Как Google динамически фильтрует выдачу по сущностям после клика пользователя для уточнения интента

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неоднозначности поисковых запросов (ambiguous queries). Когда запрос может относиться к нескольким различным сущностям (entities) — например, [Washington] может означать штат, столицу или президента — начальная выдача содержит смешанные результаты. Это изобретение улучшает пользовательский опыт, позволяя системе динамически уточнить интент пользователя на основе его первого клика и соответствующим образом отфильтровать SERP без необходимости ввода нового запроса.

Что запатентовано

Запатентована система модификации результатов поиска, которая кластеризует результаты по связанным с ними сущностям. Когда пользователь выбирает (кликает) результат из определенного кластера, система интерпретирует это как сигнал о заинтересованности в данной сущности. В ответ система модифицирует исходную выдачу, исключая (omitting) или понижая (demoting) результаты, связанные с другими сущностями. Также система предоставляет сводку (search result summary), объясняющую примененную модификацию.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Кластеризация сущностей: Entity Cluster Module определяет сущности, связанные с каждым результатом, и группирует результаты в наборы (sets of search results) на основе общих сущностей.
• Предоставление инструкций: Вместе с исходной выдачей Instruction Module предоставляет инструкции (modification instructions), часто в виде клиентского скрипта (например, JavaScript), о том, как модифицировать SERP.
• Детекция выбора: Система отслеживает клик пользователя по одному из результатов.
• Модификация SERP: На основе выбора пользователя (часто при возврате на страницу выдачи – navigation back) система выполняет инструкции: сохраняет результаты из выбранного набора и исключает или понижает (например, затемняет или смещает вниз) результаты из других наборов.
• Уведомление: Отображается search result summary, информирующая пользователя о том, какие результаты были скрыты, и предоставляющая возможность их вернуть (reshow).

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание сущностей (Knowledge Graph, Entity-First Indexing) и разрешение неоднозначности запросов являются центральными элементами современного поиска. Динамическая адаптация SERP к поведению пользователя в рамках сессии для уточнения интента остается крайне актуальной задачей для повышения качества поиска. Хотя конкретный UI, описанный в патенте, может отличаться в текущей реализации, базовый принцип адаптации выдачи на основе сущностей активно используется.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (8/10) для SEO-стратегии. Он демонстрирует конкретный механизм, как Google использует поведение пользователя для фильтрации выдачи на основе сущностей. Это подчеркивает критическую важность четкой и сильной ассоциации документа с конкретной сущностью. Если страница нечетко сфокусирована или оптимизирована под менее популярную интерпретацию запроса, она может быть динамически исключена из выдачи, когда пользователь уточняет свой интент кликом.

Детальный разбор

Термины и определения

Entity (Сущность)

Тема дискурса; человек, место, концепция или объект, который можно идентифицировать и отличить от других. Является основой для кластеризации результатов.

Entity Cluster Module (Модуль кластеризации сущностей)

Компонент поисковой системы, который группирует результаты поиска в наборы (sets) на основе общих связанных сущностей.

Modification Instructions (Инструкции по модификации)

Код (например, JavaScript), генерируемый Instruction Module, который определяет логику модификации SERP после выбора пользователя. Инструкции могут выполняться на клиенте или сервере.

Omitting (Исключение/Опущение)

Способ модификации SERP, при котором нерелевантные результаты полностью удаляются или скрываются из видимости (упомянуто в Claim 1).

Demoting (Понижение)

Способ модификации SERP, при котором нерелевантные результаты понижаются в ранжировании (смещаются вниз) или визуально приглушаются (например, затемняются – dimming).

Search Result Summary (Сводка результатов поиска)

Уведомление, отображаемое вместе с модифицированной выдачей. Оно информирует пользователя о примененном фильтре (какие сущности скрыты) и предоставляет опцию для отмены фильтрации (reshow).

Sets of search results (Наборы результатов поиска)

Группы результатов, где каждый результат в группе связан с одной или несколькими общими сущностями. Результат может принадлежать нескольким наборам.

Navigation Back (Возвратная навигация)

Действие пользователя по возврату на страницу SERP после посещения одного из документов (например, нажатие кнопки «Назад» или переключение на вкладку с SERP).

Strength of Association / Entity Score (Сила ассоциации / Оценка сущности)

Метрика, указывающая, насколько сильно сущность связана с документом. Используется для определения принадлежности документа к набору.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод модификации выдачи и информирования пользователя.

1. Система предоставляет исходные результаты поиска, включающие Первый набор (связанный с Первой сущностью) и Второй набор (связанный со Второй, отличной от первой, сущностью).
2. Определяется выбор (клик) пользователем результата из Первого набора.
3. На основе этого выбора исходные результаты модифицируются: сохраняются результаты Первого набора и исключаются (omitting) результаты Второго набора (которые не входят также в Первый набор).
4. В ответ на выбор система предоставляет Сводку результатов поиска (search result summary) для отображения вместе с модифицированными результатами.
5. Сводка указывает, что результаты Второго набора исключены, и идентифицирует Вторую сущность.

Ядром изобретения является комбинация динамической фильтрации выдачи по сущности на основе клика с обязательным информированием пользователя о том, что и почему было скрыто.

Claim 4, 6 (Зависимые): Уточняют стандартный сценарий применения.

1. Исходные результаты предоставляются в виде веб-страницы (SERP) (Claim 4).
2. Модифицированные результаты предоставляются при навигации назад (navigation back) на страницу SERP после посещения документа (Claim 6).

Claim 7 (Зависимый): Описывает альтернативный сценарий (вкладки).

Навигация к документу происходит в первом окне/вкладке, в то время как SERP сохраняется во втором окне/вкладке. Навигация назад заключается в просмотре второго окна после просмотра первого. Это означает, что модификация может происходить динамически при переключении вкладок.

Claim 8, 9 (Зависимые): Уточняют техническую реализацию.

• Модификация может включать генерацию новой веб-страницы для замены исходной (Claim 8) – Серверный подход.
• ИЛИ модификация может включать изменение параметров представления (presentation parameters) исходной веб-страницы (Claim 9) – Клиентский подход (например, через JavaScript).

Claim 15 (Зависимый): Уточняет функциональность Сводки.

• Search Result Summary включает выбираемую опцию для повторного отображения (reshow) скрытых результатов.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, используя данные, рассчитанные при индексировании, и влияя на финальное представление результатов через взаимодействие с клиентом.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна предварительно определить сущности (entities), связанные с каждым документом, и рассчитать силу этой связи (strength of association или entity score). Эти данные сохраняются в индексе.

RANKING – Ранжирование
Ranking Engine генерирует исходный набор результатов. Затем Entity Cluster Module анализирует эти результаты и группирует их в наборы (sets of search results) на основе идентифицированных сущностей. Instruction Module генерирует инструкции по модификации.

RERANKING / Client-Side Interaction (Переранжирование / Взаимодействие на стороне клиента)
Основное применение патента. Это динамическое переранжирование или фильтрация, активируемая действием пользователя.

1. Доставка: Исходный SERP доставляется клиенту вместе с информацией о наборах и инструкциями.
2. Взаимодействие: Пользователь выбирает результат и переходит к документу.
3. Триггер: Пользователь осуществляет возвратную навигацию (navigation back) к SERP.
4. Исполнение: Активируются инструкции (на клиенте или сервере), которые модифицируют SERP, применяя omitting или demoting к невыбранным наборам сущностей, и отображают Search Result Summary.

Входные данные:

• Исходный поисковый запрос.
• Ранжированный список результатов.
• Данные об ассоциации сущностей с результатами (из Индекса).
• Сигнал выбора пользователя (клик) и сигнал возвратной навигации.

Выходные данные:

• Модифицированный SERP (отфильтрованный или пересортированный).
• Search Result Summary (уведомление о фильтрации).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на неоднозначные запросы (ambiguous queries), где одно слово имеет несколько значений, соответствующих разным сущностям (например, «Washington», «Apple», «Jaguar», «Penguin»).
• Конкретные типы контента: Влияет на любой контент, который система смогла четко ассоциировать с конкретной сущностью.

Когда применяется

• Условие активации: Алгоритм применяется, когда исходная выдача содержит несколько различных наборов результатов, связанных с разными сущностями (distinct entities), что указывает на неоднозначность запроса.
• Триггер: Выбор (клик) пользователем одного из результатов поиска.
• Временные рамки: Модификация происходит после клика, чаще всего при возврате пользователя на страницу результатов поиска (navigation back) в рамках той же поисковой сессии.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Подготовка SERP (Серверная сторона)

1. Получение запроса и идентификация результатов: Система получает запрос и находит релевантные документы.
2. Идентификация сущностей: Для топовых результатов определяются связанные с ними сущности (на основе данных индекса).
3. Кластеризация результатов: Entity Cluster Module группирует результаты в наборы на основе общих сущностей. Определяются как минимум Первый набор (Сущность А) и Второй набор (Сущность Б).
4. Генерация инструкций: Instruction Module создает modification instructions и search result set information (данные о принадлежности результатов к наборам).
5. Предоставление SERP: Исходный SERP, включающий результаты из всех наборов, а также инструкции и информацию о наборах, отправляется клиенту.

Процесс Б: Модификация SERP (Клиентская или Серверная сторона)

1. Определение выбора: Система определяет, что пользователь выбрал результат R1, принадлежащий к Первому набору (Сущность А).
2. Навигация и Возврат: Пользователь переходит на документ, а затем возвращается на SERP (navigation back).
3. Выполнение модификации: Активируются modification instructions. Система идентифицирует результаты, принадлежащие ко Второму набору (Сущность Б).
4. Применение изменений: Результаты Второго набора (не входящие в Первый) скрываются (omitting) ИЛИ понижаются (demoting). Понижение может включать затемнение (dimming) или понижение позиции.
5. Генерация Сводки: Создается Search Result Summary, уведомляющий пользователя о скрытии/понижении результатов, связанных с Сущностью Б, и предлагающий опцию их вернуть (reshow).
6. Отображение: Пользователю показывается модифицированный SERP и Сводка.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании данных о сущностях и поведении пользователя для фильтрации выдачи.

• Данные о сущностях (Entity Data): Критически важные данные. Используются предварительно рассчитанные ассоциации между документами и сущностями. Патент упоминает, что ассоциация может базироваться на свойствах сущности, алиасах и наличии связанных сущностей в документе.
• Поведенческие факторы (Behavioral Factors): Ключевым фактором является Selection (клик пользователя по результату), который используется как сигнал для определения интересующей сущности. Также используется сигнал Navigation Back как триггер для отображения модифицированного SERP.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит конкретных формул, но упоминает следующие концепции:

• Entity Score / Strength of Association (Оценка сущности / Сила ассоциации): Оценка, указывающая, насколько сильно сущность связана с документом. Используется для определения того, к какому набору принадлежит результат.
• Пороговое значение (Threshold entity score): Минимальный entity score, необходимый для того, чтобы считать сущность связанной с документом. Может использоваться для выбора одной или нескольких основных сущностей документа.

Выводы

1. Сущности как основа для кластеризации выдачи: Google не просто ранжирует документы, но и группирует их в sets of search results на основе связанных с ними entities. Это позволяет системе интерпретировать неоднозначные запросы как набор потенциальных интентов.
2. Клик как сигнал уточнения интента: Первый клик пользователя используется как явный сигнал для разрешения неоднозначности запроса в рамках текущей сессии. Выбор результата из определенного кластера сущностей интерпретируется как фокус пользователя на этой сущности.
3. Динамическая модификация SERP (Post-Click Filtering): Поисковая выдача не является статичной. Система активно модифицирует ее (через omitting или demoting) в ответ на действия пользователя, часто при возврате на SERP.
4. Гибкость реализации (Client-Side vs Server-Side): Модификация может происходить как на стороне сервера (генерация нового SERP), так и на стороне клиента (с помощью JavaScript, изменяющего отображение уже загруженной страницы).
5. Прозрачность и контроль пользователя: Важной частью запатентованного метода (Claim 1) является предоставление Search Result Summary. Система обязана уведомить пользователя о том, что выдача была отфильтрована, и предоставить возможность отменить эти изменения (reshow).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение четкой ассоциации с сущностью (Entity Association): Контент должен быть сфокусирован на одной основной сущности. Необходимо убедиться, что Google правильно идентифицирует эту сущность и считает ее главной для документа. Используйте структурированные данные (Schema.org), упоминайте сущность в ключевых элементах (Title, H1) и предоставляйте достаточный семантический контекст.
• Анализ кластеров в SERP: При работе с неоднозначными запросами анализируйте, какие сущности Google считает релевантными и как он их группирует. Понимайте, в какой кластер попадает ваш контент и кто является вашим реальным конкурентом в рамках этого кластера сущностей.
• Построение авторитетности в рамках сущности (Topical Authority): Развивайте контент, который полностью покрывает тему, связанную с сущностью. Чем сильнее ваш сайт ассоциирован с сущностью, тем выше вероятность того, что он будет сохранен в выдаче, когда пользователь выберет этот тематический кластер.
• Оптимизация сниппетов для ясности интента: Создавайте Title и Description, которые ясно указывают, о какой именно интерпретации неоднозначного термина пойдет речь. Это поможет привлечь целевой клик и корректно сфокусировать сессию пользователя на вашей сущности.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание «размытого» контента (Entity Ambiguity): Создание страниц, которые пытаются ранжироваться по неоднозначному запросу, упоминая сразу несколько его интерпретаций без четкого фокуса (например, статья про «Ягуар», смешивающая факты о животном и автомобиле). Такой контент рискует не быть четко ассоциированным ни с одной доминирующей сущностью.
• Игнорирование семантического контекста: Фокусировка только на ключевых словах без учета того, с какими entities они связаны в Knowledge Graph. Система фильтрует выдачу на основе сущностей, а не просто совпадения ключевых слов.
• Вводящие в заблуждение заголовки (Clickbait): Попытки получить трафик за счет популярности одной сущности, когда контент посвящен другой, менее популярной сущности с тем же именем. Этот механизм направлен на фильтрацию такого контента после того, как пользователь уточнил свой интерес.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по переходу к поиску, основанному на сущностях (Entity-First). Он демонстрирует, как поведенческие сигналы (клики) используются в реальном времени для переоценки релевантности и модификации выдачи в рамках одной сессии (краткосрочная персонализация). Для SEO это означает, что стратегический приоритет должен отдаваться построению четкой семантической структуры сайта и созданию контента, который однозначно отвечает на конкретный интент, связанный с определенной сущностью.

Практические примеры

Сценарий: Поиск по неоднозначному запросу [Washington]

1. Исходный запрос: Пользователь вводит [Washington].
2. Исходная выдача (SERP): Google определяет три основных кластера сущностей: Штат Вашингтон (Set 1), Вашингтон Округ Колумбия (Set 2) и Джордж Вашингтон (Set 3). Выдача смешанная.
3. Взаимодействие: Пользователь кликает на результат «Washington State Govt» (Set 1) и переходит на сайт.
4. Возврат (Navigation Back): Пользователь нажимает кнопку «Назад», чтобы вернуться в Google.
5. Модификация: Система активирует механизм фильтрации. Результаты из Set 2 (Округ Колумбия) и Set 3 (Джордж Вашингтон) скрываются (Omission) или затемняются (Demotion).
6. Результат: Пользователь видит модифицированный SERP, сфокусированный только на Штате Вашингтон. Вверху появляется блок Search Result Summary: «Показываем результаты о: Штат Вашингтон. Скрыты результаты о: Округ Колумбия (кликните, чтобы показать), Джордж Вашингтон (кликните, чтобы показать)».

Вопросы и ответы