Как Яндекс обеспечивает работу поиска без интернета, используя предварительную загрузку и дедупликацию популярных результатов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему доступности поисковой системы в условиях отсутствия или низкой скорости интернет-соединения. Это улучшает пользовательский опыт (UX), позволяя получить доступ к информации в оффлайн-режиме. Технически патент решает задачу эффективного хранения большого количества предварительно сгенерированных страниц результатов поиска (SERP) в условиях ограниченной памяти на клиентском устройстве, стремясь максимизировать охват популярных запросов.

Что запатентовано

Запатентованы способ и система для локального создания Оффлайн SERP на клиентском устройстве. Суть изобретения заключается в оптимизированной структуре хранения данных — Оффлайн базе данных результатов запросов. Вместо хранения готовых HTML-страниц, система декомпозирует SERP на отдельные элементы (заголовки, URL, сниппеты), дедуплицирует их и хранит в специализированных индексах. Сами SERP хранятся в виде шаблонов — списков указателей на эти уникальные элементы.

Как это работает

Система работает в два этапа. Сначала на сервере Яндекса определяются популярные запросы (например, топ 150 000 в регионе) и генерируются для них SERP. Эти SERP разбираются на компоненты, которые дедуплицируются и индексируются. Создается оптимизированная база данных, которая загружается на устройство пользователя. Затем, на устройстве, если интернет-соединение отсутствует или медленное, система перехватывает запрос. Если запрос найден в локальной базе, система извлекает соответствующий шаблон, по указателям извлекает нужные элементы из локальных индексов и собирает (компилирует) Оффлайн SERP локально.

Актуальность для SEO

Средняя. Офлайн-доступ остается актуальным в регионах с нестабильной связью, в дороге или для экономии трафика. Однако фокус современных поисковых систем смещен в сторону real-time, персонализированных и динамических результатов, которые сложно обеспечить с помощью предварительно кэшированных статических данных, описанных в патенте.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (1/10). Патент является чисто техническим и инфраструктурным. Он описывает механизм доставки результатов, а не алгоритмы ранжирования или оценки качества. Он не вводит новых факторов ранжирования и не меняет подходы к SEO-оптимизации. В офлайн-базу попадают только сайты, уже занимающие топовые позиции по самым популярным запросам.

Детальный разбор

Термины и определения

Патент описывает внутренние процессы Яндекс, связанные с инфраструктурой хранения и доставки данных на клиентское устройство, без прямых рекомендаций для SEO.

Индекс оффлайн запросов (Index of Offline Queries)

Компонент офлайн-базы, хранящий предварительно отобранные (популярные) поисковые запросы. Каждый запрос связан с указателем на соответствующий шаблон SERP.

Индекс шаблонов оффлайн SERP (Index of Offline SERP Templates)

Компонент, хранящий шаблоны выдачи. Шаблон представляет собой структурированный список указателей на элементы SERP.

Индекс элементов SERP (Index of SERP Elements)

Набор индексов, хранящих фактические данные SERP (заголовки, URL, сниппеты и т.д.). Элементы хранятся дедуплицированно и организованы по типу (например, Индекс заголовков, Индекс URL).

Кластер оффлайн поисковых запросов (Offline Search Query Cluster)

Оптимизация хранения. Запросы сортируются и группируются по общему префиксу (например, первым N символам или байтам) для ускорения локального поиска.

Индекс частичных оффлайн запросов (Index of Partial Offline Queries)

Вспомогательный индекс, хранящий уникальные префиксы оффлайн запросов и указывающий на соответствующие кластеры. Используется для быстрого сужения области поиска.

Оффлайн база данных результатов запросов (Offline Query Results Database)

Вся структура данных (индексы запросов, шаблонов и элементов), предварительно загружаемая на устройство пользователя.

Оффлайн SERP (Offline SERP)

Страница результатов поиска, сгенерированная локально на устройстве без обращения к серверу поисковой системы в момент запроса.

Указатель (Pointer)

Цифровой адрес или ссылка на конкретную запись в другом индексе офлайн-базы данных.

Элемент SERP (SERP Element)

Составные части поискового результата: URL, заголовок, сниппет, фавикон, изображение, виджет и т.д.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Ядро изобретения сосредоточено на методе эффективного хранения и быстрой реконструкции SERP на клиентском устройстве.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает способ обработки запроса на электронном устройстве, которое локально хранит Оффлайн базу данных.

Структура базы данных (Предпосылки):

1. Индекс оффлайн запросов: Хранит запросы, связанные с указателями на шаблоны.
2. Индекс шаблонов оффлайн SERP: Хранит шаблоны (списки указателей на элементы).
3. Индекс(ы) элементов SERP: Хранит сами элементы (контент), организованные по типам.

Процесс выполнения (Шаги):

1. Получение запроса.
2. Сравнение запроса с записями в Индексе оффлайн запросов.
3. При совпадении: определение связанного Указателя на шаблон.
4. На основе указателя: определение соответствующего Шаблона оффлайн SERP.
5. Извлечение: Для каждого Указателя на элемент в шаблоне извлечение соответствующего Элемента SERP из Индекса элементов.
6. Создание (компиляция) Оффлайн SERP из извлеченных элементов.
7. Отображение Оффлайн SERP.

Claims 2-5 (Зависимые пункты): Уточняют механизм оптимизации поиска запросов. Запросы хранятся в алфавитном порядке и кластеризуются по префиксам (первым N символам). Для ускорения доступа к кластерам может использоваться Индекс частичных оффлайн запросов.

Claims 12-13 (Зависимые пункты): Уточняют, что Индекс элементов SERP состоит из множества подиндексов по типам (индекс URL, заголовков, сниппетов, фавиконов).

Claim 19 (Зависимый пункт): Определяет условия активации: способ применяется, когда связь с сервером отсутствует или соединение медленное.

Где и как применяется

Изобретение не является частью стандартного конвейера ранжирования веб-поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING). Это клиентская технология (Client-Side), использующая предварительно вычисленные данные для улучшения UX.

Офлайн-процессы (Подготовка данных на сервере)

Система требует предварительной подготовки данных на стороне сервера:

1. Анализ популярности: Идентификация популярных запросов (на основе частоты, упоминается «общий весовой коэффициент интереса») и генерация для них актуальных SERP (с использованием стандартного RANKING).
2. Обработка данных: Специальное приложение на сервере (Приложение для создания базы данных) обрабатывает эти SERP: декомпозирует их на элементы, дедуплицирует, создает индексы и формирует Оффлайн базу данных.
3. Доставка: База данных передается на клиентское устройство (например, при обновлении приложения или подключении к Wi-Fi).

Клиентское устройство (Исполнение)

Весь запатентованный процесс происходит локально на устройстве пользователя внутри поискового приложения (Приложение создания оффлайн SERP).

• Входные данные: Поисковый запрос пользователя и локальная Оффлайн база данных.
• Выходные данные: Скомпилированная Оффлайн SERP.
• Ключевые технические особенности: Дедупликация элементов SERP для экономии места; использование системы указателей для быстрой сборки; кластеризация запросов по префиксам для ускорения локального поиска.

На что влияет

• Специфические запросы: Влияет исключительно на высокочастотные (популярные) запросы, включенные в базу (упоминается пример «топ 150000»). Не влияет на «long-tail», редкие или новостные запросы.
• Конкретные типы контента: Влияет только на результаты, попавшие в Топ-N (в патенте упоминается пример Топ-2) на момент генерации базы.
• Форматы контента: Система может применять критерии при сохранении элементов. Например, ограничивать длину сниппетов или извлекать только контактную информацию (адрес, телефон), что повышает ценность этих данных для оффлайн-доступа.
• Географические ограничения: В патенте упоминается возможность создания регионально-специфичных оффлайн баз данных.

Когда применяется

Алгоритм активируется на клиентском устройстве при выполнении следующих условий:

• Триггеры активации:
  • Определение отсутствия связи между электронным устройством и сервером поисковой системы.
  • Определение медленного соединения (высокая задержка или низкая пропускная способность).
  • В патенте также упоминается возможность ручной активации пользователем (например, для экономии мобильного трафика).
• Условие срабатывания: Введенный пользователем запрос должен точно совпадать с запросом (или заранее определенным синонимом/опечаткой), хранящимся в локальном Индексе оффлайн запросов.
• Частота применения: База данных обновляется периодически (например, раз в неделю), когда устройство онлайн.

Пошаговый алгоритм

Процесс состоит из двух основных фаз: подготовки данных (на сервере) и генерации SERP (на клиенте).

Фаза 1: Создание Оффлайн Базы Данных (Серверная сторона)

1. Отбор запросов: Определение множества популярных поисковых запросов на основе частоты.
2. Генерация SERP и Парсинг: Формирование выдачи и разбор ее на составные элементы (заголовки, URL и т.д.). Может применяться фильтрация (например, только топ-N результатов).
3. Дедупликация и Индексация Элементов: Сохранение уникальных элементов в соответствующие Индексы элементов SERP (по типу). Каждому элементу присваивается уникальный ID (позиция).
4. Создание Шаблонов SERP: Формирование Индекса шаблонов SERP. Для каждой SERP создается шаблон — упорядоченный список указателей на ID элементов.
5. Индексация Запросов: Сохранение запросов в Индекс оффлайн запросов, связывание их с указателями на шаблоны.
6. Обработка синонимов и опечаток: Идентификация синонимов (на основе сходства SERP) и популярных опечаток. Они добавляются в индекс запросов, но ссылаются на уже существующий шаблон канонического запроса для экономии места.
7. Оптимизация индекса запросов: Сортировка и кластеризация запросов по префиксам. Создание Индекса частичных оффлайн запросов.
8. Развертывание: Передача сформированной базы данных на клиентские устройства.

Фаза 2: Генерация Оффлайн SERP (Клиентская сторона)

1. Получение запроса и Триггеринг: Пользователь вводит запрос. Система определяет плохое качество соединения и активирует офлайн-поиск.
2. Поиск Запроса (Query Matching):
   • (Опционально) Нормализация запроса (удаление пробелов, артиклей).
   • Поиск префикса запроса в Индексе частичных запросов для определения нужного кластера.
   • Поиск точного совпадения запроса внутри кластера в Индексе оффлайн запросов.
3. Извлечение Шаблона: Если запрос найден, извлекается связанный с ним указатель на шаблон SERP. По этому указателю находится нужный шаблон.
4. Извлечение Элементов: Система последовательно обрабатывает указатели из шаблона. Для каждого указателя определяется нужный Индекс элементов и позиция элемента в нем. Элемент извлекается.
5. Компиляция SERP: Извлеченные элементы собираются в порядке, определенном шаблоном, формируя Оффлайн SERP.
6. Отображение: Рендеринг Оффлайн SERP пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует данные на двух этапах:

Серверная сторона (Создание базы):

• Поведенческие факторы (Логи): Исторические данные о запросах используются для определения частотности и популярности (Общий весовой коэффициент интереса).
• Географические факторы: Популярность запросов может оцениваться для конкретного региона для создания региональных баз.
• Контентные факторы: Данные из сгенерированных SERP: Заголовки, URL, Сниппеты. Упоминается возможность ограничения текста сниппета или выборки конкретной информации (контакты, адрес).
• Мультимедиа факторы: Фавиконы, Изображения.

Клиентская сторона (Использование):

• Пользовательские факторы: Текущий поисковый запрос.
• Технические факторы: Статус и скорость сетевого соединения (используется как триггер).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования. Ранжирование является статичным (предварительно вычисленным).

Используются следующие метрики и методы обработки:

• Частота обработки запроса (Популярность): Используется для отбора запросов в оффлайн-базу (например, Топ-150000).
• Контекстуальный параметр сходства SERP: Метрика, используемая на сервере для определения синонимичности запросов. Если сходство SERP двух запросов выше порога, они могут использовать один шаблон (дедупликация SERP).
• Дедупликация элементов: Метод оптимизации хранения. Элементы SERP сохраняются без дубликатов.
• Поиск совпадений (String Matching): Используется на клиенте для поиска введенного запроса в локальном индексе (с оптимизацией через кластеризацию и бинарный поиск).
• Указатели (Pointers): Цифровые адреса, используемые для навигации по базе данных и быстрой сборки SERP.

Выводы

1. Патент инфраструктурный, не про ранжирование: Изобретение описывает чисто техническое решение для улучшения пользовательского опыта (UX) и доступности поиска в оффлайн-режиме. Оно не содержит информации об алгоритмах ранжирования Яндекса.
2. Эффективность хранения через дедупликацию: Ключевая инновация — максимальное сжатие данных за счет устранения дублирования как на уровне элементов SERP (заголовки, URL хранятся один раз), так и на уровне SERP (синонимы и опечатки ссылаются на один шаблон).
3. Приоритет высокочастотных запросов и Топ-позиций: Оффлайн-база ограничена только самыми популярными запросами (например, Топ-150000) и только несколькими верхними результатами (например, Топ-2) для каждого из них.
4. Статичность данных: Сохраненные данные статичны и обновляются периодически (например, раз в неделю). Система не подходит для real-time поиска или новостного контента.
5. Клиент-сайд реализация: Весь процесс поиска запроса и сборки SERP происходит локально на устройстве пользователя без участия сервера в момент запроса.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не влияет на ранжирование, он косвенно подтверждает важность следующих SEO-практик для максимизации видимости:

• Завоевание Топ-1-3 по высокочастотным запросам: Поскольку в оффлайн-базу попадают только популярные запросы и только самые верхние результаты (упоминается Топ-2), критически важно занимать эти позиции по ключевым высокочастотным запросам в нише. Это единственный способ попасть в оффлайн-индекс и получить видимость при отсутствии у пользователя интернета.
• Оптимизация сниппетов для немедленной ценности (Immediate Value): Сниппет должен быть максимально информативным. В патенте упоминается возможность приоритетного сохранения контактной информации (адреса, телефоны). Убедитесь, что эта информация легко извлекается и присутствует в сниппете, так как пользователь может не иметь возможности перейти на сайт в оффлайн-режиме.
• Мониторинг региональной популярности запросов: Поскольку база может быть регионально-специфичной, важно оптимизировать сайт под запросы, популярные именно в целевых регионах.

Worst practices (это делать не надо)

• Исключительная ставка на Long-Tail трафик: Стратегия, ориентированная только на низкочастотные запросы, не получит никаких преимуществ от этой системы, так как эти запросы не включаются в Оффлайн Базу Данных.
• Частая смена URL и Заголовков для evergreen контента: Это может привести к тому, что в оффлайн-базе будут храниться устаревшие данные до следующего цикла обновления базы (например, в течение недели).

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально, так как патент не меняет принципы ранжирования. Однако он подчеркивает принцип «победитель получает все» в отношении Топ-позиций по высокочастотным запросам. Ценность этих позиций возрастает, так как они обеспечивают не только онлайн-трафик, но и становятся частью инфраструктуры оффлайн-доступа. Патент демонстрирует усилия Яндекса по обеспечению непрерывности сервиса (UX).

Практические примеры

Сценарий 1: Локальный бизнес и контактная информация

1. Задача: Обеспечить видимость адреса ресторана для пользователей без интернета.
2. Действия SEO: Обеспечить ранжирование ресторана в Топ-2 по высокочастотному запросу «[Название Ресторана] адрес». Убедиться, что адрес и телефон четко представлены в сниппете или через Яндекс Бизнес.
3. Результат: Запрос попадает в Оффлайн Базу Данных. Пользователь, находящийся в пути без связи, вводит запрос и видит Оффлайн SERP с адресом и телефоном ресторана, извлеченными из локальной базы, что решает его задачу.

Сценарий 2: Информационный портал и популярные статьи

1. Задача: Получить дополнительный охват для популярной справочной статьи (например, «Симптомы гриппа»).
2. Действия SEO: Продвинуть статью в Топ-1-2 по этому высокочастотному запросу. Оптимизировать сниппет так, чтобы он содержал краткий список основных симптомов.
3. Результат: Запрос включается в Оффлайн Базу. Пользователь с плохой связью вводит запрос и видит Оффлайн SERP, где в сниппете вашей статьи перечислены основные симптомы, что дает ему ценность даже без перехода на сайт.

Вопросы и ответы