Как Google оптимизирует показ результатов по мере ввода (Instant Search) для редких запросов, предсказывая завершение слов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему эффективности и пользовательского опыта (UX) в системах «поиска по мере ввода» (Search-as-you-type или Google Instant), особенно при обработке редких или уникальных запросов (long-tail queries). Для таких запросов система автодополнения часто не может предложить качественные подсказки. Показывать результаты при каждом нажатии клавиши неэффективно: это создает излишнюю нагрузку на серверы и ухудшает UX из-за постоянного обновления выдачи для незавершенных слов. Цель изобретения — определить оптимальный момент для автоматического показа результатов, предсказав, когда пользователь закончил ввод.

Что запатентовано

Запатентован метод использования вероятности завершения слова (Word Boundary Likelihood) для управления таймингом автоматического предоставления поисковых результатов. Система динамически вычисляет задержку (Provisioning Time Delay, PTD) перед показом выдачи. Если вероятность того, что ввод завершен, высока — результаты показываются быстро. Если вероятность низка (пользователь в середине слова) — показ откладывается.

Как это работает

Система функционирует в двух режимах:

Офлайн: Система анализирует исторические логи запросов (Query Logs) для расчета вероятностей границ слов для множества последовательностей символов (Query Sequences), учитывая контекст (n-gram). Эти данные сохраняются.

Онлайн (в реальном времени):

1. Система получает ввод пользователя по мере набора.
2. Проверяется наличие качественных стандартных подсказок. Если они есть, используется стандартный механизм.
3. Если подсказок нет (long-tail query), активируется данный механизм.
4. Система определяет вероятность (L) того, что текущий ввод завершен (Word Boundary Likelihood).
5. Вычисляется время задержки (PTD), которое обратно пропорционально вероятности L (высокая L = короткая задержка).
6. Если пользователь не вводит новые символы до истечения PTD, система автоматически показывает результаты для текущего ввода.

Актуальность для SEO

Средняя. Патент напрямую связан с функцией Google Instant (Search-as-you-type), которая была популярна в период подачи заявки, но позже ее использование сократилось. Однако базовые технологии определения границ слов на основе статистических моделей и оптимизации взаимодействия фронтенда с бэкендом остаются актуальными для систем автодополнения и обработки ввода в реальном времени.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент описывает инфраструктуру поискового интерфейса и оптимизацию пользовательского опыта (UX). Он не вводит новых факторов ранжирования и не описывает механизмы оценки качества контента или релевантности. Он объясняет, как Google технически обрабатывает ввод редких запросов и когда инициирует поиск, но не дает SEO-специалистам инструментов для влияния на этот процесс или на результаты ранжирования.

Детальный разбор

Термины и определения

Boundary Likelihoods Store (Хранилище вероятностей границ)

База данных, хранящая предварительно рассчитанные вероятности границ слов.

Long-tail query (Длиннохвостый запрос)

Редкий или уникальный запрос, для которого часто отсутствуют стандартные поисковые подсказки.

N-gram context (Контекст N-грамм)

Учет предшествующих слов при анализе текущего слова. Патент подчеркивает важность как минимум биграммного контекста (bigram context sensitive) для точности.

Non-Word Boundary Count (NWB) (Счетчик отсутствия границ слов)

Количество раз, когда данная последовательность запроса не заканчивалась на границе слова в логах (т.е. слово продолжалось).

Provisioning Time Delay (PTD) (Время задержки предоставления)

Динамически рассчитываемая задержка перед автоматическим показом результатов поиска. Обратно пропорциональна Word Boundary Likelihood.

Query Logs (Логи запросов)

Исторические данные о запросах пользователей, используемые для офлайн-анализа.

Query Sequence / Query Input Sequence (Последовательность запроса)

Часть введенного запроса (до n слов), используемая для анализа вероятности границы слова.

Word Boundary Count (WB) (Счетчик границ слов)

Количество раз, когда данная последовательность запроса заканчивалась на границе слова в логах.

Word Boundary Likelihood (L) (Вероятность границы слова)

Вероятность того, что введенная последовательность символов завершена (пользователь закончил ввод слова или запроса). Рассчитывается как WB / (WB + NWB).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Данный патент (US9239888B1) является продолжением (continuation) предыдущих патентов (например, US8364709). Предыдущие патенты описывали офлайн-механизм генерации вероятностей. Этот патент фокусируется на онлайн-применении этих вероятностей для управления показом результатов.

Claim 1, 8, 15 (Независимые пункты): Описывают основной процесс применения вероятностей в реальном времени.

1. Получение для последовательности запроса (query sequence) вероятности границы слова (Word Boundary Likelihood).
2. Определение на основе этой вероятности времени задержки (time delay) для отсрочки предоставления результатов поиска.
3. Определение того, что время, прошедшее с момента получения последовательности запроса, превышает рассчитанное время задержки.
4. В ответ на это: идентификация и предоставление результатов поиска, релевантных последовательности запроса.

Claim 2, 9, 16 (Зависимые): Определяют отношение между вероятностью и задержкой.

Время задержки (time delay) обратно пропорционально вероятности границы слова (Word Boundary Likelihood). Чем выше вероятность, тем короче задержка.

Claim 3, 10, 17 (Зависимые): Описывают семантическую корректировку задержки.

Если система определяет, что последовательность запроса заканчивается словами, указывающими на дополнительный ввод (например, союзы типа «and», стоп-слова), время задержки увеличивается. Это предотвращает преждевременный поиск, даже если граница слова достигнута.

Claim 4, 11, 18 (Зависимые): Описывают обработку ситуаций с низкой вероятностью (незавершенный ввод).

Если Word Boundary Likelihood ниже порогового значения, результаты поиска могут быть идентифицированы на основе части последовательности запроса, которая не включает последнюю (вероятно, неполную) часть слова. Например, для «writing hei» поиск может быть выполнен по «writing».

Claim 5, 12, 19 (Зависимые): Описывают учет инфраструктурных факторов.

Время задержки может корректироваться на основе сетевой задержки (network latency) между устройством пользователя и сервером (например, для медленных мобильных соединений).

Где и как применяется

Изобретение применяется на стыке понимания запросов и интерфейса взаимодействия с пользователем (Frontend), используя данные, рассчитанные на этапе предобработки.

INDEXING / QUNDERSTANDING (Офлайн-процессы)
На этом этапе происходит предварительная обработка данных. Query Sequencer Subsystem анализирует Query Logs для расчета Word Boundary Counts (WB) и Non-Word Boundary Counts (NWB). На их основе вычисляются Word Boundary Likelihoods (L), которые сохраняются в Boundary Likelihoods Store.

QUNDERSTANDING (Real-time / Frontend)
В процессе ввода запроса пользователем Query Suggestion Subsystem пытается предоставить стандартные подсказки. Если подсказки не найдены или их качество низкое (query suggestion threshold не достигнут), система переключается на механизм, описанный в патенте. Система запрашивает Word Boundary Likelihood для текущего ввода.

RANKING / METASEARCH (Триггер)
Это не этап ранжирования, а механизм инициации поиска. Система использует полученную вероятность L для расчета Provisioning Time Delay (PTD). Основной процесс поиска (RANKING и далее) запускается только после истечения этой задержки, если пользователь не продолжил ввод.

Входные данные:

• Текущий ввод пользователя (последовательность символов).
• Предварительно рассчитанные Word Boundary Likelihoods.
• Данные о наличии/отсутствии качественных стандартных подсказок.
• (Опционально) Данные о сетевой задержке (network latency).

Выходные данные:

• Решение о моменте инициации поиска (тайминг PTD).
• Автоматически предоставленные результаты поиска после истечения PTD.

На что влияет

Патент влияет исключительно на работу интерфейса «Search-as-you-type» и не оказывает влияния на ранжирование контента.

• Специфические запросы: Влияет на обработку long-tail queries (редких, уникальных или новых запросов), для которых нет стандартных подсказок.
• Пользовательский опыт (UX): Улучшает взаимодействие с поиском, снижая количество «шумных» и нерелевантных обновлений выдачи при быстром наборе текста.
• Эффективность системы: Снижает нагрузку на поисковые серверы, предотвращая избыточные поисковые операции.

Когда применяется

• Условия применения: Используется в интерфейсах, поддерживающих автоматический показ результатов по мере ввода текста (Google Instant / Search-as-you-type).
• Триггеры активации: Механизм активируется только тогда, когда стандартная система поисковых подсказок (Query Suggestion Subsystem) не может предоставить качественные подсказки для текущего ввода (не достигнут query suggestion threshold).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-генерация вероятностей (Описан в патенте и его предшественниках)

1. Доступ к логам: Получение доступа к Query Logs.
2. Итерация по запросам: Обработка каждого исторического запроса.
3. Выбор последовательностей: Для каждого запроса итеративно выбираются последовательности символов (Query Sequences) по мере «ввода», с учетом контекста (n-gram, например, биграммы).
4. Определение ключей: Для каждой последовательности определяются ключи (Query Sequence Keys). Например, для «writing hei» ключами могут быть «writing hei» и «hei».
5. Подсчет границ: Определяется контекст в исходном запросе. Заканчивается ли данная последовательность на границе слова (WB) или нет (NWB). Соответствующие счетчики инкрементируются.
6. Расчет вероятностей: После обработки логов для каждого ключа рассчитывается Word Boundary Likelihood (L). Формула: L = WB / (WB + NWB).
7. Сохранение: Вероятности сохраняются в Boundary Likelihoods Store.

Процесс Б: Обработка ввода в реальном времени (Фокус текущего патента)

1. Получение ввода: Система получает текущий ввод от пользователя.
2. Проверка подсказок: Определяется, соответствуют ли стандартные поисковые подсказки порогу качества (query suggestion threshold).
   • Если ДА: Предоставить результаты на основе лучшей подсказки (стандартный режим).
   • Если НЕТ: Перейти к шагу 3.
3. Выбор последовательности: Выбирается текущая последовательность ввода (например, последние n слов).
4. Определение вероятности: Извлекается Word Boundary Likelihood (L) для этой последовательности из хранилища.
5. Расчет задержки: Вычисляется Provisioning Time Delay (PTD) на основе L (обратно пропорционально). PTD может корректироваться (увеличиваться) с учетом стоп-слов или сетевой задержки.
6. Мониторинг активности: Система запускает таймер PTD и ожидает нового ввода.
7. Принятие решения:
   • Если получен новый ввод до истечения PTD: Вернуться к шагу 1.
   • Если истек PTD: Инициировать поиск и предоставить результаты для текущего ввода. (Опционально: если L была низкой, система может исключить последнее неполное слово из запроса перед поиском).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке ввода и не описывает факторы ранжирования.

• Поведенческие факторы: Исторические Query Logs являются основным источником данных для офлайн-расчета вероятностей. В реальном времени используется текущий ввод пользователя и тайминги между нажатиями клавиш (для определения паузы PTD).
• Системные данные: Предварительно рассчитанные счетчики Word Boundary Count (WB) и Non-Word Boundary Count (NWB).
• Пользовательские/Сетевые факторы: В патенте (Claim 5) упоминается возможность учета network latency (сетевой задержки) устройства пользователя для корректировки PTD.

Какие метрики используются и как они считаются

• Word Boundary Likelihood (L): Вероятность завершения слова. Формула, указанная в описании: L = WB / (WB + NWB).
• Provisioning Time Delay (PTD): Время задержки. Рассчитывается как функция от L. Патент предлагает варианты в описании:
  • Линейная обратная пропорциональность: PTD = M(1-L), где M — максимальная задержка.
  • Экспоненциальная функция: PTD = M(exp(1-L)-1).
  • Дискретные значения: Использование пороговых значений для L (например, если L > 0.95, PTD=0ms).
• Query Suggestion Threshold: Порог уверенности для стандартных подсказок. Если он не достигнут, активируется механизм патента.
• Методы анализа текста: Используется анализ N-grams (упоминаются как минимум биграммы) для обеспечения контекстной чувствительности при расчете вероятностей.

Выводы

1. Патент описывает инфраструктуру и UX, а не ранжирование: Основная цель патента — оптимизация пользовательского опыта при вводе редких запросов (long-tail) в интерфейсах «Search-as-you-type» и снижение нагрузки на серверы. Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования или оценки качества контента.
2. Динамическое управление задержкой (PTD): Ключевым механизмом является Provisioning Time Delay (PTD), который динамически рассчитывается и обратно пропорционален вероятности того, что пользователь завершил ввод слова (Word Boundary Likelihood).
3. Контекстная чувствительность (N-grams): Вероятности рассчитываются с учетом контекста (например, биграмм), а не только последнего слова. Это позволяет различать завершенность ввода для одинаковых окончаний (например, «atlanta ga» против «android ga») и точнее обрабатывать имена собственные или новые слова, отсутствующие в словарях.
4. Активация при сбое подсказок: Описанная система является резервным механизмом, который активируется только тогда, когда стандартные поисковые подсказки неэффективны.
5. Корректировки PTD: Система может корректировать задержку, учитывая семантику (увеличивать PTD для стоп-слов, предполагающих продолжение ввода) и инфраструктурные ограничения (сетевую задержку).
6. Отсутствие практической ценности для SEO: Патент не предоставляет информации, которую можно было бы использовать для улучшения позиций сайта в поиске или оптимизации контента.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и описывает внутренние процессы Google, связанные с интерфейсом ввода запросов (UX) и функцией Instant Search. Он не дает практических выводов или прямых рекомендаций для SEO.

Невозможно сформулировать рекомендации по оптимизации контента, ссылочного профиля или технических аспектов сайта на основе механизмов, описанных в этом патенте.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик или манипуляций выдачей.

Стратегическое значение

Патент не меняет понимание приоритетов Google в ранжировании. Он демонстрирует технический подход Google к оптимизации пользовательского опыта и эффективности использования серверных ресурсов при обработке редких запросов. Для долгосрочной SEO-стратегии этот патент не имеет значения.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен пример работы UX-механизма, описанного в патенте.

Сценарий: Ввод редкого запроса в интерфейсе Search-as-you-type

1. Пользователь вводит: «art of writing hei» (ищет книгу издательства Heinemann).
2. Анализ системы: Стандартные подсказки отсутствуют. Система анализирует последний биграмм «writing hei».
3. Определение вероятности: Word Boundary Likelihood (L) для «writing hei» очень низкая (пользователи редко заканчивают ввод на этом месте).
4. Расчет задержки: Provisioning Time Delay (PTD) устанавливается высоким (например, 1.5 секунды).
5. Результат: Результаты не показываются сразу, система ждет продолжения ввода.
6. Пользователь продолжает ввод: «art of writing heinemann».
7. Анализ системы: Система анализирует биграмм «writing heinemann».
8. Определение вероятности: Word Boundary Likelihood (L) для этого биграмма высокая.
9. Расчет задержки: PTD устанавливается на минимум (например, 50 мс).
10. Результат: Результаты поиска для «art of writing heinemann» показываются почти немедленно.

Вопросы и ответы