Как Google предсказывает поведение пользователей в социальных сетях для ускорения загрузки контента (Pre-fetching)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему задержек (latency) при навигации пользователя внутри социальной сети. Когда пользователь нажимает на ссылку (например, на профиль другого участника или ленту активности), загрузка данных с сервера занимает время. Изобретение направлено на снижение этой воспринимаемой задержки путем предварительной загрузки (pre-fetching) контента, который пользователь, скорее всего, захочет просмотреть следующим.

Что запатентовано

Запатентована система для предиктивного извлечения контента (pre-fetching) в социальной сети. Система идентифицирует «целевые стороны» (Target Party) — других пользователей или сущности, контент которых активный пользователь, вероятно, запросит. Эта идентификация основана на анализе Social Affinity (социальной близости) и Interaction History (истории взаимодействий). Выбранный контент загружается и кэшируется до того, как пользователь его запросит.

Как это работает

Система работает, анализируя социальный граф пользователя в реальном времени:

• Оценка связей: Для каждой стороны в социальном графе пользователя рассчитываются Social Affinity Score (на основе близости в графе и взаимодействий) и Interaction Score (на основе долгосрочной и краткосрочной истории просмотров).
• Взвешивание: Эти оценки объединяются для определения общего веса (Weight) каждой стороны, отражающего вероятность взаимодействия.
• Идентификация целей: Выбираются стороны с наибольшим весом.
• Pre-fetching: Контент, специфичный для этих целевых сторон (профили, ленты, медиа), извлекается с сервера и сохраняется во временном хранилище (например, локально на устройстве пользователя).
• Быстрая доставка: Когда пользователь запрашивает этот контент, он доставляется из локального кэша, минимизируя задержку.

Актуальность для SEO

Низкая/Средняя. Патент подан в период активного развития Google+ и направлен на оптимизацию пользовательского опыта внутри этой платформы. Хотя Google+ больше не существует в первоначальном виде, базовые принципы анализа социального графа, измерения Social Affinity и прогнозирования поведения пользователей остаются фундаментальными для Google и могут применяться в других сервисах (например, YouTube, Персонализированный поиск, Discover) или для внутреннего анализа связей между сущностями.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (2/10). Патент описывает инфраструктурное решение для улучшения UX и снижения задержек внутри социальной сети. Он не является алгоритмом ранжирования для веб-поиска Google. Его ценность для SEO заключается в том, что он детально раскрывает, как Google измеряет и количественно оценивает социальные связи (Social Affinity) и историю взаимодействия пользователей, что дает представление о сложности анализа поведенческих сигналов в системах Google.

Детальный разбор

Термины и определения

Active User (Активный пользователь)

Пользователь, который в данный момент взаимодействует с социальной сетью и для которого выполняется прогнозирование.

Interaction History (История взаимодействий)

Запись ресурсов, к которым обращался пользователь. Включает долгосрочные (baseline) и краткосрочные (immediacy) паттерны, частоту, новизну взаимодействий, а также временные аспекты (например, время суток).

Interaction Score (Оценка взаимодействия)

Метрика, присваиваемая стороне на основе истории взаимодействий пользователя с этой стороной или похожим контентом.

Party (Сторона)

Пользователь или сущность (например, блог, новостная лента, страница продукта), имеющая присутствие в социальной сети.

Pre-fetching (Предварительная выборка)

Процесс загрузки контента до того, как он был явно запрошен пользователем, с целью ускорения доступа.

Social Affinity (Социальная близость)

Мера близости двух сторон в социальном графе. Основана на комбинации топографического расстояния (separation distance), частоты и типа взаимодействий между сторонами, а также членства в определенных социальных кругах.

Social Affinity Score (Оценка социальной близости)

Количественная мера Social Affinity.

Social Connection (Социальная связь)

Отношение между узлами (пользователями или контентом) в социальном графе.

Social Graph (Социальный граф)

Графическое представление социальных связей между сторонами и контентом в социальной сети. Может охватывать несколько сетей.

Social Restricts (Социальные ограничения)

Упоминаются в Claim 1. Это структуры данных, генерируемые механизмом индексирования (Indexing Engine) путем сопоставления идентифицированной информации с соответствующими веб-ресурсами в индексе и определения социальной связи между веб-ресурсами и пользователем.

Target Party (Целевая сторона)

Сторона, идентифицированная системой как наиболее вероятная для следующего взаимодействия с активным пользователем.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предварительной выборки контента.

1. Система идентифицирует Target Party на основе Social Affinity и/или Interaction History активного пользователя.
2. Уточняется, что Social Affinity основана на комбинации (i) расстояния разделения (separation distance) в социальном графе и (ii) членства целевой стороны в группах (например, социальных кругах), определенных активным пользователем.
3. Система собирает контент, специфичный для Target Party, до получения запроса от пользователя.
4. Уточняется, что сбор включает использование Crawling Engine, Indexing Engine (для индексации ресурсов и информации социального графа) и Ranking Engine. Indexing Engine генерирует Social Restricts, определяя социальные связи между веб-ресурсами и пользователем.
5. Собранный контент сохраняется во временном хранилище.
6. При получении запроса от пользователя на этот контент, он предоставляется из временного хранилища.

Claim 5 (Зависимый): Детализирует процесс идентификации.

Система определяет вес (Weight) для каждой из множества сторон на основе Social Affinity и/или Interaction History. Target Party идентифицируется на основе этих весов (т.е. выбираются стороны с наибольшим весом).

Claim 6, 7, 8 (Зависимые): Детализируют компоненты Social Affinity.

• Расстояние разделения основано на топографическом расстоянии в социальном графе (Claim 6).
• Social Affinity также основана на взаимодействии между активным пользователем и целевой стороной (Claim 7).
• Это взаимодействие учитывает частоту (frequency) и новизну (recency) взаимодействий (Claim 8).

Claim 12 (Зависимый): Вводит механизм обратной связи.

Идентификация Target Party может быть модифицирована с помощью Feedback Parameter, который представляет историческую эффективность (точность) предыдущих идентификаций целевых сторон.

Где и как применяется

Этот патент описывает инфраструктуру оптимизации пользовательского опыта внутри социальной сети (например, Google+). Он не применяется напрямую к стандартному веб-поиску Google, но использует схожие компоненты инфраструктуры.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Claim 1 явно указывает, что процесс сбора контента для pre-fetching использует Crawling Engine для обхода ресурсов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Система полагается на предварительно проиндексированные данные. Indexing Engine используется для индексации ресурсов и информации социального графа. Во время индексации генерируются Social Restricts, которые фиксируют социальные связи между ресурсами и пользователями. Также на этом этапе рассчитываются и сохраняются данные о Social Affinity и Interaction History.

RANKING – Ранжирование
Применение патента происходит на двух уровнях ранжирования:

1. Ранжирование Целей (Prediction): Система использует Weighting sub-module для ранжирования всех потенциальных Target Parties в социальном графе пользователя, чтобы определить, чей контент следует предварительно загрузить. Это ранжирование основано на вероятности взаимодействия.
2. Ранжирование Контента (Collection): Claim 1 указывает, что при сборе контента используется Ranking Engine для ранжирования ресурсов, которые считаются релевантными.

Входные данные:

• Структура социального графа пользователя (включая социальные круги).
• Данные Interaction History (долгосрочные и краткосрочные).
• Рассчитанные Social Affinity Scores.
• Данные активной сессии пользователя.
• Feedback Parameter (историческая точность прогнозов).

Выходные данные:

• Список идентифицированных Target Parties.
• Предварительно загруженный контент, сохраненный во временном хранилище.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на контент внутри социальной сети: профили пользователей, ленты активности (activity streams), медиафайлы (фото, видео) и контактную информацию, связанную с участниками сети.
• Специфические запросы: Влияет на навигационные запросы внутри платформы (переходы по ссылкам на профили или ленты).

Патент не описывает влияние на стандартные типы веб-контента, коммерческие или информационные запросы в веб-поиске, или специфические ниши (YMYL и т.д.).

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм работает во время активной сессии пользователя в социальной сети.
• Триггеры активации: Система постоянно или периодически пересчитывает веса (Weights) для сторон в социальном графе. Pre-fetching активируется для сторон, чей вес превышает определенный порог или попадает в Топ-N.
• Динамическая адаптация: Веса могут динамически меняться в зависимости от текущих действий пользователя (immediacy interaction score) и временных факторов (время суток, день недели).

Пошаговый алгоритм

Процесс прогнозирования и предварительной загрузки

1. Сбор данных о взаимодействии: Система отслеживает взаимодействия активного пользователя с социальной сетью (клики, время взаимодействия).
2. Расчет Interaction Score: Для каждой стороны в социальном графе рассчитывается оценка взаимодействия. Учитываются долгосрочные паттерны (baseline) и текущая активность (immediacy), а также временные факторы и предпочтения по типам контента.
3. Расчет Social Affinity Score: Для каждой стороны рассчитывается оценка социальной близости. Учитывается топографическое расстояние в графе, членство в социальных кругах, частота и новизна прямых взаимодействий, а также активность самой стороны (например, недавние посты).
4. Определение Веса (Weight): Interaction Score и Social Affinity Score комбинируются для определения общего веса каждой стороны. Этот вес может корректироваться с помощью Feedback Parameter.
5. Идентификация Target Parties: Выбираются одна или несколько сторон с наибольшим весом. Количество выбираемых сторон (N) может зависеть от типа клиентского устройства и соединения.
6. Сбор Контента (Pre-fetching): Система инициирует сбор контента для выбранных Target Parties. Этот процесс задействует Crawling Engine, Indexing Engine и Ranking Engine для извлечения релевантного контента.
7. Локальное хранение: Собранный контент сохраняется во временном хранилище (кэше), обычно на устройстве пользователя.
8. Обработка запроса: Когда пользователь запрашивает контент (например, кликает на ссылку профиля).
9. Доставка контента: Если контент был предварительно загружен, он доставляется из локального кэша. Если нет, он запрашивается с сервера.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует комплексный набор данных для прогнозирования поведения пользователя:

• Социальные/Реляционные факторы:
  • Структура социального графа (Social Graph).
  • Топографическое расстояние (степени разделения) между пользователем и другими сторонами.
  • Социальные круги/группы (Social Circles), определенные пользователем.
  • Типы связей (прямые, косвенные контакты).
• Поведенческие факторы (Interaction History):
  • Частота (frequency) и новизна (recency) взаимодействий пользователя с конкретными сторонами.
  • Тип взаимодействия (просмотр профиля, просмотр постов, комментарии).
  • Данные о кликах (Click data).
  • Параметры вовлеченности (Engagement parameter), например, время, проведенное за просмотром контента.
  • Временные паттерны (зависимость взаимодействий от времени суток, дня недели, сезона).
• Контентные факторы (Целевой стороны):
  • Активность целевой стороны в сети (частота постинга).
  • Тип контента, публикуемого стороной (например, предпочтение может отдаваться богатому медиаконтенту).
  • Тематика контента стороны (сравнение с интересами пользователя).
• Системные данные:
  • Feedback Parameter (данные об успешности предыдущих прогнозов).
  • Тип клиентского устройства и соединения (может влиять на объем pre-fetching).

Какие метрики используются и как они считаются

• Social Affinity Score: Комплексная метрика близости. Рассчитывается на основе статических (структура графа, круги) и динамических (частота/новизна взаимодействий) сигналов. Стороны с недавней активностью могут получать более высокий балл.
• Interaction Score: Метрика, основанная на истории просмотров пользователя. Состоит из:
  • Baseline Interaction Score: Отражает долгосрочные привычки пользователя.
  • Immediacy Interaction Score: Отражает текущую активность пользователя в рамках сессии.
• Weight (Вес): Итоговая оценка вероятности взаимодействия. Рассчитывается путем комбинации Social Affinity Score и Interaction Score. Может корректироваться Feedback Parameter.
• Feedback Parameter: Метрика, отражающая историческую точность прогнозов на уровне системы или для конкретного пользователя. Используется для калибровки весовых коэффициентов факторов (машинное обучение).

Выводы

1. Фокус на инфраструктуре и UX: Основная цель патента — техническая оптимизация работы социальной сети (снижение задержек), а не ранжирование контента в поиске. Это важно понимать, чтобы не искать прямых SEO-рекомендаций там, где их нет.
2. Сложность измерения социальных сигналов: Патент демонстрирует, что Google обладает сложными механизмами для количественной оценки Social Affinity. Это не просто наличие связи, а многофакторная модель, учитывающая структуру графа, частоту, новизну и тип взаимодействий.
3. Анализ поведения пользователя: Система детально анализирует Interaction History, разделяя долгосрочные привычки (baseline) и краткосрочные интересы (immediacy). Это подтверждает способность Google адаптироваться к контексту сессии пользователя.
4. Использование машинного обучения для прогнозирования: Наличие Feedback Module указывает на использование механизмов обучения для постоянной калибровки весов и повышения точности прогнозирования поведения пользователей.
5. Интеграция с поисковой инфраструктурой: Упоминание Crawling Engine, Indexing Engine, Ranking Engine и Social Restricts в Claim 1 показывает глубокую интеграцию социальной платформы с базовой поисковой инфраструктурой Google для сбора и индексации социального контента и связей.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и не дает прямых рекомендаций для SEO веб-сайтов. Однако он дает полезное понимание того, как Google анализирует поведение и связи.

• Анализ паттернов поведения пользователей: Понимайте, как пользователи взаимодействуют с вашим контентом в разное время (Temporal aspects). Патент подтверждает, что системы Google могут учитывать время суток, день недели и сезонность при анализе взаимодействий.
• Ценность вовлеченности (Engagement): Патент учитывает не только факт клика, но и параметры вовлеченности (Engagement parameter), такие как время взаимодействия. Это косвенно подтверждает важность создания контента, который удерживает внимание пользователя.
• (Для социальных платформ): Если вы оптимизируете присутствие на платформах, использующих схожие механизмы (например, YouTube), стимулирование частых и недавних взаимодействий повышает Social Affinity, что может увеличивать видимость контента.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен на борьбу с конкретными SEO-манипуляциями и не описывает худших практик в контексте веб-поиска.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в демонстрации технологических возможностей Google по анализу социальных графов и прогнозированию поведения пользователей на микроуровне. Хотя контекст применения (Google+) устарел, описанные методы измерения Social Affinity и Interaction History являются фундаментальными. Эти технологии могут использоваться в других областях, таких как персонализация поиска, системы рекомендаций (Discover, YouTube) и, возможно, для оценки авторитетности сущностей и авторов (E-E-A-T) путем анализа их связей и взаимодействий в сети.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю оптимизацию социальной сети. Ниже приведен пример работы механизма внутри социальной сети.

Сценарий: Ускорение навигации в социальной сети (например, Google+)

1. Пользователь (Active User): Алексей активно просматривает свою ленту в социальной сети.
2. Анализ Системы:
   • Система рассчитывает, что у Алексея высокая Social Affinity с его другом Борисом (они в круге «Близкие друзья», часто комментируют посты друг друга).
   • Также система отмечает, что по утрам Алексей часто проверяет профиль своей коллеги Веры (высокий Interaction Score в это время суток).
3. Прогнозирование: Система присваивает Борису и Вере наивысшие веса (Weights), идентифицируя их как Target Parties.
4. Pre-fetching: Не дожидаясь клика Алексея, система загружает последние обновления ленты и данные профилей Бориса и Веры в локальный кэш на устройстве Алексея.
5. Действие пользователя: Алексей решает проверить, что нового у Бориса, и кликает на его имя.
6. Результат: Профиль Бориса открывается мгновенно, так как данные уже были загружены из кэша, что снижает воспринимаемую задержку.

Вопросы и ответы