Патенты Google дают ценную информацию о последних инновациях поискового гиганта и приоритетах совершенствования технологий поиска.

В этой статье рассматриваются девять интересных патентов Google от 2023 года и анализируется их потенциальное влияние на будущее SEO.

Отражают ли патенты реальную практику Google?

Тот факт, что Google подает и публикует заявку на патент, не гарантирует, что описанные методы будут реализованы в поиске Google.

Чтобы оценить, считает ли Google методологию или технологию достаточно привлекательной для использования на практике, вы можете проверить, находится ли на рассмотрении патент в США и других странах.

Требование о приоритете патента в других странах должно быть подано в течение 12 месяцев с момента первоначальной подачи.

Даже если патент не применяется напрямую на практике, изучение патентов Google имеет ценность. Он дает представление о темах и задачах, на которых сосредоточены разработчики продуктов Google.

(Примечание. В этой статье рассматриваются только патенты Google, опубликованные за пределами США. Патенты перечислены в произвольном порядке. )

1. Фильтры результатов поиска по содержанию ресурсов

Идентификатор: US11797626B2.

Страны: США, Китай, Европа, Россия.

Дата публикации: октябрь 2023 г.

Поиск Google становится еще умнее благодаря большему количеству фильтров для уточнения результатов поиска. Этот новый патент может стать основой для методологии фильтрации.

В патенте описана система, предназначенная для улучшения качества поиска путем динамического создания фильтров поисковых запросов, адаптированных к содержимому ресурсов (например, веб-страниц), соответствующих запросу пользователя. Этот подход направлен на повышение релевантности и разнообразия вариантов поиска.

Обзор концепции

Обработка данных. Система начинает с анализа поискового запроса пользователя, чтобы определить соответствующие ресурсы, такие как веб-страницы или документы.

Извлечение ключевых слов. После определения подходящих ресурсов он извлекает ключевые термины из их содержания. Эти ключевые слова отражают основные темы или темы ресурсов. Например, поиск по запросу «лучшие смартфоны 2023 года» может привести к появлению таких ключевых слов, как «время автономной работы», «качество камеры» и «поддержка 5G».

Выбор фильтра. Система преобразует эти извлеченные ключевые слова в набор фильтров запроса. Он использует такие критерии, как пороговые значения разнообразия и различия, чтобы гарантировать, что каждый фильтр предлагает уникальный взгляд на результаты поиска. В результате формируются такие фильтры, как «Лучшие телефоны с камерой», «Смартфоны 5G» и «Телефоны с длительным временем автономной работы», каждый из которых направляется на отдельные подмножества результатов поиска.

Взаимодействие с пользователем. Эти фильтры запросов затем отображаются рядом с результатами поиска. Эта функция позволяет пользователям уточнить свой поиск на основе конкретных интересов. Фильтры динамические, меняются в зависимости от поискового запроса и содержимого доступных на данный момент ресурсов. Например, в сценарии поиска смартфонов выбор фильтра «Лучшие телефоны с камерой» сузит результаты и сосредоточит внимание на телефонах с превосходным качеством камеры.

Эта система обеспечивает усовершенствованный, ориентированный на пользователя поиск благодаря:

Обработка поисковых запросов.

Извлечение релевантных ключевых слов.

Создание разнообразных фильтров.

Разрешение динамического взаимодействия пользователя с этими фильтрами.

Последствия для SEO

Понимание нюансов этих систем динамических поисковых фильтров имеет важное значение для SEO-специалистов. Это подчеркивает необходимость создания разнообразного, насыщенного и актуального контента, который хорошо согласуется с потенциальными поисковыми фильтрами.

Такое выравнивание позволяет веб-сайтам эффективно позиционироваться в результатах поиска, отвечая разнообразным интересам и запросам пользователей.

Акцент на разнообразном и актуальном контенте. Стратегии SEO должны быть сосредоточены на разработке контента, охватывающего широкий спектр соответствующих тем в данной области. Этот подход, вероятно, повлияет на динамические фильтры, которые может генерировать поисковая система, повышая видимость веб-сайта.

Оптимизация ключевых слов. Глубокое понимание наиболее релевантных и разнообразных ключевых слов конкретного домена сейчас важнее, чем когда-либо. Эти ключевые слова, вероятно, будут формировать поисковые фильтры, делая их ключевым фактором в том, как Google обнаруживает и ранжирует контент.

Соответствие намерениям пользователей. Усилия по SEO должны быть направлены на четкое понимание и выполнение намерений пользователей. Поскольку поисковые системы все больше внимания уделяют динамическому удовлетворению намерений пользователей с помощью фильтров, согласование с этими намерениями становится стратегической необходимостью.

Быть в курсе новых тенденций. Очень важно быть в курсе новых ключевых слов и тенденций в конкретной области. Эти новые элементы можно быстро включить в динамические фильтры, влияя на релевантность результатов поиска.

Повышение вовлеченности пользователей. Веб-сайты должны стремиться предлагать полную и разнообразную информацию. Это более эффективно привлекает пользователей и потенциально влияет на то, как они появляются в отфильтрованных результатах поиска, влияя на их общую видимость в поиске.

2. Оценка интерпретации поискового запроса

Идентификатор: US20230334045A1.

Страны: США, Китай, Южная Корея, Европа.

Дата публикации: октябрь 2023 г.

Определение значения и цели запроса имеет решающее значение для поисковых систем. Этот патент может быть частью методологии.

В патенте, в частности, содержится ссылка на BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов), что позволяет предположить, что эта методология может иметь отношение к применению BERT в алгоритмах поиска.

В патенте описываются система и метод оценки точности человеческой интерпретации поисковых запросов, которая включает в себя две различные модели:

Первая модель. Она обучается на наборе данных, который включает в себя исторические поисковые запросы, их интерпретации человеком и присвоенные людьми метки, которые указывают на точность этих интерпретаций. Его основная функция — определить точность человеческой интерпретации поискового запроса.

Вторая модель. Основываясь на первоначальной оценке, выполненной с помощью первой модели, эта модель объединяет дополнительные факторы, такие как временные и кластерные характеристики поискового запроса. Его роль заключается в вынесении окончательного суждения о точности человеческой интерпретации поискового запроса.

В патенте Google рассматривается концепция группировки или кластеризации поисковых запросов, ключевой аспект ее методологии оценки интерпретации поисковых запросов.

В патенте включена концепция намерения поиска, хотя в нем явно не упоминается термин «намерение поиска».

Ориентация патента на точность человеческой интерпретации поисковых запросов по своей сути предполагает распознавание предполагаемой цели пользователя или цели, стоящей за его запросом, что является сутью поискового намерения.

Обзор концепции

Вот обзор того, как патент косвенно учитывает цель поиска.

Человеческая интерпретация поисковых запросов

Оценка системой точности человеческой интерпретации поисковых запросов по своей сути требует понимания предполагаемого значения или цели пользователя.

Это понимание является центральным в концепции намерения поиска.

Уточнения поисковых запросов

В патенте обсуждается идентификация последующих поисковых запросов как уточнений предыдущих.

Этот процесс неразрывно связан с целью поиска, поскольку пользователи часто уточняют свой поиск, когда первоначальные результаты не полностью соответствуют их намерениям, что приводит к корректировке их запросов для получения более точных результатов.

Временные и кластерные функции

Учитывая временные и кластерные особенности в процессе оценки, система косвенно занимается контекстом и нюансами целей поиска.

Например, время выполнения запросов или их группировка в рамках конкретных тематических кластеров может дать представление о предполагаемых целях пользователей.

Набор обучающих данных с метками, оцененными людьми

Включение человеческих интерпретаций и оцененных меток для прошлых поисковых запросов в набор обучающих данных указывает на то, что система учится на предыдущих случаях, когда человеческое суждение использовалось для понимания цели запроса.

Векторные представления предложений и алгоритмы расстояния

Использование векторных представлений предложений и алгоритмов расстояния при синтаксическом анализе и группировке запросов связано с пониманием целей поиска.

Эти технологии помогают понять семантическое значение и тонкости запросов, что имеет решающее значение для определения намерений пользователя.

Последствия для SEO

Особое внимание к точной интерпретации запросов. Стратегии SEO должны уделять первоочередное внимание приведению контента в соответствие с вероятной интерпретацией поисковых запросов пользователями. Понимание и сопоставление ожидаемых интерпретаций запросов пользователей имеет решающее значение для эффективного SEO.

Важность контекста и временности. Контент необходимо оптимизировать с учетом временного контекста и потенциальной кластеризации тем или ключевых слов. Такой подход гарантирует, что контент остается актуальным и точно индексируется с учетом новых тенденций и срочных запросов.

Адаптация к уточнениям поиска. Оптимизация веб-сайтов для уточнения результатов поиска важна, поскольку эти уточнения могут указывать на первоначальное непонимание или неверную интерпретацию поисковыми системами. Сосредоточение внимания на уточненных поисковых запросах может повысить релевантность сайта и точность результатов поиска.

Использование обработки естественного языка (NLP). С интеграцией таких методологий, как BERT, включение стратегий NLP в создание контента становится все более важным. Такое согласование с методами интерпретации запросов поисковых систем может улучшить видимость и релевантность сайта в результатах поиска.

3. Предоставление результатов поиска на основе составного запроса

Идентификатор: US11762933B2.

Страны: США, Европа, Китай.

Дата публикации: сентябрь 2023 г.

Google все активнее превращает Поиск в поисковую систему на основе сущностей. Поэтому крайне важно обеспечить соответствующие результаты, по мнению организаций.

Этот патент может стать частью головоломки, позволяющей лучше понять сущности и их взаимоотношения.

В патенте подробно описан метод предоставления результатов поиска на основе композиционных запросов. Этот метод включает в себя:

Распознавание типов сущностей и их отношений в запросе.

Определение узлов в графе знаний.

Оценка значений атрибутов для определения результирующих ссылок на объекты.

Эта система умеет управлять запросами, которые влекут за собой относительные связи между различными типами объектов, предлагая результаты поиска, которые более релевантны и контекстуально релевантны.

Композиционные запросы включают запросы, охватывающие несколько типов сущностей и их взаимосвязей.

В отличие от запросов, основанных на одном ключевом слове или объекте, композиционные запросы стремятся интерпретировать и генерировать результаты на основе того, как различные объекты в запросе связаны друг с другом.

Обзор концепции

Несколько типов объектов. Композиционные запросы включают ссылки как минимум на два разных типа объектов. Сущность здесь относится к чему-то отличному, уникальному и четко определенному, например, к человеку, месту, объекту, концепции и т. д.

Относительные отношения. Объекты в этих запросах связаны некоторыми относительными отношениями. Эти отношения могут быть пространственными, временными или другими типами связей, которые конкретно связывают сущности вместе.

Последствия для SEO

Обработка сложных запросов. Эксперты по SEO должны учитывать, что поисковые системы, вероятно, переходят к более сложной обработке запросов, предполагающих взаимодействие между различными объектами. Эта эволюция требует более глубокого понимания оптимизации контента для этих сложных структур запросов.

Оптимизация графа знаний. Учитывая, что патент ориентирован на использование графа знаний, оптимизация контента для точного распознавания и категоризации в этих графах крайне важна. Эффективная интеграция в графики знаний может значительно повысить видимость и актуальность контента.

Распознавание объектов. Очень важно структурировать контент таким образом, чтобы поисковые системы могли легко распознавать и классифицировать различные объекты и их взаимоотношения. Четкая и логичная организация информации может улучшить доступность и релевантность контента в поисковых запросах, включающих несколько объектов.

Контекстная релевантность. Стратегии SEO должны уделять первоочередное внимание обеспечению контекстуальной релевантности контента. Это включает в себя рассмотрение способности поисковой системы понимать и сравнивать атрибуты различных объектов, тем самым согласовывая стратегию контента с расширенными интерпретативными возможностями системы.

4. Контекстуализация панелей знаний

Идентификатор: US11720577B2.

Страны: США, Япония, Южная Корея, Китай, Германия, Европа.

Дата последней публикации: август 2023 г.

Панели знаний – это окно в график знаний Google и сохраненные объекты.

Решающее значение имеет предоставление актуальной и правильной информации для организаций. Эти панели интегрированы со стандартными результатами поиска, предлагая комплексный источник информации. В этом патенте обсуждаются методы решения этой задачи.

В патенте основное внимание уделяется методам, системам и устройствам для улучшения результатов поисковых систем за счет включения панелей знаний, которые предоставляют контекстную информацию, связанную с поисковыми запросами.

Эти панели знаний создаются на основе идентификации объектов (например, певцов, актеров и музыкантов) и контекстных терминов в поисковых запросах пользователей.

Идентификация объекта. Система идентифицирует объекты, на которые ссылается поисковый запрос.

Термины контекста: он также определяет термины контекста, связанные с этими объектами.

Панели знаний. На основе этих идентификаций создаются панели знаний, предоставляющие соответствующие факты и информацию об объекте в контексте поискового запроса.

Рейтинг и выбор. Система присваивает рейтинги различным элементам знаний на основе их релевантности терминам контекста и выбирает наиболее релевантные из них для отображения.

Панели знаний призваны улучшить взаимодействие с пользователем, предоставляя более актуальную контекстную информацию непосредственно в результатах поиска.

Содержимое панелей знаний динамически меняется в зависимости от условий контекста, включенных в поисковый запрос. Система использует сложный механизм ранжирования для определения наиболее релевантных элементов знаний для отображения.

Этот патент подчеркивает развитие поисковых систем в сторону более контекстно-ориентированного и ориентированного на пользователя поиска информации, что крайне важно для специалистов по SEO, чтобы понять и адаптироваться к ним.

Последствия для SEO

Сосредоточьтесь на оптимизации на основе сущностей. Стратегии SEO должны учитывать важность сущностей и их контекста при создании контента.

Создание насыщенного контента. Создание контента, подробно охватывающего объекты и связанные с ними аспекты, может увеличить шансы на попадание в панели знаний.

Стратегия ключевых слов. Включение релевантных контекстных терминов рядом с основными ключевыми словами может повысить видимость контента.

Понимание намерений пользователей. Усилия по SEO должны согласовываться с пониманием намерений пользователей и контекстуальным использованием поисковых запросов.

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More