Как Яндекс выборочно предзагружает результаты поиска для подсказок автодополнения и защищает поведенческие данные от искажений

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу оптимизации ресурсов и поддержания целостности данных при использовании технологии предзагрузки (pre-fetching) результатов поиска (SERP) для подсказок автодополнения. Существуют две ключевые проблемы:

1. Избыточная нагрузка: Предзагрузка SERP для каждой динамически обновляемой подсказки создает значительную нагрузку на серверы и сеть и увеличивает потребление трафика пользователем.
2. Искажение статистики (Ghost SERPs): Если SERP был предзагружен, но пользователь его не увидел (не выбрал подсказку), система может ошибочно засчитать это как показ без клика. Это искажает поведенческие метрики (например, CTR) и негативно влияет на обучение алгоритмов ранжирования. Также это может приводить к ложному учету показов рекламы.

Что запатентовано

Запатентована система для выборочной (selective) предзагрузки SERP в процессе генерации подсказок автодополнения. Суть изобретения заключается в использовании Pre-determined Trigger Condition (предопределенного условия срабатывания), основанного на параметре уверенности в предсказании (Prediction Confidence Parameter). Этот параметр определяет, стоит ли заранее генерировать и отправлять SERP для наиболее вероятной подсказки. Условие оптимизируется с помощью метрики Pre-fetch Overhead Parameter (PFOP). Также запатентован механизм маркировки неиспользованных предзагруженных SERP (Non-use flag) для их исключения из статистики.

Как это работает

Когда пользователь вводит часть запроса, система генерирует ранжированный список подсказок. Система анализирует верхнюю подсказку, чтобы определить, насколько вероятно, что пользователь ее выберет (Prediction Confidence Parameter). Если уверенность превышает порог (Trigger Condition), система немедленно генерирует SERP для этой подсказки и отправляет его на устройство пользователя вместе со списком подсказок. Порог срабатывания калибруется офлайн для минимизации избыточной нагрузки (PFOP). Если пользователь выбирает подсказку, SERP отображается мгновенно. Если пользователь продолжает ввод и подсказка меняется, предзагруженный SERP помечается флагом неиспользования (Non-use flag) и исключается из анализа поведенческих факторов.

Актуальность для SEO

Высокая. Оптимизация скорости загрузки и поддержание чистоты данных для обучения ML-моделей являются критически важными задачами для всех современных поисковых систем. Технологии предзагрузки активно используются, и описанные в патенте методы решения проблем избыточной нагрузки и «Ghost SERPs» крайне актуальны для инфраструктуры Яндекса.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (4/10). Патент носит преимущественно инфраструктурный характер. Он не описывает механизмы ранжирования документов или выбора подсказок. Однако он имеет важное косвенное значение, так как описывает механизм, позволяющий Яндексу сохранять чистоту поведенческих данных (кликов, CTR), которые критически важны для ранжирования (например, для метрик Proxima и Профицит). Система гарантирует, что только фактически просмотренные пользователем SERP учитываются в обучении ранжирующих моделей.

Детальный разбор

Термины и определения

EP (Number of pre-fetched SERPs that have been interacted with)

Количество предзагруженных SERP, с которыми пользователь фактически взаимодействовал (т.е. просмотрел их).

Ghost SERP (Призрачный SERP)

Неофициальный термин, используемый в патенте для описания SERP, который был предзагружен (pre-fetched), но не был показан пользователю и не получил взаимодействия, так как пользователь не выбрал соответствующую подсказку.

Intermediate Search Query (Промежуточный поисковый запрос)

Запрос, сформированный путем объединения введенной пользователем части запроса и одной из подсказок автодополнения. Используется для генерации предзагружаемого SERP.

MLA (Machine Learning Algorithm)

Алгоритм машинного обучения. В контексте патента используется для определения вероятности выбора подсказки и тренируется на основе исторических логов (replays).

Non-use flag (Флаг неиспользования)

Метка, которой помечается Ghost SERP. Позволяет исключить этот SERP из статистического анализа и обучения ранжирования.

PFOP (Pre-fetch Overhead Parameter)

Параметр избыточной нагрузки предзагрузки. Ключевая метрика оптимизации, которая рассчитывается офлайн и используется для калибровки порога срабатывания предзагрузки. Цель – минимизировать PFOP.

PR (Number of pre-fetched SERPs)

Общее количество сгенерированных предзагруженных SERP.

Pre-determined Trigger Condition (Предопределенное условие срабатывания)

Пороговое значение, при достижении которого система инициирует предзагрузку SERP для верхней подсказки. Основано на Prediction Confidence Parameter.

Prediction Confidence Parameter (Параметр уверенности в предсказании)

Метрика, оценивающая вероятность того, что верхняя подсказка автодополнения является искомым запросом пользователя и будет им выбрана.

R (Number of search queries the user would have submitted in an absence of search query completion suggestions)

Количество запросов, которые пользователь отправил бы при отсутствии подсказок автодополнения.

Search Query Completion Suggestion (Подсказка автодополнения)

Предложение по завершению запроса, который пользователь вводит в реальном времени (Suggest).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс выборочной предзагрузки.

1. Получение сервером части поискового запроса от устройства.
2. Генерация ранжированного набора подсказок автодополнения.
3. Анализ верхней подсказки на соответствие предопределенному условию срабатывания (Trigger Condition).
4. Если условие выполнено, генерация набора результатов поиска (SERP), отвечающего промежуточному запросу (введенная часть + верхняя подсказка).
5. Критически важно: Условие срабатывания включает Prediction Confidence Parameter (параметр уверенности), который определяется путем оптимизации Pre-fetch Overhead Parameter (PFOP), рассчитанного заранее в офлайн-режиме.
6. Отправка на устройство пользователя: (i) списка подсказок И (ii) сгенерированного SERP.

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет динамическую природу процесса.

Система обрабатывает последовательные вводы пользователя. После получения первой части запроса (например, «пог») и выполнения шагов из Claim 1, система получает вторую часть с дополнительными символами (например, «пого»). Процесс повторяется: генерируется новый набор подсказок, анализируется новое условие срабатывания, и, при его выполнении, генерируется и отправляется новый предзагруженный SERP.

Claim 8 (Зависимый от 7): Вводит механизм защиты от искажения статистики («Ghost SERPs»).

1. Система получает индикацию о том, что пользователь НЕ выбрал верхнюю подсказку (для которой был предзагружен первый SERP) и что этот SERP НЕ был отображен.
2. В ответ система помечает этот первый SERP флагом неиспользования (Non-use flag).

Claim 9 (Зависимый от 8): Описывает применение флага неиспользования.

При генерации статистики использования SERP (SERP usage statistic parameter), система не учитывает SERP, помеченные флагом неиспользования.

Claim 16 (Зависимый от 1): Определяет формулу для расчета PFOP, используемого для оптимизации условия срабатывания.

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

Где и как применяется

Изобретение применяется на стыке нескольких слоев поисковой архитектуры в момент ввода запроса пользователем, до его фактической отправки.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов (Подсистема Автодополнения/Suggest)

• Система автодополнения получает частичный запрос в реальном времени.
• Генерируется ранжированный список подсказок (на основе частотности, персонализации и т.д.).
• Модуль принятия решений (Trigger Analysis Routine) оценивает Prediction Confidence Parameter для верхней подсказки и сравнивает его с Trigger Condition (откалиброванным по PFOP).

RANKING и BLENDER (Превентивный вызов)

• Если условие срабатывает, система инициирует превентивный (промежуточный) процесс поиска.
• Промежуточный запрос (Intermediate Search Query) отправляется в слои Ранжирования и Метапоиска/Смешивания для генерации полноценного SERP.

Слой Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER)

• Система взаимодействует с этим слоем для обеспечения чистоты данных. Предзагруженные SERP маркируются.
• Механизм обратной связи отслеживает, был ли SERP фактически показан пользователю.
• Если SERP не был показан (Ghost SERP), он помечается Non-use flag и исключается из данных, используемых для расчета метрик качества (Proxima, Профицит) и обучения ранжирующих моделей.

На что влияет

• Скорость пользовательского опыта: Влияет на воспринимаемую скорость загрузки результатов для высоковероятных запросов.
• Нагрузка на инфраструктуру: Влияет на загрузку серверов Яндекса и сетевой трафик.
• Целостность поведенческих данных: Напрямую влияет на чистоту данных о показах и кликах, используемых в ранжировании.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на короткие, популярные или легко предсказуемые запросы, где вероятность выбора верхней подсказки высока.

Когда применяется

Алгоритм применяется динамически при каждом изменении текста в поисковой строке до момента отправки запроса.

• Триггер активации предзагрузки: Когда Prediction Confidence Parameter для верхней подсказки превышает Trigger Condition.
• Условия для высокого Confidence: Вероятность выбора подсказки высока (например, на основе исторических данных), подсказка достаточно длинная, пользователь ранее пользовался предзагруженными результатами, тип соединения позволяет передачу данных (например, не мобильная сеть с экономией трафика).
• Триггер деактивации (Не предзагружать): Низкая уверенность в выборе подсказки, короткий префикс запроса, пользователь находится в режиме экономии трафика.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка ввода в реальном времени

1. Получение ввода: Сервер получает индикацию части поискового запроса от устройства пользователя.
2. Генерация подсказок: На основе ввода генерируется ранжированный набор подсказок автодополнения.
3. Анализ условия срабатывания: Система анализирует верхнюю подсказку для определения Prediction Confidence Parameter и сравнивает его с Trigger Condition.
4. Ветвление логики:
   • Если условие НЕ выполнено: Система отправляет пользователю только список подсказок. Процесс переходит к шагу 1 (ожидание нового ввода).
   • Если условие выполнено: Процесс переходит к шагу 5.
5. Генерация промежуточного SERP: Система генерирует SERP, соответствующий промежуточному запросу (ввод + верхняя подсказка). SERP помечается специальным флагом мониторинга.
6. Передача данных: Система отправляет на устройство пользователя список подсказок И сгенерированный SERP.
7. Мониторинг взаимодействия (на стороне клиента): Устройство отслеживает действия пользователя.
   • Если пользователь выбирает подсказку: SERP отображается. Устройство сообщает серверу, что SERP был просмотрен.
   • Если пользователь продолжает ввод (подсказка меняется): SERP не отображается. Устройство сообщает серверу о неиспользовании SERP.
8. Обработка статистики (на стороне сервера):
   • Если SERP был просмотрен: Данные о показе и взаимодействиях учитываются в статистике.
   • Если SERP не был использован: Сервер помечает его Non-use flag (Ghost SERP) и исключает из анализа поведенческих факторов.

Процесс Б: Офлайн-калибровка (Оптимизация PFOP)

1. Сбор данных: Анализ исторических логов взаимодействия пользователей с подсказками и SERP.
2. Расчет метрики PFOP: Вычисление PFOP по формуле: $$ PFOP = ((PR+R-EP))/R-1 $$
3. Оптимизация: Определение оптимального порога (Trigger Condition) для Prediction Confidence Parameter, который максимизирует количество полезных предзагрузок при сохранении PFOP ниже заданного порога потребления ресурсов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Критически важны для расчета Prediction Confidence Parameter и для офлайн-оптимизации PFOP. Используются исторические логи (replays): частота выбора конкретных подсказок, статистика кликов (CTR), Loss/Win, Dwell time для просмотренных SERP. Также используются персонализированные данные: история использования предзагруженных SERP конкретным пользователем.
• Временные факторы: Частота использования запросов в прошлом (Frequency of past use).
• Контентные факторы (Текстовые): Текст частичного запроса и текст подсказок. Длина подсказки (более длинные подсказки могут иметь больший вес). Лингвистические модели применяются для анализа текста.
• Пользовательские факторы (Технические): Тип соединения пользователя (например, Wi-Fi или мобильная сеть), чтобы определить необходимость экономии трафика.

Какие метрики используются и как они считаются

• Prediction Confidence Parameter: Рассчитывается в реальном времени, вероятно, с помощью MLA (алгоритма машинного обучения), обученного на исторических логах. Учитывает вероятность выбора подсказки, ее длину, лингвистические признаки и историю пользователя.
• PFOP (Pre-fetch Overhead Parameter): Ключевая метрика оптимизации, рассчитываемая офлайн.
  $$ PFOP = ((PR+R-EP))/R-1 $$
  Где:
  • PR = Общее количество предзагруженных SERP.
  • R = Количество запросов, которые пользователь отправил бы без подсказок.
  • EP = Количество предзагруженных SERP, с которыми взаимодействовали.

  Цель состоит в том, чтобы минимизировать PFOP (или держать ниже определенного порога), что означает минимальную избыточную нагрузку.

• SERP Usage Statistic Parameter: Статистика использования SERP (показы, клики). Рассчитывается с учетом только тех SERP, которые не помечены Non-use flag.

Выводы

1. Инфраструктурная оптимизация, а не ранжирование: Патент описывает механизм повышения эффективности доставки результатов (скорость vs нагрузка), а не алгоритм ранжирования сайтов или выбора подсказок.
2. Защита целостности поведенческих данных: Ключевым элементом для SEO является механизм идентификации и маркировки «Ghost SERPs» (предзагруженных, но не просмотренных страниц выдачи). Яндекс активно защищает свои поведенческие данные от искажений, вызванных инфраструктурными технологиями.
3. Чистые данные для ML-ранжирования: Благодаря Non-use flag, алгоритмы ранжирования (включая те, что используют Proxima и Профицит) получают чистые сигналы о поведении пользователей, основанные только на фактических показах SERP. Это подтверждает критическую важность реальных поведенческих факторов.
4. Сложная оценка вероятности подсказок: Яндекс использует ML-модели и множество факторов (длина, лингвистика, история пользователя, тип соединения) для оценки вероятности выбора подсказки в реальном времени, что определяет срабатывание предзагрузки.
5. Оптимизация через PFOP: Система калибруется с использованием четкой математической метрики (PFOP) для баланса между скоростью для пользователя и нагрузкой на серверы.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Поскольку патент носит инфраструктурный характер и не описывает алгоритмы ранжирования, прямых рекомендаций по оптимизации контента или ссылочного профиля он не дает. Однако он подтверждает важность следующих стратегических направлений:

• Фокус на реальных поведенческих факторах: Патент подчеркивает, насколько тщательно Яндекс подходит к сбору и очистке поведенческих данных. Это подтверждает, что для ранжирования важны только реальные взаимодействия пользователей с выдачей. Необходимо максимизировать CTR на выдаче и вовлеченность на сайте (длинные клики, решение задачи пользователя).
• Оптимизация под Search Suggest: Для того чтобы система считала подсказку, ведущую на ваш сайт, высоковероятной (High Prediction Confidence) и инициировала предзагрузку, необходимо соответствовать популярным и частотным запросам пользователей. Продолжайте анализировать и оптимизировать контент под запросы из блока подсказок.
• Оптимизация скорости загрузки сайта: Хотя патент описывает предзагрузку самого SERP, общий фокус Яндекса на скорости требует внимания к производительности вашего сайта. Быстрый ответ сервера и отрисовка контента необходимы для удержания пользователя, перешедшего с быстро загрузившегося SERP.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки накрутки показов через механизм предзагрузки: Попытки манипулировать механизмом предзагрузки для генерации фейковых показов (например, ботами, имитирующими ввод запроса) неэффективны. Система явно фильтрует «Ghost SERPs» с помощью Non-use flag, и такие показы не будут учтены в поведенческих метриках.
• Игнорирование поведенческих факторов, ссылаясь на технические сбои: Нельзя списывать низкий CTR на то, что «Яндекс предзагрузил выдачу, но не показал». Система четко разделяет предзагрузку и фактический показ.

Стратегическое значение

Патент имеет важное стратегическое значение для понимания инфраструктуры Яндекса и его подхода к данным. Он демонстрирует, что Яндекс инвестирует в технологии улучшения пользовательского опыта (скорость), но при этом ставит в приоритет защиту чистоты данных, используемых для машинного обучения и ранжирования. Это еще раз подтверждает стратегическую ставку Яндекса на поведенческие факторы как на один из самых надежных сигналов качества поиска. Система ранжирования защищена от шума, генерируемого вспомогательными системами.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO-специалистов нет, так как патент описывает внутренние механизмы оптимизации инфраструктуры Яндекса, на которые SEO-специалист не может напрямую влиять.

Вопросы и ответы