Как Google фильтрует отзывы о продуктах (приложениях) на основе точной модели устройства пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему нерелевантности отзывов о продуктах, чья производительность критически зависит от устройства или платформы, на которой они используются (в первую очередь, программное обеспечение и приложения). Поскольку работа ПО сильно зависит от аппаратных характеристик и версии ОС, агрегированные отзывы могут вводить в заблуждение. Например, приложение может отлично работать на новом устройстве, но плохо на старом. Патент устраняет эту проблему, гарантируя, что пользователь видит отзывы, релевантные его конкретной конфигурации.

Что запатентовано

Запатентована система и метод фильтрации отзывов о продукте на основе точных характеристик устройства. Приложение, работающее на устройстве пользователя (Customer Device), автоматически определяет его специфические параметры (например, manufacturer model number). При запросе отзывов система отбирает из базы данных только те записи, которые были оставлены рецензентами с идентичными устройствами.

Как это работает

• Идентификация пользователя: Когда пользователь запрашивает отзывы, приложение автоматически анализирует его устройство (Customer Device) для определения характеристик (модель, ОС).
• Тегирование отзывов: В базе данных (Review Database) каждый отзыв содержит тег (Tag Field) с характеристиками устройства, с которого этот отзыв был оставлен (Reviewer Device).
• Фильтрация: Система сравнивает характеристики устройства пользователя с тегами отзывов.
• Отображение: Пользователю показываются только те отзывы, где характеристики устройства в теге идентичны его устройству.
• Резервный механизм (Fallback): Если отзывов с точным совпадением недостаточно, система может искать отзывы с устройств, которые определены как «ведущие себя аналогичным образом» (behave in the same manner).

Актуальность для SEO

Высокая (для платформ дистрибуции приложений). В условиях сильной фрагментации устройств (особенно на Android) этот механизм критически важен для обеспечения релевантности отзывов. Он является стандартной функцией в магазинах приложений, таких как Google Play, позволяя пользователям видеть оценки, относящиеся к их конкретному опыту использования.

Важность для SEO

Влияние на SEO: (1/10). Патент имеет минимальное значение для традиционного SEO (продвижения веб-сайтов в поиске Google). Он не описывает алгоритмы сканирования, индексирования или ранжирования веб-контента. Это инфраструктурный патент, описывающий механизм фильтрации пользовательского контента (отзывов) внутри специализированных платформ. Он имеет критическое значение для ASO (App Store Optimization), но не дает прямых рекомендаций для веб-SEO.

Детальный разбор

Термины и определения

Customer Device (Устройство пользователя)

Устройство (смартфон, планшет, ПК), используемое потенциальным покупателем для поиска и просмотра отзывов.

Reviewer Device (Устройство рецензента)

Устройство, использованное предыдущим покупателем для тестирования продукта и написания отзыва.

Device Characteristics (Характеристики устройства)

Атрибуты устройства, используемые для фильтрации. Включают производителя, платформу (ОС), версию ОС и т.д.

Manufacturer model number (Номер модели производителя)

Ключевой специфический параметр устройства, используемый в Claims для точного сопоставления устройств.

Review Database (База данных отзывов)

Удаленное хранилище, содержащее множество отзывов о продуктах.

Tag / Tag Field (Тег / Поле тега)

Часть записи отзыва, содержащая метаданные о Reviewer Device и версии продукта.

Comment Field (Поле комментария)

Часть записи отзыва, содержащая текст, написанный рецензентом.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод, выполняемый на устройстве пользователя (Customer Device) для представления информации.

1. Приложение на устройстве пользователя получает запрос на отзывы о продукте.
2. Приложение автоматически анализирует устройство пользователя (analysis of said customer device) и получает его manufacturer model number.
3. Устройство отправляет запрос через Интернет в базу данных отзывов. Каждый отзыв имеет тег (tag), указывающий manufacturer model number устройства рецензента.
4. Устройство получает результаты поиска (которые могут включать отзывы с несовпадающими номерами моделей).
5. Приложение отображает ТОЛЬКО (only) те отзывы из полученного набора, чей тег содержит номер модели, совпадающий с номером модели устройства пользователя.

Ядро изобретения заключается в автоматическом определении характеристик устройства пользователя и использовании их для строгой фильтрации результатов на стороне клиента.

Claim 7 (Независимый пункт): Описывает компьютерно-читаемый носитель (т.е. само ПО), содержащий инструкции для выполнения метода.

1. Инструкции для анализа устройства пользователя и определения его manufacturer model number.
2. Инструкции для инициации запроса отзывов и получения записей.
3. Инструкции для отображения контента ТОЛЬКО тех отзывов, чьи теги указывают на номер модели, идентичный номеру модели устройства пользователя.

Claim 8 (Зависимый от 7): Детализирует резервный механизм (fallback).

Если не получено отзывов с точно совпадающим номером модели, система идентифицирует отзывы с устройств, чьи номера моделей указаны во второй базе данных (second data base) как «ведущие себя аналогичным образом» (behave in the same manner) при работе с данным продуктом.

Где и как применяется

Этот патент не применим к стандартной 6-этапной архитектуре веб-поиска Google (CRAWLING, INDEXING, RANKING и т.д.). Он описывает механизм, работающий внутри специализированной среды, такой как магазин приложений (например, Google Play) или платформа отзывов.

Уровень Приложения (Client-Side)
Основная логика, согласно Claims 1 и 10, выполняется приложением на устройстве пользователя:

• Автоматический анализ характеристик устройства (Device Characteristics).
• Отправка запроса.
• Получение и фильтрация (отбор) релевантных отзывов на основе сравнения manufacturer model number.

Уровень Базы Данных (Server-Side)
Серверная часть отвечает за:

• Сбор отзывов и тегирование каждого отзыва характеристиками устройства рецензента (Tag Field).
• Предоставление отзывов по запросу.
• Поддержание второй базы данных схожих устройств (для механизма fallback).

Входные данные:

• Запрос пользователя на просмотр отзывов о продукте.
• Manufacturer model number пользователя, определенный автоматически.

Выходные данные:

• Отфильтрованный список отзывов, релевантных для аппаратной конфигурации пользователя.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на отображение пользовательских отзывов (reviews) о программных продуктах (приложения, игры, утилиты).
• Конкретные ниши: Платформы дистрибуции мобильного и десктопного программного обеспечения, магазины приложений (App Stores).
• Традиционное SEO: Патент не влияет на ранжирование веб-страниц в основном поиске Google.

Когда применяется

• Условия применения: Механизм активируется каждый раз, когда пользователь просматривает страницу отзывов о продукте в среде, реализующей данное изобретение.
• Триггер активации: Запрос на отображение отзывов о продукте.
• Пороговые значения: В описании упоминается проверка, найдено ли достаточное количество релевантных результатов (predetermined threshold number). Если количество отзывов с идентичных устройств ниже порога, активируется поиск по схожим устройствам.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса на отзывы:

1. Получение запроса: Приложение получает запрос от пользователя на отображение отзывов о продукте.
2. Анализ устройства: Приложение автоматически определяет характеристики устройства пользователя, в частности manufacturer model number.
3. Выполнение поиска и Получение результатов: Запрос отправляется в Review Database. Система получает набор записей, каждая из которых содержит текст отзыва и Tag Field с характеристиками устройства рецензента.
4. Сравнение и Первичная Фильтрация: Характеристики устройства пользователя сравниваются с данными в Tag Field каждого отзыва. Отбираются отзывы с точным совпадением manufacturer model number.
5. Проверка порога: Определяется, найдено ли достаточное количество отзывов с точным совпадением.
   • Если ДА: Перейти к шагу 8.
   • Если НЕТ: Перейти к шагу 6.
6. Поиск схожих устройств (Fallback): Система обращается ко второй базе данных для идентификации устройств, которые «ведут себя аналогичным образом» при работе с продуктом.
7. Вторичная фильтрация: Отбираются отзывы, соответствующие этим схожим характеристикам.
8. Отображение результатов: Отобранные отзывы (с точным совпадением или со схожих устройств) представляются пользователю. В случае показа отзывов со схожих устройств, пользователь может быть об этом уведомлен, или теги могут быть показаны.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании характеристик устройства для фильтрации.

• Технические факторы (Device Characteristics): Критически важные данные. Включают:
  • Производитель устройства (device manufacturer).
  • Номер модели производителя (manufacturer model number) — ключевой параметр, используемый в Claims.
  • Платформа и версия платформы (platform, platform version).
  • Аппаратные характеристики (например, размер экрана, процессор, стандарты связи типа BLUETOOTH — упоминаются в описании).
• Пользовательские факторы: Идентификация текущего устройства пользователя (Customer Device).
• Системные данные: Версия продукта (version number), о котором оставлен отзыв (упоминается как часть тега).

Какие метрики используются и как они считаются

• Точное совпадение (Exact Match): Основной механизм фильтрации. Сравнение характеристик устройства пользователя с тегами отзыва. Claims 1, 7 и 10 требуют точного совпадения manufacturer model number.
• Пороговое значение (Threshold number): Определенное количество отзывов, необходимое для того, чтобы не активировать резервный механизм поиска схожих устройств.
• Схожесть (Similarity): Вторичный механизм (Claim 8). Определяется через обращение к предварительно составленной второй базе данных, которая указывает, какие устройства «ведут себя аналогичным образом» (behave in the same manner). Эта схожесть не рассчитывается в реальном времени.

Выводы

1. Патент не связан с SEO: Это изобретение описывает инфраструктурный механизм для улучшения пользовательского опыта в системах дистрибуции ПО (например, Google Play), а не алгоритм ранжирования Google Поиска. Для SEO специалистов по продвижению веб-сайтов этот патент не дает прямых практических выводов.
2. Приоритет контекста устройства: Система признает, что опыт использования ПО критически зависит от аппаратной и программной среды. Отзывы считаются релевантными, только если контекст использования идентичен.
3. Автоматическая идентификация и строгая фильтрация: Ключевым элементом является способность приложения автоматически определить модель устройства пользователя (manufacturer model number) и использовать это как строгий фильтр (показ «только» совпадающих отзывов).
4. Механизм обработки исключений (Схожие устройства): Предусмотрен резервный механизм на случай отсутствия отзывов с идентичных устройств. Он полагается на внешнюю базу данных совместимости (second data base), что требует предварительного анализа схожести поведения продуктов на разных устройствах.
5. Фокус на ASO: Хотя патент не полезен для SEO, он критически важен для понимания принципов работы магазинов приложений и стратегий App Store Optimization (ASO).

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для традиционного SEO (продвижения веб-сайтов). Приведенный ниже анализ применим к ASO (App Store Optimization) и управлению продуктом на специализированных платформах.

Best practices (это мы делаем)

• (ASO) Сегментированный анализ отзывов: При анализе обратной связи критически важно использовать фильтры по устройствам и версиям ОС. Это позволяет выявлять специфические проблемы производительности или баги на конкретных моделях, а не ориентироваться на «среднюю температуру».
• (ASO/Разработка) Обеспечение широкой совместимости и QA: Подтверждается необходимость тщательного тестирования на различных аппаратных конфигурациях. Плохая работа на популярной модели приведет к негативным отзывам, которые увидят все владельцы этой модели.
• (E-commerce) Внедрение контекстной фильтрации: Владельцам платформ, продающим ПО или технику, следует внедрять аналогичные механизмы. Показ отзывов только от владельцев совместимых продуктов повышает доверие и конверсию.

Worst practices (это делать не надо)

• (ASO) Игнорирование проблем на специфических устройствах: Если приложение плохо работает на определенной модели, бесполезно пытаться «перекрыть» это положительными отзывами с других устройств. Владельцы проблемной модели увидят только релевантный для них негатив.
• (ASO) Оптимизация только под флагманы: Фокусирование разработки только на новейших устройствах приведет к негативным отзывам от пользователей бюджетных моделей, и эти пользователи увидят преимущественно негативный опыт друг друга.
• (ASO) Манипуляции отзывами без учета устройства: Попытки накрутки положительных отзывов с нерелевантных устройств будут неэффективны, так как система фильтрации скроет их от пользователей целевых устройств.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает важность персонализации и учета контекста пользователя — в данном случае его аппаратной и программной среды. Для магазинов приложений это способ радикально повысить доверие к отзывам и улучшить качество выбора. Для разработчиков это устанавливает высокие требования к управлению качеством продукта на фрагментированном рынке устройств.

Практические примеры

Сценарий (ASO): Анализ падения рейтинга приложения в Google Play

1. Ситуация: Разработчик выпустил обновление игры. Общий агрегированный рейтинг начал снижаться с 4.5 до 3.8.
2. Анализ (с учетом патента): Разработчик понимает, как работает фильтрация. Он использует инструменты Google Play Console для просмотра отзывов по моделям устройств (Device Characteristics).
3. Результат: Выясняется, что пользователи популярной бюджетной Модели А массово жалуются на вылеты после обновления и видят рейтинг 1.5 звезды. Пользователи флагманской Модели Б не испытывают проблем и видят рейтинг 4.8 звезды.
4. Действие: Разработчик фокусируется на исправлении бага, специфичного для Модели А, вместо отката обновления для всех. После исправления пользователи Модели А начинают видеть положительные отзывы от владельцев таких же устройств.

Вопросы и ответы