Как Яндекс выборочно предзагружает выдачу для поисковых подсказок и защищает статистику кликов от «фантомных» показов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает две основные проблемы, связанные с функцией динамических поисковых подсказок и предзагрузкой (pre-fetching) результатов:

1. Высокое потребление ресурсов: Предзагрузка страницы результатов (SERP) для каждой обновляющейся подсказки по мере ввода запроса создает чрезмерную нагрузку на серверы Яндекса и увеличивает потребление трафика пользователя (особенно критично для мобильных устройств).
2. Загрязнение статистики (Data Pollution): Генерация множества SERP, которые пользователь фактически не видит и не взаимодействует с ними («фантомные показы»), искажает статистику поведенческих факторов (например, CTR). Это может привести к ошибочной классификации релевантности результатов и проблемам с учетом рекламных показов.

Что запатентовано

Запатентована система для выборочной (селективной) предзагрузки SERP в процессе динамического ввода запроса. Суть изобретения заключается в использовании «триггерного условия» (заранее заданное триггерное условие) для определения момента, когда вероятность выбора текущей топовой подсказки достаточно высока, чтобы оправдать предзагрузку выдачи. Система оптимизирует баланс между скоростью и ресурсами с помощью метрики PFOP. Также запатентован механизм маркировки и исключения неиспользованных предзагруженных SERP из статистического анализа.

Как это работает

Когда пользователь вводит запрос, система динамически генерирует ранжированный набор подсказок. Для топовой подсказки рассчитывается «параметр достоверности прогноза» (Confidence Parameter) — вероятность того, что это и есть искомый запрос. Этот параметр сравнивается с порогом, определенным через оптимизацию метрики PFOP (издержки предзагрузки). Если порог превышен (триггерное условие выполнено), система генерирует SERP для этого промежуточного запроса и отправляет ее клиенту вместе с подсказками. Предзагруженная SERP помечается специальным флагом. Если пользователь не выбрал эту подсказку и SERP не была показана, она маркируется «флагом неиспользования» и исключается из расчета CTR и другой статистики.

Актуальность для SEO

Высокая. Оптимизация производительности (скорости ответа) и поддержание чистоты поведенческих данных (CTR, взаимодействия) являются критически важными задачами для всех современных поисковых систем, включая Яндекс, который активно использует поведенческие метрики (например, Профицит) в ранжировании.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (3/10). Патент носит преимущественно инфраструктурный и оптимизационный характер. Он не описывает алгоритмы ранжирования документов или подсказок. Однако он имеет важное значение для понимания того, как Яндекс подходит к сбору поведенческих данных. Патент подтверждает, что Яндекс активно защищает целостность своей статистики (CTR), фильтруя «фантомные показы». Это подчеркивает важность реального, осознанного взаимодействия пользователя с выдачей.

Детальный разбор

Термины и определения

Confidence Parameter (Параметр достоверности прогноза)

Метрика, указывающая на уровень уверенности системы в том, что текущая топовая подсказка представляет собой финальный запрос, который намеревается задать пользователь. Является основой триггерного условия.

Dynamic Suggestions (Динамические подсказки)

Последовательность наборов поисковых подсказок, обновляемых в реальном времени по мере того, как пользователь вводит запрос символ за символом.

Flag of Non-use (Флаг неиспользования)

Маркер, присваиваемый предзагруженной странице SERP, если она была отправлена клиенту, но фактически не была отображена пользователю (т.е. пользователь продолжил ввод или выбрал другой запрос).

Intermediate Query (Промежуточный поисковый запрос)

Поисковый запрос, сформированный путем объединения текущего частичного ввода пользователя и одной из предложенных подсказок (обычно топовой). Именно для него генерируется предзагруженная SERP.

PFOP (Pre-Fetch Overhead Parameter / Параметр издержек предварительного выбора)

Ключевая метрика оптимизации. Она измеряет дополнительные вычислительные издержки, связанные с генерацией предзагруженных SERP, которые не были использованы. Цель системы — минимизировать PFOP.

Phantom SERP (Фантомная страница SERP)

Неофициальный термин, используемый в патенте для обозначения страниц SERP, которые были предварительно выбраны (предзагружены), но с которыми пользователь фактически не взаимодействовал и которые не были ему показаны.

Pre-fetching (Предварительный выбор / Предзагрузка)

Процесс генерации и загрузки данных страницы SERP до того, как пользователь явно отправил поисковый запрос, с целью ускорения отображения результатов.

SQCS (Search Query Completion Suggestion / Подсказка по расширению поискового запроса)

Варианты завершения поискового запроса, предлагаемые пользователю во время ввода.

Trigger Condition (Триггерное условие)

Заранее заданное условие, при выполнении которого система инициирует предзагрузку SERP для топовой подсказки. Обычно основано на превышении Confidence Parameter определенного порога.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод выборочной предзагрузки результатов поиска для поисковых подсказок и метод очистки статистики от неиспользованных результатов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый процесс селективной предзагрузки.

1. Сервер получает часть поискового запроса от устройства.
2. Формируется ранжированный набор подсказок.
3. Анализируется первая (топовая) подсказка на соответствие триггерному условию.
4. ЕСЛИ условие выполнено: Формируется набор результатов поиска (SERP) для промежуточного запроса (часть запроса + топовая подсказка).
5. Устройству отправляется набор подсказок И сгенерированная SERP.

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает альтернативный сценарий.

Если первая подсказка НЕ соответствует триггерному условию, набор результатов поиска (SERP) НЕ формируется. Устройству отправляется ТОЛЬКО ранжированный набор подсказок.

Claim 8 и 9 (Зависимые от 7): Описывают механизм обработки «фантомных» SERP (Data Cleaning).

1. Система получает указание, что ранее предзагруженная SERP (например, первая SERP) не была отображена пользователю (так как он не выбрал соответствующую подсказку).
2. Эта первая SERP маркируется флагом неиспользования (Claim 8).
3. При формировании статистических параметров использования (например, CTR для ранжирования) эта первая SERP (помеченная флагом) исключается из расчетов (Claim 9).

Claim 13 и 17 (Зависимые): Определяют суть триггерного условия.

Триггерное условие содержит параметр достоверности прогноза (Confidence Parameter) того, что топовая подсказка является искомым запросом (Claim 13). Этот параметр рассчитывается на основе оптимизации параметра издержек предварительного выбора (PFOP) (Claim 17).

Claim 18 (Зависимый): Приводит формулу расчета PFOP.

Метрика рассчитывается по формуле, учитывающей количество предзагруженных SERP, количество реальных запросов и количество использованных предзагруженных SERP.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько слоев поисковой архитектуры, связывая интерфейс ввода запроса с бэкендом генерации выдачи и системой аналитики.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов

Процесс активируется на этапе ввода запроса пользователем, до его финальной отправки. Система динамически получает частичные запросы и взаимодействует с Сервером подсказок для генерации ранжированного списка. Здесь же происходит анализ триггерного условия, определяющего необходимость предзагрузки.

RANKING и BLENDER – Ранжирование и Смешивание

Если триггерное условие выполнено, система инициирует процесс ранжирования и формирования SERP для промежуточного запроса, как если бы он был отправлен пользователем. Это задействует стандартные механизмы ранжирования (L1-L4) и смешивания.

QUALITY & GOVERNANCE LAYER – Слой Качества и Метрик

Критически важная часть патента связана с защитой метрик качества. Аналитическая процедура взаимодействует с Сервером анализа для маркировки предзагруженных SERP флагом неиспользования. Это гарантирует, что данные, поступающие в расчеты CTR и, потенциально, метрики Профицит, очищены от «фантомных» показов.

На что влияет

• Все типы запросов и контента: Механизм применяется универсально ко всем запросам, вводимым через интерфейс с динамическими подсказками.
• Пользовательский опыт (UX): Напрямую влияет на воспринимаемую скорость поиска. При успешном прогнозе результаты отображаются мгновенно.
• Целостность данных (Data Integrity): Влияет на точность расчета поведенческих метрик (CTR), используемых в ранжировании, путем исключения шума.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм работает динамически во время ввода пользователем поискового запроса в интерфейсе, поддерживающем подсказки.
• Триггеры активации предзагрузки: Активация происходит, когда параметр достоверности прогноза для топовой подсказки превышает заранее заданный порог. Порог определяется путем оптимизации метрики PFOP.
• Факторы, влияющие на триггер:
  • Вероятность выбора подсказки (популярность).
  • Длина подсказки (более длинные подсказки имеют больший шанс быть финальным запросом).
  • Лингвистические модели.
  • Персонализация (история пользователя, эффективность прошлых предзагрузок для него).
  • Тип соединения (например, экономия трафика на мобильных соединениях).

Пошаговый алгоритм

Фаза 1: Динамическая обработка ввода и предзагрузка

1. Получение ввода: Сервер итеративно получает частичный поисковый запрос по мере ввода пользователем (например, «F», затем «FI», затем «FIN»).
2. Генерация подсказок: Для текущего частичного ввода формируется ранжированный набор подсказок (например, для «FIN» топовая подсказка — «FIND MY PHONE»).
3. Анализ триггера: Система рассчитывает параметр достоверности прогноза для топовой подсказки и сравнивает его с порогом (определенным через PFOP).
4. Принятие решения:
   • Если порог НЕ превышен: Предзагрузка не выполняется. Клиенту отправляются только подсказки. Процесс возвращается к шагу 1.
   • Если порог превышен: Инициируется предзагрузка.
5. Генерация SERP: Формируется SERP для промежуточного запроса. Эта SERP помечается специальным флагом контроля.
6. Отправка данных: Клиенту отправляются подсказки и помеченная предзагруженная SERP.

Фаза 2: Мониторинг и очистка статистики

1. Мониторинг на клиенте: Клиентское устройство отслеживает действия пользователя с предзагруженной SERP.
2. Обратная связь:
   • Если пользователь выбрал подсказку и SERP была показана: Сервер получает информацию о показе и взаимодействиях (кликах). SERP учитывается в статистике.
   • Если пользователь продолжил ввод или выбрал другой запрос (предзагруженная SERP не была показана): Сервер получает указание на неиспользование.
3. Маркировка: Неиспользованные SERP маркируются флагом неиспользования.
4. Очистка данных: При расчете статистических параметров (например, CTR для ранжирования) SERP с флагом неиспользования игнорируются.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные/Лингвистические факторы: Текст частичного поискового запроса. Лингвистические модели используются для анализа вероятности завершенности запроса при формировании триггерного условия.
• Поведенческие факторы:
  • Частота прошлых запросов (используется для ранжирования самих подсказок).
  • История поиска пользователя (персонализированные признаки) используется для определения триггерного условия.
  • Журналы поиска и прошлые действия пользователей со страницами SERP используются для обучения ML-алгоритмов, улучшающих прогнозирование.
  • Данные о фактических показах и взаимодействиях с предзагруженными SERP (для очистки статистики).
• Технические факторы: Вид соединения пользователя (например, беспроводное соединение) используется для корректировки триггерного условия с целью экономии трафика.

Какие метрики используются и как они считаются

• Параметр достоверности прогноза (Confidence Parameter): Вероятностная оценка того, что топовая подсказка является финальным запросом. Может рассчитываться с помощью алгоритмов машинного обучения (MLA), обученных на исторических логах.
• PFOP (Pre-Fetch Overhead Parameter): Основная метрика для оптимизации издержек. Рассчитывается в автономном режиме (офлайн). Формула расчета:

  $$PFOP=((PR+R-EP))/R-1$$

  Где:

  • PR – количество предварительно выбранных (предзагруженных) страниц SERP;
  • R – количество поисковых запросов, которые пользователь отправил бы без подсказок по расширению поискового запроса;
  • EP – количество предварительно выбранных страниц SERP, с которыми осуществлялось взаимодействие (были использованы).

  Цель оптимизации — держать PFOP ниже заданного порога потребления ресурсов (например, в диапазоне 1-5).

• Флаг неиспользования (Flag of Non-use): Бинарный маркер для идентификации «фантомных» SERP, которые должны быть исключены из статистики.

Выводы

1. Инфраструктурная оптимизация: Основная цель патента — оптимизация производительности и ресурсов. Яндекс стремится ускорить выдачу результатов без создания чрезмерной нагрузки на инфраструктуру.
2. Метрика PFOP как балансир: Система использует метрику PFOP для нахождения оптимального баланса между количеством предзагрузок и реальной пользой от них. Предзагрузка происходит только тогда, когда система уверена в выборе пользователя.
3. Критическая важность чистоты поведенческих данных: Патент детально описывает механизм защиты статистики (CTR) от искажений, вызванных «фантомными показами» (предзагруженными, но не увиденными SERP).
4. Целостность данных для ML: Обеспечение чистоты данных критически важно для корректного обучения моделей машинного обучения, используемых в ранжировании (например, CatBoost, YATI) и метриках качества (Proxima, Профицит). Искаженный CTR привел бы к неверной оценке релевантности.
5. Отсутствие прямых SEO-рекомендаций: Патент не содержит информации о том, как ранжируются документы или как попасть в поисковые подсказки. Он описывает технические процессы обработки уже сформированных подсказок и выдачи.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент инфраструктурный, он подтверждает важность следующих стратегий:

• Фокус на реальных поведенческих факторах: Поскольку Яндекс тщательно очищает статистику CTR от технических и фантомных показов, значение имеют только реальные, осознанные взаимодействия пользователей с выдачей. Необходимо работать над качеством сниппетов и релевантностью контента, чтобы заслужить клик, когда страница действительно показана пользователю.
• Оптимизация под популярные формулировки (для попадания в подсказки): Патент использует уже ранжированный список подсказок, основанный на популярности. Необходимо анализировать подсказки и использовать наиболее частотные и релевантные формулировки в контенте и заголовках, чтобы повысить шансы сайта ассоциироваться с популярными запросами, для которых может сработать предзагрузка.

Worst practices (это делать не надо)

• Накрутки показов и CTR: Попытки манипулировать CTR с помощью ботов или технических средств, которые могут генерировать показы без реального пользовательского интента, становятся еще менее эффективными. Система Яндекса имеет механизмы (включая описанный в патенте) для фильтрации шума и идентификации неестественных паттернов взаимодействия с SERP.
• Игнорирование качества сниппета: Если сайт попал на предзагруженную SERP, которая затем была показана пользователю, но клик не произошел, это будет учтено как негативный сигнал в очищенной статистике.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в подтверждении того, насколько серьезно Яндекс относится к качеству поведенческих данных. Зависимость ранжирования от поведенческих факторов (Профицит, CTR) основывается на уверенности системы в том, что эти данные отражают реальное поведение пользователей, а не технические артефакты (такие как предзагрузка). Это сигнал для SEO-специалистов, что долгосрочная стратегия должна быть направлена на улучшение реального пользовательского опыта и вовлеченности.

Практические примеры

Сценарий: Защита статистики CTR от фантомных показов

1. Действие пользователя: Пользователь быстро вводит запрос «купить холодильник Bosch в Москве».
2. Действие системы (Промежуточный этап 1): Пользователь ввел «купить холод». Система прогнозирует топ-подсказку «купить холодильник». Уверенность высока, PFOP позволяет. Система предзагружает SERP_1 и отправляет ее клиенту с флагом контроля. На SERP_1 присутствует Сайт А.
3. Действие системы (Промежуточный этап 2): Пользователь быстро ввел «ильник Bosch». Система прогнозирует топ-подсказку «купить холодильник Bosch». Предзагружается SERP_2. На SERP_2 присутствует Сайт Б.
4. Исход: Пользователь не останавливался на этапе 1 и 2. SERP_1 и SERP_2 не были отображены. Пользователь нажимает Enter на финальном запросе и видит SERP_3.
5. Аналитика: Клиент сообщает серверу, что SERP_1 и SERP_2 не были показаны. Они маркируются флагом неиспользования.
6. Результат для SEO: При расчете CTR для Сайта А и Сайта Б эти «фантомные показы» на SERP_1 и SERP_2 не учитываются. Статистика CTR остается чистой и не занижается из-за технического процесса предзагрузки.

Вопросы и ответы