Как Google позволяет пользователям «заглушать» (Mute) контакты для фильтрации социальных рекомендаций в поиске

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему «шума» и нерелевантности в персонализированной поисковой выдаче, которая включает контент от социального графа пользователя (user social graph). Пользователи могут быть не заинтересованы в контенте или рекомендациях от конкретных контактов, даже если они связаны с ними. Изобретение предоставляет пользователю контроль, позволяя выборочно исключать («заглушать» или Mute) вклад этих контактов из результатов поиска.

Что запатентовано

Запатентована система для фильтрации результатов социального поиска на основе предпочтений пользователя. Система поддерживает персональный Filter Index (индекс фильтрации), содержащий список «заглушенных» контактов (muted members). При выполнении поиска система проверяет авторов социальных результатов или аннотаций по этому индексу и исключает контент, связанный с заглушенными контактами, из финальной выдачи пользователя.

Как это работает

Механизм функционирует на финальном этапе формирования выдачи:

• Идентификация социальных сигналов: Система находит результаты поиска, связанные с контактами пользователя (например, контент, созданный другом, или аннотация «Ваш друг поделился этим»).
• Проверка Filter Index: Система сверяет источник социального сигнала с персональным Filter Index пользователя.
• Фильтрация: Если источник находится в индексе (т.е. заглушен), соответствующий социальный результат или аннотация удаляется из SERP.
• Управление: Пользователю предоставляется интерфейс для добавления контактов в Filter Index (Mute) или удаления их оттуда (Unmute) непосредственно из результатов поиска.

Актуальность для SEO

Низкая. Патент подан в 2011 году, в период активного развития Google+ и интеграции явных социальных сигналов в поиск (Social Search). Описанные механизмы, такие как социальные аннотации от друзей в органической веб-выдаче и кнопки Mute в SERP, в настоящее время практически не используются Google в том виде. Хотя принципы персонализации актуальны, конкретная реализация устарела.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Этот патент описывает механизм персонализации и пользовательского интерфейса (UX), а не алгоритм глобального ранжирования. Он не влияет на то, как Google оценивает качество или релевантность контента. Фильтрация происходит после основного ранжирования и применяется только к конкретному пользователю, который настроил фильтры. Для SEO-специалистов практическая ценность минимальна, так как это вне зоны их контроля.

Детальный разбор

Термины и определения

Affinity (Близость, Аффинити)

Метрика, определяющая близость участника социального графа к пользователю. Упоминается как фактор для ранжирования социальных результатов (до фильтрации). Может учитывать частоту взаимодействия, тип связи, количество общих друзей.

Contact Index (Индекс контактов)

Компонент профиля пользователя, содержащий список участников его социального графа.

Filter Index (Индекс фильтрации)

Персональный индекс пользователя, содержащий список Muted Members. Может хранить пары {контакт, сервис}, указывая на гранулярную фильтрацию.

General Search Results (Общие результаты поиска)

Стандартные результаты поиска, не являющиеся социальными.

Muted Member (Заглушенный участник)

Участник социального графа, контент или рекомендации которого пользователь предпочел не видеть в результатах поиска.

Social Annotation (Социальная аннотация)

Информация, добавляемая к общему результату поиска, указывающая на то, что участник социального графа взаимодействовал с этим результатом (например, поделился им).

Social Graph (Социальный граф)

Коллекция связей (пользователей или ресурсов), имеющих отношение к пользователю в пределах указанной степени разделения (degrees of separation). Включает контакты из разных источников (email, чат, социальные сети).

Social Search Results (Результаты социального поиска)

Результаты поиска, связанные с контентом, который был создан или распространен участниками социального графа пользователя.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод фильтрации социальных аннотаций.

1. Система получает поисковый запрос от пользователя.
2. Идентифицируются общие результаты (general search results) и социальные результаты (social search results), связанные с социальным графом пользователя.
3. Система определяет, что первый социальный результат связан с muted member. Этот результат представляет собой аннотацию (annotation), связанную с общим результатом поиска.
4. Генерируются отфильтрованные результаты (filtered search results). Ключевой момент: общий результат включается в выдачу, а социальный результат (аннотация) исключается из нее.
5. Отфильтрованные результаты предоставляются пользователю.

Claim 2 и 6 (Зависимые): Детализируют инфраструктуру хранения данных.

Система извлекает данные профиля пользователя на основе его идентификатора. Эти данные включают Contact Index (список контактов) и Filter Index (список заглушенных участников).

Claim 7 (Зависимый): Описывает процесс добавления контакта в фильтр (Mute).

1. Система получает пользовательский ввод, указывающий команду «заглушить» выбранного участника.
2. В ответ система добавляет выбранного участника в Filter Index пользователя как muted member.

Claim 9 (Зависимый): Описывает процесс удаления контакта из фильтра (Unmute).

1. Система получает пользовательский ввод, указывающий команду «включить» заглушенного участника.
2. В ответ система удаляет участника из Filter Index.

Claim 11 (Зависимый): Указывает на возможность индикации фильтрации.

Отфильтрованные результаты могут включать Mute Annotation (например, кнопку «Unmute» или текст «See results from muted friends»), указывающую на то, что социальный результат был скрыт.

Где и как применяется

Изобретение является частью системы персонализации поиска и применяется на финальных стадиях формирования выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система индексирует социальный контент и взаимодействия. Также поддерживаются данные профилей пользователей (Profile Data), включая Contact Index и Filter Index.

RANKING – Ранжирование
Генерируются общие и социальные результаты. При ранжировании социальных результатов может учитываться метрика Affinity для определения их релевантности и возможного повышения (boosting).

RERANKING – Переранжирование / METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Основное применение патента. Это процесс пост-фильтрации перед отображением результатов пользователю.

1. Получение данных пользователя: Загружается персональный Filter Index пользователя.
2. Сравнение: Авторы Social Search Results и Social Annotations сравниваются со списком Muted Members.
3. Фильтрация: Результаты или аннотации, связанные с Muted Members, удаляются из набора результатов.

Входные данные:

• Идентификатор пользователя (User ID).
• Поисковый запрос.
• Contact Index и Filter Index пользователя.
• Набор общих и социальных результатов поиска.

Выходные данные:

• Отфильтрованный набор результатов поиска, из которого исключен контент от Muted Members.

На что влияет

• Персонализированная выдача: Влияет исключительно на выдачу конкретного пользователя, который настроил фильтры. Не влияет на глобальное ранжирование.
• Типы контента: Влияет на Social Search Results (блоги, фото, видео, отзывы, созданные контактами) и Social Annotations (указания на то, что контакт поделился общим результатом).

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется только для залогиненных пользователей.
• Триггеры активации: Наличие в выдаче Social Search Results или Social Annotations, И при условии, что автор этого социального сигнала присутствует в Filter Index пользователя.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка запроса и фильтрация (Search Time)

1. Определение ID пользователя: Идентификация пользователя, выполняющего поиск (например, через логин).
2. Получение индексов: Загрузка Contact Index (социальный граф) и Filter Index (список заглушенных контактов) для данного пользователя.
3. Получение запроса и результатов: Прием поискового запроса и генерация стандартного набора результатов.
4. Проверка на социальные результаты: Определение, содержат ли результаты контент или аннотации от контактов из Contact Index.
5. Проверка индекса фильтрации: Если найдены социальные результаты, система проверяет, присутствует ли связанный контакт в Filter Index.
6. Фильтрация: Если контакт находится в Filter Index, соответствующий социальный результат или аннотация удаляется из набора результатов. (Согласно Claim 1, общие результаты остаются, удаляются аннотации).
7. Отображение результатов: Показ отфильтрованного набора пользователю.

Процесс Б: Обработка действия Mute/Unmute (User Interaction)

1. Отображение результатов: Показ текущей поисковой выдачи.
2. Получение ввода пользователя: Ожидание действия от пользователя (например, клик по кнопке Mute/Unmute).
3. Обработка команды Mute: Если получена команда Mute для контакта:
   1. Добавление пары {контакт, сервис} (или только контакта) в Filter Index пользователя.
   2. Пересмотр и отображение отфильтрованных результатов.
4. Обработка команды Unmute: Если получена команда Unmute:
   1. Удаление соответствующей записи из Filter Index.
   2. Пересмотр и отображение результатов (восстановление ранее скрытых элементов).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании данных профиля пользователя и социальных связей для фильтрации.

• Пользовательские факторы (User Profile Data): Критически важные данные.
  • Идентификатор пользователя (User ID).
  • Contact Index: Определяет Social Graph.
  • Filter Index: Определяет предпочтения фильтрации (Muted Members).
• Контентные факторы (Social Content): Контент, созданный или распространенный членами социального графа (ревью, видео, блоги, фото, комментарии, репосты).
• Поведенческие факторы: Явные действия пользователя по управлению фильтрами (Mute/Unmute). Также взаимодействия пользователя с контактами могут использоваться для расчета Affinity (для ранжирования, а не фильтрации).

Какие метрики используются и как они считаются

• Проверка соответствия фильтру (Filter Index Match): Основная операция — это бинарная проверка наличия идентификатора контакта (и, возможно, сервиса) в Filter Index пользователя. Если ДА – результат фильтруется.
• Affinity (Близость): Упоминается в патенте как метрика для ранжирования социальных результатов до этапа фильтрации. Рассчитывается на основе социальных сигналов, частоты и типа взаимодействия.

Выводы

1. Персонализация, а не ранжирование: Патент описывает механизм улучшения пользовательского опыта (UX) через персонализацию, а не алгоритм глобального ранжирования. Это система пост-фильтрации, применяемая на финальном этапе.
2. Контроль на стороне пользователя: Ядром изобретения является Filter Index, который полностью контролируется пользователем (Mute/Unmute), позволяя управлять социальным шумом в выдаче.
3. Разделение аннотаций и результатов: Важным аспектом (Claim 1) является то, что система может удалить Social Annotation (например, «Джон поделился этим»), не удаляя сам General Search Result (ссылку на сайт).
4. Гранулярность фильтрации: Система может поддерживать фильтрацию на уровне пары {контакт, сервис}, позволяя пользователю заглушить активность контакта в одном сервисе, но сохранить в другом.
5. Исторический контекст и низкое влияние на SEO: Механизм тесно связан с концепцией Social Search (эпоха Google+) и имеет минимальное значение для современных SEO-стратегий, направленных на улучшение органического ранжирования.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает механизмы персонализации, контролируемые пользователем. Он не дает практических выводов для традиционного SEO.

Best practices (это мы делаем)

• Понимание механизмов персонализации: SEO-специалистам важно понимать, что персонализация может радикально изменять выдачу для конкретного пользователя независимо от общих факторов ранжирования. Этот патент демонстрирует один из уровней такой персонализации на основе явных предпочтений.
• Фокус на фундаментальном качестве контента: Поскольку SEO-специалист не может контролировать личные фильтры пользователей (кого они мьютят), необходимо сосредоточиться на создании качественного контента, который ранжируется независимо от социальных сигналов (E-E-A-T, релевантность).

Worst practices (это делать не надо)

• Социальный спам и агрессивное распространение: Использование тактик социального спама или навязчивое продвижение низкокачественного контента может привести к тому, что пользователи активируют механизмы Muting (если они доступны) против распространителей этого контента, снижая его охват в персонализированной выдаче.
• Игнорирование разницы между персонализированной и органической выдачей: Ошибкой будет анализировать ранжирование только на основе персонализированной выдачи, так как она может быть искажена фильтрами, подобными описанному.

Стратегическое значение

Стратегическое значение этого патента для SEO в 2025 году преимущественно историческое. Он отражает период, когда Google активно интегрировал социальные сигналы в поиск и разрабатывал инструменты для управления возникающим шумом на стороне пользователя. Для Senior SEO-специалистов это напоминание о необходимости фокусироваться на глобальных сигналах ранжирования, а не на изменчивых и контролируемых пользователем факторах персонализации.

Практические примеры

Практических примеров применения в SEO нет, так как это функция пользовательского интерфейса. Приведем пример сценария работы функции для пользователя (если бы она была реализована).

Сценарий: Фильтрация нерелевантных рекомендаций

1. Ситуация: Пользователь ищет «лучшие рестораны Бангкока». В его социальном графе есть контакт «Анна», чьи вкусы не совпадают со вкусами пользователя.
2. Исходная выдача: В SERP появляется результат на TripAdvisor с аннотацией: «Анна поделилась этим в Social Network».
3. Действие пользователя: Пользователь нажимает на опцию рядом с аннотацией и выбирает «Mute from search results» для Анны.
4. Механизм: Система добавляет пару {Анна, Social Network} в Filter Index пользователя.
5. Результат: Страница обновляется. Результат TripAdvisor остается (так как это General Search Result), но социальная аннотация от Анны исчезает. В будущих поисках социальные сигналы от Анны из Social Network отображаться не будут.

Вопросы и ответы