query): До того, как пользователь коснулся строки поиска, система определяет его местоположение. Анализируя Query Logs, система видит, что в это время суток в этой локации популярны запросы о еде и кофе.
3. Предиктивная выдача: В нижней части экрана сразу появляются кнопки-категории: «Рестораны», «Кофейни», «Продукты».
4. Действие пользователя 2: Пользователь нажимает «Кофейни».
5. Работа системы (Ранжирование): Система отображает список кофеен поблизости. Порядок ранжирования определяется комбинацией близости и Popularity Score (какие кофейни чаще всего ищут и выбирают в результатах поиска другие пользователи в этом районе).
6. Результат для SEO: Кофейня с более высоким Popularity Score (за счет лучшего CTR, большего числа запросов, отзывов) будет показана выше, даже если она находится чуть дальше, чем менее популярный конкурент.

Вопросы и ответы