Как Google предлагает контекстные уточнения запроса на основе взаимодействия пользователя с поисковой строкой

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности стандартных методов уточнения запросов. Часто пользователи вводят запросы, которые не приводят к желаемым результатам, и им не хватает знаний предметной области для выбора лучших ключевых слов. Существующие системы подсказок (например, автодополнение) обычно предлагают варианты на основе популярности и совпадения префикса. Данное изобретение направлено на предоставление более умных, контекстуально-зависимых уточнений, которые предлагают замену конкретных частей запроса в зависимости от того, с какой частью запроса взаимодействует пользователь.

Что запатентовано

Запатентована система и метод предоставления контекстных уточнений запроса (Query Refinements). Система обнаруживает индикацию уточнения запроса (Refinement Indication), например, наведение курсора или клик на определенное слово в поисковой строке. Она определяет контекст этого действия (т.е. какой токен запроса пользователь хочет изменить) и предоставляет список уточнений, специфичных для этого токена. Ключевым элементом является запатентованный метод оценки (calculating a score) уточнений, основанный на анализе совпадений (overlaps) и разделителей слов (word breaks) между исходным запросом и потенциальным уточнением.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Токенизация: Исходный запрос разбивается на смысловые единицы (токены). Например, «New Jersey vacation rentals» может быть разбит на [«New Jersey»] и [«vacation rentals»].
• Генерация и Маппинг Уточнений: Система определяет потенциальные уточнения и использует запатентованный алгоритм оценки, чтобы понять, какую часть исходного запроса заменяет уточнение. Этот алгоритм анализирует совпадения префиксов/суффиксов и «голосует» за наилучшую точку разделения.
• Обнаружение Контекста: Система отслеживает взаимодействие пользователя с поисковой строкой (Refinement Indication). Если пользователь наводит курсор на токен [«vacation rentals»], этот токен становится контекстом.
• Отображение: Система отображает список уточнений, связанных с выбранным контекстом (например, «beach homes», «timeshares»).

Актуальность для SEO

Средняя. Контекстное уточнение запросов остается критически важной задачей для поисковых систем. Однако конкретная реализация пользовательского интерфейса (UI), описанная в патенте (например, наведение курсора на отдельные слова в строке поиска для их замены), не является стандартной функцией в текущем интерфейсе Google Поиска. Тем не менее, базовые принципы токенизации запросов и генерации семантически связанных уточнений для частей запроса активно используются в Query Understanding.

Важность для SEO

Патент имеет умеренное значение для SEO (6/10). Это не патент о ранжировании, он не описывает, как оценивается контент или сайты. Он фокусируется на пользовательском интерфейсе (UI/UX) и механизмах помощи пользователю в формулировании запроса. Однако он важен для SEO-специалистов, поскольку дает представление о том, как Google разбивает запросы на токены и какие связи (замены) он видит между различными терминами. Понимание этих механизмов помогает в исследовании ключевых слов и понимании пути пользователя (User Journey).

Детальный разбор

Термины и определения

Context (Контекст)

В рамках данного патента — это информация, связанная с индикацией уточнения. Обычно это позиция курсора или выделенный текст в строке запроса, указывающая, какой токен пользователь намеревается уточнить.

Overlap Region (Область совпадения)

Часть исходного запроса, которая совпадает с частью уточненного запроса (например, общий префикс или суффикс).

Query Refinement (Уточнение запроса)

Альтернативный запрос, предлагаемый пользователю, связанный с исходным запросом.

Refinement Engine (Механизм уточнения)

Компонент системы, отвечающий за получение, обработку (фильтрацию, сортировку) и маппинг уточнений к токенам исходного запроса.

Refinement Indication (Индикация уточнения)

Действие пользователя, указывающее на желание изменить запрос. Примеры включают клик в строке запроса, наведение курсора на слово или выделение части запроса.

Refinement Mapping (Маппинг уточнений)

Структура данных, связывающая токены исходного запроса с набором потенциальных уточнений для этих токенов.

Token (Токен)

Смысловая единица, на которую разбивается запрос. Может состоять из одного или нескольких слов (например, «New Jersey»).

Tokenization Engine (Механизм токенизации)

Компонент, который разделяет строку запроса на один или несколько токенов.

Word Break (Разделитель слов)

Граница между токенами в запросе. Используется в алгоритме оценки для определения областей совпадения.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит несколько наборов независимых пунктов (Claim 1, Claim 8, Claim 15), которые описывают один и тот же базовый механизм с разных сторон (метод, продукт, система).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод контекстного отображения уточнений запроса.

1. Система обнаруживает Query Refinement Indication, связанную с исходным запросом, который состоит из токенов и разделителей (word breaks).
2. Идентифицируется набор потенциальных уточнений (Query Refinements).
3. Ключевой механизм: Вычисляется оценка (score) для каждого уточнения на основе совпадений (overlaps) между уточнением и токенами исходного запроса. Этот расчет включает:
   • Генерацию нескольких разделений исходного запроса. Каждое разделение происходит на определенном word break, деля запрос на overlap region (область совпадения с уточнением) и несовпадающую область.
   • Увеличение оценки (incrementing the score) уточнения для каждого word break в overlap region в каждом варианте разделения.
4. Система предоставляет для отображения одно или несколько уточнений в качестве подсказок в соответствии с рассчитанными оценками и полученной Query Refinement Indication.

Этот алгоритм оценки (также описанный в патенте как система «голосования») используется для определения того, какую часть исходного запроса лучше всего заменить предложенным уточнением. Анализируя, где заканчивается совпадение, система определяет контекстную связь между старыми и новыми токенами.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет, что Query Refinement Indication включает индикацию выбора пользователем одного или нескольких токенов (но не всех).

Claim 5 (Зависимый от 4): Уточняет, что отображаемые уточнения выбираются на основе совпадения между невыбранными токенами исходного запроса и частью каждого из уточнений.

Claim 7 (Зависимый от 4): Уточняет, что обнаружение выбора пользователя может включать определение того, что указатель мыши зависает (hovers) над одним из токенов в поле ввода поиска.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе взаимодействия пользователя с поисковой системой, в основном затрагивая фронтенд и механизмы понимания запросов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основная область применения патента. Система выполняет несколько задач, относящихся к пониманию и переписыванию запросов:

1. Токенизация: Tokenization Engine анализирует запрос, чтобы разбить его на смысловые компоненты. Это необходимо для последующего контекстного анализа.
2. Генерация Уточнений: Refinement Engine генерирует или извлекает потенциальные альтернативные запросы.
3. Анализ и Маппинг (Офлайн или Онлайн): Система использует запатентованный алгоритм оценки (анализ overlaps и word breaks), чтобы создать Refinement Mapping. Это определяет, какие уточнения связаны с какими токенами.
4. Интерпретация Интента Пользователя (UI): Система интерпретирует действия пользователя (Refinement Indication) в интерфейсе, чтобы понять его намерение изменить конкретную часть запроса.

Входные данные:

• Исходный поисковый запрос.
• Данные о потенциальных уточнениях (из Refinement Store).
• Индикация уточнения от пользователя (позиция курсора, выделение, данные о наведении мыши).

Выходные данные:

• Токенизированная версия запроса.
• Refinement Mapping (часто встраивается в метаданные страницы результатов).
• Контекстный список предлагаемых уточнений, отображаемый пользователю.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на многокомпонентные запросы, где различные части могут быть независимо уточнены (например, [Локация] + [Тип услуги] + [Атрибут]).
• Пользовательский опыт (UX): Влияет на то, как пользователи взаимодействуют с поисковой строкой и как быстро они могут переформулировать запрос.
• Выбор ключевых слов пользователем: Напрямую влияет на поисковое поведение, направляя пользователей к определенным формулировкам запросов.

Когда применяется

• Триггеры активации: Механизм активируется при получении Refinement Indication. Это происходит, когда пользователь взаимодействует с уже введенным запросом в поисковой строке (например, после просмотра результатов или перед отправкой запроса). Конкретные триггеры включают наведение курсора (hover), клик мышью или выделение текста.
• Условия применения: Применяется, если система смогла токенизировать запрос и имеет доступные уточнения, связанные с токенами, с которыми взаимодействует пользователь.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм можно разделить на две части: подготовка данных и обработка взаимодействия.

Часть А: Подготовка данных (при получении запроса)

1. Получение запроса: Система получает исходный запрос.
2. Токенизация: Tokenization Engine разбивает запрос на токены (T1, T2, T3…).
3. Извлечение Уточнений: Refinement Engine извлекает список потенциальных уточнений (R1, R2, R3…) из Refinement Store.
4. Обработка и Маппинг (Алгоритм Оценки/Голосования): Для каждого уточнения (R) система определяет, какие токены (T) оно заменяет:
   • Определяются области совпадения (overlap regions) между R и T (общие префиксы/суффиксы).
   • Для каждого разделителя слов (word break) в области совпадения система «голосует» (увеличивает оценку) за маппинг между несовпадающей частью T и несовпадающей частью R.
   • Выбирается точка разделения с наибольшим количеством голосов.
   • Создается Refinement Mapping: Токен -> Список уточнений для этого токена.
5. Подготовка к отображению: Результаты поиска и Refinement Mapping отправляются пользователю (например, маппинг встраивается как метаданные для использования клиентским агентом/браузером).

Часть Б: Обработка взаимодействия (на стороне клиента/сервера)

1. Обнаружение Индикации: Система обнаруживает Refinement Indication (например, пользователь навел курсор на Токен T2).
2. Определение Контекста: Система идентифицирует токен (T2), с которым взаимодействует пользователь.
3. Извлечение Контекстных Уточнений: Извлекаются уточнения, связанные с T2, из Refinement Mapping.
4. Фильтрация и Сортировка: Уточнения могут быть отсортированы (например, по популярности, релевантности или рассчитанной оценке).
5. Отображение: Контекстные уточнения отображаются пользователю (например, в выпадающем списке под T2).
6. Выбор пользователя: Если пользователь выбирает уточнение, исходный запрос модифицируется и может быть автоматически отправлен.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке запроса и взаимодействии с пользователем. Он использует следующие данные:

• Контентные факторы (Запрос): Текст исходного поискового запроса является основным входным данным для токенизации и анализа.
• Пользовательские факторы (Взаимодействие): Данные о взаимодействии пользователя с интерфейсом (Refinement Indication): позиция курсора, тайминги наведения мыши (hover), выделенный текст.
• Системные данные (База уточнений): Refinement Store содержит заранее подготовленные данные об альтернативных запросах.
• Вспомогательные данные (Опционально): Патент упоминает возможность использования Page Index и Node Rank (например, PageRank) для оценки качества результатов, связанных с уточнениями, а также статистику популярности запросов для сортировки уточнений.

Какие метрики используются и как они считаются

• Score (Оценка Уточнения) / Votes (Голоса): Ключевая метрика патента. Используется для определения наилучшего маппинга между токенами исходного запроса и уточнением. Рассчитывается путем итеративного анализа разделителей слов (word breaks) в областях совпадения (overlap regions) между исходным запросом и уточнением. Оценка увеличивается для каждого разделителя в области совпадения.
• Популярность запроса (Query Popularity): Упоминается как возможный критерий для сортировки предложенных уточнений.
• Качество результатов уточнения (Quality Indication): Упоминается возможность агрегации релевантности (IR score) и Node Rank результатов для каждого уточнения, чтобы отфильтровать или понизить приоритет уточнений, ведущих к низкокачественным результатам.

Выводы

1. Контекст важнее общих подсказок: Основная идея патента — предоставлять уточнения, основанные на конкретном контексте взаимодействия пользователя с запросом, а не просто общие связанные запросы или автодополнение.
2. Токенизация как основа контекста: Система должна эффективно разбивать запрос на смысловые токены (Tokenization), чтобы понять, какую именно часть пользователь хочет изменить. Это подчеркивает важность понимания того, как Google интерпретирует многословные фразы как единые сущности или концепции.
3. Запатентованный механизм маппинга: Ядром изобретения является специфический алгоритм оценки (scoring/voting), основанный на анализе совпадений (overlaps) и разделителей (word breaks). Этот алгоритм определяет, как именно связаны исходный запрос и его уточнение, и какая часть должна быть заменена.
4. Фокус на UI/UX: Патент описывает конкретные механики взаимодействия (наведение курсора, клик, выделение) как триггеры для уточнения. Это механизм улучшения пользовательского опыта при поиске.
5. Влияние на Поисковое Поведение: Хотя это не патент о ранжировании, описанная система напрямую влияет на то, какие запросы пользователи в конечном итоге отправляют, направляя их поисковый путь.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Исследование семантических групп и синонимов: Анализируйте, как Google группирует ключевые слова и какие замены он предлагает (через Google Suggest, Related Searches и т.д.). Этот патент подтверждает, что Google активно строит маппинги между связанными токенами (например, понимая, что «rentals» и «hotels» являются взаимозаменяемыми в контексте путешествий). Используйте это для расширения семантического ядра.
• Анализ Токенизации Запросов: Обращайте внимание на то, как Google может разбивать ваши целевые запросы на токены. Убедитесь, что ваш контент релевантен не только полному запросу, но и его ключевым компонентам и потенциальным уточнениям этих компонентов.
• Охват смежных интентов (User Journey): Понимая, как пользователи могут контекстно уточнять запросы, стройте контентную стратегию, которая охватывает весь путь пользователя. Если пользователь ищет «vacation rentals», он может уточнить это до «beach homes» или «timeshares». Ваш сайт должен быть готов к этим уточнениям.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус только на точном совпадении ключевых слов: Игнорирование семантических связей и потенциальных уточнений делает стратегию хрупкой. Этот патент еще раз показывает, что Google активно помогает пользователям переходить от одного запроса к семантически связанному другому.
• Игнорирование многокомпонентных запросов: Не стоит рассматривать длинные запросы как монолитные. Нужно понимать, что они состоят из токенов, каждый из которых может быть уточнен пользователем.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в понимании механизмов Query Understanding и взаимодействия с пользователем. Он подтверждает, что Google не просто пассивно принимает запросы, а активно участвует в их формулировании. Для SEO это означает, что стратегия должна быть направлена на охват тем и концепций (токенов), а не только фиксированных ключевых фраз, поскольку система поиска может легко направлять пользователей между связанными терминами в рамках одного контекста.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сайта аренды жилья

1. Анализ запроса: Целевой запрос — «New Jersey vacation rentals».
2. Предполагаемая токенизация (на основе патента): Google может разбить его на [«New Jersey»], [«vacation»], [«rentals»].
3. Понимание контекстных уточнений:
   • Для [«New Jersey»] уточнениями могут быть соседние штаты (New York, Pennsylvania).
   • Для [«vacation»] уточнениями могут быть типы отдыха (beach, holiday, trip).
   • Для [«rentals»] уточнениями могут быть типы жилья (homes, apartments, condos, hotels).
4. Действия SEO-специалиста:
   • Убедиться, что на сайте есть контент и/или категории, соответствующие этим уточнениям (например, «New Jersey beach apartments», «Pennsylvania holiday homes»).
   • Использовать эти термины в архитектуре сайта, внутренней перелинковке и текстах, чтобы укрепить семантическую связь и быть релевантными для пользователей, которые воспользуются этими уточнениями.
5. Ожидаемый результат: Сайт лучше ранжируется по широкому спектру связанных запросов, так как он соответствует тем путям уточнения, которые Google предлагает пользователям.

Вопросы и ответы