Как Google предсказывает запросы на идеографических языках (например, японском) во время фонетического ввода

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему медленного и сложного ввода запросов в языках, использующих идеограммы (например, японский, китайский). В таких языках пользователи обычно вводят текст фонетически (например, с помощью Ромадзи или Каны), а затем преобразуют его в идеограммы (Кандзи) с помощью редактора метода ввода (IME). Стандартные системы автодополнения, ожидающие завершенного ввода, неэффективны. Изобретение ускоряет процесс, предсказывая итоговый идеографический запрос уже на этапе ввода фонетических символов, до их конвертации пользователем.

Что запатентовано

Запатентована система автодополнения (Autocompletion), адаптированная для языков, сочетающих идеограммы (Ideographs) и фонетические символы (Phonetic Characters). Ключевая особенность — механизм предварительной обработки исторических запросов, который учитывает множественные фонетические варианты ввода идеограмм. Это позволяет системе предлагать полные запросы, даже если пользователь ввел идеограммы, за которыми следует незавершенная фонетическая последовательность для следующей идеограммы.

Как это работает

Система работает в двух основных режимах: офлайн-обработка и онлайн-предсказание.

• Офлайн-обработка: Система анализирует исторические логи запросов (Historical Query Log). Для популярных запросов с идеограммами определяются все возможные фонетические представления (используя Language Dictionary). Затем генерируются все инкрементальные шаги фонетического ввода. Эти данные компилируются в таблицы автодополнения (Query Completion Tables), упорядоченные по популярности.
• Онлайн-предсказание: Когда пользователь вводит частичный запрос (даже если это начало фонетического ввода), система ищет его в предварительно созданных таблицах и мгновенно возвращает упорядоченный список наиболее популярных полных запросов.

Актуальность для SEO

Высокая. Автодополнение (Google Suggest) является фундаментальной частью пользовательского опыта, особенно на мобильных устройствах. Корректная и быстрая обработка ввода на идеографических языках критически важна для удобства пользователей на крупных рынках, таких как Япония и Китай. Описанные механизмы лежат в основе работы автодополнения в этих регионах.

Важность для SEO

Патент имеет умеренное или высокое стратегическое значение (6.5/10) для международного SEO в регионах CJK (Китай, Япония, Корея). Он не описывает факторы ранжирования, но критически важен для исследования ключевых слов и понимания поведения пользователей. Система автодополнения напрямую влияет на то, какие запросы пользователи отправляют, направляя их к наиболее популярным формулировкам. Оптимизация должна фокусироваться на вариантах, которые предлагает Autocomplete.

Детальный разбор

Термины и определения

Authorized Historical Queries List (Список разрешенных исторических запросов)

Отфильтрованный набор ранее отправленных пользователями запросов из Historical Query Log, используемый как основа для генерации предсказаний.

Fingerprint (Отпечаток)

Хэш-значение (например, 64-битное число), вычисленное из строки запроса. Используется для эффективного поиска и индексации.

Fingerprint-to-Table Map (Карта соответствия отпечатков таблицам)

Структура данных, которая связывает отпечаток частичного запроса с соответствующей Query Completion Table.

Historical Query Log (Исторический лог запросов)

База данных, хранящая историю поисковых запросов, отправленных сообществом пользователей, включая частоту и метаданные.

Ideographs (Идеограммы)

Неалфавитные символы или пиктограммы (например, японские Кандзи, китайские Ханьцзы). В контексте патента — символы, которые часто вводятся с помощью фонетических последовательностей.

Incremental Query String (Инкрементальная строка запроса)

Последовательные шаги ввода фонетических символов. Например, для фонетического ввода «sake» инкрементальными строками будут «s», «sa», «sak», «sake».

Phonetic Characters (Фонетические символы)

Символы, представляющие звуки или слоги (например, латинский алфавит (Ромадзи) или японская азбука Кана).

Query Completion Table (Таблица автодополнения запросов)

Предварительно рассчитанная таблица, содержащая упорядоченный список популярных завершенных запросов, соответствующих определенному частичному вводу.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы в реальном времени для идеографических языков.

1. Система получает частичный поисковый запрос (partial search query) от пользователя.
2. Структура ввода: [Один или более идеограмм] + [Единичный фонетический символ].
3. Этот фонетический символ формирует незавершенную фонетическую последовательность (incomplete phonetic sequence), соответствующую следующей (новой) идеограмме. (Упоминаются азиатские идеограммы).
4. Автоматически, в ответ на этот ввод и до ввода дополнительного текста:
5. Система получает набор предсказанных полных запросов (predicted complete search queries) на основе исторических данных.
6. Процесс включает предсказание новой идеограммы на основе этого единственного фонетического символа и контекста предыдущих идеограмм.
7. Система передает упорядоченный набор предсказаний пользователю.
8. Предсказанные запросы содержат как исходные, так и предсказанную новую идеограмму.

Ключевая технология — способность распознать, что пользователь начал фонетический ввод следующей идеограммы, и предвосхитить результат этого ввода, не дожидаясь завершения и конвертации на стороне клиента.

Claim 5 (Зависимый от 1) и Claim 16 (Независимый): Детализируют офлайн-процесс генерации данных (Mapping), необходимый для работы механизма Claim 1.

1. Получение исторических запросов с идеограммами и их частотой (frequency of submission).
2. Маппинг (Mapping): Сопоставление строк идеограмм с одним или более представлениями, включающими строки фонетических символов.
3. Генерация упорядоченных подмножеств (т.е. Query Completion Tables) на основе этих данных, упорядоченных по частоте.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе интерпретации ввода пользователя, используя предварительно обработанные данные.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения. Система работает в двух режимах:

1. Офлайн-обработка (Генерация данных): Процесс, выполняемый Ordered Set Builder, анализирует Query Log. Он использует Language Dictionary для определения фонетических эквивалентов идеограмм и генерирует Fingerprint-to-Table Maps и Query Completion Tables. Это процесс понимания взаимосвязи между фонетическим вводом и конечными идеографическими запросами.
2. Онлайн-обработка (Предсказание): Prediction Server получает частичный запрос в реальном времени от Search Assistant (клиента). Он использует предварительно сгенерированные карты и таблицы для быстрого поиска и возврата предсказаний.

Входные данные:

• Офлайн: Historical Query Log, Language Dictionary.
• Онлайн: Частичный запрос пользователя (идеограммы и/или фонетические символы), контекст пользователя (язык).

Выходные данные:

• Упорядоченный список предсказанных полных запросов (Autocomplete suggestions).

На что влияет

• Языковые и географические ограничения: Патент напрямую нацелен на языки, использующие идеограммы и сложные методы ввода (IME), такие как японский, китайский и корейский (CJK). Не применяется к алфавитным языкам.
• Типы запросов: Влияет на все типы запросов (информационные, навигационные, коммерческие) в этих языках, улучшая интерфейс ввода.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется немедленно при вводе пользователем символов в поисковую строку. Отправка частичного запроса может инициироваться после ввода символов, паузы или ввода разделителя.
• Условия работы: Применяется, когда система идентифицирует ввод как язык, поддерживающий описанный механизм, особенно при смешанном вводе (идеограммы + фонетика).

Пошаговый алгоритм

Основная новизна патента заключается в офлайн-процессе генерации таблиц предсказаний для идеографических языков (FIG. 14).

Процесс А: Офлайн-генерация таблиц предсказаний

1. Сбор и фильтрация логов: Создание Authorized Historical Queries List из Historical Query Log путем применения фильтров (частотность, приватность, анти-спуфинг).
2. Выборка запроса: Итерация по каждому авторизованному запросу (например, 鮭日本 — «Salmon Japan»).
3. Идентификация блока запроса (Query Unit): Идентификация первого блока (например, 鮭 — «Salmon»).
4. Создание записи для идеограммы: Создание связи: частичный запрос (鮭) → полный запрос (鮭日本).
5. Идентификация фонетических представлений: Определение всех фонетических вариантов для идеограммы с помощью Language Dictionary (например, для 鮭 это さけ «sake» и しゃけ «shake»).
6. Генерация инкрементальных строк: Определение всех шагов ввода для каждого варианта.
   • Для さけ: «さ», «さけ».
   • Для しゃけ: «し», «しゃ», «しゃけ».
7. Создание записей для инкрементальных строк: Создание связей для каждого шага: например, частичный запрос («さ») → полный запрос (鮭日本).
8. Итерация: Переход к следующему блоку (日本 — «Japan»). Шаги 4-7 повторяются, но теперь частичные запросы включают предыдущие блоки (например, «鮭に» → 鮭日本).
9. Сортировка и Оптимизация: Сгенерированные данные группируются в Query Completion Tables, сортируются по частоте (популярности) и индексируются через Fingerprint-to-Table Maps.

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение частичного ввода: Система получает ввод от пользователя (например, «さ»).
2. Генерация отпечатка: Вычисление Fingerprint для частичного ввода.
3. Поиск соответствия: Поиск отпечатка в Fingerprint-to-Table Map для определения нужной Query Completion Table.
4. Извлечение предсказаний: Извлечение Топ-N наиболее популярных полных запросов из таблицы (например, 鮭日本).
5. Передача пользователю: Предсказания отправляются клиенту для отображения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Historical Query Log. Это основной источник данных о том, что и как часто ищут пользователи. Частота отправки (Frequency) является ключевым фактором.
• Лингвистические данные: Language Dictionary. Критически важный компонент для определения взаимосвязей между идеограммами и их возможными фонетическими представлениями.
• Пользовательские факторы: Опционально может использоваться профиль пользователя (User Profile) для персонализации или выбора соответствующего набора данных (например, по региону или языку).

Какие метрики используются и как они считаются

• Frequency (Частотность/Популярность): Основная метрика для ранжирования предсказаний. Определяется количеством отправок конкретного запроса в логах.
• Ranking Criteria (Критерии ранжирования): Используются для упорядочивания подсказок. Кроме частотности, могут включать свежесть (recency) или персонализацию.
• Фильтры: Используются при обработке логов. Упоминаются фильтры приватности (требование минимального числа уникальных пользователей), частотности и уместности контента, а также анти-спуфинг фильтры.

Выводы

1. Глубокая адаптация под лингвистику: Google не применяет универсальный подход к Autocomplete. Для идеографических языков используется специализированный процесс, который моделирует поведение пользователя при вводе текста (фонетический ввод через IME).
2. Реверс-инжиниринг ввода: Ключевая особенность — система заранее рассчитывает все возможные фонетические пути ввода для популярных идеографических запросов, включая все инкрементальные шаги.
3. Предсказание до конвертации: Система способна предсказать конечный идеографический запрос, даже если пользователь только начал вводить фонетические символы и еще не конвертировал их в идеограмму на своем устройстве.
4. Приоритет популярности: Как и в стандартном Autocomplete, частотность (Frequency) исторических запросов является основным фактором ранжирования подсказок.
5. Autocomplete как инструмент стандартизации: Система активно направляет пользователей к наиболее популярным и каноническим формулировкам запросов, что влияет на распределение поискового спроса.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации особенно актуальны для SEO в регионах CJK (Китай, Япония, Корея).

• Autocomplete-First подход к семантике: Используйте Google Autocomplete как основной источник для понимания реального спроса и популярных формулировок. Патент подтверждает, что подсказки основаны на агрегированных исторических данных.
• Анализ фонетических вариантов ввода (International SEO): При исследовании семантики проверяйте подсказки, начиная вводить ключевые слова фонетически (например, используя Ромадзи или Пиньинь). Это помогает понять, как пользователи инициируют поиск и какие идеографические запросы предлагает система на разных этапах ввода.
• Приоритет каноническим идеограммам: Хотя пользователи вводят текст фонетически, система предлагает конечные идеографические запросы. Оптимизация контента должна фокусироваться на этих канонических идеографических формулировках, которые доминируют в Autocomplete.
• Учет смешанных форм письма: Обращайте внимание на популярные смешанные формулировки (например, Кандзи + Катакана в японском), которые предлагает автозаполнение, и включайте их в контент-стратегию.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки манипуляции (Спуфинг) подсказками: Патент упоминает использование фильтров при обработке логов, включая анти-спуфинг и фильтры приватности. Попытки искусственно накрутить частотность запроса для попадания в Autocomplete рискованны и, вероятно, будут отфильтрованы.
• Игнорирование методов ввода: Ошибка при работе с азиатскими рынками — анализировать только конечные идеографические запросы, игнорируя фонетические методы ввода и промежуточные состояния, которые влияют на выбор пользователя.
• Оптимизация под редкие написания: Фокусировка на архаичных или редких вариантах написания идеограмм, которых нет в Autocomplete, неэффективна, так как система уводит пользователей от таких запросов.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует глубокую интеграцию лингвистического анализа и понимания поведения пользователей в инфраструктуру Google. Для рынков CJK влияние Autocomplete на формирование спроса критически высоко из-за сложности ввода. Конкуренция начинается уже в строке поиска. Стратегически важно для SEO понимать не только перевод, но и локальные особенности ввода текста и использовать Autocomplete как ключевой инструмент для захвата трафика.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация для запроса «Лосось» в Японии

1. Анализ: SEO-специалист знает, что «лосось» по-японски — это идеограмма 鮭. У нее есть два основных произношения: さけ (sake) и しゃけ (shake).
2. Механизм патента в действии: Google офлайн рассчитал, что оба варианта ввода ведут к запросу 鮭, и сгенерировал инкрементальные шаги (например, «s», «sa»…).
3. Действия пользователя: Пользователь начинает вводить первый фонетический символ, например, «さ» (sa).
4. Результат: Система автозаполнения немедленно предлагает полный запрос 鮭 (и связанные популярные запросы), даже до того, как пользователь завершил ввод («け») и конвертировал его в Кандзи.
5. Вывод для SEO: Необходимо оптимизировать страницу под канонический вариант 鮭, который Google активно предлагает через систему предсказаний, и учитывать оба фонетических варианта в анализе спроса.

Вопросы и ответы