Как Google интегрирует персональные данные (бронирования, покупки) в результаты поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу своевременного предоставления пользователю его личной информации (о бронированиях, покупках, предстоящих событиях) непосредственно в интерфейсе поисковой системы. Это улучшает пользовательский опыт, устраняя необходимость искать эту информацию в отдельных сервисах (например, в электронной почте), и позволяет поиску действовать как персональный ассистент, интегрируя публичные и приватные данные.

Что запатентовано

Запатентована система для выборочного отображения специфичных для пользователя записей данных (user-specific data records) в результатах поиска. Система использует набор правил активации (triggering rules), основанных на анализе поискового запроса и/или стандартных результатов поиска, чтобы определить релевантность личных данных. Если данные релевантны, система определяет их заметность отображения (display prominence) и интегрирует их в SERP.

Как это работает

Механизм работает в несколько этапов:

• Извлечение (Офлайн): Система предварительно анализирует electronic documents пользователя (почта, календарь) и создает структурированные data records.
• Обработка запроса (Онлайн): Система получает запрос и генерирует стандартные результаты поиска.
• Активация (Triggering): Применяются triggering rules. Правило может сработать, если запрос содержит определенные термины или если стандартные результаты поиска коррелируют с личными данными пользователя.
• Определение заметности (Prominence): Система определяет display prominence. Например, если событие (рейс) произойдет скоро, заметность будет высокой (отображение сверху); если не скоро — низкой (отображение сбоку).
• Интеграция: Персональные данные встраиваются в SERP в соответствии с их заметностью.

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя этот документ является продолжением (continuation) заявок с приоритетом от 2013 года, описанные механизмы являются стандартной и активно используемой функциональностью Google (например, отображение рейсов из Gmail в Поиске). Это подтверждает долгосрочную стратегию Google по персонализации поиска.

Важность для SEO

Влияние на классическое органическое SEO низкое (4/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования публичных веб-ресурсов. Он описывает механизм персонализации, добавляющий приватные данные пользователя поверх стандартной выдачи. Однако он имеет значение для анализа SERP и CTR: персональные блоки могут занимать наиболее заметные позиции (особенно при высокой display prominence), смещая органические результаты вниз и потенциально снижая их кликабельность.

Детальный разбор

Термины и определения

Data Record / User-specific Data Record

Структурированная запись, специфичная для пользователя. Содержит информацию о событии (event), таком как бронирование, покупка или мероприятие. Генерируется на основе Electronic Documents.

Display Prominence (Заметность отображения)

Метрика, определяющая, насколько выделенным будет отображаться Data Record в SERP. Определяет позицию (например, вверху основного блока или в боковой панели) и/или визуальные эффекты.

Electronic Document (Электронный документ)

Источник данных для генерации Data Record. Примеры: электронные письма (email), элементы календаря, SMS, документы.

Knowledge Panel (Панель знаний)

Информационный блок о сущности. Наличие или отсутствие Knowledge Panel может использоваться как сигнал в triggering rules.

Location Score (Оценка местоположения)

Оценка географической близости между местоположением, связанным с результатом поиска, и местоположением из Data Record (например, аэропортом назначения). Используется в некоторых triggering rules.

Personal Search Result (Персональный результат поиска)

Результат поиска, содержащий контент пользователя (например, ссылка на его личное письмо), релевантный запросу.

Triggering Rules (Правила активации)

Набор условий, определяющих, следует ли отображать User-specific Data Records. Правила обрабатываются на основе запроса и/или стандартных результатов поиска.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на формуле изобретения (Claims) документа US20240037162A1.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод интеграции персональных данных.

1. Получение поискового запроса от пользователя.
2. Определение набора результатов в ответ на запрос.
3. Определение, соответствует ли информация, включенная в данный результат (и которая является дополнением к тексту запроса), какой-либо из user-specific data records. Эти записи специфичны для пользователя и указывают на событие (event) и дату события (event date).
4. Если соответствие найдено (т.е., информация в стандартном результате коррелирует с персональной записью): Предоставление для отображения стандартных результатов И соответствующей персональной записи данных (включая дату события и дополнительный контент).

Ядро изобретения в этой формулировке — это механизм активации, который использует не только сам запрос, но и информацию, содержащуюся в стандартных результатах поиска, как триггер. Если система видит, что стандартный результат (например, сайт авиакомпании) коррелирует с личной записью пользователя (бронированием у этой компании), она активирует показ этой личной записи.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что персональная запись может отображаться позиционно выше (positionally above) стандартных результатов.

Claims 4-6 (Зависимые): Описывают обработку нескольких персональных записей. Система определяет порядок их отображения относительно друг друга и может разместить их все выше стандартных результатов.

Где и как применяется

Изобретение связывает обработку приватных данных с формированием публичной выдачи, затрагивая несколько этапов поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит предварительная обработка приватных данных. Система анализирует Electronic documents пользователя (Gmail, Calendar), извлекает структурированные данные и формирует User-specific data records. Эти записи сохраняются в Data Record System.

RANKING – Ранжирование
Генерируется стандартный набор результатов поиска для запроса.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основной этап применения патента. Search System взаимодействует с Data Record System.

1. Анализ контекста: Система анализирует запрос и результаты этапа RANKING.
2. Применение правил: Применяются Triggering rules. Правила могут учитывать текст запроса, содержание результатов поиска (как в Claim 1), наличие Knowledge Panel.
3. Определение заметности: Если правила сработали, система определяет Display prominence для релевантных записей (например, на основе времени до события).
4. Смешивание (Blending): Персональные данные (Data Records) интегрируются в SERP в соответствии с их заметностью.

Входные данные:

• Поисковый запрос и Идентификатор пользователя.
• Стандартные результаты поиска и связанная с ними информация.
• База персональных записей данных (Data Records).
• Текущее время и дата.

Выходные данные:

• Смешанная SERP, включающая стандартные результаты и персональные Data Records с определенной display prominence.

На что влияет

• Конкретные ниши: Наибольшее влияние в тематиках, связанных с транзакциями и событиями: Путешествия (авиабилеты, отели), E-commerce (заказы, доставки), Развлечения (билеты, рестораны).
• Специфические запросы: Влияет на запросы с неоднозначным интентом (общим или личным). Это могут быть навигационные запросы (название бренда), общие запросы (например, «мои рейсы») или контекстуальные запросы (например, поиск информации о городе, куда пользователь скоро полетит).

Когда применяется

Алгоритм применяется при срабатывании одного из triggering rules. Патент описывает несколько вариантов (включая Claims и Description):

• Триггер по результатам поиска (Claim 1): Информация, связанная со стандартным результатом поиска, соответствует данным в Data Record.
• Триггер по ключевым словам: Запрос содержит триггерные слова (например, «flight», «my booking»).
• Триггер по соответствию запроса: Термин в запросе точно соответствует информации в Data Record (например, номер рейса).
• Триггер по Knowledge Panel: Если отображается Knowledge Panel, и информация в ней соответствует данным в Data Record.
• Триггер по персональным результатам: Если в выдаче присутствует Personal search result (например, письмо), который послужил источником для Data Record.
• Комплексный триггер (Локация): Срабатывает, если результаты поиска географически близки (высокий Location Score) к местоположению, указанному в Data Record (например, аэропорту назначения).

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и интеграции персональных данных:

1. Получение запроса и результатов: Система получает запрос от идентифицированного пользователя и генерирует стандартные результаты поиска.
2. Обработка правил активации: Система обрабатывает triggering rules на основе запроса и/или стандартных результатов поиска.
3. Принятие решения: Определяется, следует ли отображать user-specific data records.
4. (Если НЕТ) Стандартная выдача: Генерируется SERP без персональных записей.
5. (Если ДА) Идентификация записей: Система идентифицирует релевантные Data Records.
6. Определение заметности отображения: Для каждой записи определяется display prominence.
   • Определяется время/дата события в записи.
   • Время до события сравнивается с пороговым значением (threshold time, например, 24 часа).
   • Если время до события меньше порога, устанавливается высокий уровень заметности. Если больше — низкий.
7. Генерация смешанной выдачи: Генерируется SERP, включающая стандартные результаты и персональные записи. Записи размещаются в соответствии с их уровнем заметности (например, высокий уровень — вверху основного блока; низкий уровень — в боковой панели).
8. Предоставление результатов: Смешанная SERP предоставляется пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Пользовательские факторы (Ключевые): Идентификатор пользователя. Приватные User-specific data records, предварительно извлеченные из Electronic documents (почта, календарь).
• Временные факторы: Даты и время событий в Data Records. Используются для расчета display prominence.
• Контентные факторы: Содержание стандартных результатов поиска и Knowledge Panel. Используются в triggering rules для определения корреляции с персональными данными.
• Географические факторы: Местоположения, связанные с результатами поиска и записями данных. Используются в triggering rules (расчет Location Score).

Какие метрики используются и как они считаются

• Display Prominence (Заметность отображения): Определяется на основе времени до события. Рассчитывается путем сравнения разницы между временем события и текущим временем с пороговым значением (Threshold Time). Если разница меньше порога, заметность высокая; если больше — низкая.
• Triggering Rule Satisfaction (Выполнение правила активации): Логические условия (ИСТИНА/ЛОЖЬ) для срабатывания различных правил (совпадение терминов, наличие сущностей и т.д.).
• Location Score (Оценка местоположения): Используется в некоторых вариантах правил. Рассчитывается на основе географического расстояния между местоположением из Data Record и местоположениями, ассоциированными с результатами поиска. Близкие местоположения получают более высокую оценку.

Выводы

1. Глубокая персонализация выдачи: Патент описывает механизм интеграции приватных данных пользователя (бронирований, покупок) в публичный поиск. Google стремится действовать как персональный ассистент, объединяя данные из разных сервисов (Gmail, Calendar).
2. Сложные контекстные триггеры (Triggering Rules): Активация показа личных данных зависит от сложных правил. Они учитывают не только явный запрос, но и контекст стандартной выдачи (содержание результатов, наличие Knowledge Panel, географическую близость).
3. Использование стандартных результатов как сигнала (Claim 1): Ключевой особенностью является то, что информация в стандартных результатах поиска может служить триггером для показа персональных данных, если она коррелирует с ними. Это позволяет точнее определять неявный интент.
4. Динамическая заметность на основе времени (Display Prominence): Заметность персональных данных динамически регулируется. Чем ближе событие (например, вылет рейса), тем агрессивнее данные будут показаны (вплоть до позиции №0 над органикой).
5. Ограниченное влияние на SEO: Для органического SEO этот патент имеет ограниченное значение, так как не описывает ранжирование публичных ресурсов. Он важен для понимания структуры SERP и того, как персональные блоки влияют на CTR органической выдачи.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя прямое влияние на ранжирование отсутствует, есть важные рекомендации для улучшения взаимодействия пользователя с брендом через поиск.

• Оптимизация транзакционных писем (Для бизнеса): Критически важно внедрять структурированные данные (Schema.org для Email, например, FlightReservation, Order, EventReservation) в электронные письма с подтверждениями. Это облегчает Google извлечение данных из Electronic documents и создание корректных user-specific data records для ваших клиентов.
• Включение действий (Actions) в разметку: Добавляйте в разметку писем ссылки на целевые действия (например, «Check-in», «Track Package»). Система может отображать их в виде кнопок непосредственно в персональном блоке в SERP.
• Анализ влияния на CTR и Zero-Click (Для SEO): При анализе эффективности ранжирования в Travel, E-commerce и событийных нишах учитывайте, что наличие персональных блоков может существенно снижать CTR органических результатов или приводить к Zero-Click, так как интент пользователя удовлетворяется прямо в выдаче.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование микроразметки в письмах: Отсутствие Schema.org в транзакционных коммуникациях снижает вероятность того, что данные о бронированиях/покупках клиентов будут корректно отображаться в их персонализированном поиске.
• Использование изображений для важной информации: Предоставление номеров заказов или деталей бронирования только в виде изображений в письмах не позволит Google распарсить эту информацию.
• Попытки манипуляции персональными блоками: Бессмысленно пытаться оптимизировать контент публичного сайта с целью повлиять на эти блоки, так как они основаны исключительно на приватных данных пользователя.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по превращению поисковой системы в централизованного персонального ассистента. Для SEO это означает, что стандартная органическая выдача конкурирует за внимание пользователя не только с рекламой и SERP Features, но и с его личными данными. Механизм display prominence гарантирует, что при приближении события личные данные получат приоритет над любой органикой в SERP.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация писем авиакомпании для отображения в поиске

1. Задача: Авиакомпания хочет, чтобы клиенты видели детали рейса и кнопку регистрации при поиске названия авиакомпании в Google перед вылетом.
2. Действие: Внедряется микроразметка FlightReservation (Schema.org) в HTML-шаблон письма с подтверждением бронирования, включая ссылку на онлайн-регистрацию (Action).
3. Обработка Google: Google парсит письмо клиента и создает User-Specific Data Record.
4. Результат для пользователя: За 20 часов до вылета клиент ищет «[Название Авиакомпании]». Срабатывает Triggering Rule. Система вычисляет высокую Display Prominence (так как до вылета менее порога, например, 24 часов). Google отображает блок с деталями рейса и кнопкой «Check-In» над органическими результатами авиакомпании.

Вопросы и ответы