Как Google ускоряет исправление ошибок автозаполнения при вводе текста на устройствах

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности исправления ошибок автозаполнения (auto-completion) при вводе текста, особенно на мобильных устройствах с графическими клавиатурами. Когда система автоматически вставляет слово, не соответствующее намерениям пользователя, традиционные методы требуют от пользователя дополнительных усилий для удаления и повторного ввода. Изобретение направлено на минимизацию этих усилий.

Что запатентовано

Запатентована система улучшения пользовательского интерфейса (UI) для ввода текста. Система интерпретирует определенную последовательность действий (например, нажатие Пробела, за которым немедленно следует нажатие Backspace) как команду отклонить текущее предложение автозаполнения. В ответ система автоматически заменяет отклоненное (наиболее вероятное) слово следующим по вероятности кандидатом.

Как это работает

Механизм работает на уровне устройства ввода:

• Генерация кандидатов: По мере ввода текста система генерирует и ранжирует список подсказок (auto-complete word suggestions), используя языковые модели (Language Model) и метрики схожести.
• Автозаполнение: При получении идентификатора конца слова (end-of-word identifier), например, пробела, система вставляет подсказку с наивысшим рейтингом (Вариант 1).
• Обнаружение отклонения: Если пользователь немедленно вводит сигнал отклонения (например, нажимает Backspace), система интерпретирует это как неприятие Варианта 1.
• Замена: Система удаляет Вариант 1 и автоматически вставляет следующую по рангу подсказку (Вариант 2).

Актуальность для SEO

Высокая (для UI/UX). Описанный механизм является стандартным поведением в современных системах ввода текста, включая мобильную клавиатуру Google (Gboard). Это важный элемент для обеспечения удобства и скорости набора текста на мобильных устройствах.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает механизм пользовательского интерфейса (UI) для ввода текста, а не алгоритм поискового ранжирования, индексирования или сканирования. Он влияет на то, как пользователи взаимодействуют с устройствами при наборе текста, но не дает никаких рекомендаций или инсайтов для оптимизации веб-сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Auto-complete word suggestion (Предложение автозаполнения слова)

Слово-кандидат, предлагаемое системой для завершения или исправления введенной пользователем строки символов.

Auto-Completion Module (Модуль автозаполнения)

Компонент системы, отвечающий за генерацию и ранжирование предложений автозаполнения.

End-of-word identifier (Идентификатор конца слова)

Символ или ввод, сигнализирующий о завершении слова. Примеры: пробел (whitespace character), знак препинания (punctuation character) или нулевой символ (null value character).

Language Model (Языковая модель)

Вероятностная модель, используемая для предсказания следующего слова на основе предыдущего контекста. В патенте упоминается word-level n-gram language model.

Lexicon (Лексикон)

Словарь или база данных слов определенного языка.

Similarity Coefficient (Коэффициент сходства)

Метрика для определения того, насколько введенная строка соответствует словам в лексиконе. Упоминается Jaccard similarity coefficient.

Spatial Model (Пространственная модель)

Модель, используемая для интерпретации сенсорного ввода. Определяет вероятность того, что касание в определенной точке экрана соответствует нажатию конкретной клавиши на графической клавиатуре.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод улучшения автозаполнения.

1. После получения ввода символов система получает ввод, выбирающий end-of-word identifier (например, пробел).
2. В ответ на это система определяет первую подсказку автозаполнения (Suggestion 1), которая считается более вероятной (more likely), чем вторая подсказка (Suggestion 2).
3. Система выводит Suggestion 1, заменяя введенные символы, и добавляет end-of-word identifier.
4. Система получает ввод, который удаляет end-of-word identifier (например, нажатие Backspace).
5. В ответ на ввод удаления система выводит Suggestion 2, заменяя Suggestion 1.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет условия вывода второго варианта.

Система определяет вероятность Suggestion 2 и выводит его только в том случае, если эта вероятность удовлетворяет определенному порогу (threshold).

Claim 5, 6 и 7 (Зависимые): Детализируют расчет вероятностей.

Система определяет вероятность для каждого варианта, причем вероятность Suggestion 1 выше, чем Suggestion 2 (Claim 5). Вероятности могут рассчитываться с использованием n-gram language model (Claim 6) или на основе similarity coefficient со словами в лексиконе (Claim 7).

Claim 17 (Зависимый от 1): Описывает наиболее частый сценарий использования.

Идентификатором конца слова является выбор клавиши Пробел (Spacebar key). Удалением идентификатора является выбор клавиши Backspace (Backspace key), выполненный сразу после выбора Пробела. Это ключевой паттерн взаимодействия, описанный в патенте.

Где и как применяется

ВАЖНО: Этот патент не применяется ни на одном из этапов архитектуры Поиска Google (CRAWLING, INDEXING, QUNDERSTANDING, RANKING, METASEARCH, RERANKING) в контексте оценки и ранжирования сайтов.

Он относится к Слою Пользовательского Интерфейса (Client/Interface Layer) и реализуется на стороне клиента (например, в операционной системе Android или приложении клавиатуры Gboard).

Взаимодействие компонентов:

• UI Module интерпретирует ввод пользователя (включая сигналы Пробел и Backspace) и управляет отображением текста.
• Auto-Completion Module генерирует ранжированный список подсказок, используя Lexicon и Language Model.
• Spatial Model используется для интерпретации касаний сенсорного экрана как нажатий клавиш.

Входные данные:

• Последовательность касаний экрана или нажатий клавиш.
• Текущий контекст (слова, уже введенные в текстовое поле).
• Управляющие сигналы (Пробел, Backspace).

Выходные данные:

• Обновленный текст в поле ввода (замена одной подсказки на другую).

На что влияет

Патент влияет исключительно на удобство и скорость ввода текста пользователем (User Experience — UX).

• Типы контента, ниши, тематики, форматы: Неприменимо. Патент не влияет на оценку контента сайтов.
• Специфические запросы: Влияет на формулировку любых запросов, где пользователь использует автозаполнение и сталкивается с неверной первой подсказкой.

Когда применяется

Алгоритм активируется при выполнении строгой последовательности условий в реальном времени:

1. Пользователь ввел последовательность символов.
2. Пользователь ввел end-of-word identifier (например, Пробел), что привело к автоматическому заполнению слова (Suggestion 1).
3. Триггер: Сразу после этого пользователь ввел сигнал отклонения (например, Backspace), удаляющий end-of-word identifier.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки ввода текста:

1. Сбор ввода: Система получает последовательность символов от пользователя.
2. Генерация и Ранжирование: Auto-Completion Module генерирует список подсказок. Кандидаты ранжируются с использованием Language Model Probability (LMP) и/или Similarity Coefficient. Создается упорядоченный список (Suggestion 1, Suggestion 2, …).
3. Обнаружение конца слова: Система получает end-of-word identifier (например, Пробел).
4. Применение автозаполнения: Система заменяет введенные символы на Suggestion 1 (наиболее вероятный кандидат) и добавляет end-of-word identifier.
5. Мониторинг отклонения: Система отслеживает следующий ввод пользователя.
6. Интерпретация отклонения: Если следующий ввод является сигналом удаления (например, Backspace), который удаляет только что добавленный идентификатор, это интерпретируется как отклонение Suggestion 1.
7. Проверка порога (Опционально): Система может проверить, удовлетворяет ли вероятность Suggestion 2 определенному порогу (threshold).
8. Замена подсказки: Система удаляет Suggestion 1 и автоматически вставляет Suggestion 2.
9. Обработка последующих отклонений (Опционально): При повторном отклонении система может предложить Suggestion 3 или вернуть исходную строку, введенную пользователем (FIG. 5).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке ввода в реальном времени на устройстве.

• Пользовательские факторы (Ввод): Необработанная последовательность нажатий клавиш или касаний экрана (включая координаты и время). Управляющие команды (Пробел, Backspace).
• Контекстные данные (NLP): Слова, предшествующие текущему вводу. Эти данные используются N-gram Language Model для определения контекста.
• Системные данные: Словари (Lexicon) для проверки орфографии и поиска кандидатов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Spatial Model Probability (SMP): Вероятность того, что сенсорный ввод соответствует конкретной клавише. Рассчитывается на основе расстояния между местом касания и центром клавиши.
• Similarity Coefficient (Коэффициент сходства): Метрика (например, Jaccard similarity coefficient), показывающая, насколько введенная строка похожа на слова в Lexicon.
• Language Model Probability (LMP): Вероятность того, что слово-кандидат подходит к предыдущему контексту. Рассчитывается с помощью N-gram language model.
• Ранжирование подсказок: Итоговый рейтинг подсказки, который может быть комбинацией этих метрик. Подсказки сортируются от наиболее вероятной к наименее вероятной.

Выводы

1. Патент не связан с SEO: Изобретение относится к области взаимодействия человека с компьютером (HCI) и улучшению методов ввода текста (IME). Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования веб-сайтов Google.
2. Фокус на эффективности интерфейса (UX): Основная задача — минимизировать усилия пользователя по исправлению ошибок автозаполнения, предлагая быстрый способ переключения на следующий наиболее вероятный вариант.
3. Интерпретация действий пользователя как команд: Ключевым элементом является интерпретация стандартного действия (например, нажатие Backspace после пробела) не просто как удаления символа, а как команды отмены предыдущего автозаполнения.
4. Зависимость от вероятностных моделей: Эффективность механизма зависит от качества Language Models и Lexicons, которые используются для ранжирования кандидатов.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным (интерфейсным) и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Практических рекомендаций по оптимизации контента, технических или ссылочных факторов на основе этого патента нет.

Worst practices (это делать не надо)

Неприменимо. Патент не описывает механизмов борьбы с SEO-манипуляциями.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент подтверждает стремление Google улучшать пользовательский опыт на всех уровнях взаимодействия, включая интерфейсы ввода запросов. Это часть экосистемы устройств и приложений Google, а не поискового алгоритма.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Примеры касаются только интерфейса ввода текста.

Сценарий: Ввод текста на мобильной клавиатуре

1. Контекст: Пользователь вводит фразу «Once upon a time, a».
2. Ввод пользователя: Пользователь набирает символы s, l, e, e и нажимает Пробел. Исходный ввод: «slee».
3. Действие системы (Автозамена №1): Система определяет наиболее вероятное слово в этом контексте как «sleek». Текст меняется на «Once upon a time, a sleek «.
4. Реакция пользователя (Отклонение): Пользователь хотел ввести «sleepy». Он видит неверную замену и немедленно нажимает Backspace.
5. Действие системы (Автозамена №2): Система распознает это как сигнал отклонения. Она проверяет следующее по вероятности слово — «sleepy». Текст меняется на «Once upon a time, a sleepy».

Вопросы и ответы