Close Menu

    Как Google использует адаптивную выборку для создания интерактивных графиков функций прямо в результатах поиска

    SYSTEMS AND METHODS FOR ACCURATELY PLOTTING MATHEMATICAL FUNCTIONS (Системы и методы для точного построения графиков математических функций)
    2011 Мультимедиа Патенты Google

    Патент Google, описывающий технологию отображения интерактивных графиков математических функций непосредственно на странице результатов поиска. Система автоматически определяет наиболее интересные области функции и использует адаптивную выборку (adaptive sampling) для быстрого и точного рендеринга графика на стороне клиента, увеличивая детализацию в сложных областях и уменьшая в простых.

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент решает задачу быстрого, эффективного и точного рендеринга (построения) графика математической функции непосредственно в интерактивном блоке на странице результатов поиска (SERP). Это устраняет необходимость для пользователя использовать специализированное программное обеспечение или графические калькуляторы для визуализации функций. Основная цель — улучшение пользовательского опыта (UX) при обработке запросов, представляющих собой математические функции.

    Что запатентовано

    Запатентован метод адаптивной выборки (Adaptive Sampling) для построения графиков на веб-странице. Суть изобретения заключается в динамическом регулировании плотности точек выборки (Sampling Resolution) в зависимости от поведения функции. Система использует больше точек на участках, где функция резко меняется (например, асимптоты), и меньше точек там, где функция меняется плавно, что оптимизирует ресурсы рендеринга на клиенте и повышает точность отображения.

    Как это работает

    Система работает в нескольких направлениях:

    • Идентификация и Автоматический выбор области: Серверный компонент (Graphing Engine) распознает функцию в запросе. Если диапазон не указан, система анализирует функцию на наличие «точек перехода» (Transition Points) — корней, экстремумов, асимптот — чтобы определить наиболее «интересную» начальную область графика (Initial Graph Range и Initial Graph Domain).
    • Генерация модуля: Graphing Engine генерирует клиентский код (Interactive Graphing Module, например, JavaScript/SVG) и встраивает его в SERP.
    • Адаптивная выборка (на клиенте): Модуль выполняется в браузере. Видимый диапазон делится на поддиапазоны (sub-ranges). Если разница между значениями функции (или их производными) в поддиапазоне превышает порог (threshold value), система итеративно добавляет новые точки выборки в этот конкретный поддиапазон, пока точность не станет достаточной.

    Актуальность для SEO

    Высокая (для данной функциональности). Google активно использует интерактивные блоки и прямые ответы в выдаче. Технология, обеспечивающая быстрый и точный рендеринг таких специализированных SERP-features, как графики функций, остается актуальной для обеспечения качественного пользовательского опыта.

    Важность для SEO

    Минимальное влияние (1/10). Патент является чисто техническим и инфраструктурным. Он описывает механизм создания и рендеринга специфического SERP-feature (интерактивного графика функций). Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования, индексирования или факторах, влияющих на позицию сайта в органическом поиске. Прямых рекомендаций для SEO-стратегий извлечь нельзя.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Adaptive Sampling (Адаптивная выборка)
    Метод определения разрешения выборки, при котором используется большее количество точек на участках функции, где значения значительно меняются, и меньшее количество точек на участках, где значения меняются незначительно.
    External Frames (Внешние кадры)
    Области графика, прилегающие к видимому кадру, но в данный момент не отображаемые. Для них могут предварительно рассчитываться точки (supplementary points) для быстрого панорамирования.
    Graphing Engine (Движок построения графиков)
    Серверный компонент, который обрабатывает запрос, идентифицирует математическую функцию и генерирует Interactive Graphing Module.
    Initial Graph Domain/Range (Начальная область значений/диапазон графика)
    Диапазон значений зависимой переменной (Domain, ось Y) и независимой переменной (Range, ось X), который изначально отображается в интерактивном графике.
    Interactive Graphing Module (Интерактивный графический модуль)
    Модуль (например, JavaScript), встраиваемый в SERP и выполняемый на стороне клиента (в браузере) для рендеринга графика и обработки взаимодействий пользователя.
    Sub-range (Поддиапазон)
    Один из множества интервалов, на которые делится общий диапазон значений независимой переменной в процессе адаптивной выборки.
    Threshold Value (Пороговое значение)
    Значение, используемое в адаптивной выборке. Если разница между вычисленными значениями функции (или их производными) в поддиапазоне превышает этот порог, добавляются дополнительные точки выборки.
    Transition Point (Точка перехода)
    Точка на графике функции, представляющая интерес (например, корень, минимум, максимум, точка перегиба, асимптота). Используется для определения «интересных» областей функции при выборе Initial Graph Range.

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Патент сфокусирован на методе адаптивной выборки для эффективного рендеринга.

    Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод отображения графика математической функции с использованием адаптивной выборки.

    1. Система разделяет диапазон значений независимой переменной на множество поддиапазонов (sub-ranges).
    2. В конкретном поддиапазоне выбираются начальные значения выборки (initial variable sample values).
    3. Вычисляются значения функции для этих начальных значений.
    4. Определяется, превышает ли разница между вычисленными значениями функции пороговое значение (threshold value).
    5. Если ДА, поддиапазон модифицируется путем добавления множества дополнительных значений выборки (additional sample variable values).
    6. Процесс добавления включает вычисление значений функции для дополнительных значений в поддиапазоне до тех пор, пока разница между вычисленными значениями не станет меньше порогового значения. (Это ключевой итеративный шаг).
    7. График функции строится на веб-странице на основе модифицированного поддиапазона.

    Claim 3 и 4 (Зависимые от 1): Уточняют механизм определения разницы (Шаг 4). Определение того, превышена ли пороговая величина, может основываться на анализе производных (derivatives) вычисленных значений функции. В частности, если одна производная имеет знак (положительный/отрицательный), отличный от остальных в поддиапазоне, это может указывать на асимптоту или резкий пик.

    Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает обработку ошибок. Система отклоняет точки (rejecting points), значения функции которых не определены (undefined, NaN). При построении графика эти точки не отображаются.

    Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает оптимизацию для гладких участков. Если разница значений в поддиапазоне меньше второго порога (функция почти не меняется), система может использовать аппроксимированные точки (approximate points) вместо детального расчета, экономя ресурсы.

    Где и как применяется

    Патент описывает технический механизм генерации и отображения специфического SERP Feature.

    QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
    На этом этапе система должна распознать, что запрос пользователя представляет собой математическую функцию (например, «plot sin(x)») и что намерение состоит в построении графика. Это служит триггером (Triggering) для активации Graphing Engine.

    METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
    Graphing Engine (на сервере) анализирует функцию, определяет начальную область отображения (используя Transition Points) и генерирует Interactive Graphing Module. Затем этот модуль встраивается в SERP, часто выше органических результатов (упоминается как «one-box» user interface).

    Client-Side Execution (Выполнение на стороне клиента)
    Основной механизм патента (Адаптивная выборка) выполняется в браузере пользователя. Interactive Graphing Module отвечает за вычисления и рендеринг графика в реальном времени.

    Входные данные (для Interactive Graphing Module):

    • Математическая функция.
    • Текущая видимая область (Visible Frame).

    Выходные данные (от Interactive Graphing Module):

    • Набор вычисленных точек и инструкции для рендеринга графика (например, в формате SVG).

    На что влияет

    • Специфические запросы: Влияет исключительно на отображение выдачи по запросам, которые система распознает как математические функции, требующие визуализации.
    • Конкретные типы контента: Влияет на генерацию интерактивного блока (SERP feature). Не влияет на ранжирование или отображение стандартных органических результатов (веб-страниц).

    Когда применяется

    • Триггеры активации: Алгоритм применяется, когда система идентифицирует запрос пользователя как математическую функцию.
    • Временные рамки: Алгоритм адаптивной выборки выполняется в реальном времени в браузере пользователя при первой загрузке графика и повторно активируется при любом взаимодействии пользователя (изменение масштаба, панорамирование), которое меняет Visible Frame.

    Пошаговый алгоритм

    Процесс Адаптивной Выборки (Выполняется на клиенте)

    1. Разделение диапазона: Система определяет текущую видимую область графика (Visible Frame) и делит диапазон независимой переменной (например, ось X) на множество поддиапазонов (Sub-ranges).
    2. Начальная выборка: Для каждого поддиапазона выбирается начальный набор точек (initial sample variable values).
    3. Вычисление значений: Рассчитываются значения функции для этих начальных точек.
    4. Сравнение и проверка порога: Система сравнивает вычисленные значения в пределах поддиапазона. Определяется, превышает ли разница между значениями (или разница между их производными) установленное пороговое значение (Threshold value).
    5. Адаптивное уточнение (Итерация):
      • Если порог превышен (например, обнаружена резкая смена знака производной или слишком большая разница между значениями): Система добавляет дополнительные точки выборки в этот поддиапазон и пересчитывает значения. Этот шаг повторяется итеративно, пока разница не станет меньше порога.
      • Если порог не превышен: Текущий набор точек считается достаточным.
    6. Обработка неопределенностей: Система идентифицирует и отклоняет точки (rejected points), где значение функции не определено (undefined, NaN).
    7. Рендеринг: График отображается на основе финального набора выбранных точек (например, с помощью кусочно-линейного рендеринга в SVG).
    8. Предварительный расчет (Фоновая задача): Система может рассчитывать дополнительные точки (Supplementary points) в областях, соседних с видимой (External Frames), чтобы обеспечить быстрое обновление при панорамировании.

    Какие данные и как использует

    Данные на входе

    Патент описывает механизм рендеринга и не связан с традиционными SEO-факторами.

    • Контентные факторы (Запрос): Текст запроса пользователя, который парсится и интерпретируется как математическая функция (переменные, операторы, выражения).
    • Пользовательские факторы (Взаимодействие): Взаимодействие пользователя с графиком (масштабирование, панорамирование). Эти действия определяют новую видимую область (Visible Frame) и запускают процесс адаптивной выборки.
    • Технические факторы (Рендеринг): Количество пикселей в интерактивном графике может использоваться для определения количества поддиапазонов или пороговых значений.

    Какие метрики используются и как они считаются

    • Threshold value (Пороговое значение): Ключевая метрика для управления адаптивной выборкой. Используется для определения необходимости добавления дополнительных точек в поддиапазон. Сравнивается с:
      • Разницей между минимальным и максимальным значениями функции в поддиапазоне.
      • Разницей между производными (derivatives) значений функции. Патент отмечает, что смена знака производной является важным индикатором асимптоты или резкого изменения.
    • Transition Points (Точки перехода): Используются на сервере для определения Initial Graph Range/Domain. Метрики для идентификации включают: где функция равна нулю (корни), где первая производная равна нулю (экстремумы), где вторая производная равна нулю (точки перегиба).

    Выводы

    Патент описывает внутренние процессы Google по созданию специфического интерактивного SERP-feature (графика функций) и не дает практических выводов для SEO.

    1. Патент чисто технический: Он описывает инфраструктуру для генерации и клиентского рендеринга виджета, а не алгоритмы ранжирования.
    2. Адаптивная выборка как основа точности и эффективности: Основное изобретение — Adaptive Sampling. Этот метод позволяет точно отображать сложные функции (с асимптотами, разрывами), динамически увеличивая плотность точек в сложных областях и уменьшая ее на гладких участках. Это оптимизирует баланс между точностью и скоростью вычислений на клиенте.
    3. Вычисления на стороне клиента: Рендеринг и адаптивная выборка выполняются в браузере пользователя (Interactive Graphing Module), что обеспечивает быструю реакцию на взаимодействие (зум, панорамирование) без обращений к серверу.
    4. Автоматическое определение «интересных» областей: Google использует анализ Transition Points (корни, экстремумы) для автоматического выбора наиболее информативной части графика для начального отображения.
    5. Отсутствие влияния на SEO: Для SEO-специалистов патент не несет практической ценности в контексте оптимизации сайтов для улучшения ранжирования в органическом поиске.

    Практика

    ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает технологию рендеринга специфического SERP-feature. Он не дает практических выводов для SEO.

    Best practices (это мы делаем)

    Практических рекомендаций для SEO, основанных на механизмах этого патента, нет.

    Worst practices (это делать не надо)

    Практических рекомендаций для SEO, основанных на механизмах этого патента, нет.

    Стратегическое значение

    Патент подтверждает долгосрочную стратегию Google по предоставлению прямых ответов, инструментов и интерактивных элементов непосредственно на странице результатов поиска (тренд на Zero-Click Searches). Хотя данный патент касается узкой ниши (математические функции), он демонстрирует техническую реализацию, которую Google вкладывает в свои SERP-features. Это может снижать органический трафик на сайты, которые предоставляют аналогичные инструменты (например, онлайн-калькуляторы графиков).

    Практические примеры

    Практических примеров применения в SEO нет. Патент описывает технологию компьютерной графики, применяемую Google.

    Вопросы и ответы

    Влияет ли этот патент на ранжирование моего сайта?

    Нет. Патент описывает исключительно технологию рендеринга интерактивного графика функций, который появляется в виде специального блока (SERP feature) в выдаче. Он не содержит информации о факторах ранжирования органических результатов.

    Что такое «Адаптивная выборка» (Adaptive Sampling), описанная в патенте?

    Это метод оптимизации точности и скорости рендеринга. Вместо того чтобы рассчитывать значения функции с одинаковым шагом, система динамически рассчитывает больше точек там, где функция резко меняется (например, возле асимптоты), и меньше точек там, где она плавная. Это позволяет точно отобразить сложные участки без лишней нагрузки на процессор пользователя.

    Где происходят вычисления графика – на серверах Google или в браузере пользователя?

    Основные вычисления, включая процесс адаптивной выборки, происходят в браузере пользователя. Google отправляет в SERP Interactive Graphing Module (например, JavaScript код), который затем исполняется на клиенте для рендеринга и обработки взаимодействий.

    Что такое «Точки перехода» (Transition Points) и зачем они нужны?

    Это «интересные» точки на графике: корни, минимумы, максимумы, точки перегиба или асимптоты. Google анализирует их расположение, чтобы автоматически определить, какую именно часть графика (Initial Graph Range) показать пользователю изначально, если он не задал диапазон вручную.

    Может ли мой сайт появиться внутри этого интерактивного графика?

    Нет. Этот блок генерируется непосредственно Google на основе интерпретации математической функции, введенной пользователем в строке поиска. Он является инструментом и не использует контент сторонних сайтов для построения графика.

    Какое значение этот патент имеет для моей SEO-стратегии?

    Стратегическое значение минимально. Он лишь подтверждает тренд на увеличение количества прямых ответов в SERP (Zero-Click Searches). В образовательных или математических нишах этот блок может перехватывать трафик по запросам, представляющим собой формулы.

    Используются ли производные функции в этом алгоритме?

    Да. Патент упоминает, что разница между производными (derivatives) значений функции в точках выборки может использоваться как триггер для увеличения плотности точек. Это помогает системе точно определять резкие изменения направления кривой и наличие асимптот.

    Как система обрабатывает ошибки или неопределенные значения?

    Патент явно указывает, что точки, где значение функции не определено (например, деление на ноль, NaN), идентифицируются и исключаются из построения графика (rejected points), предотвращая ошибки рендеринга.

    Зачем Google предварительно рассчитывает точки за пределами видимой области?

    Это оптимизация для обеспечения плавной интерактивности (supplementary points). Когда пользователь перемещает график (панорамирование), система может мгновенно отобразить эти предварительно рассчитанные точки из External Frames, не дожидаясь завершения полного цикла адаптивной выборки для новой видимой области.

    Является ли этот патент актуальным для современного SEO?

    Для технических аспектов ранжирования он не актуален. Однако он актуален как пример развития SERP Features и стратегии Google по предоставлению мгновенных интерактивных ответов, что является важным контекстом для понимания эволюции поиска.