Как Яндекс показывает мгновенные ответы (Колдунщики) прямо в поисковых подсказках (Rich Autocomplete)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения эффективности поиска информации и ускорения доступа пользователя к ответам. Традиционные подсказки (autocomplete) ускоряют ввод запроса, но требуют перехода на SERP. Данное изобретение устраняет этот шаг для определенных типов запросов (фактологических, локальных), предоставляя ответ мгновенно, еще на этапе ввода запроса, улучшая пользовательский опыт.

Что запатентовано

Запатентована система и способ генерации обогащенных поисковых подсказок (Rich Autocomplete). Суть заключается в том, чтобы одновременно отображать в строке подсказки как вариант завершения запроса (Подсказка для завершения запроса), так и Наиболее подходящий ответ на этот запрос. Источником данных для генерации и подсказок, и ответов служат специализированные Домены вертикального поиска (например, Погода, Карты, Спорт).

Как это работает

Когда пользователь вводит часть запроса, сервер анализирует ее и определяет релевантные вертикальные домены. Система генерирует варианты завершения запроса на основе популярности и контекста (например, времени суток). Для каждого варианта формируется гипотетический полный запрос (Запрос-посредник), который отправляется в соответствующий вертикальный домен. Система определяет наиболее подходящий ответ и инициирует отображение строки, содержащей и подсказку, и ответ (например, «Погода Лондон сегодня… +22°C, солнечно») в выпадающем меню подсказок.

Актуальность для SEO

Высокая. Обогащенные подсказки и мгновенные ответы являются стандартом для современных поисковых систем и критически важны для мобильного поиска. Технология активно используется Яндексом для предоставления данных о погоде, пробках, курсах валют и т.д. прямо в интерфейсе ввода запроса (Яндекс.Suggest).

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренное (4/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования основного веб-индекса. Однако он оказывает значительное влияние на поведение пользователей и видимость контента. Для запросов, на которые система дает мгновенный ответ в подсказках, вероятность клика по результатам в SERP снижается (рост Zero-Click Searches). Это подчеркивает стратегическую важность интеграции с вертикальными сервисами Яндекса, чтобы сохранить видимость на уровне экосистемы.

Детальный разбор

Термины и определения

Домен вертикального поиска (Vertical Search Domain)

Специализированная поисковая система или сервис, фокусирующийся на определенной тематике (например, Погода, Карты, Видео, Спорт). В патенте это подмножество большого набора данных, сгруппированное по признакам данных.

Запрос-посредник (Proxy Query)

Гипотетический полный запрос, который система формирует путем объединения части поискового запроса пользователя и сгенерированной подсказки. Используется для поиска ответа в вертикальном домене.

Модуль подсказок (Suggestion Module)

Компонент системы на стороне сервера, отвечающий за генерацию подсказок и соответствующих им ответов путем взаимодействия с модулями вертикального поиска.

Наиболее подходящий ответ (Best Fit Answer)

Конкретный результат, выбранный системой из вертикального домена как наилучший ответ на Запрос-посредник. Может быть представлен в виде текста, ссылки или виджета (например, кнопки).

Область подсказок (Suggestion Area)

Область интерфейса (обычно выпадающее меню под строкой ввода), где отображаются строки подсказок. Отличается от основного интерфейса результатов поиска (SERP).

Подсказка для завершения запроса (Query Completion Suggestion)

Предлагаемый вариант завершения части запроса, введенной пользователем. Генерируется на основе информации из вертикального домена.

Строка подсказки (Suggestion String)

Элемент в Области подсказок, который одновременно содержит (i) Подсказку для завершения запроса и (ii) Отображение наиболее подходящего ответа.

Вспомогательная информация (Auxiliary Information)

Контекстуальные данные, которые не включены явно в запрос, но используются для уточнения подсказок и ответов. Включает динамические параметры, такие как время суток, день недели, месяц года, ближайшие праздники.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Ядром изобретения является механизм одновременного отображения подсказки и ответа, полученных из вертикальных поисков.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый процесс работы системы с несколькими вертикалями.

1. Система получает часть поискового запроса от пользователя.
2. Определяется первая подсказка, основанная на информации из первого домена вертикального поиска.
3. Определяется вторая подсказка, основанная на информации из второго домена вертикального поиска.
4. Определяется первый наиболее подходящий ответ на основе данных первого домена.
5. Определяется второй наиболее подходящий ответ на основе данных второго домена.
6. Инициируется отображение в Области подсказок:
   • Первая строка: одновременно содержит первую подсказку И отображение первого ответа.
   • Вторая строка: одновременно содержит вторую подсказку И отображение второго ответа.

Claims 2-4, 32-34: Детализируют критерии выбора подсказок и роль контекста (Вспомогательной информации).

Определение подсказок базируется на анализе с учетом: (i) статистической популярности; (ii) популярности для конкретного пользователя; (iii) частоты использования с определяющими условиями; (iv) Вспомогательной информации (время, дата, праздники). Система может динамически обновлять подсказки, используя эту информацию (например, уточнять «средняя температура» до «средняя температура в августе», если запрос задан в августе).

Claims 5-9: Описывают механизм определения Наиболее подходящего ответа.

Для определения ответа система формирует Запрос-посредник (Часть запроса + Подсказка) и выполняет вертикальный поиск. Результаты анализируются для выбора наилучшего ответа. Анализ включает идентификацию определяющих слов, стоп-слов, частоту запроса и ответа, а также применение логики Вспомогательной информации.

Claims 24-26: Описывают форматы ответов.

Отображение ответа может быть прямым текстом, ссылкой на ресурс или интерактивным элементом (кнопкой), инициирующим действие (например, проигрывание аудиофайла).

Где и как применяется

Изобретение применяется на ранних стадиях взаимодействия пользователя с поиском, до формирования основного SERP.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
На этом этапе система получает часть запроса в реальном времени. Модуль подсказок анализирует ввод и определяет, какие Домены вертикального поиска релевантны. Происходит генерация вариантов завершения запроса.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (в контексте подсказок)
Механизм функционирует как мини-метапоиск для подсказок. Модуль подсказок отправляет Запросы-посредники в различные вертикали (Колдунщики/Wizards). Он получает ответы и определяет Наиболее подходящий ответ для отображения в Области подсказок.

Взаимодействие компонентов:

• Входные данные: Часть поискового запроса; Вспомогательная информация (время, дата, возможно, местоположение пользователя).
• Выходные данные: Инициирующий элемент для клиентского устройства, содержащий набор Строк подсказки (текст подсказки + отображение ответа).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на фактологические, навигационные и локальные запросы, где ответ краток и может быть получен из доверенного источника (вертикали). Примеры (упомянутые в патенте): погода, время, курсы валют, результаты матчей, пробки, расстояния, расписания.
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на ниши, которые хорошо покрываются вертикальными сервисами Яндекса (Claim 64): финансы, локальный бизнес (карты), спорт, медиа.
• Типы контента: Влияет на видимость структурированных данных из вертикальных сервисов. Снижает трафик на информационные сайты, предоставляющие простые факты.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм активируется в момент ввода пользователем части поискового запроса в интерфейс (функция автодополнения).
• Триггеры активации: Ввод части запроса, достаточной для идентификации интента, связанного с одним или несколькими Доменами вертикального поиска.
• Временные рамки: Применяется в реальном времени по мере ввода запроса. Результаты динамически обновляются при вводе дополнительных символов.

Пошаговый алгоритм

1. Получение данных (Сбор): Сервер получает часть поискового запроса. Также собирается Вспомогательная информация (контекст: время, дата).
2. Идентификация вертикалей (Анализ): Модуль подсказок анализирует запрос для определения релевантных Доменов вертикального поиска (например, сервис Погоды).
3. Генерация подсказок (Вычисление): Определяются подсказки для завершения запроса. Критерии включают статистическую популярность, популярность для пользователя и Вспомогательную информацию.
4. Формирование запросов-посредников (Подготовка): Система объединяет часть запроса с каждой подсказкой, формируя полные Запросы-посредники.
5. Вертикальный поиск (Выполнение): Запросы-посредники отправляются в соответствующие вертикальные домены.
6. Определение ответа (Фильтрация): Система анализирует результаты и определяет Наиболее подходящий ответ. При этом также может использоваться Вспомогательная информация для уточнения.
7. Формирование Строк подсказки (Агрегация): Подсказка и ответ объединяются в единую Строку подсказки. Определяется формат ответа (текст, ссылка, виджет).
8. Отображение (Применение): Сервер отправляет инициирующий элемент на устройство пользователя для отображения Области подсказок.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст части поискового запроса. Содержимое баз данных вертикальных поисков.
• Поведенческие факторы: Исторические данные о запросах используются для определения:
  • Статистической популярности термина для завершения запроса.
  • Популярности термина для конкретного пользователя (персонализация).
  • Частоты использования части запроса с определяющими терминами (модификаторами).
  • Частоты данного ответа от вертикального модуля при выполнении аналогичных запросов.
• Временные факторы (Вспомогательная информация): Время суток, день недели, месяц года, ближайшие праздники. Используются для динамического уточнения подсказок и ответов.
• Географические факторы: Хотя явно не детализировано в основных Claims, местоположение пользователя критически важно для вертикалей типа Карты, Погода, Пробки, которые упоминаются в патенте.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не предоставляет конкретных формул или алгоритмов ML, но описывает критерии и методы анализа:

• Статистическая популярность: Метрика, основанная на частоте использования запросов в исторических логах.
• Анализ текста запроса: Идентификация определяющих слов и стоп-слов в Запросе-посреднике для анализа результатов вертикального поиска.
• Применение логики Вспомогательной информации: Использование контекстуальных данных для фильтрации и выбора наиболее релевантного ответа из вертикального поиска (например, выбор погоды на сегодня).

Выводы

1. Приоритет мгновенных ответов и Zero-Click: Яндекс целенаправленно разрабатывает механизмы для предоставления ответов до перехода на SERP. Это фундаментально меняет модель потребления информации для фактологических запросов, увеличивая долю Zero-Click Searches.
2. Вертикальные поиски как источник истины: Система полагается на Домены вертикального поиска (сервисы Яндекса) для генерации обогащенных подсказок. Это подчеркивает важность этих специализированных сервисов как доверенных источников данных.
3. Контекст определяет релевантность: Вспомогательная информация (время, дата) играет ключевую роль в определении того, какая подсказка и ответ будут показаны. Релевантность в подсказках динамична.
4. Видимость смещается из SERP в Autocomplete: Для затронутых типов запросов борьба за видимость происходит не только в ТОП-10, но и за попадание в Область подсказок в качестве ответа.
5. Интерактивность подсказок: Патент предусматривает, что ответ может быть не только текстом или ссылкой, но и интерактивным элементом (виджетом, кнопкой), расширяя функциональность поисковой строки.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Интеграция и оптимизация в вертикальных сервисах Яндекса: Поскольку источником ответов являются вертикальные домены, критически важно обеспечить максимальное присутствие и оптимизацию в релевантных сервисах (Яндекс.Бизнес/Карты, Яндекс.Маркет и т.д.). Для локального бизнеса это означает детальное заполнение профиля в Яндекс.Бизнес, актуализацию часов работы и адреса.
• Оптимизация структурированных данных (Schema.org): Хотя патент ссылается на внутренние вертикали, предоставление четких структурированных данных на сайте увеличивает вероятность того, что Яндекс сможет извлечь факты и использовать их в своих сервисах, которые затем могут попасть в обогащенные подсказки (цены, расписания, события).
• Анализ популярных модификаторов запросов: Изучайте, какие уточнения пользователи часто добавляют к вашим основным запросам (например, «цена», «адрес», «сегодня»). Убедитесь, что вы предоставляете четкие ответы на эти комбинации, чтобы соответствовать механизму генерации Запросов-посредников.
• Обеспечение точности и актуальности фактов: Мгновенные ответы требуют высокой точности. Необходимо обеспечить актуальность фактической информации (цены, контакты) во всех точках контакта (сайт, вертикальные сервисы).

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование вертикальных сервисов Яндекса: Фокусировка только на органическом поиске без интеграции с вертикалями лишает возможности появиться в обогащенных подсказках для навигационных и транзакционных запросов.
• Предоставление неструктурированной информации: Размещение важной информации (адреса, цены) в виде изображений или неструктурированного текста затрудняет ее извлечение и использование в качестве Наиболее подходящего ответа.
• Расчет на трафик по простым фактологическим запросам: Создание контента для привлечения трафика по запросам, которые могут быть легко отвечены мгновенно (например, «курс евро», «погода»), становится менее эффективным, так как пользователь получает ответ до клика.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический курс Яндекса на создание экосистемы сервисов и предоставление пользователю ценности с минимальным количеством кликов. Для SEO это означает необходимость адаптации к росту Zero-Click Searches. Стратегия должна смещаться от простого привлечения трафика к управлению видимостью бренда и его сущностей (Entity Optimization) во всех интерфейсах Яндекса, включая поисковые подсказки. Интеграция с вертикалями Яндекса становится необходимым условием для сохранения видимости по определенным типам запросов.

Практические примеры

Сценарий 1: Локальный бизнес (Кофейня)

1. Действие пользователя: Пользователь вводит «Кофейня».
2. Работа системы: Система идентифицирует Домен вертикального поиска (Карты/Яндекс.Бизнес). Генерируются подсказки на основе контекста (например, «адрес» или «время работы»).
3. Оптимизация (Что делать): Владелец должен поддерживать актуальную информацию в Яндекс.Бизнес.
4. Ожидаемый результат: В Области подсказок появляется строка: «Кофейня время работы… Открыто до 22:00». Пользователь получает информацию без перехода на сайт.

Сценарий 2: E-commerce (Покупка смартфона)

1. Действие пользователя: Пользователь вводит «iPhone 15 Pro цена».
2. Работа системы: Система может идентифицировать вертикаль товаров (Яндекс.Маркет) и ищет Наиболее подходящий ответ на основе данных из фидов.
3. Оптимизация (Что делать): Магазин должен предоставлять актуальные данные о ценах через фиды Яндекс.Маркета и структурированные данные на сайте.
4. Ожидаемый результат: В Области подсказок может появиться строка с указанием диапазона цен или лучшего предложения из Маркета прямо в подсказке.

Вопросы и ответы