Как Google использует структурированные базы данных для ответов на запросы, пересмотра поиска и переранжирования органических результатов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности традиционного поиска при обработке запросов, которые лучше всего удовлетворяются структурированными данными из баз данных (например, авиабилеты, вакансии, товары). Поисковые системы часто не учитывают поисковые возможности самих баз данных при ранжировании. Это вынуждает владельцев сайтов создавать множество предварительно оптимизированных, «тонких» страниц под популярные варианты запросов (например, «перелет из А в Б»), что ухудшает точность поиска и скрывает реальную полезность underlying database.

Что запатентовано

Запатентована система, которая интерпретирует неструктурированные текстовые запросы для выявления подразумеваемого Service Requirement (требования к услуге или данным). Система оценивает различные базы данных на основе их способности удовлетворить это требование (Service Requirement Score) и использует возможности лучших баз данных для модификации процесса поиска. Это может включать внедрение структурированных данных в выдачу, переписывание запроса с добавлением ограничений, полученных из базы данных, или переранжирование органических результатов.

Как это работает

Система работает путем анализа запроса и сопоставления его терминов с известными схемами баз данных:

• Идентификация требования: Определяется Service Requirement (например, «Поиск авиабилетов» для запроса [LAX в SFO]).
• Оценка баз данных: Каждая релевантная база данных получает Service Requirement Score, основанный на ее авторитетности и том, насколько хорошо ее схема (параметры ввода/вывода) соответствует запросу и насколько полны ее данные.
• Выбор стратегии интеграции: Система может использовать одну из трех стратегий:
• A) Смешивание (Blending): Запрос к лучшей базе данных и внедрение результатов в SERP или добавление ссылки на интерфейс базы данных.
• B) Пересмотр запроса (Query Revision): Использование данных из базы для вывода Search Constraints и автоматического уточнения запроса пользователя.
• C) Переранжирование (Reranking): Повышение органических результатов, которые связаны с высоко оцененной базой данных.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Этот патент описывает фундаментальные механизмы, лежащие в основе интеграции структурированных данных и вертикального поиска (Google Flights, Hotels, Shopping, Jobs). Способность Google понимать Service Requirements и напрямую использовать структурированные данные (через Knowledge Graph, фиды, schema.org) является ключевым элементом современной поисковой выдачи.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение (8.5/10), особенно для E-commerce, Travel, Real Estate и других ниш, основанных на данных. Он демонстрирует, что Google предпочитает сайты с мощными, хорошо структурированными базами данных и функциональными интерфейсами, а не сайты с тысячами тонких, предварительно оптимизированных лендингов. Стратегия должна фокусироваться на предоставлении структурированных данных и функциональности, а не на текстовой оптимизации под каждую вариацию запроса.

Детальный разбор

Термины и определения

Authority Score (Оценка авторитетности)

Метрика, оценивающая авторитетность базы данных относительно других баз данных. Может основываться на ссылках на сайт, трафике и других факторах.

Database Data (Данные о базах данных)

Информация, хранимая поисковой системой, описывающая возможности, контент, схемы, Parameter Types и Parameter Values различных баз данных (как внутренних, так и внешних).

Match Score (Оценка соответствия)

Метрика, оценивающая, насколько хорошо Parameter Values, извлеченные из запроса, соответствуют Parameter Types, которые поддерживает база данных. Также учитывает полноту данных в базе.

Parameter Types (Типы параметров)

Типы данных, которые база данных принимает на вход или выдает на выходе при выполнении поисковой операции (например, «Место отправления», «Цена», «Производитель»).

Parameter Values (Значения параметров)

Конкретные значения для Parameter Types, извлеченные из запроса (например, «LAX», «$300», «Brand X»).

Search Constraints (Поисковые ограничения)

Ограничения или фильтры, выведенные из результатов запроса к базе данных, которые используются для модификации исходного поискового запроса.

Service Requirement (Требование к услуге/данным)

Услуга или потребность в данных, которая запрашивается (явно или неявно) пользователем в запросе (например, «Поиск работы», «Поиск авиабилетов», «Поиск товара»).

Service Requirement Score (Оценка требования к услуге)

Метрика, являющаяся мерой способности конкретной базы данных удовлетворить определенный Service Requirement. Часто является комбинацией Authority Score и Match Score.

Unstructured Query (Неструктурированный запрос)

Текстовый запрос, не отформатированный согласно синтаксису языка запросов к базам данных (например, не SQL).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ сосредоточен на независимом пункте Claim 1, который определяет ядро изобретения в данном патенте (который является продолжением более ранних заявок).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод интеграции доступа к структурированным данным в ответ на неструктурированный запрос.

1. Система получает неструктурированный запрос и генерирует первичные органические результаты с Search Scores.
2. Система определяет Service Requirement из запроса. Этот процесс включает:
• Доступ к данным, определяющим возможности баз данных (Parameter Types ввода и вывода).
• Выделение из запроса терминов, которые являются Parameter Values.
• Выбор Service Requirement на основе соответствия этих значений типам параметров.
3. Для каждой базы данных вычисляется Service Requirement Score. Эта оценка определяется на основе: (i) соответствия Parameter Values из запроса Parameter Types базы данных, и (ii) количества различных значений параметров (т.е. объема и полноты данных) в базе данных.
4. Генерируются поисковые результаты, упорядоченные по Search Scores.
5. Для как минимум одного ресурса (Первый ресурс), который связан с базой данных, чей Service Requirement Score удовлетворяет пороговому значению:
• Генерируется ссылка для доступа к интерфейсу этой базы данных.
• В поисковый результат для Первого ресурса включается эта ссылка, причем она доступна для выбора отдельно (separately selectable) от самого результата.
6. Поисковые результаты предоставляются устройству пользователя.

Claim 1 фокусируется на конкретной реализации (Стратегия А: Blending/Linking), где система идентифицирует релевантную базу данных и предоставляет пользователю прямой доступ к ее интерфейсу через ссылку в SERP. Однако, раздел «Detailed Description» патента описывает более широкие возможности применения этой технологии (Стратегии B и C).

Где и как применяется

Изобретение применяется на нескольких этапах поиска для интеграции органического контента и структурированных данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система собирает Database Data. Это может происходить путем анализа форм на сайтах, сканирования структурированных ресурсов (например, с использованием микроразметки) или получения прямых фидов данных от паблишеров. Система изучает схемы баз данных, Parameter Types и Parameter Values.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основной этап применения. При получении неструктурированного запроса система анализирует его для определения Service Requirement и извлечения Parameter Values. Происходит сопоставление этих данных с известными базами данных.

RANKING – Ранжирование
На этом этапе генерируются первичные органические результаты. Также вычисляются Service Requirement Scores для релевантных баз данных.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
На этих этапах происходит фактическая интеграция, в зависимости от выбранной стратегии:

• Смешивание: Система может выполнить запрос к выбранной базе данных и внедрить структурированные результаты или ссылки на интерфейс базы данных (как описано в Claim 1).
• Переранжирование: Search Scores органических результатов могут быть скорректированы (повышены) на основе Service Requirement Score связанных с ними баз данных.

Примечание: В случае стратегии Пересмотра запроса (Query Revision), система может вернуться на этап QUNDERSTANDING/RANKING после вывода Search Constraints.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на транзакционные и коммерческие запросы, где пользователь ищет данные с конкретными параметрами (цена, местоположение, дата, характеристики).
• Конкретные ниши: E-commerce, Travel (авиабилеты, отели), Jobs, Real Estate, Финансы — любые ниши, где контент хранится в структурированных базах данных.

Когда применяется

• Триггеры активации: Когда система с высокой уверенностью идентифицирует Service Requirement в неструктурированном запросе и находит термины, которые могут быть интерпретированы как Parameter Values (например, названия городов, даты, цены).
• Условия: Когда существуют доступные базы данных, чьи Parameter Types соответствуют извлеченным Parameter Values, и эти базы данных имеют достаточный Service Requirement Score.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает общий процесс и три основные стратегии его применения.

Общий Процесс (Предварительные шаги)

1. Получение запроса: Система получает неструктурированный запрос.
2. Первичное ранжирование (Опционально): Получение данных, идентифицирующих органические ресурсы, релевантные запросу, и их Search Scores.
3. Определение Service Requirement: Анализ терминов запроса для идентификации Parameter Values и сопоставление их с Parameter Types известных баз данных для определения основного требования (например, Поиск товара).
4. Оценка баз данных: Расчет Service Requirement Score для каждой релевантной базы данных на основе Authority Score и Match Score (включая полноту данных).
5. Выбор баз данных: Выбор подмножества лучших баз данных на основе их оценок.

Далее система применяет одну из описанных в патенте стратегий:

Стратегия А: Смешивание и Внедрение (Blending)

1. Генерация данных: Генерация данных, отвечающих Service Requirement, на основе запроса и выбранных баз данных. Это может быть прямой запрос к базе данных.
2. Генерация результатов: Создание финальных поисковых результатов путем объединения органических результатов и данных из базы.
3. Форматы внедрения:
• Внедрение структурированного ответа (например, список моделей и цен).
• Внедрение результата со ссылкой на интерфейс базы данных (как в Claim 1), возможно, с предварительно заполненными параметрами в URL (Deep Linking).

Стратегия B: Пересмотр запроса и Ограничения (Query Revision/Constraints)

1. Запрос к базе данных: Отправка Parameter Values в интерфейс выбранной базы данных и получение результатов.
2. Вывод ограничений: Определение Search Constraints на основе результатов из базы. (Пример: запрос [Камеры Brand X до 300]. База данных показывает, что модели Q стоят дороже 300. Ограничение: исключить модель Q).
3. Пересмотр запроса: Модификация исходного запроса с включением ограничения (например, добавление оператора NOT).
4. Повторный поиск: Выполнение поиска по пересмотренному запросу и предоставление результатов.

Стратегия C: Переранжирование на основе возможностей базы данных (Reranking)

1. Идентификация связей: Определение органических ресурсов, которые связаны с выбранными базами данных (например, страница содержит ссылку на интерфейс базы).
2. Корректировка оценок: Корректировка Search Score этих ресурсов на основе Service Requirement Score связанной базы данных. Ресурс, связанный с высокорелевантной базой данных, получает буст.
3. Финальное ранжирование: Генерация поисковых результатов, упорядоченных согласно скорректированным оценкам.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании структурированных данных и метаданных о возможностях баз данных.

• Контентные/Структурные факторы (Database Schema): Критически важные данные. Система использует информацию о Parameter Types (входные и выходные параметры, такие как цена, местоположение, производитель) и доступных Parameter Values для каждой базы данных.
• Факторы авторитетности (Authority Factors): Используются для расчета Authority Score базы данных/сайта. Патент не детализирует их, но упоминает, что они могут включать количество ссылок на сайт, трафик и т.д.
• Системные данные: Search Scores органических результатов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Service Requirement Score: Мера способности базы данных удовлетворить требование. Рассчитывается как комбинация Authority Score и Match Score.
• Authority Score: Оценка авторитетности базы данных.
• Match Score: Оценка соответствия схемы базы данных запросу. Рассчитывается на основе совпадения Parameter Values из запроса с Parameter Types базы данных. Также учитывает полноту данных в базе (number of different parameter values, как указано в Claim 1).
• Скорректированный Search Score (SS’): В стратегии C (Reranking) исходный Search Score (SS) может быть скорректирован на основе Service Requirement Score (SRS). Пример формулы из описания патента: SS’ = SS * (1.0 + SRS * C), где C — масштабирующая константа.

Выводы

1. Google активно интерпретирует неструктурированные запросы как запросы к базам данных: Система стремится понять, когда пользователь ищет структурированную информацию (Service Requirement), даже если запрос выглядит как обычный текст.
2. Возможности и полнота баз данных становятся фактором ранжирования: Не только контент страницы, но и возможности связанной с ней базы данных (ее схема, полнота данных, авторитетность) влияют на ранжирование через Service Requirement Score. Полнота данных (Coverage) явно указана в Claim 1 как компонент оценки.
3. Многообразие стратегий интеграции: Google имеет несколько механизмов для использования структурированных данных: прямое внедрение ответов (Blending), автоматическое уточнение запроса пользователя на основе данных (Query Revision) и повышение релевантных органических результатов (Reranking).
4. Автоматическое уточнение запросов (Constraints): Система может использовать базы данных для выявления неявных ограничений и фильтрации выдачи, даже если пользователь не указал их явно (например, исключение слишком дорогих моделей).
5. Девальвация «тонких» оптимизированных страниц: Патент прямо указывает на цель снизить зависимость от предварительно сгенерированных страниц, оптимизированных под конкретные варианты запросов. Система предпочитает ресурсы, предоставляющие доступ к функциональным поисковым возможностям (интерфейсам баз данных).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Максимально полное предоставление структурированных данных: Для сайтов E-commerce, Travel, Jobs и т.д. критически важно предоставлять Google полную информацию о своих данных и возможностях. Это достигается через микроразметку (Schema.org), фиды данных (например, Merchant Center, Google Flights feeds) и чистую структуру сайта. Это помогает Google понять ваши Parameter Types и Parameter Values.
• Фокус на полноте данных (Coverage): Поскольку Service Requirement Score учитывает количество различных значений параметров в базе данных (Claim 1), сайты с более широким ассортиментом или покрытием (при прочих равных) будут иметь преимущество.
• Развитие авторитетности платформы/базы данных: Поскольку Authority Score является частью Service Requirement Score, необходимо работать над общей авторитетностью сайта, чтобы Google считал вашу базу данных надежным источником для удовлетворения Service Requirement.
• Обеспечение функциональности и индексации фильтров: Убедитесь, что интерфейс вашей базы данных (например, фасетная навигация, фильтры поиска на сайте) является функциональным и понятным. Обеспечьте возможность формирования URL с параметрами, чтобы Google мог генерировать Deep Links на ваш интерфейс (как описано в патенте).

Worst practices (это делать не надо)

• Создание тысяч «тонких» статических лендингов для низкочастотных запросов: Создание отдельных слабых страниц под каждую комбинацию параметров (например, «Красные кроссовки Nike 42 размера в Берлине») неэффективно. Патент направлен на борьбу с этой практикой, предпочитая функциональные интерфейсы баз данных.
• Игнорирование структурированных данных и фидов: Полагаться только на органическую текстовую оптимизацию для запросов, имеющих четкий Service Requirement, рискованно. Google будет искать структурированные ответы.
• Скрытие функциональности поиска/фильтрации: Если доступ к вашей базе данных затруднен (например, сложная форма, скрытая за логином или не crawlable JS), Google не сможет оценить ее возможности и использовать ее для улучшения выдачи.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегию Google на превращение из поисковой системы в систему предоставления ответов и услуг. Для коммерческих ниш структурированные данные — это не просто дополнительный фактор, а основной механизм, с помощью которого Google понимает ваш ассортимент и возможности. Это подчеркивает важность технического SEO, направленного на интеграцию данных (API, фиды, разметка), и отход от классического контент-маркетинга для транзакционных запросов.

Практические примеры

Сценарий 1: Автоматическое уточнение запроса (Query Revision) в E-commerce

1. Действие SEO-специалиста: Внедрение детальной микроразметки Product Schema, включая все характеристики и цены, и передача полного фида в Merchant Center.
2. Запрос пользователя: [Ноутбук для графического дизайна до 1000$].
3. Работа системы (Google): Google определяет Service Requirement (Поиск товара) и параметры. Он запрашивает свои структурированные данные (полученные из фидов/разметки).
4. Вывод ограничений: Система определяет, что ноутбуки с дискретными видеокартами NVIDIA RTX 40-й серии стоят дороже 1000$.
5. Пересмотр запроса: Google может неявно модифицировать запрос (Query Revision), исключив результаты с RTX 40-й серии (добавив Search Constraint) или понизив их, фокусируя выдачу на моделях с GTX или RTX 30-й серии, которые удовлетворяют ценовому ограничению.
6. Результат: Более точная выдача, даже если пользователь не знал о моделях видеокарт.

Сценарий 2: Повышение ресурса за счет базы данных (Reranking) в недвижимости

1. Действие SEO-специалиста: Создание авторитетного портала по недвижимости с мощной базой данных и удобными фильтрами (интерфейс).
2. Запрос пользователя: [Квартиры в аренду в Центре].
3. Работа системы (Google): Google ранжирует множество сайтов. Он также рассчитывает Service Requirement Score для баз данных. База данных портала получает высокий балл за авторитетность, полноту данных и соответствие параметров.
4. Переранжирование: Органический результат, ведущий на главную страницу поиска портала, получает значительный буст (Adjusted Search Score) благодаря высокому Service Requirement Score связанной базы данных.
5. Результат: Портал ранжируется выше, чем менее функциональные доски объявлений или статьи, так как предоставляет пользователю инструмент для решения задачи.

Вопросы и ответы