Как Яндекс динамически формирует и адаптирует выдачу по объектным запросам на основе интента пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неоднозначности интента при поиске информации об объектах (сущностях), которые принадлежат к нескольким доменам или имеют разные аспекты (например, «Мадонна» как певица, актриса или писатель). Стандартные карточки объектов (Knowledge Panels) часто не соответствуют конкретному намерению пользователя. Изобретение улучшает пользовательский опыт, позволяя поисковой системе (i) адаптировать содержание и порядок блоков в карточке объекта на основе предполагаемого интента и (ii) предоставлять пользователю интерактивные инструменты (фильтры) для мгновенного уточнения интента и перестройки выдачи.

Что запатентовано

Запатентована система и методы генерации страницы поисковой выдачи (SERP) для объектных запросов. Суть изобретения заключается в динамическом формировании и управлении Object Components (блоками информации об объекте) на основе User-Search-Intent. Это включает определение порядка блоков, выбор включаемых блоков, добавление интерактивных User Actuators (фильтров интента), которые позволяют изменять SERP на стороне клиента, и механизм аугментации блоков ссылками на Best-Matching Search Result из общего поиска.

Как это работает

Система определяет, связан ли запрос с Search Object. Если да, она определяет текущий User-Search-Intent (явно из запроса или неявно из истории/статистики). На основе этого интента система выбирает релевантные Object Components (например, «Биография», «Фильмография») и определяет их порядок на SERP. Дополнительно система генерирует User Actuators (вкладки/фильтры), соответствующие этим компонентам. Ключевая особенность: SERP сконфигурирована так, что активация фильтра пользователем вызывает изменение выдачи (пересортировку, скрытие/показ блоков, аугментацию) локально на устройстве пользователя, без отправки дополнительных запросов на сервер. Также система может идентифицировать лучший результат из органической выдачи для конкретного компонента и встроить ссылку на него прямо в этот компонент.

Актуальность для SEO

Высокая. Динамическое формирование SERP, использование карточек объектов (Колдунщиков), понимание сущностей и интентов пользователя являются центральными элементами современного поиска Яндекс. Механизмы адаптации выдачи под интент и интерактивные элементы на SERP активно развиваются и применяются.

Важность для SEO

Влияние на SEO критическое (9/10), особенно для сайтов, фокусирующихся на сущностях (персоналии, компании, продукты, локации). Патент описывает механизмы, с помощью которых Яндекс выбирает источники для формирования расширенных ответов и определяет, какой сайт является «лучшим совпадением» (Best-Matching Search Result) для конкретного аспекта сущности. Это напрямую влияет на стратегии оптимизации под Entity-Based Search и получение позиций внутри SERP-features.

Детальный разбор

Термины и определения

Best-Matching Search Result (Наиболее подходящий результат поиска)

Результат из набора поиска (обычно из общего веб-поиска), который система определяет как наилучший ответ для конкретного Search Object Component. Ссылка на этот результат может быть встроена (аугментирована) в компонент.

Linked Object (Связанный объект)

Объект, семантически связанный с основным Search Object в рамках определенного домена (например, Брэд Питт связан с Анджелиной Джоли в домене «Родственники»).

Object Card (Карточка объекта)

Составной элемент SERP, содержащий информацию об объекте, включающий один или несколько Object Components и, возможно, Object Badge.

Object Component / Search Object Component (Компонент объекта)

Блок информации на SERP, семантически связанный с Search Object и часто соответствующий определенному интенту или вертикальному поиску (например, блок «Фильмография» или «Новости»).

Object Domain (Домен объекта)

Категория или область деятельности, к которой принадлежит объект (например, «Актер», «Писатель», «Политик»). Один объект может принадлежать к нескольким доменам.

Search Object (Объект поиска)

Сущность (человек, место, вещь), которую система идентифицирует как предмет поискового запроса.

SERP (Search Engine Results Page)

Страница результатов поиска.

User Actuator (Пользовательский активатор)

Интерактивный элемент на SERP (например, вкладка, кнопка, фильтр), связанный с определенным Object Component или Object Domain. Активация этого элемента вызывает изменение (действие) на SERP.

User-Search-Intent (Поисковый интент пользователя)

Намерение пользователя, стоящее за запросом. Система пытается определить его, особенно когда объект имеет несколько аспектов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит несколько групп изобретений, направленных на адаптацию SERP под интент пользователя при объектном поиске.

Анализ группы Claims, связанной с интерактивными фильтрами (Method 1000 в патенте, Claim 1 в итоговом документе):

Описывается метод генерации интерактивной SERP с фильтрами интента.

1. Система получает запрос и определяет, связан ли он с Search Object.
2. Если да, определяются как минимум два Object Components (например, Биография и Фильмография), семантически связанных с объектом.
3. Генерируются два User Actuators (например, вкладки), каждый из которых связан с соответствующим компонентом.
4. Генерируется SERP, содержащая компоненты и активаторы.
5. Критически важно: SERP сконфигурирована так, что при активации пользователем первого активатора происходит первое изменение внешнего вида первого компонента, а при активации второго активатора — второе изменение внешнего вида второго компонента.
6. Важное уточнение (Claim 1): эти изменения выполняются без отправки дополнительных запросов на сервер. Это означает, что все необходимые данные для разных представлений загружаются сразу, а переключение происходит на клиенте.

Действия (изменения внешнего вида) могут включать (Claim 3, 5): подсветку компонента, аугментацию (дополнение) компонента, удаление других компонентов с SERP или изменение порядка компонентов.

Анализ групп Claims, связанных с адаптацией на стороне сервера (Methods 800 и 900 в патенте, описаны в Summary):

Описываются методы адаптации SERP на сервере на основе определенного интента до отправки пользователю.

Вариант 1 (Определение порядка):

1. Система определяет User-Search-Intent (на основе запроса, статистики, других результатов на SERP).
2. Определяются первый и второй Object Components.
3. На основе интента определяется порядок этих компонентов.
4. Компилируется Object Card с компонентами в этом порядке. (Например, если интент «песни», блок с песнями будет выше блока с фильмографией).

Вариант 2 (Выбор компонентов):

1. Система определяет User-Search-Intent.
2. Определяются первый и второй Object Components.
3. Если интент относится к первому типу, в Object Card включается первый компонент.
4. Если интент относится ко второму типу, в Object Card включается второй компонент. (Например, показывается только фильмография, если запрос был «фильмы Мадонны»).

Анализ группы Claims, связанной с аугментацией лучшим результатом (Method 1200 в патенте, описан в Summary):

1. Система получает запрос и определяет набор результатов поиска (Search Results Set).
2. Определяется Search Object Component (например, блок вертикального поиска).
3. Определяется Best-Matching Search Result из набора результатов, ассоциированный с этим компонентом (например, лучший органический результат по теме компонента).
4. Компонент аугментируется (дополняется) ссылкой на этот лучший результат.
5. SERP компилируется с этим аугментированным компонентом.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько слоев поисковой архитектуры, преимущественно на этапах понимания запроса, ранжирования и метапоиска.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
На этом этапе происходит идентификация Search Object в запросе. Также здесь происходит определение User-Search-Intent, которое может основываться на тексте запроса, исторических данных пользователя или общей статистике запросов.

INDEXING / Офлайн-процессы
Значительная часть работы происходит офлайн в Object Module (модуль обработки объектов). Он собирает данные из различных источников (например, Wikipedia, IMDB), формирует базу данных объектов (Object Database). Этот модуль определяет, к каким Object Domains принадлежит объект, и какие Linked Objects с ним связаны в каждом домене. Используются процедуры анализа связей и слияния данных об объектах (Object Information Merging Routine).

RANKING – Ранжирование
На этапе ранжирования система определяет Best-Matching Search Result из общего веб-поиска, который может быть использован для аугментации Object Components.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (Система Wizards/Колдунщики)
Это основной слой применения патента. Система метапоиска отвечает за генерацию Object Card.

1. Выбор компонентов: На основе определенного интента система выбирает, какие Object Components (часто основанные на результатах вертикальных поисков) включить в выдачу.
2. Определение порядка: Система определяет порядок компонентов на основе релевантности интенту.
3. Аугментация: Компоненты дополняются ссылками на Best-Matching Search Results.
4. Генерация интерактивности: Система генерирует User Actuators (фильтры интента) и конфигурирует SERP для клиентской логики переключения между компонентами без перезагрузки.

На что влияет

• Типы контента и ниши: Наибольшее влияние оказывается на информационные ниши, богатые сущностями: кино, музыка, биографии, история, география, продукты. Влияет на сайты, которые являются авторитетными источниками данных об этих сущностях (энциклопедии, агрегаторы, официальные сайты).
• Специфические запросы: Влияет на объектные запросы. Особенно сильно на запросы с неоднозначным интентом (например, имя известного человека), где система должна выбрать главный аспект или предложить фильтры.

Когда применяется

Алгоритмы применяются при выполнении следующих условий:

• Триггер активации: Запрос идентифицирован как Object-related search (поиск, связанный с объектом), и система определяет, что на него можно ответить с помощью объектной информации.
• Условия для адаптации: Когда объект принадлежит к нескольким Object Domains или имеет несколько значимых аспектов, и система должна определить приоритетный интент или предоставить возможность выбора.
• Условия для аугментации: Когда для конкретного Object Component существует высокорелевантный Best-Matching Search Result в общем поиске.

Пошаговый алгоритм

Ниже описан обобщенный алгоритм работы системы, объединяющий ключевые аспекты патента (адаптация под интент, интерактивность, аугментация).

1. Получение и анализ запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Идентификация объекта: Система определяет, связан ли запрос с Search Object (путем запроса к Object Database). Если нет, выполняется стандартный поиск.
3. Определение интента: Система определяет User-Search-Intent. Это может быть сделано на основе текста запроса, прошлых взаимодействий пользователя или статистики других пользователей.
4. Выполнение поиска: Параллельно выполняются общий веб-поиск и вертикальные поиски для получения набора результатов.
5. Выбор и определение порядка компонентов (Серверная адаптация):
   • Система определяет набор релевантных Object Components (например, Биография, Новости, Фильмография), часто на основе вертикальных поисков.
   • На основе определенного интента система выбирает, какие компоненты включить и/или в каком порядке их расположить.
6. Аугментация компонентов:
   • Для каждого компонента система определяет Best-Matching Search Result из общего веб-поиска.
   • Компонент дополняется ссылкой на этот лучший результат.
7. Генерация интерактивных фильтров:
   • Система генерирует User Actuators (фильтры интента) для ключевых компонентов.
8. Компиляция SERP:
   • Система компилирует Object Card, включающую компоненты (в определенном порядке) и фильтры.
   • SERP конфигурируется с логикой для клиентской обработки нажатий на фильтры (например, изменение порядка, скрытие/показ блоков) без отправки запросов на сервер.
9. Отображение и взаимодействие: SERP отображается пользователю. При взаимодействии с фильтрами внешний вид SERP динамически изменяется на клиенте.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст запроса используется для идентификации объекта и определения интента. Контент веб-ресурсов (например, Wikipedia, IMDB) используется для наполнения Object Database, определения доменов объекта (Object Domains) и связанных объектов (Linked Objects).
• Поведенческие факторы: История поиска пользователя и статистика взаимодействий других пользователей с SERP по похожим запросам используются для определения User-Search-Intent, когда запрос неоднозначен. Также поведенческие данные (например, частота совместного упоминания объектов в запросах) могут использоваться для определения связанных объектов.
• Структурные данные: Данные из базы знаний (Object Database), содержащей информацию об объектах, их доменах и связях.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит конкретных формул, но описывает следующие ключевые процессы и метрики:

• Определение User-Search-Intent: Вероятно, используются статистические модели или классификаторы машинного обучения, которые анализируют запрос и поведенческие данные для определения наиболее вероятного интента.
• Определение Best-Matching Search Result: Используется стандартная формула ранжирования веб-поиска для определения наиболее релевантного и качественного результата для конкретного аспекта (компонента) объекта.
• Linked Objects Determination Routine (Процедура определения связанных объектов): Офлайн-процесс, который анализирует связи между объектами для определения их связанности. Патент упоминает использование различных факторов:
  • Анализ свойств объектов (например, общий родственник — высокая степень уверенности; общий город рождения — низкая).
  • Анализ пользовательского интереса (например, всплеск запросов «объект А и объект Б встречаются»).
  • Анализ ссылок и меток в авторитетных источниках (например, метка «Супруг» в Wikipedia).
  • Другие факторы: реформулировки запросов, общие категории, общие подписчики в соцсетях, расстояние в графе знаний (wikidata graph), частота совместного упоминания в запросах и документах.

Выводы

1. Фокус на интенте в объектном поиске: Яндекс активно работает над тем, чтобы различать разные аспекты (домены) одной и той же сущности и адаптировать выдачу под конкретный интент пользователя, даже если запрос неоднозначен.
2. Динамическая и интерактивная SERP: Патент описывает два уровня адаптации: серверный (выбор и порядок блоков до загрузки) и клиентский (изменение SERP через фильтры без перезагрузки). Это подчеркивает движение к более интерактивным и мгновенно реагирующим интерфейсам поиска.
3. Интеграция вертикального и общего поиска: Система активно объединяет данные из вертикальных поисков (для формирования Object Components) и общего веб-поиска (для определения Best-Matching Search Result).
4. Значимость Best-Matching Result: Описан конкретный механизм встраивания ссылки на лучший органический результат прямо в карточку объекта. Это создает новую, крайне важную позицию в выдаче для сайтов, являющихся лучшими источниками по конкретному аспекту сущности.
5. Сложная офлайн-обработка сущностей: Эффективность системы зависит от качества офлайн-анализа (Object Module), который агрегирует данные из разных источников, определяет домены и выстраивает связи между объектами на основе множества сигналов, включая поведенческие.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Развитие Topical и Entity Authority: Становитесь лучшим источником информации по всем ключевым аспектам (доменам) целевых сущностей. Это увеличивает вероятность быть выбранным в качестве Best-Matching Search Result для аугментации Object Components.
• Четкое структурирование контента по аспектам сущности: Если сущность имеет несколько аспектов (например, актер и режиссер), создавайте отдельные, глубоко проработанные разделы или страницы для каждого аспекта. Это поможет системе ассоциировать ваш сайт с конкретными Object Domains и интентами.
• Использование микроразметки (Schema.org): Максимально полно размечайте сущности, их свойства и связи (например, spouse, colleague, worksFor). Это помогает поисковой системе корректно извлекать данные для Object Components и устанавливать связи (Linked Objects).
• Оптимизация под конкретные интенты: Анализируйте, какие интенты (вкладки/фильтры) Яндекс показывает для целевых сущностей. Оптимизируйте страницы так, чтобы они точно отвечали на эти интенты, повышая шансы на появление в соответствующих Object Components.
• Стимулирование ассоциации сайта с сущностью: Работайте над тем, чтобы пользователи искали информацию о сущности в связке с вашим брендом. Поведенческие данные используются для определения интента и связанных объектов.

Worst practices (это делать не надо)

• Смешивание информации о разных аспектах сущности: Создание одной длинной страницы, где хаотично смешаны биография, новости, фильмография и продукты, затрудняет системе идентификацию вашего контента как лучшего ответа для конкретного Object Component.
• Игнорирование второстепенных аспектов сущности: Фокусировка только на самом популярном аспекте может привести к потере трафика, так как система может определить другой интент как приоритетный или пользователь может переключиться на другой аспект через фильтры.
• Поверхностный контент: Для того чтобы быть выбранным в качестве Best-Matching Search Result, недостаточно просто упомянуть сущность. Требуется глубокое раскрытие темы, соответствующее стандартом качества для органического ранжирования.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность Entity-Based Search для Яндекса. Система стремится не просто показать ссылки, а предоставить структурированный, интерактивный ответ прямо на SERP. Для SEO это означает, что борьба смещается от традиционного Топ-10 к получению позиций внутри карточек объектов и становлению авторитетным источником данных для графа знаний. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на построении авторитетности в разрезе сущностей и их конкретных аспектов, а не только на ключевых словах.

Практические примеры

Сценарий 1: Аугментация компонента лучшим результатом (Best-Matching Result)

1. Запрос: «Анджелина Джоли».
2. Действие системы: Система генерирует Object Card с компонентом «Фильмография» (на основе вертикального поиска). Параллельно она определяет, что сайт Kinopoisk.ru является Best-Matching Search Result в общем поиске по теме фильмографии Джоли.
3. Результат на SERP: Внутри блока «Фильмография» появляется прямая ссылка на страницу Джоли на Kinopoisk.ru.
4. Действие SEO для Kinopoisk: Обеспечить максимальное качество и релевантность страницы с фильмографией, чтобы стабильно ранжироваться на первом месте в органическом поиске по связанным запросам и быть выбранным в качестве лучшего результата.

Сценарий 2: Использование интерактивных фильтров (User Actuators)

1. Запрос: «Анджелина Джоли».
2. Действие системы: Система определяет несколько ключевых интентов и загружает SERP, содержащую блоки «Биография», «Фильмография», «Новости» и соответствующие им вкладки (фильтры). По умолчанию активна «Биография».
3. Взаимодействие пользователя: Пользователь нажимает на вкладку «Фильмография».
4. Результат: Без перезагрузки страницы и без запроса к серверу SERP мгновенно изменяется: блок «Фильмография» перемещается вверх или раскрывается подробнее, а блоки «Биография» и «Новости» скрываются или смещаются вниз.
5. Действие SEO: Убедиться, что сайт предоставляет качественную информацию по всем аспектам, которые могут появиться в фильтрах, чтобы захватить внимание пользователя независимо от того, какую вкладку он выберет.

Вопросы и ответы