Как Google позволяет пользователям отключать категории персонализации (местоположение, историю поиска, социальные связи) для контроля над выдачей

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему так называемого «пузыря фильтров» (Search Filter Bubble), когда результаты поиска сильно персонализированы на основе данных пользователя, что потенциально ограничивает доступ к разнообразной информации. Изобретение направлено на предоставление пользователю прямого и гранулярного контроля над степенью персонализации, позволяя ему явно указывать свои предпочтения, а не полагаться на автоматические выводы системы или глобальные настройки.

Что запатентовано

Запатентована система, позволяющая пользователю выборочно исключать предопределенные категории поисковых сигналов (Search Categories) при выполнении запроса. Поисковая система группирует различные сигналы персонализации (например, «Географические», «История поиска», «Социальные») и предоставляет интерфейс для их отключения. При обработке запроса система игнорирует сигналы (как Query Signals, так и Page Signals), относящиеся к исключенным категориям.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Интерфейс: Пользователю предоставляется интерфейс (в браузере или на странице поиска) со списком категорий персонализации.
• Выбор пользователя: Пользователь выбирает категории, которые следует игнорировать. Эти настройки могут сохраняться между сессиями.
• Обработка запроса: При получении запроса система идентифицирует выбранные исключения.
• Исключение сигналов: Во время ранжирования система исключает Query Signals (например, местоположение пользователя) и/или Page Signals (например, местоположение хостинга сайта), относящиеся к отключенным категориям, из процесса сравнения и расчета релевантности.

Актуальность для SEO

Средняя. Контроль над конфиденциальностью и персонализацией остается крайне актуальной темой. Google предоставляет элементы управления (например, настройки истории аккаунта, режим Инкогнито). Однако конкретная реализация интерфейса с явным выбором категорий для отключения «на лету» или через стандартизированный протокол браузера, как описано в патенте, не получила широкого распространения именно в таком виде.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (2/10). Этот патент описывает инфраструктуру пользовательского интерфейса (UI/UX) и механизм обработки пользовательских настроек конфиденциальности, а не алгоритм ранжирования. Он не вводит новые факторы, которые можно оптимизировать. Ценность для SEO заключается в официальном подтверждении того, какие категории сигналов Google использует для персонализации (География, История, Социальные связи).

Детальный разбор

Термины и определения

Search Category (Категория поиска)

Предопределенная группа, объединяющая один или несколько Query Signals и/или Page Signals. Используется для упрощения пользовательского интерфейса. Примеры: «Social» (Социальные), «Geographical» (Географические), «Search History» (История поиска), «Browsing History» (История просмотров).

Query Signals (Сигналы запроса)

Сигналы, связанные с пользователем, его контекстом или самим запросом. Примеры: термины запроса, тип браузера, географическое местоположение пользователя (на основе IP-адреса), история поиска, история просмотров, социальные связи пользователя.

Page Signals (Сигналы страницы)

Сигналы, связанные с потенциальными результатами поиска (веб-страницами). Примеры: частота ключевых слов на странице, язык контента, источник контента (например, страна хостинга сайта), тип контента.

Search Filter Bubble (Поисковый фильтрующий пузырь)

Состояние, при котором результаты поиска сильно персонализированы, что может ограничивать доступ к информации, не соответствующей предполагаемым предпочтениям пользователя.

User-selected options (Выбранные пользователем опции)

Настройки, указанные пользователем через интерфейс для исключения определенных Search Categories.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод пользовательского контроля над персонализацией.

1. Система получает поисковый запрос от пользователя через веб-интерфейс в браузере.
2. В ответ система идентифицирует User-selected options для ограничения персонализации путем исключения как минимум одной Search Category.
3. Каждая категория включает Query Signals (атрибуты пользователя, включая IP-адрес) и/или Page Signals (атрибуты результатов).
4. Явно указывается, что исключенная категория включает сигнал запроса, соответствующий IP-адресу браузера (географический сигнал).
5. Система получает результаты поиска на основе выбранных опций и вычисленной оценки (computed score) для каждого результата.
6. Система предоставляет результаты пользователю.

Claim 3 (Зависимый от 2): Уточняет механизм связи интерфейса и сигналов.

Система выполняет маппинг (сопоставление) каждой пользовательской опции в интерфейсе с конкретными Query Signals и Page Signals, используемыми поисковой системой.

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует процесс выполнения запроса.

Выполнение запроса включает исключение из рассмотрения тех Query Signals и Page Signals, которые соответствуют исключенной пользователем Search Category.

Claims 6-9 (Зависимые): Приводят конкретные примеры сигналов.

• Page Signals (Claim 6, 7): Частота терминов, язык контента, источник контента (включая географическое местоположение хостинга сайта), тип контента.
• Query Signals (Claim 8, 9): Географическое местоположение пользователя (определенное по сетевому адресу/IP), история поиска пользователя, социальные связи пользователя в социальной сети.

Где и как применяется

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с обработкой пользовательских предпочтений, без прямых рекомендаций для SEO.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система должна интерпретировать не только текст запроса, но и контекст его выполнения. Система получает запрос и одновременно идентифицирует User-selected options, определяющие, какие Search Categories следует исключить. Патент предполагает, что эти настройки могут передаваться через стандартизированный протокол или API между браузером и поисковой системой.

RANKING – Ранжирование
Основное применение. Во время ранжирования (L1/L2/L3) происходит сравнение Query Signals и Page Signals для расчета computed score. Система должна активно игнорировать сигналы, относящиеся к отключенным пользователем категориям. Например, если отключена категория «Geographical», сигналы местоположения пользователя не должны учитываться в формуле ранжирования.

Входные данные:

• Поисковый запрос пользователя.
• Полный набор доступных Query Signals и Page Signals.
• User-selected options (список исключенных Search Categories).

Выходные данные:

• Набор результатов поиска, ранжированный с использованием только разрешенного подмножества поисковых сигналов.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, где персонализация играет ключевую роль:
  • Локальные запросы (если отключена категория «Geographical»).
  • Запросы, связанные с недавними интересами (если отключена «Search History» или «Browsing History»).
  • Запросы, где важны рекомендации социального круга (если отключена «Social»).
• Конкретные типы контента и ниши: Влияет на все типы контента и ниши, ранжирование которых зависит от персонализированных сигналов.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм модификации ранжирования применяется при обработке поискового запроса, если пользователь предварительно настроил и активировал опции исключения Search Categories.
• Триггеры активации: Активация происходит, если система обнаруживает, что пользователь выбрал хотя бы одну опцию исключения. Если опции не выбраны, выполняется стандартный поиск без исключения сигналов.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса с учетом пользовательского контроля персонализации:

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос через интерфейс поисковой системы.
2. Проверка настроек персонализации: Система определяет, выбрал ли пользователь опции для исключения категорий поисковых сигналов (Search Signal Options).
3. Ветвление логики:
   • Если НЕТ (Стандартный поиск): Выполнить поисковый запрос без исключения каких-либо поисковых сигналов. Перейти к шагу 7.
   • Если ДА (Модифицированный поиск): Перейти к шагу 4.
4. Идентификация исключений: Система идентифицирует выбранные пользователем Search Signal Categories для исключения.
5. Сравнение сигналов (Модифицированное): Система сравнивает Query Signals и Page Signals для потенциальных результатов. Сигналы, относящиеся к исключенным категориям, игнорируются в процессе сравнения.
6. Выполнение запроса (Модифицированное): Система вычисляет итоговые оценки ранжирования (computed score) на основе результатов модифицированного сравнения сигналов.
7. Предоставление результатов: Система предоставляет результаты поиска пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент явно перечисляет следующие типы данных, сгруппированные в Query Signals и Page Signals.

Query Signals (Сигналы запроса — связанные с пользователем/контекстом):

• Технические факторы: Тип веб-браузера. IP-адрес браузера/устройства.
• Географические факторы: Географическое местоположение пользователя (текущее, основанное на IP, и прошлые местоположения). История поиска, связанная с географией или путешествиями.
• Поведенческие/Временные факторы:
  • Search History (История поиска): предыдущие запросы и выбранные результаты.
  • Browsing History (История просмотров).
• Пользовательские/Социальные факторы: Социальные связи пользователя (social connections), связанные с аккаунтом электронной почты или публичным профилем в социальной сети.

Page Signals (Сигналы страницы — связанные с контентом):

• Контентные факторы: Частота поисковых терминов в контенте, язык контента, тип контента (например, реклама или информация).
• Географические факторы: Источник контента (например, страна, в которой размещен хостинг сайта).
• Ссылочные факторы (Упомянуты косвенно): Глобальные сигналы, основанные на количестве или качестве ссылающихся страниц.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует формулы ранжирования, но описывает процесс вычисления метрик.

• Computed Score (Вычисленная оценка): Метрика релевантности, вычисляемая для каждого результата на основе сравнения между Page Signals и Query Signals.
• Методология исключения: Ключевая механика заключается в модификации расчета Computed Score путем удаления сигналов. Если категория отключена:
  • Соответствующие Page Signals больше не сравниваются с оставшимися Query Signals.
  • Соответствующие Query Signals больше не сравниваются с оставшимися Page Signals.
• Хранение настроек: Выбранные пользователем опции сохраняются как предпочтения (user’s search preferences), обеспечивая постоянство настроек (remain persistent) между сессиями.

Выводы

1. Патент об управлении, а не о ранжировании: Это изобретение описывает инфраструктуру и интерфейс для контроля пользователем над персонализацией (Search Filter Bubble), а не сами алгоритмы ранжирования.
2. Подтверждение ключевых векторов персонализации: Патент явно подтверждает, что история поиска, местоположение (включая IP-адрес) и социальные связи являются основными категориями данных, используемыми для персонализации выдачи.
3. Архитектура сравнения сигналов: Подтверждается стандартная архитектура информационного поиска: разделение сигналов на Query Signals (контекст пользователя) и Page Signals (атрибуты документа) и их последующее сравнение для определения релевантности.
4. Категоризация для упрощения UX и скрытия реализации: Введение Search Categories упрощает интерфейс для пользователя и позволяет Google изменять набор используемых сигналов без необходимости обновления пользовательских настроек (новые сигналы в отключенной категории будут автоматически игнорироваться).
5. Минимальная практическая ценность для SEO: Патент не дает прямых рекомендаций по оптимизации, так как описывает опциональные пользовательские настройки, на которые SEO-специалист повлиять не может.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает пользовательскую функцию, он подчеркивает важность фундаментальных факторов ранжирования.

• Фокус на базовой релевантности (Baseline Ranking): Поскольку пользователи могут (теоретически) отключать персонализацию, критически важно, чтобы сайт хорошо ранжировался на основе неперсонализированных сигналов (контент, ссылки, E-E-A-T). Сайт должен быть релевантным даже в «стерильной» выдаче (аналогично режиму Инкогнито).
• Явная географическая оптимизация (для локального SEO): Не полагайтесь только на автоматическое определение локации пользователя (Query Signal), которое он может отключить. Явно указывайте географическую принадлежность в контенте, метаданных и микроразметке (Page Signals), чтобы сохранить релевантность для локальных запросов.
• Понимание компонентов персонализации: Используйте информацию из патента для понимания того, как Google категоризирует данные (Гео, Социальные сети, История). Это полезно при анализе поведения разных сегментов аудитории и интерпретации различий в выдаче.

Worst practices (это делать не надо)

• Чрезмерная зависимость от гиперперсонализации: Построение стратегии, которая работает только при условии, что система знает историю пользователя или его точное местоположение. Эти сигналы могут быть отключены, что сделает стратегию неэффективной для данного пользователя.
• Игнорирование фундаментальных факторов: Предположение, что персонализация компенсирует слабую базовую релевантность или низкое качество контента.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO невелико. Он подтверждает, какие данные используются для персонализации, но фокусируется на механизме пользовательского контроля, который не получил широкого распространения в описанном виде. Для SEO-стратегии это напоминание о том, что ранжирование без персонализации (Baseline Ranking) остается фундаментом успеха.

Практические примеры

Практических примеров оптимизации для SEO на основе этого патента нет, так как он описывает пользовательские настройки.

Пример работы механизма с точки зрения пользователя:

1. Сценарий: Пользователь находится в Москве (Query Signal: Гео=Москва) и недавно искал информацию о путешествии в Париж (Query Signal: История=Париж). Он вводит запрос «лучшие рестораны».
2. Стандартный поиск (Все включено): Выдача может быть смешанной, показывая рестораны в Москве (приоритет по текущему Гео) и рестораны в Париже (приоритет по Истории).
3. Модифицированный поиск (Отключена «Geographical»): Система игнорирует текущее местоположение (Москва). Выдача, скорее всего, сфокусируется на ресторанах в Париже, так как это недавний интерес пользователя.
4. Модифицированный поиск (Отключена «Search History»): Система игнорирует интерес к Парижу. Выдача сфокусируется на ресторанах в Москве, основываясь на текущем местоположении.
5. Модифицированный поиск (Отключены «Geographical» и «Search History»): Система игнорирует и местоположение, и историю. Выдача покажет наиболее авторитетные глобальные рейтинги ресторанов или результаты на языке пользователя по умолчанию.

Вопросы и ответы