Как Яндекс использует контекст пользователя (местоположение, поведение и историю поиска) для рекомендации мобильных приложений

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неперсонализированных и общих рекомендаций мобильных приложений в магазинах приложений (App Stores). Существующие методы часто основаны на общей популярности или ручном курировании, что не учитывает текущие потребности и контекст конкретного пользователя. Изобретение направлено на повышение точности рекомендаций путем предложения релевантных приложений именно в тот момент и в том месте, когда они могут понадобиться пользователю (контекстуальное соответствие), тем самым улучшая обнаружение полезных приложений.

Что запатентовано

Запатентованы способ и система для генерации персонализированных, контекстно-зависимых рекомендаций мобильных приложений. Суть изобретения заключается в определении контекстуального соответствия между пользователем и приложением путем комбинации параметров конкретного пользователя (его текущая ситуация и история) и параметров конкретного приложения (его характеристики). Система может рекомендовать как скачивание новых приложений, так и использование уже установленных.

Как это работает

Система (которая может работать на устройстве пользователя или на сервере) непрерывно отслеживает параметры пользователя, такие как местоположение (GPS, POI), данные сенсоров (акселерометр, датчик давления), историю поисковых запросов и историю использования приложений. Параллельно анализируются параметры приложений (категория, теги, отзывы пользователей). Система комбинирует эти наборы данных для определения контекстуального соответствия. Например, если пользователь находится в спортзале (контекст) и ранее искал диеты (история поиска), система порекомендует фитнес-приложение. При обнаружении соответствия система генерирует сигнал запуска, инициирующий визуальную рекомендацию (виджет или уведомление) на устройстве пользователя.

Актуальность для SEO

Высокая (для мобильных экосистем и ASO). Контекстная персонализация является ключевым элементом современных мобильных операционных систем и магазинов приложений (в патенте упоминаются Yandex.Store, Google Play, App Store). Проактивные рекомендации, основанные на местоположении и поведении пользователя, широко используются.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (2/10). Этот патент не описывает ранжирование веб-страниц в поиске Яндекс. Он посвящен рекомендательному движку для мобильных приложений (App Store Optimization — ASO). Основная ценность для SEO-специалистов заключается в понимании того, какой обширный спектр данных Яндекс собирает и использует для построения детальных профилей пользователей (включая историю поиска, местоположение, демографию и данные сенсоров). Хотя патент не описывает применение этих данных в веб-поиске, он демонстрирует технические возможности Яндекса по глубокому профилированию и пониманию контекста.

Детальный разбор

Термины и определения

Контекстуальное соответствие (Contextual Correspondence)

Ключевая метрика изобретения. Определяет, насколько приложение релевантно пользователю в конкретный момент времени и в конкретной ситуации. Рассчитывается на основе комбинации Параметров пользователя и Параметров приложения.

Параметры конкретного приложения (Application Parameters)

Данные, описывающие характеристики и функциональность приложения. Включают категорию, теги, рейтинг, статус (бесплатно/платно), а также характеристики, извлеченные из отзывов пользователей.

Параметры конкретного пользователя (User Parameters)

Данные, описывающие контекст, историю поведения и демографию пользователя. Включают местоположение, историю поиска, данные сенсоров, паттерны использования приложений и т.д.

Потенциально рекомендуемое приложение (Potentially Recommended Application)

Приложение-кандидат для рекомендации. Может быть как новым приложением (рекомендация скачать), так и уже установленным (рекомендация использовать).

Сигнал запуска (Trigger Signal)

Команда, инициирующая отображение визуальной рекомендации на электронном устройстве, когда обнаружено контекстуальное соответствие. Если система работает на сервере, сигнал передается на устройство.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает механизм контекстной рекомендации приложений, который может быть реализован как на стороне сервера, так и на стороне клиента.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает способ, выполняемый на сервере.

1. Получение по меньшей мере одного параметра конкретного пользователя.
2. Получение по меньшей мере одного параметра конкретного приложения для потенциально рекомендуемого приложения.
3. Определение контекстуального соответствия для пользователя на основе комбинации параметров из п.1 и п.2.
4. В ответ на соответствие, передача сигнала запуска на электронное устройство пользователя для побуждения устройства обеспечить визуальную рекомендацию по скачиванию приложения.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет типы параметров пользователя. Они могут включать: (i) прошлое взаимодействие с другими приложениями, (ii) прошлое взаимодействие с поисковой системой, (iii) географическое местоположение, (iv) данные датчиков устройства.

Claim 10 (Зависимый от 1): Расширяет систему на рекомендации уже установленных приложений.

1. Определение параметров для установленного приложения.
2. Определение контекстуального соответствия для установленного приложения на основе комбинации параметров пользователя и параметров установленного приложения.
3. Если соответствует, передача сигнала запуска для рекомендации использования установленного приложения.

Claim 12, 13, 14 (Зависимые от 1): Уточняют, что параметры приложения могут быть получены путем анализа отзывов других пользователей (Claim 12), с применением алгоритма машинного обучения (Claim 13) для создания аннотации приложения (Claim 14).

Claim 17 (Независимый пункт): Описывает тот же базовый механизм, что и Claim 1, но выполняемый непосредственно на электронном устройстве пользователя, а не на сервере.

Где и как применяется

Важно понимать, что этот патент не применяется напрямую к стандартным этапам веб-поиска (Crawling, Indexing, Ranking веб-страниц). Он относится к экосистеме мобильных приложений (рекомендации в App Store, предложения на уровне ОС, например, в Yandex.Launcher).

Однако можно провести аналогии с архитектурой поиска для понимания процесса:

Сбор данных (Аналог CRAWLING & ACQUISITION)
Система непрерывно собирает данные из нескольких источников:

• С устройства пользователя: Местоположение (GPS, Wi-Fi), данные сенсоров (акселерометр, гироскоп, датчик давления), история использования приложений, статус соединения, уровень заряда батареи.
• С сервера поисковой системы: История поисковых запросов пользователя.
• Из хранилища приложений: Метаданные приложений (категории, рейтинги) и отзывы пользователей.

Построение профиля и определение контекста (Аналог INDEXING/QUERY PROCESSING)
Система обрабатывает сырые данные для определения текущего контекста пользователя (например, «в спортзале», «путешествует») и строит долгосрочный профиль. Также происходит индексация приложений: анализ отзывов с помощью машинного обучения или компьютерной лингвистики для извлечения характеристик (Application Parameters).

Ранжирование рекомендаций (Аналог RANKING)
На этом этапе система сопоставляет контекст пользователя с характеристиками приложений для расчета Contextual Correspondence. Приложения ранжируются на основе этой метрики.

Отображение рекомендаций (Аналог SERP Generation)
Система инициирует отображение рекомендаций на устройстве. Если расчеты проводились на сервере, он отправляет Trigger Signal на устройство. Отображение может происходить в виде виджетов или уведомлений.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на видимость и обнаружение мобильных приложений.
• Специфические запросы: Система не ранжирует результаты поиска, но использует интент, извлеченный из поисковых запросов (Цели поиска, Claim 7), как входной сигнал. Например, поиск «переводы» может активировать рекомендацию приложений-переводчиков.
• Ниши: Наибольшее влияние оказывается на ниши, сильно зависящие от контекста: путешествия, фитнес (обнаружение спортзала), развлечения (кинотеатры вечером), заказ такси, и утилиты.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм работает непрерывно, отслеживая изменения в контексте пользователя.
• Триггеры активации: Рекомендация активируется, когда обнаружено значимое изменение контекста (например, прибытие в определенное место, наступление определенного времени суток, специфическая поисковая активность) И найдено приложение, соответствующее этому контексту (Contextual Correspondence выше порога).
• Временные рамки: Рекомендация может быть показана немедленно, когда контекст стал релевантным, или при следующей разблокировке устройства пользователем.

Пошаговый алгоритм

1. Сбор данных о пользователе (User Parameter Acquisition): Непрерывный сбор данных: местоположение, данные сенсоров, история использования приложений, история поисковых запросов, демография, статус соединения.
2. Сбор данных о приложениях (Application Parameter Acquisition): Анализ приложений-кандидатов (установленных и новых). Сбор метаданных. Анализ отзывов пользователей (с помощью машинного обучения) для извлечения ключевых характеристик.
3. Определение контекста (Context Determination): Обработка данных пользователя для определения его текущей ситуации и интересов (например, «Пользователь X покидает дом», «Пользователь X интересуется спортивными диетами», «Пользователь X сейчас в тренажерном зале»).
4. Расчет соответствия (Contextual Correspondence Calculation): Сопоставление определенного контекста пользователя (User Parameters) с характеристиками приложений (Application Parameters). Определение, насколько приложение релевантно текущему контексту.
5. Выбор рекомендации (Recommendation Selection): Выбор приложений (новых для скачивания или установленных для использования), которые имеют наивысший показатель соответствия.
6. Триггер и отображение (Triggering and Display):
   • Если расчеты выполнялись на сервере: отправка Сигнала запуска на устройство.
   • Устройство отображает визуальную рекомендацию (например, виджет с предложением скачать приложение).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент упоминает чрезвычайно широкий спектр используемых данных:

• Поведенческие факторы (App Usage): Информация о сессиях приложений, частота использования, категории используемых приложений, действия по установке/удалению.
• Поведенческие факторы (Search): История поисковых запросов, извлеченные цели поиска (интенты).
• Географические факторы: GPS координаты, определение типа учреждения (POI mapping — музей, ресторан, спортзал), маршруты пользователя, местонахождение дома/на работе.
• Временные факторы: Время суток, день недели, обычное рабочее время пользователя.
• Технические/Сенсорные факторы: Данные акселерометра, гироскопа, датчика давления. Статус соединения (Wi-Fi, 4G, GPRS) и его изменения. Статус батареи, статус зарядки.
• Пользовательские факторы (Демография и Социальные): Пол, возраст, уровень дохода, семейный статус (супруг/дети), наличие автомобиля.
• Контентные факторы (App Metadata): Категории приложений, теги, отзывы пользователей, рейтинги, статус (бесплатно/платно).

Какие метрики используются и как они считаются

• Contextual Correspondence (Контекстуальное соответствие): Основная метрика, рассчитываемая путем комбинации параметров пользователя и приложения. Точная формула в патенте не приводится.
• Анализ отзывов: Патент упоминает анализ отзывов для создания аннотаций или извлечения ключевых слов. Для этого могут применяться алгоритмы машинного обучения (Claim 13) или компьютерная лингвистика. Цель — преобразовать неструктурированный текст отзывов в структурированные параметры приложения (например, из отзыва «это приложение имеет ужасный интерфейс и истощает ваши батарейки» извлекается параметр «не рекомендуется»).

Выводы

1. Фокус на мобильные приложения, а не веб-поиск: Патент описывает сложный, контекстно-зависимый рекомендательный движок, предназначенный исключительно для мобильных приложений (ASO). Он не имеет прямого отношения к ранжированию сайтов в поисковой выдаче (SEO).
2. Глубина профилирования пользователей: Для SEO-специалистов критически важно понимать, насколько обширный объем данных Яндекс использует для персонализации. Патент детально перечисляет используемые данные: от детального местоположения и данных сенсоров до демографии, истории использования приложений и истории поиска.
3. Проактивность и контекст: Система работает проактивно, предлагая приложения на основе текущей ситуации пользователя (контекста), а не ждет прямого запроса. Это демонстрирует возможности Яндекса по интерпретации контекста в реальном времени.
4. Интеграция данных поиска: История поисковых запросов является одним из ключевых сигналов для определения интересов пользователя. Это подтверждает, что поведение в веб-поиске влияет на другие сервисы Яндекса.
5. Анализ отзывов как источник данных: Система использует машинное обучение для анализа отзывов, чтобы понять функциональность и качество приложения, что критически важно для ASO.

Практика

Этот патент описывает инфраструктуру для мобильной экосистемы (ASO/Рекомендации приложений) и не дает прямых практических рекомендаций для ранжирования сайтов (SEO). Однако он дает важное стратегическое понимание возможностей Яндекса.

Best practices (Стратегические инсайты для SEO)

• Учитывайте кросс-платформенное профилирование: Понимайте, что Яндекс отслеживает пользователей во всех своих сервисах. Поведение пользователя в одном сервисе информирует персонализацию в других. Этот патент подтверждает, что данные с мобильных устройств (включая сенсоры и местоположение) активно используются для понимания пользователя.
• Фокус на интент и контекст в SEO: Патент подчеркивает фокус Яндекса на понимании того, *почему*, *где* и *когда* пользователь ищет информацию. SEO-стратегии должны учитывать не только ключевые слова, но и контекст пользователя (местоположение, время, предыдущие действия) при оптимизации контента.
• Оптимизация для локального поиска: Глубина использования геолокационных данных (вплоть до определения типа учреждения и этажа) подтверждает критическую важность точной и полной информации для локального SEO.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен на борьбу с SEO-манипуляциями, поэтому выделить худшие SEO-практики на его основе невозможно.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегические инвестиции Яндекса в глубокую персонализацию и понимание контекста пользователя. Он демонстрирует высокий уровень интеграции данных с мобильных устройств в общую экосистему Яндекса. Для SEO это означает, что персонализация выдачи, основанная на детальном знании о пользователе (включая его физическое окружение и долгосрочные интересы), будет только усиливаться.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент посвящен рекомендациям приложений. Приведем пример для ASO (App Store Optimization), чтобы проиллюстрировать механизм.

Сценарий: Оптимизация фитнес-приложения (ASO)

1. Задача: Увеличить количество установок фитнес-приложения через систему рекомендаций Яндекса.
2. Действия (Оптимизация Application Parameters): ASO-специалист должен стимулировать пользователей оставлять отзывы, упоминающие конкретные сценарии использования. Например: «отлично подходит для тренировок в зале», «помогает планировать диету».
3. Работа механизма: Система Яндекса анализирует эти отзывы (Application Parameters) и классифицирует приложение как релевантное для «тренировок в зале» и «диет».
4. Триггер (User Parameters): Когда пользователь приходит в спортзал (определено по геолокации) ИЛИ недавно искал в Яндексе «как составить план питания» (определено по истории поиска).
5. Результат: Система определяет высокое Contextual Correspondence и показывает пользователю рекомендацию скачать это фитнес-приложение.

Вопросы и ответы