Как Google персонализирует поисковые подсказки (Autocomplete) на основе категорий интересов пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему нерелевантности стандартных поисковых подсказок (Autocomplete). Традиционные системы предлагают варианты на основе глобальной популярности (Global Frequency Measure). Однако глобально популярный вариант может не соответствовать интересам конкретного пользователя, особенно при вводе неоднозначных префиксов. Изобретение улучшает релевантность подсказок путем их персонализации на основе предполагаемых интересов пользователя.

Что запатентовано

Запатентована система динамического предложения персонализированных поисковых подсказок. Ядром системы является Query Graph (граф запросов), который хранит частоту запросов, сегментированную по категориям пользователей (Category-Specific Frequency Measure). Пользователи классифицируются по категориям интересов (User Categories, например, «автолюбитель», «меломан») на основе их поискового поведения.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Получение данных: Пользователь вводит префикс запроса (Query Prefix). Система также получает идентификатор пользователя (User Identifier).
• Категоризация: На основе идентификатора определяется User Category пользователя (например, «автолюбитель»).
• Поиск в графе: Система находит узел, соответствующий префиксу, в Query Graph.
• Персонализированное ранжирование: Потенциальные завершения запроса ранжируются не по глобальной частоте, а по тому, как часто пользователи из категории «автолюбитель» выбирали этот запрос (Category-Specific Frequency Measure).
• Вывод подсказок: Пользователю показываются подсказки, наиболее популярные среди людей с похожими интересами.

Актуальность для SEO

Высокая. Персонализация пользовательского опыта остается ключевым направлением развития Google. Autocomplete является основным интерфейсом взаимодействия, и повышение его точности критически важно. Хотя конкретные технические реализации могли эволюционировать (например, в сторону нейросетевых моделей), базовый принцип использования профиля интересов пользователя для ранжирования подсказок остается фундаментальным.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительное, но косвенное (6/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования поисковой выдачи (SERP). Однако он описывает механизм, который формирует поисковое поведение. Подсказки сильно влияют на то, какой именно запрос в итоге отправит пользователь. Понимание того, как Google направляет различные сегменты аудитории к разным формулировкам запросов, критично для исследования семантики и прогнозирования трафика.

Детальный разбор

Термины и определения

Alternative Query Data (Данные альтернативного запроса)

Связанные запросы, ассоциированные с узлом в графе, которые могут не иметь общего префикса. Основываются на совместной встречаемости в поисковых сессиях, синонимах или исправлениях опечаток. Например, для узла «fergie» альтернативой может быть «black eyed peas».

Category-Specific Frequency Measure (Частотная мера, специфичная для категории)

Ключевая метрика патента. Показывает, сколько раз данный запрос или префикс был отправлен пользователями, принадлежащими к определенной User Category.

Global Frequency Measure (Глобальная частотная мера)

Общее количество раз, когда данный запрос или префикс был отправлен всеми пользователями.

Query Graph (Граф запросов)

Структура данных, хранящая запросы и префиксы. В патенте упоминается реализация в виде Patricia trie (сжатое префиксное дерево). Узлы графа хранят частотные меры (глобальные и по категориям).

Query Prefix (Префикс запроса)

Начальная часть запроса (один или несколько символов), введенная пользователем.

User Category (Категория пользователя)

Классификация пользователя на основе его интересов (например, «car lover», «music lover»). Определяется путем анализа истории поиска (например, с помощью кластеризации) или явного выбора пользователя.

User Identifier (Идентификатор пользователя)

Уникальный идентификатор, связанный с пользователем или устройством (например, cookie, ID тулбара). Используется для определения User Category. В патенте подчеркивается возможность анонимизации.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод персонализации поисковых подсказок.

1. Система получает данные, включающие Query Prefix и User Identifier.
2. На основе User Identifier определяется User Category, к которой принадлежит пользователь.
3. Система выбирает один или несколько запросов, содержащих этот префикс.
4. Ключевой момент: Ранжирование этих запросов основывается на их Category-Specific Frequency Measures (сколько раз этот запрос искали пользователи из этой же категории).
5. Система предоставляет данные для отображения этих запросов в соответствии с персонализированным ранжированием.

Ядро изобретения — это ранжирование подсказок на основе популярности запроса внутри группы интересов пользователя, а не на основе глобальной популярности.

Claim 2 (Зависимый от 1): Дополняет метод возможностью выбора Alternative Query.

1. Система может выбрать альтернативный запрос, который НЕ содержит введенный префикс.
2. Условие выбора: этот альтернативный запрос был получен в течение той же поисковой сессии (same search session), что и один из запросов, содержащих префикс.

Это позволяет предлагать связанные по смыслу запросы (Related Searches) прямо в интерфейсе подсказок, основываясь на поведении пользователей в рамках сессии.

Claim 5 (Зависимый от 1): Детализирует техническую реализацию с использованием Query Graph.

1. Система обращается к Query Graph и находит узел, представляющий введенный префикс.
2. Система выбирает дочерние узлы (descendent nodes) от узла префикса. Каждый выбранный узел представляет собой полный запрос, который ранее использовался пользователями из данной User Category.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе взаимодействия пользователя с поисковой строкой, до формирования SERP, и затрагивает несколько слоев архитектуры.

INDEXING / Обработка данных (Офлайн)
На этом этапе происходит предварительная обработка поисковых логов. Система анализирует историю поиска пользователей, проводит их кластеризацию для определения User Categories. Затем строится Query Graph, и для каждого узла вычисляются глобальные и Category-Specific Frequency Measures.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Реальное время)
Это основная фаза применения патента. Система работает в рамках компонента Autocomplete (Query Server).

1. Интерпретация ввода: Система получает префикс и идентификатор пользователя.
2. Персонализация: Система определяет User Category пользователя и использует Query Graph для извлечения кандидатов.
3. Ранжирование: Кандидаты ранжируются с использованием частотности, специфичной для этой категории.

Входные данные:

• Query Prefix (вводимые символы).
• User Identifier (анонимизированный ID, cookie).
• Query Graph (предварительно построенная структура).

Выходные данные:

• Отранжированный список предложенных запросов, персонализированный под интересы пользователя.
• Опционально: список Alternative Queries.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на неоднозначные префиксы. Классический пример из патента: префикс «fer». Для «music lover» подсказка будет «Fergie», для «car lover» — «Ferrari».
• Формирование спроса: Механизм влияет на то, как пользователи уточняют свои запросы, направляя их к формулировкам, популярным в их группе интересов.

Когда применяется

• Триггеры активации: Ввод пользователем символов в поле поиска (формирование префикса).
• Условия применения: Персонализация применяется, если система способна определить User Category для текущего пользователя или сессии, и если в Query Graph есть данные, специфичные для этой категории.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация подсказок в реальном времени

1. Получение данных: Система получает Query Prefix и User Identifier от клиентского устройства.
2. Определение категории: На основе User Identifier определяется User Category пользователя.
3. Поиск узла префикса: В Query Graph выполняется поиск узла, соответствующего введенному префиксу.
4. Идентификация кандидатов: Определяются узлы-потомки найденного узла, представляющие полные запросы.
5. Персонализированное ранжирование: Запросы-кандидаты ранжируются на основе Category-Specific Frequency Measure именно для той категории, к которой принадлежит пользователь.
6. Извлечение альтернативных запросов (Опционально): Могут быть извлечены и отранжированы Alternative Queries, связанные с найденными узлами.
7. Отправка результатов: Отранжированный список предложений отправляется на клиентское устройство.

Процесс Б: Построение и обновление графа запросов (Офлайн)

1. Сбор и анализ данных: Система анализирует логи поисковых запросов и данные сессий.
2. Кластеризация пользователей: Пользователи группируются в User Categories на основе схожести их поисковой истории (упоминается K-means clustering).
3. Обработка запроса: Система выбирает запрос из логов и определяет категорию пользователя, отправившего его.
4. Обновление графа: Система проверяет наличие узла для запроса в Query Graph.
   • Если узла нет: Он добавляется.
   • Если узел есть: Его частотные метрики увеличиваются.
5. Обновление частотности: Увеличивается Global Frequency Measure и соответствующая Category-Specific Frequency Measure для узла запроса и всех его родительских узлов (префиксов).
6. Идентификация альтернатив: Анализируются сессии для определения запросов, которые часто встречаются вместе, и они добавляются как Alternative Query Data.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно данные о поведении пользователей и системные идентификаторы.

• Поведенческие факторы:
  • История поисковых запросов: Используется для классификации пользователей по User Categories.
  • Логи запросов (Query Logs): Используются для подсчета частоты запросов (глобальной и по категориям) и построения Query Graph.
  • Данные о поисковых сессиях: Используются для идентификации связанных запросов (Alternative Query Data), которые встречаются в одной сессии.
• Пользовательские факторы:
  • User Identifier: Анонимизированный идентификатор пользователя или устройства, необходимый для связывания текущего ввода с историей поиска и категорией интересов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Global Frequency Measure: Рассчитывается путем подсчета общего количества отправок запроса в логах.
• Category-Specific Frequency Measure: Рассчитывается путем подсчета количества отправок запроса пользователями, отнесенными к определенной User Category. Это ключевая метрика для ранжирования.
• Алгоритмы машинного обучения (Кластеризация): В патенте упоминается использование статистического анализа и техник кластеризации (например, K-means) для определения User Categories на основе схожести поискового поведения.

Выводы

1. Персонализация с первого символа: Google активно персонализирует поисковый опыт, начиная с Autocomplete. Подсказки — это не просто список популярных запросов, а система рекомендаций, адаптированная к интересам пользователя.
2. Категоризация пользователей по интересам: Система обладает механизмами для классификации пользователей по User Categories на основе их истории поиска. Это может происходить анонимно или на основе данных сессии.
3. Сегментированная популярность важнее глобальной: Для ранжирования подсказок система предпочитает популярность внутри определенного сегмента (Category-Specific Frequency Measure) глобальной популярности, если категория пользователя известна.
4. Сложная структура данных (Query Graph): Для обеспечения быстродействия используется эффективная структура данных (например, Patricia Trie), которая хранит частотность запросов в разрезе категорий пользователей.
5. Предложение связанных концепций (Beyond Prefix Matching): Система может предлагать Alternative Queries, которые семантически связаны (на основе совместной встречаемости в сессиях), даже если они не имеют общего префикса.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Анализ Autocomplete для разных персон: При исследовании ключевых слов анализируйте подсказки, симулируя поведение разных сегментов аудитории. Используйте «чистые» профили для оценки глобальной популярности и профили с нагулянной историей поиска по целевым тематикам, чтобы увидеть персонализированные варианты.
• Фокус на целевой аудитории (Interest Groups): Понимайте специфическую лексику и формулировки запросов, популярные именно внутри вашей целевой группы интересов (User Category), а не только глобально.
• Стимулирование спроса внутри аудитории: Работайте над повышением частоты поисковых запросов (брендовых и тематических) среди вашей целевой аудитории. Это увеличит Category-Specific Frequency Measure и повысит вероятность показа ваших запросов в подсказках для этой группы.
• Построение тематических ассоциаций (Session Co-occurrence): Создавайте контент-хабы, охватывающие смежные темы. Это увеличивает вероятность того, что ваши запросы будут совместно встречаться в сессиях с другими релевантными запросами, повышая шанс их появления в качестве Alternative Query Data.

Worst practices (это делать не надо)

• Опора только на глобальный объем ключевых слов: Ошибочно полагать, что все пользователи видят одинаковые подсказки и что глобальная частотность отражает реальный спрос вашей целевой аудитории.
• Искусственная накрутка подсказок без учета аудитории: Попытки манипулировать подсказками с помощью ботов могут быть неэффективны. Если накрутка идет от пользователей, не принадлежащих к целевой User Category, это не улучшит видимость подсказок для нужной аудитории, так как система использует Category-Specific Frequency Measure.
• Игнорирование неоднозначных префиксов: Недооценка того факта, что неоднозначные префиксы будут разрешаться по-разному для разных групп пользователей.

Стратегическое значение

Патент подтверждает способность Google сегментировать аудиторию на основе поведения и адаптировать поисковый опыт. Это подчеркивает стратегическую важность перехода от оптимизации под «ключевые слова» к оптимизации под «интересы и интенты аудитории». Понимание того, как Google направляет различные группы пользователей к различным запросам, является ключевым элементом современного SEO.

Практические примеры

Сценарий: Продвижение нишевого бренда кофе (например, AeroPress)

1. Цель: Увеличить видимость бренда в подсказках для категории пользователей «Coffee Enthusiasts».
2. Анализ: Пользователь из этой категории вводит префикс «лучший к». Глобально популярные подсказки могут быть «лучший кредит» или «лучший фильм».
3. Применение патента: Google определяет пользователя как «Coffee Enthusiast» на основе предыдущих запросов (например, «обжарка зерен», «пуровер»).
4. Действие SEO/Маркетинга: Компания стимулирует обсуждение и поиск по запросу «лучший кофе для аэропресса» среди кофейного сообщества (контент-маркетинг, инфлюенсеры).
5. Результат: Частота запроса «лучший кофе для аэропресса» растет именно среди «Coffee Enthusiasts». Category-Specific Frequency Measure увеличивается.
6. Итог: Когда пользователь из этой категории вводит «лучший к», система ранжирует «лучший кофе для аэропресса» выше глобально популярных подсказок, увеличивая трафик на сайт бренда.

Вопросы и ответы