Как Google генерирует подсказки в Autocomplete, игнорируя прилагательные для расширения охвата

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему ограниченного охвата системы автодополнения запросов (Google Autocomplete). Стандартные системы подсказок полагаются на частотность и префиксное совпадение с прошлыми запросами пользователей. Это затрудняет генерацию подсказок для длинных, специфических или новых запросов, содержащих описательные термины (прилагательные, наречия), поскольку точное совпадение может отсутствовать в логах или быть редким. Изобретение улучшает способность системы предоставлять релевантные подсказки даже при вводе сложных запросов.

Что запатентовано

Запатентован метод генерации поисковых подсказок путем специальной обработки Descriptive Terms (описательных терминов) в частичном запросе. Система идентифицирует описательный термин (например, прилагательное), временно удаляет его, отправляет запрос на подсказки для оставшейся части (содержащей Described Term — описываемый термин, например, существительное), получает результаты и затем реинтегрирует удаленный описательный термин в полученные подсказки.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Идентификация: Система получает частичный запрос (например, «funny videos of ca») и идентифицирует Descriptive Term («funny»). Это может происходить с помощью базы данных описательных терминов, анализа частей речи или статистического анализа.
• Модификация: Описательный термин удаляется, создавая Modified Partial Query («videos of ca»).
• Запрос подсказок: Система ищет популярные подсказки для модифицированного запроса (например, «videos of cats talking»).
• Реинтеграция: Описательный термин вставляется обратно в полученные подсказки на исходную позицию (например, «funny videos of cats talking»).
• Условия активации: Этот процесс может активироваться всегда или только тогда, когда стандартный поиск подсказок не дает достаточного количества или качества результатов.

Актуальность для SEO

Высокая. Google Autocomplete является ключевым элементом пользовательского интерфейса поиска. Способность генерировать качественные и разнообразные подсказки, особенно для сложных и длиннохвостых запросов, критически важна для пользовательского опыта и направления поискового поведения. Описанный механизм остается актуальным для обработки естественного языка в реальном времени.

Важность для SEO

Патент имеет умеренное значение для SEO (6/10). Он не описывает алгоритмы ранжирования веб-документов. Однако он критически важен для понимания того, как формируется Google Autocomplete. Поскольку поисковые подсказки напрямую влияют на то, какие запросы пользователи в конечном итоге отправляют, понимание механизма их генерации необходимо для эффективного исследования ключевых слов и оптимизации контента под реальное поисковое поведение.

Детальный разбор

Термины и определения

Described Term (Описываемый термин)

Термин в запросе (часто существительное или сущность), который модифицируется описательным термином.

Descriptive Term (Описательный термин)

Термин в запросе (часто прилагательное или наречие), который описывает или модифицирует другой термин (Described Term). Идентифицируется для временного удаления.

Modified Partial Query (Модифицированный частичный запрос)

Частичный запрос после удаления одного или нескольких Descriptive Terms.

Modified Query Suggestion Request (Запрос на подсказки для модифицированного запроса)

Запрос к системе подсказок, использующий Modified Partial Query в качестве входных данных.

Partial Query (Частичный запрос)

Запрос, вводимый пользователем до того, как он указал на его завершенность (например, нажал Enter).

Query Suggestion Engine (Система генерации подсказок)

Компонент поисковой системы (Autocomplete), отвечающий за предоставление вариантов завершения запроса в реальном времени.

Reinsertion (Реинтеграция)

Процесс вставки ранее удаленного Descriptive Term обратно в результаты подсказок, полученные по модифицированному запросу.

Unmodified Partial Query Suggestion Request (Запрос на подсказки для немодифицированного запроса)

Стандартный запрос к системе подсказок, использующий исходный частичный запрос пользователя.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм генерации подсказок для частичного запроса.

1. Система идентифицирует частичный запрос.
2. В запросе идентифицируется Descriptive Term, который связан с Described Term.
3. Система отправляет Modified Partial Query Suggestion Request, который *опускает* Descriptive Term, но включает Described Term.
4. Система получает результаты подсказок для модифицированного запроса.
5. Система реинтегрирует (reinserting) Descriptive Term в полученные результаты *в ту же позицию*, которую он занимал в исходном частичном запросе.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что система также отправляет стандартный (немодифицированный) запрос на подсказки.

Claims 3-6 (Зависимые от 2): Определяют условия, при которых выполняется модифицированный запрос (Шаг 3 из Claim 1). Модифицированный запрос выполняется, ТОЛЬКО если стандартный запрос:

• Не вернул результатов (Claim 3).
• Вернул меньше минимального количества результатов (Claim 4).
• Вернул результаты с частотностью запросов (frequency of query) ниже минимального уровня (Claim 5).
• Вернул недостаточное количество результатов с частотностью выше минимального уровня (Claim 6).

Claim 17 (Независимый пункт): Описывает аналогичный процесс, но с акцентом на фильтрацию качества результатов (Pruning).

1. Система идентифицирует Descriptive Term в поисковом запросе (может быть как частичным, так и полным).
2. Отправляется модифицированный запрос, опускающий этот термин.
3. Получается множество результатов подсказок.
4. Система удаляет unsatisfactory suggestion results (неудовлетворительные результаты) на основе характеристик (таких как ranking signal или frequency of query — Claim 18), формируя pruned set (очищенный набор).
5. Descriptive Term реинтегрируется в результаты из очищенного набора в исходную позицию.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе взаимодействия пользователя с поисковой строкой и относится к слою Понимания Запросов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Механизм является частью Query Suggestion Engine (Google Autocomplete). Он работает в двух режимах:

1. В реальном времени: По мере того как пользователь вводит запрос, система анализирует его на лету. Если стандартные подсказки недостаточны, активируется описанный механизм для генерации синтетических подсказок путем удаления и реинтеграции Descriptive Terms.
2. Офлайн (Offline Mode): Патент упоминает, что этот механизм может использоваться офлайн для расширения базы данных доступных подсказок. Система может анализировать логи запросов, применять этот метод к существующим запросам и сохранять новые, синтетически сгенерированные подсказки для будущего использования.

Входные данные:

• Частичный запрос пользователя (Partial Query).
• База данных известных описательных терминов (database of descriptive terms).
• Логи прошлых запросов и данные о их частотности (frequency of query).
• Сигналы ранжирования подсказок (ranking signal).

Выходные данные:

• Список поисковых подсказок (Query Suggestion Results), включающий как стандартные, так и синтетически сгенерированные (реконструированные) варианты.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на длиннохвостые (long-tail) запросы, содержащие прилагательные, наречия или другие модификаторы. Это информационные и коммерческие запросы с уточнениями (например, «лучший недорогой ноутбук для работы»).
• Конкретные типы контента: Влияет на поиск любого контента, где пользователи используют описания: обзоры товаров, рецепты, инструкции, медиаконтент (видео, изображения).
• Языковые особенности: Механизм должен учитывать структуру языка (например, позицию прилагательного до или после существительного).

Когда применяется

Алгоритм применяется при вводе пользователем запроса в поисковую строку. Условия активации зависят от реализации:

• Триггеры активации (Вариант 1 — Консервативный): Активируется, если стандартный метод генерации подсказок (по точному префиксному совпадению) не дает результатов, дает слишком мало результатов или результаты низкого качества (низкая частотность).
• Триггеры активации (Вариант 2 — Агрессивный): Активируется параллельно со стандартным методом для генерации дополнительных вариантов подсказок, которые затем ранжируются и объединяются с основными.
• Обязательное условие: В запросе должен быть идентифицирован хотя бы один Descriptive Term и хотя бы один Described Term.

Пошаговый алгоритм

Описанный процесс соответствует консервативному варианту реализации (как в FIG. 3 и Claims 3-6).

1. Получение данных: Система получает частичный запрос от пользователя.
2. Стандартный запрос подсказок: Отправляется Unmodified Partial Query Suggestion Request.
3. Оценка результатов: Система анализирует полученные подсказки на предмет количества и качества (частотности).
4. Проверка условия активации: Удовлетворяют ли результаты пороговым значениям?
   • Если ДА: Добавить результаты в список потенциальных подсказок и перейти к шагу 12.
   • Если НЕТ: Перейти к шагу 5.
5. Идентификация описательного термина: Анализ частичного запроса для поиска Descriptive Term (используя базу данных, NLP-анализ).
6. Модификация запроса: Удаление Descriptive Term для создания Modified Partial Query.
7. Модифицированный запрос подсказок: Отправляется Modified Query Suggestion Request.
8. Получение модифицированных результатов: Система получает подсказки для базового запроса.
9. Фильтрация (Pruning): (Опционально, как в Claim 17). Удаление неудовлетворительных результатов (низкое качество/частотность).
10. Реинтеграция: Вставка удаленного Descriptive Term обратно в полученные подсказки на исходную позицию.
11. Валидация: (Опционально). Проверка того, что реинтеграция не искажает смысл (например, предотвращение противоречий типа «счастливые видео грустных клоунов»).
12. Ранжирование и передача: Объединение стандартных (если есть) и реконструированных подсказок, их ранжирование и отправка пользователю.
13. Ожидание: Ожидание ввода следующего символа.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Запрос): Текст частичного запроса, вводимый пользователем. Анализируется структура запроса, порядок слов и контекст терминов.
• Поведенческие факторы (Логи): Frequency of query (частотность запроса). Система использует данные о том, как часто пользователи вводили определенные запросы в прошлом. Это используется для поиска популярных базовых запросов и для оценки качества подсказок.
• Лингвистические данные:
  • Database of descriptive terms: База данных известных описательных терминов (прилагательных, наречий).
  • Данные для Part-of-speech tagging (определение частей речи) и Dependency parsing (анализ зависимостей) для идентификации роли термина в запросе.

Какие метрики используются и как они считаются

• Frequency of Query (Частотность запроса): Метрика популярности подсказки, основанная на логах прошлых поисков. Используется для определения того, являются ли результаты «удовлетворительными».
• Ranking Signal (Сигнал ранжирования): Общая оценка качества или релевантности подсказки. Используется для ранжирования финального списка подсказок и для фильтрации (pruning) неудовлетворительных результатов.
• Пороги количества и качества: Система использует предопределенные пороги для активации механизма: минимальное количество результатов, минимальный уровень частотности запроса.
• Контекстуальный анализ: Используется для определения, является ли термин описательным в данном контексте (например, «happy» в «happy meal» vs «happy dog»).

Выводы

1. Google синтезирует новые подсказки: Ключевой вывод заключается в том, что Google Autocomplete не просто повторяет прошлые запросы. Система может активно конструировать новые подсказки, комбинируя описательные термины пользователя с популярными базовыми запросами. Подсказка может появиться, даже если ее никто никогда не вводил именно так.
2. Описательные термины не блокируют генерацию подсказок: Прилагательные и наречия обрабатываются гибко. Если запрос с прилагательным слишком редкий, Google временно игнорирует прилагательное, чтобы найти релевантные варианты завершения для основного объекта поиска (существительного/сущности).
3. Приоритет базовых запросов (Entity/Noun Focus): Механизм подчеркивает важность популярных базовых запросов, связанных с сущностями или основными темами. Система стремится найти завершение для Described Term, считая его ядром интента.
4. Качество и частотность подсказок критичны: Система использует Frequency of Query и Ranking Signals не только для ранжирования подсказок, но и как триггер для активации этого механизма. Если стандартные подсказки низкокачественные, активируется поиск альтернатив.
5. Гибкость реализации: Патент описывает как консервативный подход (использовать только при неудаче стандартного метода), так и возможность параллельного использования для расширения разнообразия подсказок.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на базовых интентах и сущностях: При исследовании ключевых слов уделяйте основное внимание популярным комбинациям сущностей и действий (существительные + глаголы). Понимайте, что Google будет активно искать завершения для этих базовых запросов, даже если пользователи добавляют множество прилагательных. Оптимизируйте контент под эти базовые интенты.
• Анализ Autocomplete для выявления популярных комбинаций: Изучайте подсказки не только для точных запросов, но и для базовых версий (без прилагательных). Это покажет, какие темы и завершения Google считает наиболее популярными и качественными для данной сущности.
• Укрепление ассоциации бренда/продукта с базовыми запросами: Работайте над тем, чтобы ваш бренд или продукт появлялся в подсказках для популярных базовых запросов в вашей нише. Если пользователи ищут «лучшие кроссовки для бега», ваша цель — быть в подсказках для «кроссовки для бега [ваш бренд]».
• Создание контента, отвечающего на синтетические запросы: Понимая, что Google может сгенерировать запрос «[прилагательное] + [базовый запрос]», убедитесь, что ваш контент релевантен широкому спектру описательных модификаторов, даже если вы не оптимизируете страницу под каждое отдельное прилагательное.

Worst practices (это делать не надо)

• Интерпретация всех подсказок как высокочастотных запросов: Нельзя предполагать, что каждая подсказка в Autocomplete имеет высокую частотность. Как показывает патент, некоторые подсказки могут быть синтетическими конструкциями с низкой или нулевой исходной частотностью.
• Игнорирование базовых запросов в пользу сложных long-tail фраз: Стратегия, сфокусированная исключительно на оптимизации под очень специфические длинные запросы с множеством прилагательных, может быть неэффективной. Если базовый интент не проработан, сложно добиться стабильных результатов.
• Манипуляции с Autocomplete через накрутку редких фраз: Попытки внедрить в Autocomplete редкие или искусственные фразы с прилагательными могут быть отфильтрованы, так как система проверяет качество и частотность (Frequency of Query) и может предпочесть генерацию подсказок на основе популярных базовых запросов.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегию Google по улучшению понимания естественного языка и ухода от строгого префиксного совпадения в Autocomplete. Для SEO это означает, что исследование ключевых слов должно быть более семантическим. Важно понимать, как пользователи описывают сущности и какие базовые интенты являются наиболее популярными. Стратегически важно оптимизировать под ядро темы (Described Term), так как именно для него Google будет искать наилучшие варианты завершения, независимо от прилагательных, используемых пользователем.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация для магазина электроники

1. Задача: Понять, как пользователи ищут конкретную модель смартфона с описаниями.
2. Действие (Анализ базового запроса): SEO-специалист вводит базовый запрос «Samsung Galaxy S25» и анализирует подсказки (например, «обзор», «цена», «характеристики», «купить»). Это популярные Described Terms и действия.
3. Действие (Анализ описательных запросов): Специалист вводит «недорогой Samsung Galaxy S25».
4. Интерпретация (на основе патента): Если подсказки для «недорогой Samsung…» скудны, Google, вероятно, удалит «недорогой», возьмет популярные подсказки из шага 2 и добавит «недорогой» обратно. Например, сгенерирует «недорогой Samsung Galaxy S25 купить».
5. Ожидаемый результат: Специалист понимает, что нет необходимости создавать отдельные страницы под каждое прилагательное («недорогой», «мощный», «компактный»). Важнее всего обеспечить, чтобы основные страницы (Купить, Обзор) были хорошо оптимизированы под базовый запрос и включали информацию, релевантную различным прилагательным.

Вопросы и ответы