Как Google позволяет временно отключать персонализацию (социальные сигналы, историю, местоположение) в результатах поиска с автоматическим возвратом к стандарту

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему дискомфорта пользователя, который в тексте называется Cognitive Dissonance (Когнитивный диссонанс). Этот дискомфорт возникает, когда персонализированные результаты поиска (например, основанные на социальных связях или местоположении) конфликтуют с ожиданием пользователя увидеть «непредвзятую» (unbiased) выдачу. Изобретение предоставляет возможность временно просматривать неперсонализированные результаты без необходимости выхода из аккаунта или постоянного изменения настроек.

Что запатентовано

Запатентована система для кастомизации поиска на основе сессии (Search Session). Система позволяет пользователям временно отключать использование сигналов персонализации (таких как Social Signals, Geographic Signals, Search History Signals) для текущего сеанса поиска. Ключевой особенностью является автоматический возврат (Automatic Reversion) к настройкам по умолчанию (Default Search Mode), которые обычно включают персонализацию, при начале новой сессии.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Интерфейс: Пользователю предоставляется элемент управления (например, переключатель) на странице поиска или результатов, позволяющий активировать режим поиска без учета сигналов персонализации.
• Обработка запроса: Система получает запрос и данные об активации этого режима. Результаты поиска генерируются или фильтруются без учета социальных связей, местоположения или истории поиска пользователя.
• Мониторинг сессии: Система отслеживает активность для определения окончания текущей сессии (например, открытие новой вкладки, значительный перерыв между запросами или смена темы запроса).
• Автоматический возврат: При обнаружении новой сессии система автоматически возвращается в Default Search Mode (персонализированный поиск) без участия пользователя.

Актуальность для SEO

Низкая/Средняя. Хотя персонализация остается критически важной для поиска в 2025 году, конкретная реализация UI, описанная в патенте (с сильным акцентом на явные Social Signals из Social Graph, что напоминает эру Google+), значительно эволюционировала. Современные системы персонализации больше полагаются на машинное обучение и неявные поведенческие сигналы. Хотя механизмы контроля персонализации существуют, конкретная логика UI и автоматического возврата, описанная здесь, может не отражать текущую реализацию.

Важность для SEO

(2/10). Минимальное/Инфраструктура. Этот патент в первую очередь описывает пользовательский опыт (UX) и управление сессиями, а не алгоритмы ранжирования. Он подтверждает, что персонализация (местоположение, история, контекст) является состоянием по умолчанию, к которому стремится Google, но не дает практических рекомендаций по оптимизации контента или влиянию на сигналы ранжирования.

Детальный разбор

Термины и определения

Automatic Reversion (Автоматический возврат)

Механизм автоматического сброса настроек поиска к значениям по умолчанию после окончания поисковой сессии, без действий со стороны пользователя.

Cognitive Dissonance (Когнитивный диссонанс)

Термин, используемый в патенте для описания дискомфорта пользователя, когда персонализированные результаты противоречат его устоявшемуся представлению о том, что поиск является непредвзятым (unbiased).

Default Search Mode (Режим поиска по умолчанию)

Стандартная конфигурация поисковой системы, которая обычно включает использование сигналов персонализации.

Personalization Signals (Сигналы персонализации)

Общий термин для данных, используемых для адаптации результатов поиска. Включает Social Signals, Geographic Signals (местоположение), Language Signals (язык) и Search History Signals (история поиска).

Search Session (Поисковая сессия)

Период поисковой активности. Окончание сессии может определяться закрытием/открытием браузера, истечением времени между запросами или изменением темы запроса.

Session Edge Detection (Определение границ сессии)

Техники, используемые для определения момента окончания текущей поисковой сессии и начала новой, основанные на анализе времени или схожести запросов.

Social Graph (Социальный граф)

Представление социальных связей между сторонами (людьми или сущностями), а также между сторонами и контентом.

Social Signal (Социальный сигнал)

Сигнал, основанный на Social Graph, указывающий на аффилированность (affinity) или социальную связь. Используется для влияния на отбор и ранжирование результатов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм временной, автоматически отменяемой кастомизации поиска.

1. Система предоставляет пользовательский интерфейс (UI) с элементами управления для ввода запроса и активации специального режима поиска.
2. Этот специальный режим выбирает результаты без учета (without regard to) как минимум одного из следующих типов данных: географические данные, языковые данные, история поиска пользователя или информация о социальной сети пользователя.
3. Ключевое условие: этот режим автоматически возвращается к режиму по умолчанию (Default Search Mode), который использует эти данные, когда поисковая сессия заканчивается.
4. Система получает запрос и данные об активации специального режима.
5. На основе активации система выбирает результаты без учета указанных сигналов персонализации.
6. Система определяет, что поисковая сессия завершилась.
7. В ответ на это система автоматически возвращается к режиму по умолчанию.

Claim 6 (Зависимый от 1): Детализирует механизм автоматического возврата.

Автоматический возврат к режиму по умолчанию включает деактивацию специального режима поиска без получения ввода от пользователя (without receiving an input from the user). Это подчеркивает автоматический характер сброса настроек.

Где и как применяется

Патент описывает механизм, который затрагивает преимущественно финальные этапы обработки запроса и взаимодействие с пользователем.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна индексировать данные, необходимые для персонализации (Social Graphs, история поиска, географические ассоциации), чтобы они были доступны для использования (или игнорирования) в реальном времени.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Состояние элемента управления (ВКЛ/ВЫКЛ персонализация) интерпретируется на этом этапе и передается как параметр вместе с запросом в системы ранжирования.

RANKING / RERANKING / METASEARCH
Основное применение логики. Системы ранжирования должны учитывать Personalization Signals. Механизм патента действует как селектор или фильтр (ближе к RERANKING или METASEARCH), определяя, какую версию результатов (персонализированную или нет) отображать на основе настройки сессии пользователя. Система может либо генерировать оба набора, либо применять персонализацию как отключаемый слой.

Входные данные:

• Поисковый запрос пользователя.
• Текущая настройка персонализации (ВКЛ/ВЫКЛ), выбранная пользователем для сессии.
• Данные для персонализации (Social Graph, история, местоположение).
• Данные управления сессией (таймауты, предыдущие запросы).

Выходные данные:

• Набор результатов поиска (персонализированный или неперсонализированный).

На что влияет

• Специфические запросы и контент: Наибольшее влияние оказывается на запросы, где персонализация играет значительную роль: запросы с локальным интентом (влияние Geographic Signals), запросы, связанные с интересами пользователя (влияние Search History Signals), и контент, рекомендованный социальными контактами (влияние Social Signals).

Когда применяется

• Триггеры активации (Кастомизация): Механизм активируется, когда пользователь явно взаимодействует с элементом управления для отключения персонализации.
• Триггеры активации (Автоматический возврат): Возврат к Default Search Mode происходит при обнаружении новой поисковой сессии. Это может быть вызвано:
  • Открытием нового экземпляра браузера (вкладки или окна).
  • Истечением предопределенного периода времени между запросами (таймаут).
  • Значительным изменением темы поискового запроса (Session Edge Detection).

Пошаговый алгоритм

1. Отображение интерфейса: Поисковая система выводит веб-страницу с полем ввода запроса и элементом управления персонализацией. По умолчанию установлен Default Search Mode (Персонализация ВКЛ).
2. Получение ввода пользователя: Система получает запрос и выбор настройки (например, пользователь отключает персонализацию для текущей сессии).
3. Выполнение поиска и Определение результатов: Система выбирает набор результатов на основе выбранной настройки. Если персонализация отключена, отображаются результаты, не зависящие от Social Signals, истории и местоположения.
4. Вывод результатов: Отображение выбранного набора результатов пользователю.
5. Мониторинг сессии: Система отслеживает активность пользователя (время между запросами, схожесть запросов, состояние браузера).
6. Обнаружение новой сессии: Система определяет окончание текущей сессии на основе критериев мониторинга.
7. Автоматический возврат: Система автоматически сбрасывает настройку к Default Search Mode (Персонализация ВКЛ) для новой сессии без действий со стороны пользователя.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании или игнорировании следующих данных:

• Географические факторы: Geographic Signals (местоположение пользователя).
• Языковые факторы: Language Signals (язык пользователя).
• Пользовательские факторы:
  • Search History Signals (прошлые запросы и клики).
  • Social Signals (данные из Social Graph пользователя, включая аффилированность (affinity), рекомендации, контент от контактов).
• Технические факторы: Данные управления сессией. Browser cookies могут использоваться для отслеживания состояния сессии и временных настроек.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования, но описывает метрики для управления сессиями:

• Время ожидания сессии (Session Timeout): Предопределенный период времени между запросами (например, 30 минут). Превышение этого порога сигнализирует о начале новой сессии.
• Схожесть запросов (Query Similarity): Метрики для определения того, относятся ли последовательные запросы к одной и той же теме (используется в Session Edge Detection). Значительное различие может сигнализировать о новой сессии.
• Состояние браузера: Обнаружение открытия нового экземпляра браузера (вкладки или окна).

Выводы

1. Персонализация – это стандарт: Патент подчеркивает намерение Google сделать персонализированный поиск (с использованием социальных сигналов, местоположения, истории) стандартом. Default Search Mode всегда включает эти сигналы.
2. Управление UX и борьба с «Когнитивным диссонансом»: Основная цель механизма — улучшение пользовательского опыта и смягчение негативной реакции пользователей на неожиданную персонализацию (Cognitive Dissonance), предоставляя им временный контроль, а не постоянный отказ от функций.
3. Автоматический возврат – ключевая функция: Ядром изобретения является не само отключение персонализации, а автоматический возврат (Automatic Reversion) к состоянию по умолчанию при начале новой сессии. Это гарантирует, что пользователи не останутся в неперсонализированном режиме по ошибке.
4. Фокус на инфраструктуре и UI, а не на ранжировании: Патент описывает логику пользовательского интерфейса и управление сессиями, но не раскрывает деталей того, как именно Personalization Signals рассчитываются или влияют на алгоритмы ранжирования.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным (UX) и не дает прямых практических выводов для изменения SEO-стратегии по созданию контента или технической оптимизации. Однако он дает важное понимание среды, в которой происходит ранжирование.

• Принятие персонализации как нормы: Всегда разрабатывайте стратегию, предполагая, что результаты поиска персонализированы под местоположение, интересы и контекст целевой аудитории. Персонализированный поиск — это режим по умолчанию.
• Обеспечение фундаментальной релевантности: Убедитесь, что контент является релевантным и высококачественным независимо от персонализации. Поскольку пользователи (и SEO-тестеры) могут временно просматривать неперсонализированные результаты, нельзя полагаться исключительно на сигналы персонализации для достижения высоких позиций.
• Использование разнообразных данных для анализа: При анализе видимости сайта необходимо использовать инструменты и методики, которые учитывают вариативность выдачи в зависимости от местоположения (geographic signals) и контекста пользователя.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование «чистой» выдачи для отслеживания позиций: Полагаться исключительно на отслеживание ранжирования в режиме инкогнито или через инструменты, эмулирующие неперсонализированный поиск, является ошибкой. Этот патент подтверждает, что такая выдача не является стандартным опытом для большинства пользователей. Анализ эффективности SEO, основанный только на неперсонализированных рейтингах, вводит в заблуждение.
• Игнорирование контекста пользователя: Разработка контента или SEO-стратегии без учета того, как результаты будут интерпретироваться в контексте различных пользовательских историй, интересов и местоположений.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность персонализации для Google. Поисковая выдача не является статичным рейтингом; она динамически собирается на основе контекста пользователя. Система разработана так, чтобы активно подталкивать пользователей к использованию персонализированных результатов. Для Senior SEO-специалистов это означает, что стратегии должны фокусироваться на понимании целевой аудитории и построении сильного, авторитетного бренда, который будет предпочтителен в персонализированной выдаче.

Практические примеры

Практических примеров для SEO-оптимизации нет, так как патент сфокусирован на управлении пользовательским интерфейсом (UI/UX) и логике поисковых сессий, а не на алгоритмах ранжирования.

Вопросы и ответы