Как Google систематизирует сбор, хранение и анализ истории поисковых запросов и поведенческих данных пользователей

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу эффективного сбора, хранения и организации огромного объема данных, генерируемых в процессе обработки поисковых запросов. Он обеспечивает инфраструктуру для систематического анализа истории запросов и взаимодействия пользователей с результатами поиска (User Behavior Data). Цель – создать хранилище данных о поиске, пригодное для дата-майнинга, бизнес-аналитики и оптимизации производительности (кэширования).

Что запатентовано

Запатентована система для поддержания истории запросов. Она перехватывает (intercepts) запросы и возвращаемые результаты, собирает детальную контекстную информацию (Context Information), включая действия пользователя с результатами. Затем система фильтрует и консолидирует эти данные (например, агрегируя повторяющиеся запросы для экономии ресурсов) и сохраняет их в отдельном хранилище (Query Storage) для последующего анализа другими процессами.

Как это работает

Система функционирует как слой логирования и анализа данных:

• Перехват: Система фиксирует исходный запрос, набор возвращенных результатов и контекстную информацию (данные о пользователе, время запроса, взаимодействие с результатами).
• Фильтрация: Данные могут быть отфильтрованы на основе заданных критериев (Filter Criteria), чтобы сохранить только релевантную информацию.
• Консолидация: Система оптимизирует хранение, определяя повторяющиеся или схожие запросы и результаты. Вместо дублирования записей она может обновлять счетчики или агрегированные метрики (Consolidated Query Data).
• Хранение и Кэширование: Обработанные данные сохраняются в хранилище истории запросов. Также система может кэшировать результаты для ускорения ответов на повторные запросы.

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя патент подан в 2004 году, инфраструктура сбора, обработки и анализа логов является фундаментальной частью любой современной поисковой системы. Методы сбора поведенческих данных, описанные в патенте (например, фиксация того, какие результаты были просмотрены пользователем, время и частота просмотра), остаются крайне актуальными для обучения ML-моделей ранжирования в 2025 году.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительное (7.5/10). Это не патент об алгоритме ранжирования. Однако он описывает инфраструктуру для сбора поведенческих данных (User Behavior Data) – что пользователь искал, что ему показали, и что он выбрал или просмотрел. Эти данные критически важны для оценки качества поиска и обучения систем ранжирования (например, для предсказания CTR и оценки удовлетворенности). Патент подтверждает техническую возможность и намерение Google детально и систематически отслеживать взаимодействие пользователя с выдачей.

Детальный разбор

Термины и определения

Context Information (Контекстная информация)

Данные, связанные с запросом и его результатами. Включают информацию о пользователе (cookies, профили), временные метки, часовой пояс, а также поведенческие данные: какие результаты пользователь просмотрел (selected to view), время просмотра, частоту просмотра конкретных результатов (viewed more than once), было ли прервано получение результатов.

Consolidation Criteria (Критерии консолидации)

Правила для объединения данных о запросах. Позволяют группировать повторяющиеся или схожие запросы и результаты для оптимизации хранения (например, хранить одну запись с счетчиком повторений).

Consolidated Query Data (Консолидированные данные запроса)

Агрегированные данные, полученные после применения критериев консолидации. Включают статистику (например, количество повторений запроса) и обновленный контекст.

Filter Criteria (Критерии фильтрации)

Правила для отбора информации, подлежащей сохранению. Например, сохранять данные только о запросах, касающихся определенных продуктов или только первые N результатов.

Query System (Система обработки запросов)

Компонент, который принимает запрос от пользователя, извлекает информацию из хранилища и возвращает результаты пользователю.

Query Storage (Хранилище истории запросов)

Отдельная система хранения (Storage System), предназначенная для сохранения перехваченной, отфильтрованной и консолидированной истории запросов и результатов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс логирования с оптимизацией хранения.

1. Система обнаруживает запрос и полученные результаты.
2. Применяется автоматическая фильтрация результатов на основе Filter Criteria.
3. Определяется, выполнялся ли данный запрос (или его часть) ранее путем сравнения с данными в кэш-памяти (cache memory).
4. Если запрос выполнялся ранее, определяется, являются ли результаты в целом такими же, как и предыдущие.
5. Если результаты совпадают: Система обновляет Consolidated Query Data, связанные с предыдущим запросом, без повторного сохранения текущего запроса.

Claim 4 (Зависимый): Детализирует сбор контекстной информации, критически важной для анализа поведения.

Система собирает контекстную информацию, которая включает данные о том, какие именно результаты пользователь выбрал для просмотра (selected to view) из предложенного набора результатов.

Claim 14 (Независимый): Описывает механизм кэширования запросов и результатов для повышения производительности.

1. Система обнаруживает первый запрос и сохраняет его в cache memory.
2. Система обнаруживает первый набор результатов и сохраняет его в cache memory.
3. При получении второго запроса система определяет, совпадает ли он (или его часть) с первым запросом в кэше.
4. Если совпадение есть, второй набор результатов предоставляется на основе первого (кэшированного) набора результатов.

Claims 17, 18 (Зависимые от 14): Дополняют механизм кэширования сохранением детализированных поведенческих данных в контексте.

В кэше сохраняется контекстная информация, включающая:

• Время, когда пользователь просмотрел предоставленный набор результатов (Claim 17).
• Индикацию того, какие результаты были просмотрены пользователем более одного раза (Claim 18).

Где и как применяется

Этот патент описывает инфраструктурный механизм логирования (Data Acquisition Layer), который охватывает несколько этапов поискового процесса.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система перехватывает входные данные – запрос пользователя и его первичный контекст (профиль, время).

RANKING / METASEARCH / RERANKING
Система перехватывает выходные данные этих процессов – сгенерированный набор результатов (SERP) и их порядок.

Взаимодействие с пользователем (Post-Search Behavior)
Критически важный аспект – сбор Context Information после предоставления результатов. Система фиксирует поведенческие сигналы: какие результаты были просмотрены, время и частота просмотра. Эти данные служат основой для оценки качества работы этапов RANKING/RERANKING.

Входные данные:

• Текст запроса.
• Набор результатов поиска (SERP).
• Context Information: Идентификаторы пользователя (Cookies/Profile), временные метки, часовой пояс.
• Действия пользователя: просмотры конкретных результатов, время просмотра.

Выходные данные:

• Структурированные, отфильтрованные и консолидированные данные логов, сохраненные в Query Storage.

На что влияет

• Аналитические возможности и ML: Патент напрямую влияет на способность поисковой системы анализировать поведение пользователей. Он предоставляет инфраструктуру для сбора данных (Training Data), необходимых для оценки качества поиска и обучения алгоритмов ранжирования.
• Типы контента и запросов: Механизм универсален. В патенте особо упоминается возможность анализа коммерческих запросов (анализ цен продуктов, предложений магазинов), что подчеркивает его применимость в E-commerce.

Когда применяется

• Триггеры активации: Механизм перехвата и логирования активируется при каждом взаимодействии между пользователем, системой обработки запросов и хранилищем данных.
• Условия: Применение Filter Criteria определяет, какие данные будут сохранены. Consolidation Criteria определяют, будут ли данные агрегированы (например, при обнаружении повторяющегося запроса с идентичными результатами).

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки и сохранения истории запроса

1. Перехват запроса: Система фиксирует запрос, введенный пользователем или процессом.
2. Перехват результатов: Система фиксирует набор результатов, возвращенный системой обработки запросов.
3. Сбор контекстной информации: Собираются данные о пользователе, времени, а также поведенческие данные (просмотры результатов, время просмотра, повторные просмотры).
4. Фильтрация (Опционально): К собранным данным применяются Filter Criteria для отсеивания ненужной информации.
5. Консолидация (Опционально):
   • Система проверяет, выполнялся ли этот запрос ранее и были ли результаты идентичными (например, сверяясь с кэшем).
   • Если ДА (повтор): данные консолидируются. Обновляются счетчики повторений, добавляется новая контекстная информация к существующей записи (Consolidated Query Data).
   • Если НЕТ (новый запрос/результат): создается новая запись. Также патент упоминает возможность группировки схожих, но не идентичных запросов по общим критериям.
6. Сохранение: Отфильтрованные и/или консолидированные данные сохраняются в Query Storage.
7. Предоставление доступа: Сохраненные данные становятся доступны для запросов со стороны других процессов (например, систем аналитики, ML-пайплайнов).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует широкий спектр данных, перехваченных в процессе поиска:

• Поведенческие факторы (Ключевые данные патента):
  • Какие результаты пользователь выбрал для просмотра (selected to view).
  • Время просмотра конкретных результатов.
  • Какие результаты были просмотрены более одного раза.
  • Был ли процесс получения результатов прерван (пользователем или системой).
• Пользовательские факторы: Cookies, профили пользователей.
• Временные факторы: Метка времени запроса, часовой пояс, время, затраченное на получение результатов, порядок и время возврата результатов.
• Контентные факторы (в результатах): Сами данные, возвращенные в результатах (например, цены продуктов, названия магазинов, даты доставки).
• Технические факторы (запроса): Текст запроса (например, SQL), инструмент, использованный для запроса (веб-форма, интерфейс).

Какие метрики используются и как они считаются

• Счетчики повторений: Количество раз, когда был получен определенный запрос, и количество раз, когда был возвращен один и тот же результат.
• Статистическая агрегация (для числовых результатов): Если результаты содержат числовые данные (например, цены), система может рассчитывать статистику: Максимум, Минимум, Среднее значение (Max, Min, Average) как для одного запроса, так и за период времени (например, за месяц).
• Метрики взаимодействия: Агрегированные данные о просмотрах результатов (View Counts, View Times).

Выводы

1. Систематический сбор поведенческих данных: Патент описывает инфраструктуру для масштабного и систематического сбора данных о взаимодействии пользователей с результатами поиска. Это подтверждает, что сбор User Behavior Data является стандартизированным процессом.
2. Детализация поведенческих сигналов: В патенте явно указано (Claims 4, 17, 18), что система фиксирует не только факт запроса, но и детальные действия пользователя: какие результаты были просмотрены (кликнуты), время просмотра и частоту просмотра конкретных результатов.
3. Инфраструктура для машинного обучения: Собираемые данные (запрос + показанные результаты + действия пользователя) являются критически важным набором данных («топливом») для анализа качества поиска и обучения ML-моделей ранжирования. Эти данные используются для предсказания CTR, анализа удовлетворенности (Dwell Time, Pogo-sticking) и персонализации.
4. Эффективность хранения и обработки логов: Механизмы фильтрации и консолидации (агрегация повторяющихся и схожих запросов) позволяют системе эффективно управлять огромными объемами генерируемых логов, делая их пригодными для анализа.
5. Фокус на Post-Click анализе: Патент подчеркивает важность анализа того, что происходит после того, как результаты были показаны пользователю.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на Post-Click User Experience: Поскольку система детально фиксирует взаимодействие пользователя с результатами (просмотр, время просмотра, повторные просмотры), необходимо уделять первостепенное внимание качеству пользовательского опыта на странице. Контент должен полностью удовлетворять интент пользователя, чтобы максимизировать время взаимодействия и минимизировать быстрые возвраты к выдаче.
• Оптимизация сниппетов для релевантных кликов: Необходимо оптимизировать Title и Description для привлечения внимания и получения кликов от целевой аудитории. Сниппет должен точно отражать содержание страницы, чтобы ожидания пользователя совпадали с реальностью, генерируя положительные поведенческие сигналы.
• Анализ удовлетворенности (User Satisfaction): Необходимо использовать доступные метрики (например, в Google Search Console, системах аналитики) для оценки того, насколько хорошо контент удовлетворяет запросы пользователей. Высокие позиции без качественного взаимодействия могут быть недолговечными, учитывая способность Google собирать эти данные.

Worst practices (это делать не надо)

• Кликбейт и несоответствие заголовков контенту: Использование заголовков, которые привлекают клик, но не соответствуют содержанию страницы. Если система логирования фиксирует просмотр и его длительность, она сможет идентифицировать быстрое разочарование пользователя (например, короткий клик или pogo-sticking).
• Игнорирование поведенческих факторов: Стратегии, направленные только на техническую оптимизацию и ссылки, без учета того, как реальные пользователи взаимодействуют с контентом на выдаче и на сайте.
• Манипуляции с CTR без улучшения качества: Попытки искусственно накрутить CTR. Сложные системы логирования и анализа поведения (использующие собранный контекст, такой как профили пользователей и временные паттерны) могут выявить аномальные паттерны взаимодействия.

Стратегическое значение

Патент подтверждает фундаментальную важность поведенческих факторов в экосистеме Google. Хотя он описывает инфраструктуру сбора данных, а не алгоритм ранжирования, он ясно показывает, какие именно данные собираются и систематизируются. Долгосрочная SEO-стратегия должна быть направлена не только на достижение высоких позиций, но и на обеспечение высокого уровня удовлетворенности пользователя (User Satisfaction) и качественного взаимодействия с контентом.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сниппетов на основе анализа поведенческих данных

Предположим, Google использует систему, описанную в патенте, для сбора данных о показах и просмотрах (кликах).

1. Сбор данных (Системой Google): Система фиксирует, что страница А по запросу «купить кофемашину Nespresso» была показана 1000 раз на позиции 3. Также фиксируется (согласно Claim 4), что пользователи просмотрели (кликнули) этот результат 50 раз (CTR 5%).
2. Анализ (Внешним процессом Google): Другая система (например, алгоритм ранжирования) анализирует эти Consolidated Query Data и сравнивает с ожидаемым CTR для позиции 3 (например, 8%). Выявлено отставание.
3. Действие SEO-специалиста: Проанализировать сниппет страницы А (используя данные GSC). Текущий Title: «Кофемашины Nespresso — Модели и цены».
4. Оптимизация: Изменить сниппет для повышения привлекательности и добавления УТП. Новый Title: «Купить кофемашину Nespresso: Все модели в наличии + 20 капсул в подарок».
5. Результат: Система логирования фиксирует новый CTR в 9%. Внешний процесс анализа данных подтверждает улучшение взаимодействия, что может положительно сказаться на оценке качества страницы.

Вопросы и ответы