Как Google использует ИИ и уточняющие вопросы для выбора релевантного контента при неоднозначных запросах

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему выбора и показа специализированного контента (Digital Components, DC), который может включать рекламу, видео, изображения или вывод ИИ, когда исходный запрос пользователя или контекст сессии (Session Data) неоднозначен. Показ нерелевантных DC ухудшает пользовательский опыт и неэффективно расходует вычислительные ресурсы (на выбор DC) и пропускную способность сети (на передачу DC). Изобретение направлено на повышение релевантности контента и эффективности системы, особенно в диалоговых интерфейсах.

Что запатентовано

Запатентована система для управления взаимодействием с пользователем в контексте диалогового поиска или ИИ-чатов. Ключевым элементом является Information Sufficiency Determination Engine (механизм определения достаточности информации), часто основанный на Language Model (LLM). Этот механизм определяет, достаточно ли текущего контекста для выбора релевантного Digital Component. Если нет, система генерирует Refinement Query (уточняющий запрос, RQ) – вопрос пользователю для прояснения его намерений.

Как это работает

Система работает итеративно:

• Анализ контекста: Анализируются текущий запрос и история взаимодействия (Session Data).
• Оценка достаточности информации: Information Sufficiency Determination Engine вычисляет метрику достаточности (Information Sufficiency Metric) и сравнивает ее с пороговыми значениями.
• Генерация RQ (если информации недостаточно): Если метрика ниже порога для показа DC, система выбирает или генерирует уточняющий вопрос (RQ). RQ могут быть агрегированы из кандидатов, предоставленных разными поставщиками контента (Entities), для снижения предвзятости.
• Получение ответа и переоценка: Ответ пользователя обновляет Session Data, и достаточность информации оценивается заново.
• Показ DC (если информации достаточно): Когда метрика достигает порога, система выбирает и показывает релевантный Digital Component.

Актуальность для SEO

Крайне высокая. Патент подан в 2024 году (с приоритетом от 2023) и опубликован в 2025 году. Он напрямую связан с текущими трендами развития генеративного поиска (SGE/AI Overviews), диалоговых ИИ-ассистентов (Gemini) и проблемой интеграции релевантного, в том числе коммерческого, контента в ответы языковых моделей. Описанные механизмы критически важны для улучшения качества и эффективности работы современных поисковых интерфейсов.

Важность для SEO

Влияние на SEO высокое (8/10). Патент критически важен для понимания того, как Google планирует обрабатывать широкие или неоднозначные запросы в эпоху ИИ. Он показывает, что для активации показа специализированного контента требуется достижение определенного порога ясности интента. SEO-специалистам необходимо понимать процесс уточнения (refinement) и создавать контент, который соответствует ясным намерениям или эффективно отвечает на ожидаемые Refinement Queries в рамках диалогового поиска.

Детальный разбор

Термины и определения

AI System (Система Искусственного Интеллекта)

Система, реализующая одну или несколько нейронных сетей, например, Language Models. Используется для генерации ответов и оценки достаточности информации.

Digital Component (DC) (Цифровой компонент)

Дискретная единица цифрового контента. Примеры включают видео, аудио, изображения, текст, рекламу (advertisement), вывод ИИ (artificial intelligence output) или вывод языковой модели.

Entities (Сущности / Поставщики контента)

Сторонние поставщики (third-party content providers), которые предоставляют системе кандидатов Refinement Queries и Digital Components.

Information Sufficiency Determination Engine (Механизм определения достаточности информации)

Компонент системы, который определяет, достаточно ли информации в Session Data для выбора Digital Component. Может использовать Language Model.

Information Sufficiency Metric (Метрика достаточности информации)

Метрика, представляющая объем информации в Session Data, относящейся к выбору DC. Может быть числовым значением или дискретной меткой.

Language Model (LLM) (Языковая модель)

Нейронная сеть (часто Large Language Model), обученная генерировать и понимать язык. Используется для ведения диалога и может использоваться для генерации Sufficiency Classification Output.

Refinement Query (RQ) (Уточняющий запрос)

Запрос в формате вопроса или просьбы, который побуждает пользователя предоставить дополнительную информацию для облегчения последующего выбора DC.

Session Data (Данные сессии)

Контекст взаимодействия, включающий текущие и предыдущие запросы пользователя, ответы системы и контекстуальные данные (например, местоположение).

Sufficiency Classification Output (Вывод классификации достаточности)

Вывод, генерируемый Language Model при обработке запросов, который определяет Information Sufficiency Metric.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной итеративный процесс обработки запроса.

1. Система получает первые запросы от пользователя.
2. Определяется, что в Session Data недостаточно информации для выбора Digital Component (DC).
3. Генерируется Refinement Query (RQ) (в формате вопроса) на основе кандидатов RQ, связанных с различными Entities.
4. RQ предоставляется пользователю как часть первого ответа.
5. Система получает вторые запросы (ответ пользователя на RQ).
6. Определяется, что в обновленных Session Data достаточно информации для выбора DC.
7. Из кандидатов DC выбирается конкретный DC, связанный с определенной Entity.
8. Выбранный DC отправляется пользователю как часть второго ответа.

Claim 2 и 3 (Зависимые от 1): Уточняют контекст применения.

Механизм применим как к стандартному поиску (Claim 2, где ответ включает результаты поиска), так и к ИИ-чатам (Claim 3, где запрос является промптом (user prompt), а ответ генерируется trained language model). Это указывает на прямое применение в ИИ-чатах и генеративном поиске (SGE).

Claim 5 и 6 (Зависимые от 1 и 5): Описывают механизм агрегации RQ.

Генерация RQ может включать идентификацию нескольких кандидатов RQ для агрегации в финальный RQ на основе семантического сходства (semantic similarity) (Claim 5). Финальный RQ включает вопрос, который семантически схож с вопросами из кандидатов (Claim 6). Система синтезирует новый, обобщенный вопрос для снижения предвзятости.

Claim 7 (Зависимый от 6): Описывает распределение затрат на агрегированный RQ.

Система может разделить требуемую сумму (required amount – вероятно, стоимость показа) за финальный RQ между несколькими Entities, которые предоставили исходные кандидаты RQ. Это подтверждает коммерческий аспект механизма.

Claim 8 (Зависимый от 1): Описывает механизм определения достаточности информации.

Определение того, что информации недостаточно, включает обработку первых запросов с использованием обученной языковой модели для генерации Sufficiency Classification Output. ИИ используется для оценки ясности запроса.

Где и как применяется

Изобретение применяется на стыке понимания запроса и ранжирования специализированного контента, особенно в диалоговых системах.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система анализирует Session Data и user prompt для понимания намерения. Information Sufficiency Determination Engine активно участвует в этом процессе, оценивая ясность интента в отношении потенциальных Digital Components.

RANKING / METASEARCH – Ранжирование и Метапоиск
Это ключевой этап принятия решения. Вместо стандартного ранжирования результатов или выбора блоков (Metasearch), система использует метрику достаточности информации, чтобы решить:

1. Запустить процесс выбора DC (если информации достаточно).
2. Запустить процесс выбора/генерации RQ (если информации недостаточно, но есть потенциал для уточнения).
3. Не предпринимать никаких действий, кроме стандартного ответа (если информации крайне мало).

RERANKING – Переранжирование
На финальном этапе система формирует ответ, интегрируя выбранный RQ или DC вместе с основным контентом (например, выводом LLM или стандартными результатами поиска).

Входные данные:

• Запросы пользователя (User Prompts).
• Session Data (история диалога, контекст).
• База данных кандидатов RQ и DC с их метаданными (критерии показа, selection values).

Выходные данные:

• Ответ пользователю (например, текст от LLM).
• Refinement Query (если активирован).
• Digital Component (если активирован).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на неоднозначные запросы (ambiguous queries). Это могут быть широкие информационные запросы или запросы на ранней стадии коммерческого исследования, где конкретная потребность в продукте или услуге неясна (например, «идеи подарка», «лучшие кроссовки»).
• Типы контента и форматы: Влияет на показ любых Digital Components, включая рекламу, видео, изображения и специализированные блоки вывода ИИ (например, в AI Overviews).
• Интерфейсы: Механизм особенно актуален для диалоговых интерфейсов – ИИ-чатов, голосовых ассистентов и генеративного поиска (SGE), где взаимодействие происходит итеративно.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется при обработке запроса и должен решить, какой контент показать в ответ.
• Условия и пороговые значения: Ключевым условием является значение Information Sufficiency Metric. Система использует как минимум два порога:
  • Digital Component Threshold (Порог DC): Если метрика выше этого порога, показывается DC.
  • Refinement Query Threshold (Порог RQ): Если метрика ниже порога DC, но выше этого порога, генерируется RQ.
• Цель применения: Экономия ресурсов (избегание дорогостоящего выбора DC при низкой уверенности) и улучшение UX (избегание показа нерелевантного контента).

Пошаговый алгоритм

Описание процесса взаимодействия системы с пользователем.

1. Получение данных: Система получает один или несколько первых запросов от пользователя и извлекает текущие Session Data.
2. Оценка достаточности информации: Information Sufficiency Determination Engine обрабатывает Session Data (потенциально используя LLM для генерации Sufficiency Classification Output) и вычисляет Information Sufficiency Metric.
3. Сравнение с порогом DC: Метрика сравнивается с Digital Component Threshold.
4. Принятие решения (Недостаточно информации): Если метрика ниже порога DC, система определяет, что информации недостаточно для выбора DC.
5. Сравнение с порогом RQ: Метрика сравнивается с Refinement Query Threshold. Если она выше, инициируется процесс генерации RQ.
6. Выбор кандидатов RQ: Система отбирает кандидатов RQ из базы данных на основе критериев показа и контекста сессии.
7. Агрегация RQ (если применимо): Система идентифицирует семантически схожие кандидаты RQ от разных Entities и агрегирует их в единый финальный RQ (синтезированный вопрос). При этом может рассчитываться распределение затрат (required amount) между Entities.
8. Формирование первого ответа: Система генерирует основной ответ (например, с помощью LLM) и интегрирует в него финальный RQ.
9. Предоставление ответа пользователю: Первый ответ с RQ отправляется на клиентское устройство.
10. Получение ответа пользователя: Система получает вторые запросы (ответ на RQ).
11. Обновление данных сессии: Session Data обновляются с учетом нового ответа.
12. Повторная оценка достаточности: Вычисляется новая Information Sufficiency Metric.
13. Принятие решения (Достаточно информации): Если новая метрика превышает Digital Component Threshold, инициируется процесс выбора DC.
14. Выбор DC: Система выбирает релевантный Digital Component от конкретной Entity на основе обновленного контекста и критериев показа.
15. Формирование и предоставление финального ответа: Система генерирует ответ и интегрирует в него выбранный DC.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на данных, используемых для принятия решения о показе контента, а не на факторах ранжирования основного контента.

• Пользовательские и Поведенческие факторы:
  • Session Data: История взаимодействия в рамках текущей сессии (предыдущие запросы, ответы системы, показанные ранее RQ).
  • Текущий запрос или промпт (User Prompt).
  • Контекстуальные данные сессии (например, местоположение, язык, тип устройства – упоминаются в описании).
• Данные от поставщиков контента (Entities):
  • Кандидаты Digital Components (креативы, ссылки).
  • Кандидаты Refinement Queries (тексты вопросов).
  • Distribution Criteria (Критерии распространения): Условия, при которых RQ или DC могут быть показаны (например, ключевые слова, география).
  • Selection Value (Значение выбора): Сумма, которую поставщик готов предоставить за показ RQ или DC (вероятно, ставка в аукционе).

Какие метрики используются и как они считаются

• Information Sufficiency Metric: Основная метрика для принятия решений. Рассчитывается путем анализа Session Data. Патент явно указывает на возможность использования Language Model для генерации Sufficiency Classification Output, который определяет эту метрику. Также упоминается возможность анализа ключевых слов.
• Digital Component Threshold и Refinement Query Threshold: Предопределенные пороговые значения для Information Sufficiency Metric, определяющие следующий шаг системы (показ DC, генерация RQ или ничего).
• Semantic Similarity: Метрика семантического сходства между кандидатами RQ. Используется для идентификации RQ, которые можно агрегировать в один финальный вопрос.
• Selection Value / Combined Score: В описании упоминается, что система может выбирать ответы (RQ или DC) на основе наивысшего selection value или наивысшего комбинированного показателя (combined score), который может включать selection value и прогнозируемую метрику производительности (например, predicted interaction rate).

Выводы

1. Управление неоднозначностью как ключевой этап поиска: Google рассматривает разрешение неоднозначности запроса как отдельный, критически важный этап перед показом специализированного или коммерческого контента (Digital Components).
2. Information Sufficiency как гейткипер: Введение метрики Information Sufficiency Metric служит барьером, предотвращающим показ контента до тех пор, пока система не будет уверена в его релевантности. Это особенно важно для диалоговых систем (SGE, AI-чаты).
3. Центральная роль LLM в принятии решений: Языковые модели используются не только для генерации ответов, но и для сложной оценки контекста и определения достаточности информации (Sufficiency Classification Output).
4. Приоритет уточнения над показом: Система предпочитает задать уточняющий вопрос (Refinement Query), а не рисковать показом нерелевантного Digital Component. Это направлено на улучшение UX и экономию ресурсов.
5. Агрегация и нейтральность RQ: Механизм агрегации семантически схожих RQ от разных поставщиков (Entities) в один синтезированный вопрос направлен на поддержание естественности диалога и снижение предвзятости (reduce bias) в пользу конкретного поставщика на этапе уточнения.
6. Экосистема стороннего контента: Патент предполагает существование экосистемы, где сторонние Entities предоставляют как финальный контент (DC), так и промежуточные вопросы для уточнения интента (RQ), конкурируя за показ (используя Selection Values).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под ясный интент (Intent Clarity): Сосредоточьтесь на создании контента, который отвечает на конкретные, недвусмысленные запросы. Такой контент с большей вероятностью будет показан сразу (как DC или органический результат), минуя этап Refinement Query.
• Проработка сценариев уточнения (Refinement Journeys): Анализируйте свою нишу, чтобы понять, какие уточняющие вопросы Google может задать при широких запросах. Создавайте контент, который является лучшим ответом на эти ожидаемые RQ. Например, если пользователь ищет «лучшие кроссовки», ожидайте RQ вроде «Для бега или повседневной носки?» и имейте готовые страницы под оба варианта.
• Адаптация к диалоговому поиску (SGE/AI Chats): Поскольку механизм идеально подходит для ИИ-чатов, необходимо оптимизировать контент под разговорный стиль, длинные запросы (long-tail) и многоэтапные взаимодействия. Структурируйте контент так, чтобы он легко извлекался для ответов на последующие вопросы в диалоге.
• Повышение Topical Authority: Становление авторитетным источником по теме увеличивает вероятность того, что ваш контент будет выбран в качестве Digital Component или основного источника для ответа LLM, когда интент пользователя станет ясен после этапа уточнения.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус только на широких высокочастотных запросах: Стратегия, ориентированная только на общие запросы (например, «подарки»), рискованна, так как эти запросы являются главными кандидатами для активации Refinement Query. Показ вашего конкретного контента будет отложен до прояснения интента.
• Игнорирование контекста сессии: Создание контента без учета возможных предыдущих или последующих шагов пользователя. Система оценивает Session Data, поэтому изолированный контент менее эффективен.
• Создание поверхностного или неоднозначного контента: Контент, который не дает конкретики, не поможет системе повысить Information Sufficiency Metric и вряд ли будет выбран после этапа уточнения.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический сдвиг Google в сторону итеративного, диалогового поиска. Разрешение неоднозначности теперь является формализованным этапом поискового процесса. Это меняет подход к SEO: вместо оптимизации под один запрос необходимо оптимизировать под весь диалог (multi-turn interaction). Способность системы синтезировать нейтральные вопросы (агрегация RQ) также указывает на стремление Google контролировать диалог и управлять пользовательским опытом на протяжении всей сессии.

Практические примеры

Сценарий: Поиск подарка в диалоговом интерфейсе (на основе FIG. 3 патента)

1. Запрос пользователя (Широкий): «Идеи подарка на день рождения мужу» (310).
2. Анализ системы: Information Sufficiency Metric низкая. Слишком много вариантов DC. Активируется механизм RQ.
3. Генерация RQ: Система выбирает или генерирует RQ: «Ваш муж любит готовить?» (320). (В более сложном сценарии это может быть агрегированный вопрос о хобби).
4. Ответ пользователя (Уточнение): «Да» (330).
5. Анализ системы: Session Data обновлены. Information Sufficiency Metric теперь высокая для кулинарной тематики. Порог DC достигнут.
6. Выбор DC и ответ (340): Система генерирует ответ («Вот список идей…») и выбирает Digital Components: Изображение конкретной книги рецептов и видеоклип конкретной посуды.
7. Результат для SEO (Продавец посуды): Сайт продавца получил показ (в виде DC) только после того, как пользователь подтвердил интерес к кулинарии. Контент сайта должен быть оптимизирован под этот уточненный интент.

Вопросы и ответы