Будущее поисковых систем. Как Google учится влиять на поведение пользователей

Недавно Google предоставил два патента, которые рисуют очень интересную картину будущего поиска.

Прежде чем мы погрузимся в тему, считаем необходимым указать, что наличие выданного патента не означает, что Google будет внедрять всё (или даже хоть что-то), содержащееся в нем. Тем не менее, он иллюстрирует те области, в которые Google планируют инвестировать значительные средства.

Эти два патента содержат идеи и технологии, которые отражают направление, в котором в настоящее время развивается Google: монетизация мобильной и голосовой связи.

В этой статье мы сосредоточимся на первом патенте «Обнаружение и исправление потенциальных ошибок в поведении пользователей». Чтобы получить представление о полном объеме достижений  Google в этой сфере, мы сделали выдержки из ключевых разделов Патента, после чего даем свою оценку этих разделов.

Кратко

Описана вычислительная система, которая предсказывает будущее действие, которое должен предпринять пользователь вычислительного устройства, и определяет на основе контекстной информации, связанной с вычислительным устройством, текущее действие, предпринимаемое пользователем. Вычислительная система на основе текущего действия определяет степень вероятности того, сможет ли пользователь предпринять будущие действия и прогнозирует, исходя из степени вероятности, каких будущих действий у  пользователя не получится выполнить. Вычислительная система отправляет информацию на вычислительное устройство, указывая, что текущее действие, предпринимаемое пользователем, приведет к тому, что пользователь не сможет предпринять будущие действия.

 

Из резюме мы понимаем, что Google намерен учитывать то, что мы сейчас делаем, и размещать это в контексте задач, которые мы, вероятно, будем делать в будущем. Если текущее действие может помешать ожидаемой будущей задаче, пользователь уведомляется через свое устройство. В резюме нет сведений о том, что произойдет, когда это событие произойдет, поэтому нам просто нужно продолжать читать.

Предыстория

Некоторые вычислительные устройства (например, переносное устройство или мобильный телефон) могут функционировать в качестве личных помощников, которые настроены для выполнения поисковых запросов или уведомления пользователей о предстоящих полетах, близлежащих достопримечательностях и другой информации, которая может представлять интерес для пользователя. Например, вычислительное устройство может иметь доступ к цифровому календарю пользователя, и компьютерное устройство может предупредить пользователя, когда начать путешествовать из текущего местоположения, чтобы прибыть вовремя к будущей встрече или событию. Или другой пример — компьютерное устройство может иметь доступ к истории покупок пользователя, и может предложить определенные товары или услуги, которые похожи на те, что были приобретены пользователем в прошлом, и, наоборот, о тех, которые никак не сочетаются с прошлыми покупками. Тем не менее, даже со всеми полезными напоминалками и доступом к информации, которую предоставляют некоторые вычислительные устройства, пользователи не защищены от принятия неверных решений и от ошибок, совершаемых ими в повседневной жизни.

 

Обычно в предыстории патента излагается вопрос «почему», или какую проблему предлагается решить с его помощью. В данной предыстории мы видим, что Google признает тот факт, что, хотя сегодняшние устройства могут предупредить пользователей о предстоящих событиях, они, возможно, должны также порекомендовать товары, основываясь на истории покупок пользователя. (Интересно, почему они это упоминают, не так ли?) Современные технологии не превентивные в исправлении действий пользователя, когда его действия несовместимы с его потребностями.

Резюме

Раздел 2

… открытие направлено на способ, который включает в себя прогнозирование вычислительной системой будущего действия, которое должен предпринять пользователь вычислительного устройства; определение вычислительной системой на основе контекстной информации, связанной с вычислительным устройством, текущего действия, предпринимаемого пользователем; определение с помощью вычислительной системы на основе текущего действия степени вероятности того, сможет ли пользователь принять последующие действия, и прогнозирования с помощью вычислительной системы на основе степени вероятности того, что пользователь не сможет принять будущих действий. Способ дополнительно включает в себя передачу от вычислительной системы к вычислительному устройству информации, указывающей, что текущее действие, предпринимаемое пользователем, приведет к тому, что пользователь не сможет предпринять будущие действия.

 

Хотя резюме состоит из четырех частей, уже во втором разделе мы получаем картину того, чего добивается Google этим патентом. В предыстории описывалась система, которая будет обнаруживать, когда принимаемые меры могут помешать будущим действиям, которые ожидаются от пользователя, а здесь мы видим, что Google отправит пользователю указание о том, что их текущие действия предотвратят будущие неоптимальные действия.
Это может показаться не совсем интересным; однако, по мере дальнейшего погружения, мы начнем понимать весь охват, влияние и силу, о которых они говорят.

Подробное описание

Ниже вы найдете некоторые числовые ссылки, такие как «вычислительное устройство 110». Эти числа относятся к цифрам, включенным в патент. Хотя большинство из них не имеет особого отношения к пониманию того, что мы обсуждаем (в нашем контексте).

google-patent

Теперь давайте вернемся к патенту …

Раздел 25

Например, уведомления могут включать в себя информацию, указывающую на событие, такую как: получение сообщения (например, по электронной почте, SMS и т. д.); информацию об учетной записи обмена сообщениями, связанной с вычислительным устройством; получение информации об учетной записи в социальной сети, связанной с вычислительным устройством 110; напоминание о событиях (встрече, свидании и т. д.), связанных с учетной записью календаря компьютерного устройства 110; информацию, сгенерированную и/или полученную третьим пользователем  вычислительного устройства 110, передача и / или получение межкомпонентных сообщений между двумя или более компонентами платформ, приложений и / или услуг, выполняемых в вычислительном устройстве 110, и т. д.

 

В разделе 25 мы получаем также немного интересной информации. Google упоминает использование коммуникационных систем, встроенных в устройство, а также данных учетной записи социальной сети и других сторонних приложений и сервисов на устройствах, к которым пользователь обращается. В принципе, патент основан на идее, что все данные из практически любого источника могут использоваться для определения ожидаемых действий, которые пользователь может предпринять.

Раздел 31

Примеры контекстной информации включают в себя прошлые, текущие и будущие физическое местоположение, углы перемещений, величины изменений, связанные с движением, погодными условиями, пробками, примерами путешествий, примерами передвижений, использованием приложений, данных календаря, истории покупок, просмотра истории браузера и т.д. В некоторых примерах контекстная информация может включать в себя информацию о связи, такую как информация, полученная из сообщений электронной почты, текстовых сообщений, сообщений голосовой почты или голосовых сообщений, записей календаря, списков задач, информации из социальных сетей и любую другую информацию о пользователе или вычислительном устройстве, которая может поддерживать определение пользовательского контекста.

 

При обсуждении понимания контекста действий Google добавляет в раздел 31 идею учета движения пользовательского устройства и внешних факторов, таких как погода и истории покупок (еще раз). Мы снова видим широкое разнообразие используемых источников контекстных данных, но здесь мы также видим включение голосовой связи и голосовой почты.
Неприкосновенность частной жизни – тут много данных — особенно если учесть, что «голосовые разговоры» не обязательно означают «по телефону» просто потому, что они указаны сразу после голосовой почты.

Раздел 34

Контекстный модуль 162 может поддерживать прошлые и будущие контекстные истории, связанные с пользователем вычислительного устройства 110. Контекстный модуль 162 может каталогизировать и записывать предыдущие контексты вычислительного устройства 110 в различных местах и в прошлом, и из ранее записанных контекстов, может спроецировать или выводить будущие контексты вычислительного устройства 110 в различных будущих местах в будущем. Контекстный модуль 162 может связывать будущие дни и будущие времена с повторяющимися контекстами предыдущих дней и времен, чтобы построить будущую контекстуальную историю, связанную с пользователем вычислительного устройства 110.

 

В разделе 34 описано расширение идей, представленных ранее в незапланированном мире. До этого момента в патенте мы читали, что Google, определяя будущие события, использует данные, собранные из различных источников (социальные сети, текст, голос и т. д.). Теперь же мы видим, что это расширилось до системы, которая получила представление о шаблонах, основанных на прошлом и настоящем поведении, и о том, что ожидается от пользователя.

Раздел 36

Контекстный модуль 162 может дополнить будущую контекстную историю, связанную с пользователем вычислительного устройства 110, информацией, хранящейся в электронном календаре, или информацией, полученной из другого источника, связанного с вычислительным устройством 110. Например, электронный календарь может включать в себя местоположение, связанное с событием или встречей, запланированных на будущее,  или в день, когда пользователь обычно находится в домашней сети. Вместо того, чтобы включать исходное местоположение для будущего времени или дня события в качестве ожидаемого местоположения в будущей контекстуальной истории, контекстный модуль 162 может включать в себя местоположение события в качестве ожидаемого местоположения в течение будущего времени или дня события.

 

В Разделе 36 указана конструкция поведения пользователя, просчитанного путем «наблюдения» за нашими шаблонами поведения  из Раздела 34, и ее комбинацию с информацией о событиях в календаре, полученной из других источников, чтобы переопределить привычные шаблоны с известными наступающими событиями, которые могут нарушить нашу повседневную деятельность.

Раздел 39

В рамках службы прогнозирования, к которой обращается вычислительное устройство 110, модуль прогнозирования 164 может автоматически выводить данные уведомления, или другую информацию, в модуль уведомлений 122 вычислительного устройства 110, для предупреждения пользователя о коррекции, которую пользователь может предпринять для текущего действия, в качестве способа обеспечения того, чтобы в будущем было предпринято определенное действие.
Иначе говоря, модуль предсказания 164 может определять, является ли текущее действие, выполняемое пользователем в текущем контексте, более вероятным или менее вероятным, чтобы привести к тому, что пользователь сможет выполнить будущее действие в будущем контексте.

 

В Разделе 39 мы просто видим результат: Google уведомляет пользователя о том, что действие, которое он предпринимает сейчас, может повлиять на способность выполнять будущие действия.

Раздел 40

Таким образом, модуль предсказания 164 может выполнять один или несколько методов машинного обучения, чтобы изучать и моделировать действия, которые пользователи вычислительного устройства 110 и других вычислительных устройств обычно принимают для различных контекстов. Путем обучения и моделирования действий для различных контекстов модуль предсказания 164 может генерировать одно или несколько правил для прогнозирования действий, которые пользователь вычислительного устройства 110 принимает для конкретного контекста.

 

В разделе 40 патента обсуждается использование машинного обучения и моделирования для определения и прогнозирования возможных действий, которые выполняются. В других разделах патента мы читаем такие примеры, как использование движения и местоположения устройства для определения того, что пользователь стоит в очереди в аэропорту (и каков контекст этого действия).

В разделе 44 мы видим очень полезный пример: система обнаруживает, что пользователь проспал на рейс, и, предупреждает его об этом, пока еще не поздно на него успеть, учитывая текущие условия (время до аэропорта, время, чтобы пройти через рамку и т. д.).

Раздел 53

В отличие от других вычислительных устройств и систем, которые просто предоставляют напоминания и доступ к информации, но все же могут позволить пользователю идти в  том направлении или предпринимать те действия, которые могут привести к ошибке, совершаемой в их повседневной жизни, предлагаемая система предпринимает дополнительные меры для исключения ошибок, и того, что будущие действия, связанные с напоминаниями и информацией, фактически будут выполнены. Даже если пользователь не осознает, что он или она делает ошибку, предлагаемая система все равно автоматически предоставит информацию, которая поможет пользователю вернуться, чтобы избежать ошибки.

 

Здесь мы видим что-то довольно простое, но это нужно проиллюстрировать, поскольку мы приближаемся к разделу 54. Система предназначена для активного предоставления информации, которая позволит пользователю избежать ошибок, даже если он не знает об упомянутой ошибке изначально. Очень приятная идея, что и говорить, но здесь она становится опасной.

Раздел 54

Следовательно, пользователю не нужно даже знать, что он или она совершает ошибку, вычислительная система может понять, может ли пользователь, возможно, предпринять корректирующие действия к текущему действию без участия пользователя. Пользователь может испытывать меньше стресса и тратить меньше времени на неправильный путь к будущему действию и меньше времени на исправление курса, чтобы избежать ошибок. Путем исправления потенциальных ошибок заранее, предлагаемая система может позволить вычислительному устройству получать меньше входных данных от пользователя, который ищет информацию, чтобы попытаться исправить ошибку.

 

Это первая строка этого раздела, которую можно считать опасной. Патент предполагает, что система допускает «исправление поведения» без необходимости для конечного пользователя даже знать, что оно корректируется. Только  подумайте на секунду: вам не нужно знать, что система, контролируемая компанией Google, корректирует ваши действия без вашего ведома, исходя из того, что она определяет, что вы должны делать.

Прежде чем мы продолжим, рассмотрим рисунок 2. Понимание этих цифр не обязательно для наших целей, но для некоторых из них это может быть полезным или, по крайней мере, поможет вам понять, что вы ничего не упускаете.

Google patent

Раздел 66

Хранилище данных задач и потребностей  270C содержит одно или несколько ранее разработанных правил, которым необходим модуль прогнозирования 264 для прогнозирования задачи или действия, которые, вероятно, будут выполняться пользователем вычислительного устройства для текущего контекста. Хранилище 270С  также содержит информацию, которая может потребоваться пользователю для выполнения задачи. Например, хранилище данных 270C может хранить правила машинного обучения или системы искусственного интеллекта модуля прогнозирования потребностей 264. Система машинного обучения или искусственного интеллекта модуля 264 прогнозирования потребностей может обращаться к данным хранилища 270C для определения задач и потребностей, связанных с пользователями вычислительного устройства 110 для конкретного контекста.

 

Раздел 66 довольно прост: в патенте говорится, что машинное обучение и / или искусственный интеллект (ИИ) будут применяться для определения наиболее вероятных задач, выполняемых на основе прошлых моделей поведения, и для оценки их влияния на выполнение будущей задачи. Это включает определение вероятных задач и потребностей, связанных с этим будущим событием, чтобы определить, выполнил ли пользователь все действия, которые необходимо выполнить до участия в этом будущем событии. Это может включать такие вещи, как остановка на бензоколонке, чтобы залить бак вечером накануне полета, если вылет в 6:30 утра.
Стоит отметить, что в других разделах, не включенных здесь, говорится о том, что системы машинного обучения и искусственного интеллекта постоянно обучаются пониманию глобальных моделей, а также моделей, уникальных для отдельных лиц.

Раздел 72

Модуль предсказания 264 может вводить текущий контекст, заранее определенный будущий контекст, текущее действие, и ожидаемое или будущее действие в хранилище данных задач и потребностей  270C и получать указание степени вероятности того, может ли, например, пользователь отказаться от химчистки и при этом иметь возможность присутствовать на мероприятии на следующий день. Хранилище данных задач и потребностей  270C может выдавать низкую степень вероятности (например, менее 50%), так как на следующий день химчистка закрыта, и поэтому пользователь не сможет забрать свою одежду для события.

 

Вот моя любимая часть, где Google все выстраивает. В этом разделе мы видим, как пользователь подъезжает к химчистке, а система предсказывает, что у пользователя на следующий день встреча. Зная, что химчистка закрыта на следующий день, Google использует корректирующие действия, предлагая ближайшую химчистку, которая будет открыта на следующий день. Диалог мог бы звучать так:

Google Помощник: Химчистка, куда вы подъехали, завтра будет закрыта. Это для события завтра вечером?
Пользователь: Да для него.
Google Помощник: Химчистка Билли через два квартала. Хотите, чтобы я ввел это как ваш новый пункт назначения? (Вставьте тонкое уведомление на дисплее что Billy’s Dry Cleaning оплатил рекламу, на которое пользователь фактически не смотрит, потому что он едет.)
Пользователь: да.

Мы не уверены, что они действительно скрыли бы рекламное объявление, но это одна из областей, где Google может легко влиять на решение о покупке на основе инвестиций AdWords.

Раздел 89

Система информационных серверов  (СИС) 160 может определить, что пользователь взаимодействует с вычислительным устройством 110, чтобы купить билеты на событие, которое помешает посещению другого события, для которого пользователь уже приобрел билеты, и заставить вычислительное устройство 110 предупредить пользователя о возможной ошибке. СИС 160 может знать больше, чем просто время начала и окончания событий для определения потенциальных конфликтов. Например, модуль предсказания 164 может узнать из предыдущих наблюдений других пользователей других вычислительных устройств, что даже если время начала события назначено на конкретный момент времени, то регистрация на него закрывается за 15 минут до фактического времени начала. И если участники не приехали на пятнадцать минут раньше, зарезервированные места отдаются другим посетителям мероприятия. Таким образом, даже если официальное время начала и окончания двух событий не перекрываются, ISS 160 может предупредить пользователя вычислительного устройства 110 о возможном конфликте в бронировании билетов для этих двух событий, если время окончания предыдущего события перекрывается с «неофициальным» временем начала следующего события.

 

Этот раздел невероятно важен и полезен. Тут мы видим, что система способна понять менее формальные аспекты человеческой жизни, такие как неофициальное время для событий. Предполагаем, например, что будет учитываться среднее время, необходимое для прохождения через таможню по прибытии в Лос-Анджелес, чтобы Убер ожидал меня,  а не сидел там в течение 30 минут, потому что он был заказан на основании того времени, когда мой самолет должен был приземлиться.

Вывод

В приведенной выше патентной сводке мы поставили точку. Во второй части (будет опубликована позже), мы рассмотрим второй патент, который включает в себя руководство при покупке. То есть Google прогнозирует тип информации, необходимой для совершения покупки на основе общего поведения пользователя в сочетании с вашими личными шаблонами и прошлыми покупками «направляя» вас к «правильному решению». Это чрезвычайно интересный патент для маркетологов с платной поисковой рекламой — он реализован Google таким образом, что это добавит огромный контроль над вашими объявлениями, и, как и когда они будут вызваны.

Но прежде чем отправиться туда, нам нужно было понять этот первый патент и то, как он разработан, чтобы влиять на поведение пользователей. Скоро мы увидим, как все это объединяется в одну великолепную стратегию монетизации для Google, с большим количеством отображенных объявлений и большим количеством объявлений, выбранных пользователями в критических ситуациях принятия решений.

Оригинал статьи читайте тут


Администрация SEOlib.ru

Администрация SEOlib.ru

Администрация сервиса для мониторинга позиций и аналитики SEOlib.ru