Как Google Autocomplete обрезает начало длинных фраз, чтобы показать популярные подсказки

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему предоставления поисковых подсказок (Autocomplete) в ситуациях, когда пользователь вводит длинный, сложный или редкий частичный запрос (query stem). Стандартные системы автодополнения, основанные на точном совпадении префикса, часто не находят достаточных исторических данных для таких запросов и не могут предложить качественные варианты завершения. Это снижает удобство использования поиска (UX).

Что запатентовано

Запатентована система генерации автодополнений запросов, которая использует механизм удаления префикса. Если для исходного частичного запроса (first query stem) не найдено подсказок, удовлетворяющих тесту качества, система создает укороченный запрос (second query stem), удаляя одно или несколько начальных слов. Затем она ищет подсказки для этого укороченного запроса и оценивает их качество, опираясь на частотность в логах запросов (Query Logs).

Как это работает

Система работает в реальном времени по мере ввода запроса:

• Получение ввода: Система получает частичный запрос от пользователя.
• Первичная попытка: Запрос отправляется в модуль автодополнения (Autocompletion Module).
• Оценка качества: Система определяет, удовлетворяют ли результаты первому тесту качества (first quality test).
• Активация механизма: Если качественных результатов нет, система генерирует укороченный запрос, удаляя префикс (например, первое слово или составной термин).
• Вторичная попытка: Укороченный запрос отправляется в Autocompletion Module. Это может происходить итеративно или параллельно для разных вариантов сокращения.
• Валидация и показ: Если найдены подсказки, удовлетворяющие второму тесту качества (second quality test), они предоставляются пользователю. Качество рассчитывается как отношение частоты подсказки к частоте укороченного запроса в Query Logs.

Актуальность для SEO

Высокая. Google Autocomplete является фундаментальной частью пользовательского интерфейса поиска. Механизмы, обеспечивающие максимальное покрытие и полезность подсказок в реальном времени, критически важны для UX. Описанный подход к обработке длинных запросов путем поиска совпадений по суффиксу (эквивалентно удалению префикса) активно используется.

Важность для SEO

Патент имеет умеренное влияние на SEO (4.5/10). Он не описывает алгоритмы ранжирования, но критически важен для понимания того, как Google моделирует пользовательский интент и популярность запросов на основе Query Logs. Autocomplete направляет пользователей к каноническим формулировкам запросов. Эти данные имеют стратегическое значение для исследования ключевых слов (Keyword Research) и анализа интентов.

Детальный разбор

Термины и определения

Autocompletion Module (Модуль автодополнения)

Компонент поисковой системы, который генерирует список потенциальных завершений для полученного Query Stem.

Completion Verification Module (Модуль верификации дополнений)

Компонент, который определяет меру качества автодополнения в контексте частичного запроса. Использует Language Model или Query Logs.

Compound Word (Составное слово/термин)

Слово или фраза (например, «New York» или «двадцать один»), которая обрабатывается как единое целое при удалении префикса.

Language Model (Языковая модель)

Модель (например, N-gram), которая присваивает вероятность последовательности слов. Может быть основана на корпусе документов или, чаще, на Query Logs.

Prefix (Префикс)

Одно или несколько начальных слов основы запроса, которые система удаляет для создания укороченной версии.

Quality Test (Тест качества)

Процедура оценки автодополнения. В патенте описан тест, основанный на расчете отношения частотности дополнения к частотности основы запроса в Query Logs.

Query Log / Corpus of user queries (Лог запросов / Корпус пользовательских запросов)

База данных, содержащая анонимизированные запросы, ранее отправленные пользователями. Используется для определения частотности и популярности.

Query Stem (Основа запроса)

Текст, отправляемый в Autocompletion Module. Может быть полным вводом пользователя (First Query Stem) или укороченным (Second Query Stem).

Smoothing Factor/Constant (s) (Сглаживающий коэффициент/константа)

Значение, добавляемое в знаменатель при расчете качества для снижения оценки редко отправляемых запросов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс генерации автодополнений с использованием механизма удаления префикса.

1. Система получает многословный ввод запроса (query input) до его отправки в поисковую систему.
2. Ввод отправляется как first query stem в Autocompletion Module.
3. Система определяет, что полученные автодополнения не удовлетворяют first quality test.
4. В ответ на это система отправляет second query stem. Это first query stem с удаленным префиксом (начальными словами).
5. Система получает вторые автодополнения, которые удовлетворяют second quality test.
6. Second quality test включает:
   1. Определение отношения (ratio): (Частота потенциального автодополнения в Query Logs) / (Частота любого запроса, включающего second query stem, в Query Logs).
   2. Сравнение этого отношения с пороговым значением.
7. Система предоставляет эти вторые автодополнения для показа в интерфейсе.

Ядром изобретения является механизм отката к более короткому запросу (суффиксу) при неудаче с полным запросом и специфический метод оценки качества на основе относительной частотности.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что second quality test также включает применение smoothing factor к рассчитанному отношению. Это необходимо для корректной обработки редких запросов.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует логику определения префикса для удаления. Если первый термин является частью compound word, то остальные части этого составного термина также включаются в префикс для удаления (составные термины удаляются целиком).

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает альтернативный вариант реализации с параллельной обработкой.

1. Система получает ввод и отправляет first query stem.
2. Определяется неудача first quality test.
3. В ответ система отправляет *одну или более* укороченных основ запроса (shortened query stems).
4. Получаются автодополнения, удовлетворяющие second quality test.
5. Система *собирает* (collecting) эти автодополнения и предоставляет их для показа.

Этот пункт описывает возможность одновременной отправки нескольких вариантов укороченных запросов и агрегации результатов.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе взаимодействия пользователя с интерфейсом поиска, до момента отправки запроса.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит предварительная обработка Query Logs. Система анализирует исторические данные, подсчитывает частотность различных запросов и строит Language Models. Эти данные необходимы для работы Autocompletion Module.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основное применение патента в рамках функциональности Autocomplete (Google Suggest). Процесс происходит в реальном времени, когда пользователь вводит текст. Система использует описанный механизм для интерпретации частичного ввода и предсказания наиболее вероятного и популярного полного запроса.

Входные данные:

• Частичный запрос пользователя (Query Stem).
• Данные из Query Logs (частотность запросов).

Выходные данные:

• Список качественных автодополнений (подсказок) для отображения в интерфейсе.

Ключевые технические особенности:

• Итеративное или параллельное удаление префикса: Возможность последовательного укорачивания запроса слева или одновременного запроса подсказок для всех возможных суффиксов.
• Интеллектуальное удаление префикса: Учитываются compound words и стоп-слова при формировании укороченного запроса.
• Верификация качества на основе данных: Использование Query Logs для гарантии популярности и релевантности подсказок.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на длинные (long-tail) частичные запросы, редкие или сложные формулировки, для которых нет достаточной статистики по точному префиксу.
• Типы контента и Ниши: Не зависит от типа контента или ниши, так как механизм работает на уровне обработки текста запроса и его популярности в логах.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм активируется в реальном времени во время ввода текста пользователем в строку поиска.
• Триггеры активации: Механизм удаления префикса запускается, если стандартный метод автодополнения (по полному query stem) не возвращает результатов или возвращает результаты, не удовлетворяющие first quality test (например, имеют низкую оценку популярности).
• Ограничения: Процесс укорачивания может быть ограничен максимальным количеством итераций и минимальным количеством оставшихся слов в запросе.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Итеративная обработка (Основной вариант)

1. Получение ввода: Система получает first query stem.
2. Первичный запрос автодополнений: First query stem отправляется в Autocompletion Module.
3. Оценка качества (Тест 1): Анализируется ответ. Определяется, удовлетворяют ли результаты first quality test.
   • Если ДА: Предоставить результаты. Процесс завершен.
   • Если НЕТ: Перейти к шагу 4.
4. Генерация укороченного запроса: Система определяет префикс для удаления, учитывая правила для compound words и стоп-слов. Генерируется second query stem.
5. Вторичный запрос автодополнений: Second query stem отправляется в Autocompletion Module.
6. Оценка качества (Тест 2): Полученные автодополнения проверяются на соответствие second quality test. Это включает расчет метрики качества (относительной частотности) и сравнение с порогом.
7. Принятие решения:
   • Если Тест 2 пройден: Предоставить результаты. Процесс завершен.
   • Если Тест 2 не пройден: Текущий second query stem становится основой для следующей итерации. Вернуться к шагу 4 для дальнейшего укорачивания (если не достигнуты лимиты).

Процесс Б: Параллельная обработка (Альтернативный вариант по Claim 10)

1. Получение ввода и первичная оценка: Шаги 1-3 аналогичны Процессу А.
2. Генерация всех укороченных версий: Если первичная оценка отрицательная, система генерирует все возможные укороченные Query Stems (суффиксы).
3. Параллельный поиск: Все укороченные версии отправляются в Autocompletion Module одновременно.
4. Сбор и валидация: Результаты собираются и проверяются на качество (Тест 2).
5. Выбор лучших результатов: Выбираются наиболее качественные автодополнения из всех наборов и предоставляются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на обработке текста запроса и использовании исторических данных о поведении пользователей.

• Поведенческие факторы: Критически важные данные. Используется Query Logs (анонимизированные записи о том, какие запросы ранее отправляли пользователи). Эти данные используются для определения частотности (популярности) как частичных запросов, так и потенциальных завершений.
• Контентные факторы (Запроса): Текст самого частичного запроса (query stem) используется для поиска совпадений в логах и для лингвистического анализа (определение слов, compound words, стоп-слов).

Какие метрики используются и как они считаются

Система вычисляет метрики качества (Quality Metrics) для оценки потенциальных автодополнений.

1. Quality Metric (Метрика качества на основе относительной частотности)

Это основной метод, указанный в Claims. Рассчитывается как отношение частоты завершения к частоте основы запроса в логах.

В патенте предложено два варианта расчета. Пример варианта расчета:

Выводы

1. Приоритет популярности над точностью ввода: Основной вывод заключается в том, что система Autocomplete отдает предпочтение показу популярных запросов (основанных на Query Logs), даже если для этого приходится игнорировать часть (префикс) введенного пользователем текста.
2. Фокус на суффиксах (Ядро интента): Если полная фраза не популярна, система ищет популярные продолжения для ее конца (суффикса). Это означает, что окончание фразы (которое часто содержит объект поиска или уточнение интента) имеет больший вес для генерации подсказок, чем начало.
3. Строгая статистическая оценка качества: Качество подсказки определяется не семантикой, а строгой формулой соотношения частотностей. Использование Smoothing Factor защищает систему от показа редких, случайных или спамных подсказок.
4. Интеллектуальное сокращение запроса: Система не просто удаляет первое слово. Она применяет NLP-технологии для распознавания составных терминов (compound words) и стоп-слов, чтобы удалять префиксы осмысленно и сохранять целостность оставшегося суффикса.
5. Разделение между Autocomplete и Ranking: Патент описывает исключительно механизм генерации подсказок и не содержит информации об алгоритмах ранжирования органической выдачи.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Исследование канонических запросов через Autocomplete: Активно используйте Autocomplete для выявления наиболее популярных (канонических) формулировок запросов в вашей нише. Патент подтверждает, что эти данные основаны на реальных Query Logs и проходят строгий тест качества.
• Анализ популярных суффиксов (Интентов): Обращайте особое внимание на суффиксы, которые система добавляет к ключевым словам или брендам (например, «бренд + отзывы», «товар + купить»). Патент показывает, что система будет агрессивно предлагать эти популярные суффиксы, даже если пользователь начал ввод по-другому. Эти суффиксы — ключевые интенты для проработки контента.
• Оптимизация под популярные формулировки: Создавайте контент и структуру сайта, ориентируясь на формулировки из Autocomplete. Соответствие каноническим запросам повышает вероятность того, что контент будет признан релевантным.
• Мониторинг репутации (ORM): Отслеживайте подсказки, связанные с вашим брендом. Понимание механизма удаления префикса объясняет, почему негативная подсказка может появляться даже при вводе нейтральных модификаторов перед брендом. Система может удалить нейтральный префикс и показать популярную подсказку для названия бренда.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки манипуляции подсказками (Накрутка): Попытки искусственно продвинуть запрос в автодополнение путем массовой отправки запросов затруднены. Механизм Quality Test и использование Smoothing Factor фильтруют запросы с низким абсолютным количеством использований или неестественным распределением частотности.
• Фокус на редких или неестественных формулировках: Попытки продвижения по запросам, которые отсутствуют в Autocomplete, могут быть менее эффективными, так как система активно направляет пользователей к более популярным альтернативам.
• Игнорирование данных Autocomplete: Рассматривать подсказки как случайные или не основанные на данных — ошибка. Патент четко определяет статистическую модель, основанную на реальном спросе.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность агрегированных поведенческих данных (Query Logs) для Google. Система Autocomplete — это механизм предсказания намерений и направления пользователей к каноническим запросам. Для SEO это означает, что долгосрочная стратегия должна фокусироваться на том, как люди реально ищут информацию. Понимание того, что Google готов игнорировать префиксы ради показа популярных суффиксов, подчеркивает важность анализа интентов, стоящих за окончанием запросов.

Практические примеры

Сценарий: Анализ интентов для сложного запроса в E-commerce

1. Задача: Понять основной интент пользователя, ищущего конкретную модель телефона.
2. Действие: Пользователь вводит длинный частичный запрос: «Где я могу дешевле всего купить iPhone 16 Pro Max в».
3. Наблюдение (Стандартный метод): Система может не найти достаточно данных для этого длинного и редкого префикса (First Quality Test не пройден).
4. Наблюдение (Механизм патента): Система итеративно удаляет префикс:
   • Удаляет «Где я могу дешевле всего»: ищет для «купить iPhone 16 Pro Max в».
   • Если снова неудача, удаляет «купить»: ищет для «iPhone 16 Pro Max в».
5. Результат: Для «iPhone 16 Pro Max в» система находит популярные подсказки с высоким Quality Score: «iPhone 16 Pro Max в рассрочку», «iPhone 16 Pro Max в наличии».
6. Вывод для SEO: Несмотря на то что пользователь начал вводить транзакционный запрос с модификаторами, система привела его к более общим популярным формулировкам. Магазину критически важно быть оптимизированным под эти канонические запросы и соответствующие интенты (рассрочка, наличие).

Вопросы и ответы