Как Яндекс использует дедупликацию данных и SERP Similarity для показа результатов поиска офлайн

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему доступа к результатам поиска в условиях отсутствия интернет-соединения или при высокой задержке (latency) и низкой скорости. Основная техническая задача — оптимизация хранения большого количества предварительно сгенерированных SERP на клиентском устройстве с ограниченной памятью. Изобретение направлено на устранение избыточности данных и максимизацию покрытия популярных запросов при минимальных затратах памяти.

Что запатентовано

Запатентован метод и система генерации Offline SERP на клиентском устройстве с использованием предварительно загруженной Offline Query Result Database. Суть изобретения заключается в деконструкции и дедупликации элементов SERP. Уникальные элементы (заголовки, URL, сниппеты) хранятся только один раз в специализированных индексах (SERP Elements Index). Для каждого запроса создается шаблон (Offline SERP Template) — список указателей (Element Pointers) на эти элементы, что позволяет эффективно реконструировать SERP локально.

Как это работает

Процесс состоит из двух фаз. На сервере (Подготовка): Яндекс определяет популярные запросы (например, топ 150 000), генерирует для них SERP и разбирает их на компоненты. Компоненты дедуплицируются и индексируются. Создаются шаблоны выдачи. Система также определяет синонимы и опечатки с помощью Contextual SERP Similarity и направляет их на уже существующие шаблоны для дополнительной экономии. Эта база загружается на устройство. На клиенте (Использование): При плохом соединении система ищет запрос в локальном Offline Query Index. Если он найден, система извлекает шаблон, собирает элементы по указателям из локальных индексов и генерирует SERP.

Актуальность для SEO

Средняя. Технологии офлайн-доступа остаются актуальными для мобильных приложений, особенно в регионах с нестабильным интернетом. Описанный метод дедупликации является эффективным инженерным решением для оптимизации хранения данных на клиенте.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (3/10). Это инфраструктурный патент, описывающий механизм хранения и доставки результатов, а не алгоритм ранжирования. Он не влияет на определение релевантности. Однако он дает важные косвенные инсайты: подтверждает использование SERP Similarity для определения синонимичности запросов и подчеркивает важность видимости по высокочастотным запросам, так как именно они попадают в офлайн-базу.

Детальный разбор

Термины и определения

Contextual SERP Similarity (Контекстуальная схожесть SERP)

Параметр, используемый на сервере для определения, являются ли два запроса синонимами или опечатками. Рассчитывается на основе контекстуальной схожести между элементами, формирующими топ-N результатов. Если схожесть выше порога, запросы используют один и тот же шаблон SERP.

Element Pointer (Указатель на элемент)

Цифровой адрес (абсолютная ссылка) на конкретный элемент в SERP Elements Index. Состоит из ссылки на тип индекса (например, Title Index) и позиции элемента в нем.

General Interest Weight (Вес общего интереса)

Параметр, указывающий на общую популярность (частотность) поискового запроса. Определяется по количеству раз, когда запрос был отправлен сторонними пользователями. Используется для отбора запросов в офлайн-базу.

Offline Query Index (Индекс офлайн-запросов)

Список популярных запросов, доступных офлайн. Хранится на устройстве. Каждый запрос связан с указателем на шаблон SERP (SERP Template Pointer).

Offline Query Result Database (База данных офлайн-результатов)

Оптимизированная структура данных, загружаемая на устройство. Включает Offline Query Index, Offline SERP Template Index и SERP Elements Index.

Offline SERP Template (Шаблон офлайн-SERP)

Структурированный, упорядоченный список Element Pointers. Определяет состав и порядок элементов для конкретной SERP.

Partial Offline Query Index (Частичный индекс офлайн-запросов)

Вспомогательный индекс, хранящий уникальные префиксы (например, первые 2 байта) запросов и указатели на соответствующие кластеры в Offline Query Index. Ускоряет поиск на устройстве.

SERP Elements Index (Индекс элементов SERP)

Хранилище уникальных (дедуплицированных) элементов SERP. Состоит из нескольких индексов по типам (например, Title Elements Index, URL Elements Index, Snippet Elements Index, Favicon Elements Index).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод эффективного хранения и сборки SERP на клиентском устройстве в офлайн-среде.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс на электронном устройстве, использующем Offline Query Result Database.

1. Устройство получает поисковый запрос (уточняется, что запрос ранее не вводился пользователем на этом устройстве, что отличает метод от простого кэширования).
2. Система проверяет наличие запроса в локальном Offline Query Index.
3. При совпадении определяется связанный SERP Template Pointer.
4. Используя указатель, система находит соответствующий Offline SERP Template.
5. Система получает доступ к списку Element Pointers в шаблоне.
6. Для каждого указателя извлекается соответствующий элемент из SERP Elements Index (где элементы организованы по типу).
7. Генерируется Offline SERP путем компиляции элементов и отображается.

Ядро изобретения — это структура базы данных, позволяющая хранить компоненты SERP дедуплицированно и собирать их по требованию через систему указателей и шаблонов.

Claims 2-5 (Зависимые пункты): Описывают оптимизацию поиска запроса. Запросы хранятся в алфавитном порядке и кластеризуются по первым N символам (Claim 2). Используется Partial Offline Query Index для быстрого доступа к нужному кластеру на основе префикса запроса (Claims 3-5).

Claims 12-13 (Зависимые пункты): Уточняют структуру SERP Elements Index. Он состоит из множества индексов по типам: индекс URL, заголовков, сниппетов, фавиконок, изображений.

Claims 14-15 (Зависимые пункты): Указывают, что база данных генерируется сервером заранее (Claim 14) на основе SERP, сгенерированных в ответ на запросы сторонних пользователей (Claim 15) (т.е. на основе общей популярности, не персонализировано).

Claim 19 (Зависимый пункт): Определяет условия активации: метод используется, если соединение с сервером отсутствует или медленное.

Где и как применяется

Патент описывает инфраструктурное решение, которое функционирует вне основного конвейера онлайн-поиска и состоит из двух частей: серверной подготовки и клиентского исполнения.

1. Серверная подготовка данных (Офлайн-процессы)

На этом этапе формируется Offline Query Result Database. Это затрагивает анализ данных, полученных после этапа RANKING в основном поиске:

• Анализ логов: Определение популярных запросов (например, топ-150 000) на основе General Interest Weight.
• Парсинг и Индексация: Сгенерированные SERP разбираются на компоненты. Элементы дедуплицируются и сохраняются в SERP Elements Indexes.
• Генерация и дедупликация шаблонов: Формируются Offline SERP Templates. Если запросы являются синонимами или опечатками (определяется по Contextual SERP Similarity), они используют один общий шаблон.

2. Клиентское исполнение (Устройство пользователя)

Эта часть заменяет стандартный процесс поиска при плохом соединении.

• QUERY PROCESSING (Локально): Приложение выполняет точный поиск (lookup) запроса в локальном Offline Query Index.
• RANKING (Локально): Ранжирование не производится. Используется предопределенный порядок результатов из шаблона.
• Генерация SERP (Локально): Приложение собирает SERP из локальных элементов по шаблону.

На что влияет

• Специфические запросы: Влияет только на популярные (высокочастотные) запросы, включенные в офлайн-базу. Не влияет на низкочастотные (long-tail) или новые запросы.
• Географические ограничения: База данных может быть регионоспецифичной (например, топ запросов для конкретного региона, такого как Квебек или Бали).
• Типы контента: Влияет на стандартные веб-результаты. В патенте упоминается хранение заголовков, URL, сниппетов, фавиконок, изображений, карточек объектов (object cards) и виджетов.

Когда применяется

Алгоритм активируется на клиентском устройстве при выполнении следующих условий:

• Триггеры активации:
  1. Отсутствие сетевого соединения с сервером Яндекса (Claim 19).
  2. Медленное соединение (высокая задержка/latency или низкая пропускная способность) (Claim 19).
  3. Пользователь может вручную активировать офлайн-режим (например, для экономии трафика).
• Условие срабатывания: Введенный запрос должен присутствовать в Offline Query Index.

Пошаговый алгоритм

Фаза А: Генерация Offline Query Result Database (Сервер)

1. Отбор запросов: Определение списка популярных запросов на основе General Interest Weight (например, топ 150 000), возможно, с учетом региона.
2. Парсинг SERP: Для каждого запроса извлекается поисковая выдача (например, топ-N результатов).
3. Индексация и Дедупликация Элементов: SERP разбирается на элементы (Title, URL, Snippet и т.д.). Каждый уникальный элемент сохраняется один раз в соответствующем SERP Elements Index.
4. Генерация Шаблонов: Создание Offline SERP Template — упорядоченного списка указателей (Element Pointers) на сохраненные элементы.
5. Обработка синонимов и ошибок (Дедупликация Шаблонов): Анализ Contextual SERP Similarity. Если запросы признаны синонимами (или популярными опечатками), они используют один и тот же шаблон.
6. Индексация Запросов: Сохранение запросов (включая синонимы/ошибки) в Offline Query Index со ссылками на соответствующие шаблоны.
7. Оптимизация Индекса: Сортировка и кластеризация запросов по префиксам. Создание Partial Offline Query Index.
8. Доставка: Передача базы данных на клиентское устройство.

Фаза Б: Генерация Offline SERP (Клиентское устройство)

1. Триггер: Определение плохого/отсутствующего соединения.
2. Получение запроса: Пользователь вводит запрос.
3. Поиск Запроса:
   • Поиск префикса запроса в Partial Offline Query Index (для ускорения).
   • Поиск точного совпадения запроса в соответствующем кластере Offline Query Index.
4. Извлечение Шаблона: Если запрос найден, извлекается указатель и определяется соответствующий шаблон в Offline SERP Template Index.
5. Извлечение Элементов: Система последовательно обрабатывает Element Pointers в шаблоне и извлекает фактические данные из нужных SERP Elements Index.
6. Сборка SERP: Извлеченные элементы компилируются в Offline SERP в порядке, заданном шаблоном.

Какие данные и как использует

Данные на входе

На сервере (для генерации базы):

• Поведенческие факторы (Логи запросов): Используются для определения популярности запросов (частотности) и расчета General Interest Weight.
• Контентные факторы: Фактическое содержание элементов SERP (тексты заголовков, сниппетов, URL), извлекаемые из основного индекса для популярных запросов.
• Мультимедиа факторы: Фавиконки, изображения, данные для виджетов и объектных карточек.
• Географические факторы: Популярность запросов может анализироваться в разрезе регионов для создания регионоспецифичных баз.

На клиенте (во время использования):

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

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования, но использует метрики для отбора данных и оптимизации хранения:

• General Interest Weight (Вес общего интереса): Метрика популярности запроса. Определяется на основе количества отправок данного запроса сторонними пользователями на сервер. Используется для отбора запросов в базу.
• Contextual SERP Similarity Parameter (Параметр контекстуальной схожести SERP): Метрика для определения синонимичности запросов. Рассчитывается на основе анализа схожести между элементами SERP, формирующими топ-N результатов для двух разных запросов. Если параметр выше порога, запросы считаются синонимами.

Выводы

1. Это не патент о ранжировании: Патент описывает инфраструктурное решение для хранения и доставки данных. Он не дает инсайтов о том, как Яндекс рассчитывает релевантность онлайн. Ранжирование в офлайн-режиме статично и предопределено.
2. Эффективность через дедупликацию: Ключевая техническая инновация — хранение уникальных элементов SERP (Title, URL, Snippet) только один раз и их переиспользование через систему шаблонов и указателей для экономии памяти устройства.
3. Приоритет популярных запросов: Офлайн-доступ обеспечивается только для самых частотных запросов (например, Топ 150 000), отобранных на основе General Interest Weight.
4. SERP Similarity как механизм определения синонимов: Патент явно описывает использование Contextual SERP Similarity для определения эквивалентности запросов (синонимов, опечаток). Если выдача схожа, используется один и тот же шаблон. Это важное подтверждение того, что схожесть результатов в топе является для Яндекса сигналом идентичности интента.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент инфраструктурный, он дает важные косвенные подтверждения для SEO-стратегии:

• Использование SERP Similarity для кластеризации семантики: Механизм дедупликации шаблонов на основе Contextual SERP Similarity подтверждает, что схожесть выдачи является определяющим фактором интента для Яндекса. SEO-специалисты должны активно использовать анализ SERP Similarity при принятии решений о структуре сайта и группировке запросов.
• Приоритет видимости по частотным запросам (Head Queries): Для попадания в офлайн-базу сайт должен стабильно ранжироваться в топе по популярным запросам. Это подчеркивает важность работы над авторитетностью для обеспечения максимального охвата, включая офлайн-сценарии.
• Оптимизация сниппетов как самостоятельной единицы контента: В офлайн-режиме пользователь может не иметь возможности перейти на сайт. Сниппет (Title, Description, Favicon) должен быть максимально информативным и полезным сам по себе (например, содержать адрес или телефон для локального бизнеса).

Worst practices (это делать не надо)

• Создание отдельных страниц под близкие синонимы: Попытки ранжировать разные страницы по запросам с высокой Contextual SERP Similarity контрпродуктивны. Система считает их эквивалентными, что может привести к каннибализации трафика.
• Фокус исключительно на низкочастотных запросах: Стратегия, игнорирующая популярные запросы, приведет к отсутствию видимости в офлайн-режиме, так как НЧ-запросы не включаются в офлайн-базу.
• Игнорирование анализа Топ-10 для определения интента: Определение интента только по тексту запроса без анализа текущей выдачи неэффективно, так как именно схожесть выдачи определяет синонимичность для поисковой системы.

Стратегическое значение

Патент имеет ограниченное стратегическое значение для ранжирования, но служит важным подтверждением того, что анализ схожести SERP (SERP Similarity) является фундаментальным механизмом для понимания эквивалентности запросов в Яндексе. Стратегически это укрепляет необходимость подхода к SEO, основанного на анализе данных из выдачи (Data-Driven SEO) для определения интентов и структуры контента.

Практические примеры

Сценарий 1: Применение SERP Similarity для кластеризации

1. Задача: Определить, нужно ли продвигать запросы «Аренда авто Москва» и «Прокат машин в Москве» на одной странице.
2. Анализ (на основе патента): Патент указывает, что Яндекс использует Contextual SERP Similarity для определения синонимов.
3. Действие SEO-специалиста: Проанализировать Топ-10 выдачи по обоим запросам. Если выдача сильно пересекается (высокая схожесть).
4. Результат: Принять решение о продвижении этих запросов на одной странице, так как поисковая система считает их интент идентичным и будет использовать для них один и тот же шаблон в офлайн-базе.

Сценарий 2: Оптимизация сниппета для офлайн-использования

Компания управляет сетью кофеен. Запрос «[Бренд] кофейня» является популярным и вероятно включен в офлайн-базу.

• Задача: Обеспечить полезность сниппета для пользователя без интернета.
• Действие SEO-специалиста: Убедиться, что в сниппет (или объектную карточку) попадает основная контактная информация (адреса филиалов, телефон горячей линии).
• Результат: Пользователь в офлайн-режиме видит сниппет и может воспользоваться информацией (найти адрес или позвонить) без необходимости переходить на сайт.

Вопросы и ответы