Как Google генерирует неявные поисковые запросы (Implicit Queries) на основе активности пользователя в разных приложениях

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу проактивного предоставления пользователю релевантной информации без необходимости формулировать и вводить явный (explicit) поисковый запрос. Изобретение направлено на понимание непосредственного контекста и информационных потребностей пользователя путем анализа его текущей и недавней активности в различных областях интерфейса (например, окнах приложений) на его устройстве.

Что запатентовано

Запатентована система (преимущественно клиентская) для генерации неявных поисковых запросов (implicit search queries). Система ассоциирует ключевые слова (keywords), извлеченные из контента, с конкретными областями пользовательского интерфейса (User Interface Area), например, окнами приложений. Когда пользователь переключается между окнами, система генерирует автоматический запрос, используя ключевые слова из активного и недавно неактивных окон, применяя динамическое взвешивание.

Как это работает

Система функционирует на стороне клиента и отслеживает «события» (events) в интерфейсе, такие как ввод текста или переключение окон.

• Ассоциация: Ключевые слова извлекаются из контента (например, документа или email) и связываются с соответствующей UI Area.
• Мониторинг активности: Система отслеживает, какая область является активной (active), а какие неактивными (inactive).
• Генерация неявного запроса: Система генерирует implicit query, комбинируя ключевые слова из активной области и недавно неактивных областей.
• Взвешивание и Пороги: Ключевые слова из неактивных областей имеют меньший вес. Этот вес уменьшается по мере увеличения времени неактивности (time decay). Если время превышает определенный порог (threshold), ключевые слова исключаются из запроса.

Актуальность для SEO

Средняя. Патент описывает технологии, характерные для эры Google Desktop Search (ныне не поддерживается), с приоритетом от 2004 года. Конкретная реализация, основанная на мониторинге оконных событий клиентских приложений на уровне ОС, может быть устаревшей. Однако базовые концепции — неявные запросы, понимание непосредственного контекста пользователя и проактивный поиск — крайне актуальны в современных системах (Google Assistant, персонализация в Chrome/Android).

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент не имеет практического значения для SEO-стратегий, направленных на оптимизацию веб-сайтов для ранжирования в основном Поиске Google. Он описывает исключительно клиентскую технологию (Desktop/Contextual Search) для генерации неявных запросов на основе локальной активности пользователя, а не алгоритмы сканирования, индексирования или ранжирования веб-индекса.

Детальный разбор

Термины и определения

Active/Inactive UI Area (Активная/Неактивная область UI)

Статус области пользовательского интерфейса. Активная область находится в фокусе пользователя; неактивная область открыта, но не используется в данный момент.

Capture Processor (Процессор захвата)

Компонент на стороне клиента, отвечающий за отслеживание и фиксацию событий и контекста пользователя.

Event (Событие)

Зафиксированное действие в системе (например, ввод текста, получение email, переключение окна). Событие имеет атрибуты, такие как извлеченные ключевые слова и идентификатор связанной области UI.

Implicit Search Query (Неявный поисковый запрос)

Поисковый запрос, сгенерированный системой автоматически на основе контекста и действий пользователя, без явного ввода запроса пользователем.

Keyword (Ключевое слово)

Слово, последовательность слов или символов, извлеченные из контента и используемые для выполнения поиска.

Query System (Система запросов)

Компонент, который генерирует Implicit Query, выполняет его и обрабатывает результаты.

Threshold (Порог)

Пороговое значение времени. Если область UI неактивна дольше этого порога (Threshold period of time), связанные с ней ключевые слова могут быть исключены из неявных запросов или значительно понижены в весе.

User Interface (UI) Area (Область пользовательского интерфейса)

Конкретная область интерфейса, с которой взаимодействует пользователь, чаще всего — окно приложения (window) или вкладка.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на генерации запросов и взвешивании ключевых слов/результатов на основе статуса активности связанной с ними области интерфейса и временного фактора.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод взвешивания результатов поиска на основе времени неактивности.

1. Ассоциация ключевого слова с первой областью UI.
2. Получение индикации, что эта область UI неактивна.
3. Генерация поискового запроса с этим ключевым словом, при условии, что время неактивности не превышает пороговый период (threshold).
4. Получение набора результатов.
5. Взвешивание результата в наборе в зависимости от времени, в течение которого область UI была неактивна.

Система использует контент из фоновых (неактивных) окон для генерации поиска, но чем дольше окно находится в фоне, тем меньше вес присваивается результатам, найденным по его контенту.

Claim 2 (Независимый пункт): Аналогичен Claim 1, но взвешивание результата зависит от времени, прошедшего с момента ассоциации ключевого слова (возраст ключевого слова).

Claim 3 (Независимый пункт): Описывает метод взвешивания ключевых слов при генерации запроса на основе времени неактивности.

1. Ассоциация ключевого слова с первой областью UI.
2. Получение индикации, что эта область UI неактивна.
3. Генерация поискового запроса с этим ключевым словом (если время неактивности не превышает порог).
4. Определение веса (weight) этого ключевого слова в зависимости от времени, в течение которого область UI была неактивна.

Вес самого ключевого слова, используемого в запросе, снижается, если оно взято из фонового окна, пропорционально тому, как давно пользователь перестал с ним работать.

Claim 4 (Независимый пункт): Аналогичен Claim 3, но определение веса ключевого слова зависит от его возраста.

Claim 5 (Независимый пункт): Описывает комбинирование контекстов из разных окон.

1. Ассоциация первого ключевого слова с Областью 1 и второго ключевого слова с Областью 2.
2. Получение индикации, что Область 1 неактивна, а Область 2 активна.
3. Генерация неявного поискового запроса, включающего оба ключевых слова (если время неактивности Области 1 не превышает порог).
4. Получение набора результатов.
5. Определение веса первого результата (связанного с Областью 1) относительно второго результата (связанного с Областью 2). Вес зависит от времени неактивности Области 1 и времени активности Области 2.
6. Вывод набора результатов на основе этого веса.

Система комбинирует контекст предыдущей задачи (неактивное окно) и текущей задачи (активное окно). Контекст текущей задачи имеет приоритет, и вес контекста предыдущей задачи снижается по мере того, как пользователь продолжает работать с новой задачей.

Где и как применяется

Важно понимать, что этот патент описывает клиентскую технологию (например, Desktop Search или контекстный помощник), а не серверную архитектуру веб-поиска Google. Применение в рамках стандартных фаз поиска можно описать только с точки зрения клиентской системы.

CRAWLING & INDEXING (На стороне клиента)
Система должна иметь доступ к контенту, с которым работает пользователь (локальные файлы, email, история браузера) и индексировать его (упоминаются Indexer и Data Store на клиенте). Capture Processor постоянно отслеживает активность пользователя и фиксирует events.

QUERY UNDERSTANDING (На стороне клиента)
Это основная фаза применения патента. Система интерпретирует локальные события (ввод текста, переключение окон) в реальном времени для определения текущего контекста пользователя. На основе этого контекста, статуса окон (Active/Inactive) и временных факторов (возраст ключевого слова, время неактивности) генерируется implicit search query.

RANKING / RERANKING (На стороне клиента или сервера)
Сгенерированный неявный запрос выполняется против локального индекса (local index) или глобального индекса (global index). На этапе ранжирования или переранжирования применяются веса (weights), рассчитанные на основе контекстных сигналов, описанных в патенте.

Входные данные:

• События (Events) из пользовательских приложений.
• Идентификаторы областей UI (например, Windows ID).
• Статус областей UI (Active/Inactive).
• Временные метки событий и смены статуса.
• Ключевые слова, извлеченные из контента.

Выходные данные:

• Сформированный Implicit Search Query.
• Веса для ключевых слов или поисковых результатов.

На что влияет

• Результаты контекстного поиска: Влияет исключительно на результаты поиска, проактивно отображаемые пользователю клиентским приложением (например, в боковой панели, всплывающем окне или специализированном интерфейсе Content Display).
• Веб-ранжирование: Патент не описывает механизмов, влияющих на ранжирование веб-сайтов в основном поиске Google.

Когда применяется

Алгоритм применяется в реальном времени во время работы пользователя на устройстве.

• Триггеры активации: Генерация event (например, пользователь завершил ввод предложения) или изменение статуса окна (пользователь переключился с одного приложения на другое). Запросы также могут генерироваться периодически (например, раз в секунду).
• Условия применения: Система должна успешно извлечь ключевые слова и ассоциировать их с областью UI.
• Пороговые значения: Для использования ключевых слов из неактивного окна время его неактивности не должно превышать установленный threshold.

Пошаговый алгоритм

Сценарий: Переключение между окнами

1. Фиксация контекста 1: Пользователь работает в Окне 1 (например, пишет документ). Система получает event (ввод текста).
2. Ассоциация: Система извлекает Ключевые Слова 1 и ассоциирует их с Окном 1 (статус: Активное).
3. Смена фокуса: Пользователь переключается на Окно 2 (например, браузер). Система получает сигнал: Окно 1 становится Неактивным, Окно 2 становится Активным. Фиксируется время T1.
4. Фиксация контекста 2: Система извлекает Ключевые Слова 2 из Окна 2.
5. Определение времени неактивности: Система рассчитывает время, прошедшее с момента T1.
6. Проверка порога (Threshold): Система проверяет, превышает ли время неактивности Окна 1 установленный порог.
   • Если ДА: Ключевые Слова 1 исключаются или их вес значительно снижается.
   • Если НЕТ: Ключевые Слова 1 используются с пониженным весом.
7. Расчет весов: Вес Ключевых Слов 2 (Активное окно) устанавливается высоким. Вес Ключевых Слов 1 (Неактивное окно) рассчитывается как функция от времени неактивности (чем больше времени прошло, тем ниже вес). Также вес может зависеть от возраста самих ключевых слов.
8. Генерация неявного запроса: Формируется implicit query, комбинирующий Ключевые Слова 1 и 2 с их соответствующими весами.
9. Выполнение и вывод: Запрос выполняется, результаты ранжируются (с учетом весов) и отображаются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует данные, генерируемые локально на устройстве пользователя.

• Контентные факторы: Текст, который пользователь вводит, читает или редактирует в различных приложениях (документы, электронные письма, просматриваемые веб-страницы).
• Пользовательские/Поведенческие факторы: Активность пользователя в интерфейсе. Это включает данные о том, какое окно активно в данный момент, как часто пользователь переключается между окнами (frequency), общее время взаимодействия с конкретным окном (total amount of time).
• Временные факторы: Метки времени для определения возраста ключевых слов и продолжительности активности/неактивности окон.

Какие метрики используются и как они считаются

• Inactive Time (Время неактивности): Время, прошедшее с момента, когда область UI потеряла фокус.
• Active Time (Время активности): Время, в течение которого область UI находится в фокусе.
• Keyword Age (Возраст ключевого слова): Время, прошедшее с момента извлечения (создания) ключевого слова. В патенте указано, что более старые ключевые слова могут иметь меньший вес.
• Threshold (Порог): Предопределенное значение времени (например, 10, 20, 30 секунд) для ограничения использования ключевых слов из неактивных окон. Может настраиваться пользователем.
• Weight (Вес): Метрика для определения важности ключевого слова или результата. Вес рассчитывается на основе статуса окна (активное > неактивное) и времени. В патенте упоминается, что снижение веса может быть реализовано через ступенчатую функцию (step function) на предопределенных порогах (например, -50% через 10 сек, -75% через 20 сек) или через плавную функцию (smooth function) в зависимости от возраста ключевого слова или времени неактивности.

Выводы

1. Контекстный поиск, а не веб-ранжирование: Патент описывает механизмы для реализации контекстного поиска (например, Desktop Search), который работает на стороне клиента. Он не имеет отношения к алгоритмам ранжирования веб-сайтов в основном поиске Google.
2. Генерация неявных запросов: Система предназначена для проактивного поиска информации путем генерации implicit queries на основе мониторинга действий пользователя в различных приложениях (UI Areas).
3. Определение контекста через активность окон: Контекст пользователя определяется как комбинация текущей деятельности (активное окно) и недавней деятельности (неактивные окна).
4. Приоритет текущей задачи и временное затухание: Система отдает явный приоритет контенту из активного окна. Вес ключевых слов из неактивных окон уменьшается с течением времени (time decay) и по достижении порога (threshold) перестает учитываться.
5. Влияние возраста ключевых слов: Помимо активности окна, вес может снижаться в зависимости от того, как давно ключевое слово было извлечено.
6. Отсутствие SEO-ценности: Для SEO-специалистов патент не несет практической ценности, так как описываемые процессы мониторинга и генерации запросов происходят локально и не влияют на то, как нужно оптимизировать сайты для поисковых систем.

Практика

Практическое применение в SEO

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным, описывает технологии контекстного/десктопного поиска и не дает практических выводов для традиционного SEO.

Best practices (это мы делаем)

Патент не содержит информации, применимой для Best Practices в SEO. Невозможно оптимизировать веб-сайт под неявный запрос, который генерируется на основе локального документа или электронного письма пользователя.

Worst practices (это делать не надо)

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

Стратегическое значение

Патент демонстрирует ранние усилия Google (приоритет с 2004 г.) в области понимания контекста пользователя и генерации неявных запросов на основе его поведения. Хотя эта конкретная реализация (мониторинг активности окон приложений) не влияет на SEO напрямую, она подчеркивает долгосрочный интерес Google к поведенческим данным, персонализации и проактивному предоставлению информации (что сейчас реализуется через такие продукты, как Google Discover и Assistant, но на основе других сигналов).

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет. Ниже приведен пример работы самой технологии контекстного поиска, описанной в патенте.

Сценарий: Работа с документами и почтой

1. Действие 1: Пользователь пишет отчет в Word (Окно 1) о «Влиянии ML на SEO». Система извлекает ключевые слова: «ML», «SEO», «Влияние».
2. Результат 1: В боковой панели (Content Display) отображаются результаты локального и веб-поиска по этим терминам.
3. Действие 2: Пользователь переключается на Outlook (Окно 2), чтобы прочитать письмо о «Бюджете на маркетинг Q4». Окно 1 становится неактивным.
4. Генерация запроса: Система генерирует implicit query, комбинируя слова из Окна 2 («Бюджет», «Маркетинг Q4» — высокий вес) и Окна 1 («ML», «SEO» — низкий вес, так как окно неактивно).
5. Результат 2: В боковой панели отображаются результаты, в основном релевантные бюджету и маркетингу, но с возможным присутствием результатов по ML/SEO.
6. Действие 3: Пользователь работает в Outlook 5 минут.
7. Обновление запроса: Время неактивности Окна 1 превысило threshold. Система исключает слова «ML» и «SEO» из неявного запроса.
8. Результат 3: Боковая панель отображает результаты, релевантные только «Бюджету на маркетинг Q4».

Вопросы и ответы