Как Google использует контент текущего документа для уточнения поисковых подсказок (Autocomplete)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему низкой релевантности стандартных поисковых подсказок (Autocomplete). Традиционные системы часто предлагают завершения запросов, основываясь на глобальной популярности, игнорируя непосредственный контекст пользователя. Это приводит к предложениям, которые не соответствуют текущей задаче пользователя, особенно когда он работает над документом определенной тематики.

Что запатентовано

Запатентована система для динамического уточнения и переранжирования поисковых подсказок (Query Completions) на основе контента документа, который в данный момент представлен пользователю (Presented Document). Суть изобретения заключается в измерении семантической близости между представленным документом и результатами поиска (SERP), которые возвращаются по предлагаемым подсказкам. Подсказки, ведущие к результатам, тематически схожим с текущим документом, получают приоритет.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Получение контекста: Когда пользователь вводит частичный запрос (Partial Query), система также получает данные о документе, который он просматривает (например, Google Doc или веб-страница).
• Генерация кандидатов: Стандартный движок автозаполнения (Query Completion Engine) предоставляет набор кандидатов (Candidate Query Completions), часто основанный на популярности (Initial Ranking Scores).
• Анализ результатов поиска: Для каждого кандидата система анализирует его результаты поиска (SERP).
• Расчет схожести: Вычисляется Similarity Score, который отражает, насколько контент этих результатов поиска похож на контент текущего документа пользователя. Используются векторные методы сравнения.
• Переранжирование: Кандидаты переранжируются на основе Similarity Scores (часто в сочетании с Initial Ranking Scores).
• Отображение: Наиболее контекстуально релевантные варианты (Refined Query Completions) отображаются пользователю.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание контекста пользователя и персонализация являются ключевыми направлениями развития поиска. Этот механизм критически важен для повышения продуктивности в средах, где доступен контекст документа, таких как Google Workspace (Docs, Sheets), а также потенциально в браузере Chrome или ОС Android, когда система может анализировать отображаемый контент.

Важность для SEO

Влияние на SEO оценивается как среднее (6/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования органической выдачи. Однако он имеет высокое стратегическое значение, так как детально описывает, как Google технически оценивает тематическое сходство между документами (используя векторные представления и cosine similarity). Понимание этих базовых механизмов Information Retrieval критически важно для построения Topical Authority. Кроме того, этот механизм напрямую влияет на поисковый путь пользователя (Search Journey), формируя его последующие запросы на основе потребляемого контента.

Детальный разбор

Термины и определения

Candidate Query Completions (Кандидаты завершения запроса)

Начальный набор вариантов автозаполнения для частичного запроса, обычно предоставляемый стандартным движком (Query Completion Engine).

Context Module (Контекстный модуль)

Компонент на стороне клиента (например, плагин браузера или часть приложения), который отслеживает вводимый запрос и идентифицирует представленный документ.

Contextual Completion Engine (Движок контекстного завершения)

Основной компонент изобретения, отвечающий за получение контекста, вычисление схожести и переранжирование кандидатов.

Document Vector (Вектор документа)

Численное представление контента документа в многомерном пространстве (N-dimensional space). Используется для расчета семантического сходства.

Initial Ranking Score (RS) (Начальная оценка ранжирования)

Оценка, присвоенная кандидату до учета контекста. Часто базируется на популярности (частоте использования запроса другими пользователями).

Partial Query (Частичный запрос)

Текст, введенный пользователем в поисковую строку до момента отправки запроса.

Presented Document (Представленный документ)

Документ (например, текстовый файл, таблица, веб-страница), который активно просматривается или редактируется пользователем в момент ввода запроса. Является источником контекста.

Refined Query Completions (Уточненные завершения запроса)

Финальный набор кандидатов, отобранных и отсортированных с учетом их контекстуальной релевантности.

Search Quality Scores (Оценки качества поиска)

Метрики, используемые поисковой системой для ранжирования результатов (стандартные Ranking Scores). Могут использоваться для взвешивания влияния отдельных результатов поиска.

Similarity Score (SS) (Оценка схожести)

Метрика, показывающая степень схожести между контентом Presented Document и контентом результатов поиска (SERP) для данного кандидата завершения запроса.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод контекстного автозаполнения.

1. Система получает частичный запрос (Partial Query) и данные о документе, представленном пользователю (Presented Document).
2. Получается набор Candidate Query Completions.
3. Для каждого кандидата идентифицируются соответствующие ему документы результатов поиска (SERP).
4. Рассчитываются Similarity Scores для кандидатов. Ключевой аспект: Оценка основана на сходстве между контентом Presented Document и контентом идентифицированных результатов поиска (SERP) кандидата.
5. Один или несколько кандидатов выбираются как Refined Query Completions на основе этих Similarity Scores.
6. Уточненные завершения предоставляются для отображения.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что при выборе подсказок могут учитываться оценки качества результатов поиска.

Идентификация результатов поиска включает получение Search Quality Scores (стандартных оценок ранжирования) для этих документов. Финальный выбор может дополнительно основываться на этих оценках (предпочтение отдается подсказкам, ведущим к более качественным результатам).

Claim 5 (Зависимый от 1): Уточняет, что изначальная популярность подсказок также учитывается.

Получение набора кандидатов включает получение их Initial Ranking Scores (например, популярности). Финальный выбор основывается не только на Similarity Scores (контекст), но и на Initial Ranking Scores (популярность), обеспечивая баланс.

Claim 6 (Зависимый от 1): Указывает на среду применения.

Presented Document может отображаться внутри того же приложения, которое содержит поисковое поле (например, поисковая строка внутри Google Docs).

Где и как применяется

Изобретение применяется на самом раннем этапе взаимодействия пользователя с поиском – на этапе формулирования запроса.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основная область применения патента, конкретно в подсистеме генерации поисковых подсказок (Autocomplete/Query Suggestion). Система анализирует контекст пользователя (Presented Document) в реальном времени, чтобы предсказать его намерение и предложить наиболее релевантные варианты запросов.

Взаимодействие компонентов:

• Context Module (Клиент): Передает Partial Query и идентификатор/контент Presented Document.
• Query Completion Engine (Сервер): Предоставляет стандартные кандидаты и их Initial Ranking Scores.
• Search Engine (Сервер): Предоставляет результаты поиска (SERP) и Search Quality Scores для каждого кандидата.
• Contextual Completion Engine (Сервер): Оркестрирует процесс: анализирует контент, вычисляет Similarity Scores и переранжирует кандидатов.

Входные данные:

• Частичный запрос (Partial Query).
• Данные, идентифицирующие Presented Document.
• Набор Candidate Query Completions и их Initial Ranking Scores.
• Результаты поиска (SERP) для каждого кандидата.

Выходные данные:

• Переранжированный список поисковых подсказок (Refined Query Completions).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на неоднозначные или общие запросы, где контекст необходим для уточнения интента. Например, если пользователь читает о геологии и вводит «rock», система предложит геологические термины, а не музыкальные группы.
• Среды и приложения: Патент явно упоминает применение в контексте приложений, таких как текстовые редакторы или электронные таблицы (например, Google Workspace), где система имеет доступ к контенту. Также может применяться в браузере, если анализируется контент веб-страницы.
• Ниши и тематики: Влияние сильнее в тематиках с разнообразной терминологией, где одно и то же слово может иметь разные значения в разных контекстах.

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется, когда пользователь вводит символы в поле поиска.
• Условия работы: Система должна иметь возможность идентифицировать и проанализировать контент Presented Document. Это зависит от среды и прав доступа.

Пошаговый алгоритм

1. Получение входных данных: Система получает частичный запрос, введенный пользователем, и данные, идентифицирующие Presented Document.
2. Получение кандидатов: Система получает набор Candidate Query Completions и их Initial Ranking Scores (популярность).
3. Получение результатов поиска: Для каждого кандидата система получает список релевантных документов (SERP) и, возможно, их Search Quality Scores.
4. Расчет схожести (Внутренний цикл): Для каждого кандидата система рассчитывает Similarity Score:
   1. Векторизация: Контент Presented Document и контент каждого документа из SERP преобразуются в векторные представления (Document Vectors) в N-мерном тематическом пространстве.
   2. Индивидуальное сравнение: Вычисляется схожесть между вектором Presented Document и вектором каждого документа из SERP (например, используя cosine similarity или Jensen-Shannon divergence).
   3. Агрегация: Индивидуальные оценки сходства агрегируются в финальный Similarity Score для кандидата (например, суммированием, произведением или выбором максимума). Оценки могут быть взвешены с учетом Search Quality Scores.
5. Переранжирование: Система рассчитывает уточненные оценки ранжирования для кандидатов. Это может быть функция от Similarity Score (контекст) и Initial Ranking Score (популярность), например, взвешенное среднее (weighted average).
6. Выбор уточненных завершений: Кандидаты сортируются по уточненным оценкам. Выбирается Топ-N кандидатов в качестве Refined Query Completions.
7. Предоставление результатов: Уточненный набор подсказок отправляется на устройство пользователя для отображения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Presented Document): Весь контент представленного документа (текст, метаданные). Используется для определения текущего контекста пользователя.
• Контентные факторы (Search Results): Контент документов, находящихся в SERP для кандидатов автозаполнения. Используется для сравнения с контекстом.
• Поведенческие факторы (Косвенно): Initial Ranking Scores основаны на агрегированных данных о поведении пользователей (популярности запросов в прошлом).
• Системные данные: Search Quality Scores (оценки ранжирования) документов в SERP.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент явно упоминает конкретные методы Information Retrieval (IR) и NLP для моделирования тем и расчета схожести:

• Векторное представление (Vector Representation) и Тематическое Моделирование: Контент документов отображается на предопределенный набор N осей, представляющих различные темы (predefined set of N axes that represent different topics). Документ представляется как Document Vector — который может быть суммой векторов его терминов в N-мерном пространстве.
• Косинусное сходство (Cosine Similarity): Упоминается как основной метод расчета индивидуальной оценки сходства между двумя векторами документов.
• Дивергенция Йенсена-Шеннона (Jensen-Shannon divergence): Упоминается как альтернативный метод расчета сходства векторов.
• Similarity Score (SS): Агрегированная оценка контекстуальной релевантности. Рассчитывается как функция индивидуальных оценок сходства (например, сумма, произведение или максимум).
• Refined Ranking Score (Уточненная оценка ранжирования): Итоговая оценка для сортировки. Может рассчитываться как функция (например, взвешенное среднее) от Initial Ranking Score (RS) и SS.

Выводы

1. Контекст определяет подсказки: Патент демонстрирует механизм, где текущий контекст пользователя (контент, который он потребляет) может иметь приоритет над общей популярностью запросов при формировании Autocomplete.
2. Сравнение Документ-SERP: Ключевой особенностью является то, что система сравнивает Presented Document не с текстом подсказки, а с контентом результатов поиска (SERP) этой подсказки. Это обеспечивает более точное семантическое соответствие.
3. Использование векторных пространств для моделирования тем: Патент явно подтверждает использование Google продвинутых методов IR/NLP (Document Vectors, Cosine Similarity) для сравнения контента. Это подчеркивает важность семантического анализа в архитектуре Google.
4. Влияние на путь пользователя (Search Journey): Этот механизм напрямую влияет на поисковый путь пользователя, предлагая ему следующие шаги на основе того, что он только что прочитал. Система стремится удержать пользователя в рамках текущего контекста исследования.
5. Баланс между популярностью и контекстом: Система не полагается исключительно на контекст. Она комбинирует Similarity Score (контекст) с Initial Ranking Score (популярность), чтобы обеспечить полезность и релевантность подсказок.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает механизм автозаполнения, а не ранжирования, он дает ценную информацию о том, как Google интерпретирует контент и контекст, что имеет стратегическое значение для SEO.

• Укрепление тематического авторитета (Topical Authority) и когерентности: Создавайте контент с четким тематическим фокусом. Поскольку Google использует векторные модели для определения сходства, ваш контент должен иметь четкий и последовательный семантический профиль (Document Vector). Это помогает системе точно смоделировать тематику вашего документа.
• Использование релевантной терминологии и сущностей: Используйте терминологию и сущности, стандартные для вашей ниши. Если Google определяет сходство путем сравнения векторов терминов, использование ожидаемых терминов поможет системе правильно сравнить ваш контент с авторитетными источниками.
• Фокус на Search Journey Optimization: Рассматривайте контент не только как точку входа, но и как фактор, формирующий дальнейший поиск пользователя. Если пользователь находится на вашем сайте, сильный контекст вашей страницы будет влиять на подсказки, которые он увидит, направляя его дальнейшие исследования в рамках вашей тематики.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание разрозненного или тематически несвязного контента: Контент, который пытается охватить слишком много несвязанных тем, будет трудно смоделировать в векторном пространстве. Это может привести к низким Similarity Scores при сравнении с любым конкретным контекстом и предоставит слабые контекстные сигналы.
• Тонкий или неоднозначный контент: Страницы без четкой тематики предоставляют слабые контекстные сигналы. Это затрудняет их использование в качестве надежного контекста для уточнения подсказок.
• Keyword Stuffing без семантической структуры: Простое добавление ключевых слов не создаст сильного тематического профиля. Система использует Cosine Similarity для анализа общей тематической направленности, поэтому важна общая семантическая структура, а не плотность отдельных слов.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность семантического поиска и Topical Modeling. Он демонстрирует, что Google обладает сложными механизмами для сравнения документов на основе их тематического содержания, используя векторные представления. Для SEO-стратегии это означает, что фокус должен быть на создании контента, который демонстрирует глубокое понимание темы, укрепляя семантический профиль сайта. Также это подчеркивает важность управления поисковым путем пользователя (Search Journey Optimization).

Практические примеры

Сценарий: Влияние контента сайта на последующий поиск пользователя (Search Journey Optimization)

1. Контекст: Пользователь читает статью на вашем сайте (Presented Document) о «симптомах и стадиях диабета 2 типа». Статья написана авторитетно и имеет четкий семантический профиль.
2. Действие пользователя: Пользователь решает уточнить информацию о лекарствах и начинает вводить в поисковую строку (предполагая, что система имеет доступ к контексту страницы) слово «метформин».
3. Стандартные подсказки (без контекста): «метформин цена», «метформин инструкция» (коммерческий/общий интент).
4. Работа алгоритма: Система анализирует контекст вашей статьи о диабете. Она проверяет SERP для кандидатов. SERP для «метформин и диабет 2 типа исследования» имеет высокую Similarity Score с вашей статьей, в отличие от SERP для «метформин цена».
5. Уточненные подсказки (с контекстом): «метформин и диабет 2 типа исследования», «метформин побочные эффекты при диабете».
6. Результат для SEO: Предоставив качественный контент, ваш сайт повлиял на формулировку следующего запроса пользователя, направив его на более глубокое изучение темы в рамках релевантного контекста, а не уведя на коммерческие запросы.

Вопросы и ответы