Как Google использует ваши личные данные (Gmail, Календарь, Фото) для генерации персонализированных подсказок в Autocomplete

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему сложности формулирования персонализированных поисковых запросов. Пользователи могут не знать о возможностях поиска по своим личным данным (например, «мои рейсы», «мои фото») или о правильном синтаксисе для доступа к ним через общий интерфейс поиска. Изобретение улучшает обнаруживаемость (discoverability) этих функций, проактивно предлагая релевантные подсказки на основе личного контента пользователя. Патент не устраняет SEO-манипуляции, так как фокусируется на пользовательском интерфейсе и поиске по приватным данным.

Что запатентовано

Запатентована система для генерации персонализированных подсказок поисковых запросов (Autocomplete) в реальном времени. Система анализирует данные пользователя и его активность в различных компьютерных сервисах (computer-implemented services), таких как электронная почта, календарь или фотохостинги, и предлагает подсказки на основе этого контента (content-based query suggestions). Цель — помочь пользователю быстро сформировать запрос для поиска по его собственным данным.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Индексирование: Система заранее индексирует личные данные пользователя из подключенных сервисов в Personal Index.
• Ввод пользователя: Пользователь начинает вводить запрос (Query Initial Input).
• Анализ данных: Query Suggestion Engine обращается к Personal Index и общему индексу подсказок (SQ Index).
• Оценка вовлеченности: Система определяет, какие сервисы пользователь использует активно (Level of engagement) и есть ли в них контент, релевантный вводу.
• Генерация подсказок: Формируются content-based подсказки (например, «мои фото») и history-based подсказки (прошлые запросы).
• Ранжирование и отображение: Все подсказки ранжируются и отображаются.
• Автодополнение: Наиболее релевантная подсказка может автоматически дополнить ввод в поисковой строке (updated query), и для нее могут быть показаны предварительные результаты поиска (preliminary search results).

Актуальность для SEO

Высокая. Персонализация поиска и интеграция данных из экосистемы Google (Gmail, Workspace, Photos) являются ключевыми направлениями развития. Описанный механизм является фундаментальным для интеграции личных данных в поисковый опыт, что остается крайне актуальным для современных реализаций, включая ассистентов и генеративный поиск.

Важность для SEO

Влияние на традиционное органическое SEO минимальное (2/10). Этот патент полностью посвящен пользовательскому интерфейсу (Query Autocomplete) и поиску по собственным (приватным) данным пользователя. Он не описывает механизмы ранжирования общедоступных веб-ресурсов. Однако он дает важное понимание того, как Google обрабатывает, индексирует и интерпретирует персональные сущности и транзакционную информацию (например, из электронных писем).

Детальный разбор

Термины и определения

Computer-implemented services (Компьютерные сервисы)

Сервисы, используемые пользователем, помимо основного поиска. Примеры: электронная почта, чат, социальные сети, календарь, обмен документами/фото/видео.

Content-based Query Suggestions (Контентные подсказки запросов)

Тип персонализированных подсказок, отражающий данные пользователя или его активность в других сервисах. Пример: «мои рейсы» (на основе письма с бронью) или «мои фото» (на основе использования фото-сервиса).

History-based Query Suggestions (Подсказки на основе истории)

Тип персонализированных подсказок, представляющий собой запрос, который пользователь отправлял ранее.

Level of Engagement (Уровень вовлеченности)

Метрика, определяющая, насколько активно пользователь взаимодействует с конкретным сервисом. Может основываться на частоте использования (frequency of use) или объеме сохраненных данных. Используется для ранжирования и фильтрации подсказок.

Personal Index (Персональный индекс / User Index)

Хранилище данных, содержащее специфичную для пользователя информацию (user-specific information) из различных сервисов (письма, события календаря, фото и т.д.).

Personalized Query Suggestions (Персонализированные подсказки запросов)

Общий термин для подсказок, основанных на информации, специфичной для пользователя (включает Content-based и History-based подсказки).

Query Initial Input (Начальный ввод запроса)

Последовательность символов, введенная пользователем в поисковую строку.

Query Suggestion Engine (Механизм генерации подсказок)

Компонент поисковой системы, отвечающий за обработку начального ввода и генерацию списка подсказок из SQ Index и Personal Index.

SQ Index (Индекс предлагаемых запросов)

Хранилище данных, содержащее неперсонализированные подсказки, основанные на агрегированной истории запросов всех пользователей.

Updated Query (Обновленный запрос)

Результат добавления автодополнения (completion) к начальному вводу пользователя. Текст, который отображается в поисковой строке после автозаполнения.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации и отображения персонализированных подсказок на основе контента.

1. Система получает начальный ввод запроса (Query Initial Input) от пользователя.
2. В ответ компьютерная поисковая служба определяет набор personalized content-based query suggestions.
3. Определение основано на (i) начальном вводе и (ii) специфичной для пользователя информации (данные или использование других сервисов, помимо самой поисковой службы).
4. Идентифицируется конкретная подсказка из этого набора.
5. К начальному вводу добавляется автодополнение (completion), соответствующее этой конкретной подсказке, формируя updated query.
6. Передаются инструкции для отображения пользователю (i) набора подсказок и (ii) обновленного запроса (т.е. автозаполненного текста в поисковой строке).

Ядром изобретения является использование данных из сторонних сервисов (не только истории поиска) для генерации подсказок и механизм автодополнения запроса на их основе.

Claim 2, 3, 4 (Зависимые): Детализируют механизм ранжирования подсказок.

Подсказки отображаются в определенном порядке (rank order). Этот порядок определяется на основе релевантности, частоты использования сервисов (frequency of use), пользовательского контента или типа подсказки (например, приоритет истории над контентом или наоборот).

Claim 5 (Зависимый): Вводит понятие порога вовлеченности.

Каждая контентная подсказка связана с конкретным сервисом. Она отображается, только если level of engagement пользователя в этот сервис превышает пороговый уровень (threshold level of engagement).

Claim 7 (Зависимый): Описывает механизм предварительных результатов (Instant Search).

Система идентифицирует подсказку как имеющую наивысший ранг и автоматически выбирает ее. Система передает инструкции для отображения поисковых результатов, связанных с этой подсказкой, в качестве preliminary search results.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, связанных с индексированием персональных данных и интерфейсом ввода запроса.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков (Персональное)
На этом этапе данные из внешних по отношению к поиску сервисов (электронная почта, календарь, фото, документы) обрабатываются и сохраняются в Personal Index. Также рассчитываются метрики активности пользователя в этих сервисах (level of engagement).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Autocomplete/Query Suggestion)
Это основной этап применения патента. Процесс происходит в реальном времени, когда пользователь вводит запрос:

1. Query Suggestion Engine анализирует Query Initial Input.
2. Движок параллельно обращается к SQ Index (для общих подсказок) и Personal Index (для персонализированных подсказок).
3. Система генерирует, фильтрует (на основе level of engagement) и ранжирует итоговый список подсказок.
4. Система формирует updated query (автодополнение) на основе лучшей подсказки.

RANKING – Ранжирование (Предварительное)
Если активирована функция предварительных результатов (Claim 7), основная поисковая система выполняет ранжирование для генерации preliminary search results на основе лучшей подсказки.

Входные данные:

• Query Initial Input (ввод пользователя).
• Идентификатор пользователя.
• Данные из Personal Index (контент из сервисов, история поиска, метрики вовлеченности).
• Данные из SQ Index (общие популярные запросы).

Выходные данные:

• Ранжированный список подсказок (personalized и non-personalized).
• Updated Query (автозаполненный запрос в поисковой строке).
• (Опционально) Preliminary search results.

На что влияет

• Специфические запросы: Влияет на запросы, которые могут иметь персональный контекст (например, связанные с личной логистикой, воспоминаниями, контактами или содержащие названия брендов, с которыми пользователь взаимодействовал).
• Типы контента: Влияет на доступность личного контента (письма, события, фото) через основную поисковую строку.
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на ниши, где происходят транзакции и бронирования (Travel, E-commerce, Events), так как данные из этих ниш часто попадают в Personal Index через email или календарь. Не влияет на органическое ранжирование внешних сайтов.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении следующих условий:

• Триггеры активации: Ввод символов пользователем в поисковую строку в реальном времени.
• Условия для персонализированных подсказок:
  • Пользователь должен быть аутентифицирован (залогинен).
  • У пользователя должны быть релевантные данные в Personal Index.
  • Level of engagement пользователя в соответствующем сервисе должен превышать threshold level of engagement. Например, подсказка «мои фото» появится, только если пользователь достаточно активно использует Google Фото.
• Исключения: Для неаутентифицированных пользователей могут показываться общие подсказки, связанные с сервисами, с предложением войти в систему.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки ввода пользователя и генерации подсказок:

1. Получение ввода: Система получает Query Initial Input от пользователя.
2. Определение неперсонализированных подсказок: Query Suggestion Engine ищет релевантные подсказки в SQ Index.
3. Определение персонализированных подсказок: Параллельно система ищет подсказки в Personal Index:
   • Идентификация history-based query suggestions (предыдущие запросы).
   • Идентификация content-based query suggestions (данные из сервисов).
   • Фильтрация по вовлеченности: Для контентных подсказок проверяется level of engagement с соответствующим сервисом. Если он ниже порога, подсказка отбрасывается.
4. Определение порядка ранжирования: Все отобранные подсказки ранжируются. Ранжирование учитывает тип подсказки, релевантность вводу и level of engagement. Может использоваться многоуровневая презентация (tiered arrangement).
5. Идентификация лучшей подсказки: Определяется подсказка с наивысшим рангом.
6. Генерация автодополнения: Формируется updated query путем добавления автодополнения, соответствующего лучшей подсказке.
7. (Опционально) Генерация предварительных результатов: Система выполняет поиск по лучшей подсказке и генерирует preliminary search results.
8. Передача инструкций: Система отправляет клиенту инструкции для отображения списка подсказок, updated query и (опционально) предварительных результатов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании персональных данных из различных источников, агрегированных в Personal Index.

• Контентные факторы (Персональные): Содержимое, сгенерированное или полученное пользователем: электронные письма, события календаря, загруженные фотографии и документы, посты в социальных сетях, подтверждения бронирований (рейсы, отели, рестораны), покупки, билеты.
• Поведенческие факторы:
  • Частота и история использования различных сервисов (для расчета level of engagement).
  • История предыдущих запросов пользователя (для history-based suggestions).
• Сущности (Entities): Сущности, извлеченные из персонального контента (например, названия авиакомпаний, имена контактов, названия продуктов, даты).
• Пользовательские факторы: Идентификатор пользователя (для доступа к Personal Index).

Какие метрики используются и как они считаются

• Level of Engagement (Уровень вовлеченности): Метрика активности пользователя в конкретном сервисе. Рассчитывается на основе частоты использования сервиса, количества взаимодействий или объема данных, хранящихся пользователем в этом сервисе.
• Threshold Level of Engagement (Пороговый уровень вовлеченности): Заданное значение. Если Level of Engagement ниже этого порога, content-based suggestions для этого сервиса не показываются.
• Ranking Score (Оценка ранжирования подсказки): Вычисляется для каждой подсказки. Факторы включают:
  • Тип подсказки (history-based vs content-based vs non-personalized).
  • Релевантность подсказки начальному вводу.
  • Level of Engagement с соответствующим сервисом.

Выводы

1. Фокус на UI/UX персонализированного поиска: Патент описывает механизм улучшения пользовательского интерфейса (Autocomplete) для облегчения доступа к личным данным. Он направлен на повышение обнаруживаемости функций персонализированного поиска.
2. Кросс-сервисная интеграция данных: Google активно индексирует и использует данные из всей своей экосистемы (Gmail, Calendar, Photos и т.д.) для формирования поискового опыта. Personal Index является центральным элементом этой стратегии.
3. Важность «Level of Engagement»: Система не просто проверяет наличие данных, но и оценивает, насколько активно пользователь вовлечен в работу с сервисом. Подсказки для редко используемых сервисов могут не отображаться, даже если данные в них есть.
4. Многофакторное ранжирование подсказок: Ранжирование подсказок учитывает не только релевантность тексту ввода, но и тип подсказки (история, контент, общая популярность) и активность пользователя.
5. Отсутствие влияния на органическое SEO: Патент не содержит информации о факторах ранжирования общедоступных веб-сайтов и не имеет прямого отношения к стратегиям органического продвижения.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и ориентированным на UI/UX персонализированного поиска. Он не дает прямых рекомендаций для органического SEO. Однако он подчеркивает важность оптимизации контента, который попадает в Personal Index пользователя.

• Использование структурированных данных в коммуникациях (Schema.org for Emails): Это ключевая практика. Если ваш бизнес отправляет пользователям транзакционные письма (бронирования, билеты, покупки), критически важно использовать микроразметку (Schema.org). Это гарантирует, что Google сможет корректно распознать сущности (например, дату рейса, название отеля) и сохранить их в Personal Index пользователя. Это позволит механизму генерировать точные персонализированные подсказки (например, «мое бронирование в [Ваш Отель]») для ваших клиентов.
• Поощрение интеграции с Календарем: Предлагайте пользователям добавлять события или бронирования в их календарь (например, через .ics файлы или API). Данные календаря являются надежным источником для content-based suggestions.
• Четкая структура транзакционных сообщений: Убедитесь, что письма имеют четкую текстовую структуру и содержат ключевую информацию в виде текста, а не изображений, что облегчает парсинг данных.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование изображений вместо текста в письмах: Отправка важной информации (например, номера бронирования или адреса) в виде изображений затрудняет парсинг данных для Personal Index.
• Неструктурированные подтверждения: Отправка подтверждений в виде плохо сверстанного текста без четкого выделения ключевых сущностей (даты, времени, названия) и без использования микроразметки Schema.org.
• Игнорирование Email как канала данных: Рассмотрение email только как канала коммуникации, а не как способа передачи структурированных данных в экосистему Google пользователя.

Стратегическое значение

Патент подтверждает долгосрочную стратегию Google по глубокой интеграции персональных данных в поисковый опыт. Он демонстрирует технические механизмы (Personal Index, Level of Engagement), используемые для анализа данных из различных источников. Для бизнеса это подчеркивает важность предоставления данных в машиночитаемом формате (микроразметка) для улучшения взаимодействия клиента с брендом через персонализированные интерфейсы Google (Поиск, Ассистент).

Практические примеры

Сценарий: Улучшение клиентского опыта для авиакомпании через персонализированные подсказки

1. Действие бизнеса: Авиакомпания «Consolidated Airlines» внедряет микроразметку Schema.org (FlightReservation) в свои электронные письма с подтверждением бронирования.
2. Обработка Google: Когда клиент получает письмо на Gmail, Google парсит разметку и сохраняет детали рейса в Personal Index клиента. Система также отмечает активность, связанную с сущностями типа «Flight».
3. Взаимодействие пользователя: Через несколько дней клиент вводит в строку поиска Google [consolidated].
4. Активация механизма: Query Suggestion Engine видит ввод, проверяет Personal Index и находит информацию о бронировании в Consolidated Airlines.
5. Результат: В списке подсказок появляется персонализированная content-based suggestion: [my flights on consolidated]. Пользователь может быстро перейти к деталям своего рейса.

Вопросы и ответы