Как Google создает модель "идеального ответа" (Answer Term Vector) для оценки и выбора Featured Snippets

Термины и определения

Answer Passage (Пассаж-ответ)

Фрагмент текста (например, абзац), выбранный из ресурса для предоставления прямого ответа на вопрос пользователя. Аналог Featured Snippet. В патенте также упоминается как "long answer" или "explanatory answer".

Answer Term Vector (Вектор терминов ответа)

Структура данных, содержащая ключевые термины (Answer Terms) и их веса (Answer Term Weights). Представляет собой эталонную модель или "консенсусный словарь" для ответа на определенный вопрос.

Answer Term Weight (Вес термина ответа)

Числовое значение, отражающее важность термина в агрегированных ответах. Основано на частоте использования термина в вебе.

Question Phrase (Фраза-вопрос)

Текст в ресурсе (часто заголовок), идентифицированный системой как вопрос (например, содержащий интеррогативные термины: "как", "почему" или "?").

Query Definition (Определение запроса)

Абстракция для группировки схожих вопросов. Может быть конкретным запросом, набором синонимичных запросов или набором ключевых терминов. Используется для связи запроса пользователя с Answer Term Vector.

Term Vector Generator (Генератор векторов терминов)

Офлайн-компонент системы, который анализирует ресурсы, извлекает пары Q&A и генерирует Answer Term Vectors.

Answer Passage Scorer (Оценщик пассажей-ответов)

Онлайн-компонент, который оценивает кандидатов в Answer Passage, используя Answer Term Vectors.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает два основных варианта реализации офлайн-процесса группировки вопросов для генерации векторов.

Claim 2 (Независимый пункт) — Группировка через Query Definitions: Описывает основной офлайн-процесс.

1. Доступ к данным ресурсов и Query Definitions.
2. Идентификация Question Phrases в ресурсах.
3. Для каждой фразы выбор последующего (subsequent) текста как Ответа.
4. Группировка Question Phrases путем сопоставления их с конкретным Query Definition.
5. Для каждой группы: генерация Answer Terms и Answer Term Weights из собранных ответов.
6. Сохранение этих данных (Вектора) в ассоциации с Query Definition.

Claim 1 (Независимый пункт) — Группировка через кластеризацию: Альтернативный офлайн-процесс.

Шаги 1-3 аналогичны. Ключевое отличие в шаге 4: Question Phrases группируются путем кластеризации на основе метрик схожести (cluster similarity metrics). После генерации Вектора (шаг 5), система идентифицирует запросы пользователей, схожие с этим кластером, и ассоциирует вектор с ними (шаг 6).

Claim 4 (Зависимый пункт) — Использование векторов онлайн: Описывает применение системы во время поиска.

1. Получение запроса, определенного как вопрос (Question Query).
2. Получение кандидатов в Answer Passages из релевантных ресурсов.
3. Определение Query Definition, соответствующего запросу.
4. Выбор связанного с ним Answer Term Vector.
5. Оценка (Scoring) каждого кандидата с использованием вектора.
6. Выбор лучшего Answer Passage на основе этой оценки (в том числе).

Claim 10 (Зависимый от 8 и 2) — Продвинутый расчет весов (Масштабирование):

Критически важное уточнение. Весовой вклад (weight contribution) термина из конкретного ответа может быть пропорционален схожести (similarity) между Query Definition и той Question Phrase, за которой следовал этот ответ. Ответы на более точные и релевантные формулировки вопросов вносят больший вклад в формирование эталонного вектора.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, работая как офлайн, так и онлайн.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков (Офлайн)
На этом этапе система анализирует структуру документов (DOM, HTML) для идентификации Question Phrases (например, заголовков) и соответствующих им ответов (последующего или подчиненного текста).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Офлайн)
Term Vector Generator использует данные индекса, группирует похожие вопросы (через кластеризацию или Query Definitions) и генерирует Answer Term Vectors. Это процесс предварительного вычисления.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Онлайн)
Во время запроса система классифицирует запрос как вопрос и сопоставляет его с существующим Query Definition для выбора нужного вектора.

RANKING / RERANKING (Онлайн)
Answer Passage Generator создает кандидатов из топовых результатов. Затем Answer Passage Scorer использует предварительно рассчитанные Answer Term Vectors для оценки этих кандидатов. Это специализированное ранжирование для выбора Featured Snippet.

Входные данные:

• (Офлайн): Индекс ресурсов, Query Definitions (опционально).
• (Онлайн): Запрос пользователя, Кандидаты в Answer Passage, База данных Term Vector Data.

Выходные данные:

• (Офлайн): Answer Term Vectors, ассоциированные с Query Definitions или кластерами.
• (Онлайн): Оценка (Answer Score) для кандидатов; Выбранный Answer Passage (Featured Snippet).

На что влияет

• Специфические запросы: Информационные запросы, сформулированные как явные или неявные вопросы ("как", "почему", "что такое"), требующие пояснительного ответа (explanatory answer).
• Конкретные типы контента: Контент, структурированный в формате Вопрос-Ответ: FAQ, статьи-руководства, базы знаний. Особенно важна структура с явными заголовками-вопросами.
• Определенные форматы контента: Влияет на выбор контента для блоков Featured Snippets (абзацы, списки).

Когда применяется

• Условия работы (Офлайн): Применяется при обработке индекса, когда система обнаруживает в ресурсах явные Question Phrases и может извлечь последующий текст как ответ.
• Триггеры активации (Онлайн): Активируется, когда система классифицирует запрос как вопрос, ищущий ответ (question query that seeks an answer response), и если для запроса существует соответствующий предварительно рассчитанный Answer Term Vector.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-генерация Векторов Терминов (Term Vector Generation)

1. Выбор Группы Вопросов: Система выбирает Query Definition ИЛИ определяет кластер схожих вопросов.
2. Идентификация Вопросов в Индексе: Поиск в индексе ресурсов, содержащих Question Phrases, которые соответствуют этой группе.
3. Извлечение Ответов: Для каждой найденной фразы-вопроса система выбирает последующий участок текста (например, следующий абзац) как ответ.
4. Агрегация Ответов: Сбор всех извлеченных ответов для данной группы из разных ресурсов.
5. Расчет Весов Терминов: Анализ терминов во всех агрегированных ответах. Расчет веса (Answer Term Weight) для каждого термина. Вес может основываться на частоте термина или количестве уникальных ответов, где он встретился.
6. Масштабирование Весов (Claim 10): Вклад термина из конкретного ответа может быть масштабирован пропорционально схожести (similarity) между исходной Question Phrase и Query Definition.
7. Сохранение Вектора: Сохранение полученного Answer Term Vector в базе данных в ассоциации с группой вопросов.

Процесс Б: Онлайн-оценка Кандидатов (Answer Passage Scoring)

1. Получение Запроса: Получение пользовательского запроса, идентифицированного как вопрос.
2. Генерация Кандидатов: Извлечение кандидатов в Answer Passage из топовых ранжирующихся ресурсов.
3. Сопоставление с Вектором: Определение соответствующего запросу Answer Term Vector из базы данных.
4. Расчет Оценки (Scoring): Сравнение содержания каждого кандидата с вектором. Оценка рассчитывается на основе наличия в кандидате терминов из вектора и их весов (например, путем суммирования весов совпадающих терминов).
5. Выбор Ответа: Комбинирование этой оценки с другими сигналами и выбор кандидата с наивысшей итоговой оценкой для показа в Featured Snippet.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст ресурсов. Анализируются термины в Question Phrases и термины в соответствующих ответах.
• Структурные факторы: Структура документа (DOM) и HTML-разметка критически важны. Система использует их для идентификации вопросов (например, анализ тегов заголовков) и для определения границ ответа (текст, "непосредственно следующий" (subsequent) или "подчиненный" (subordinate) вопросу).
• Поведенческие факторы: Query Logs могут использоваться для формирования Query Definitions (определения групп схожих запросов).

Какие метрики используются и как они считаются

• Answer Term Weight (Вес термина в векторе): Рассчитывается офлайн. Определяет важность термина. Методы расчета:
  • Общее количество появлений термина во всех агрегированных ответах (TF).
  • Количество уникальных ответов, содержащих термин (DF).
  • Масштабирование веса (Weight Scaling): Вклад термина может масштабироваться пропорционально показателю схожести (similarity score) между исходной Question Phrase и Query Definition (Claim 10).
• Term Vector Score (Оценка вектора терминов): Рассчитывается онлайн. Измеряет соответствие кандидата эталонному вектору. Пример расчета: для каждого термина в кандидате количество его вхождений умножается на вес этого термина из Answer Term Vector. Полученные значения суммируются.
• Similarity Metrics (Метрики схожести): Используются для группировки вопросов (кластеризация), сопоставления Question Phrases с Query Definitions и для масштабирования весов.

1. Google строит модель "идеального ответа" на основе консенсуса. Для оценки Featured Snippets система создает Answer Term Vector, который представляет собой агрегированное мнение веба о том, какие термины должны присутствовать в качественном ответе на конкретный вопрос.
2. Система активно ищет и анализирует Q&A пары в интернете. Офлайн-процесс специально настроен на поиск вопросов и ответов в контенте для построения своих моделей. Это подчеркивает важность формата Q&A.
3. Структура контента критически важна для обучения. Система идентифицирует Question Phrase (часто заголовок) и анализирует текст, непосредственно следующий за ним. Четкая структура "Вопрос -> Немедленный ответ" является оптимальной для извлечения данных.
4. Точность формулировок влияет на модель (Claim 10). Вклад ответа в Answer Term Vector масштабируется в зависимости от того, насколько точно исходный вопрос соответствовал Query Definition. Ответы на более релевантные формулировки вопросов имеют больший вес.
5. Соответствие вектору — ключ к Featured Snippet. Чтобы захватить Featured Snippet, контент должен содержать термины (консенсусный словарь), которые Google ожидает увидеть в ответе, согласно сгенерированному вектору.

Best practices (это мы делаем)

• Используйте терминологию консенсуса (Consensus Terminology). Проанализируйте, какие ключевые слова и сущности используются большинством авторитетных источников при ответе на целевой вопрос. Включите их в свой ответ, так как они, вероятно, имеют высокий вес в Answer Term Vector Google.
• Структурируйте контент в явном формате Q&A. Используйте теги заголовков (H2, H3) для формулировки вопроса, максимально близкого к запросам пользователей. Сразу после заголовка (в следующем элементе, например

  или

  ) давайте четкий ответ. Это облегчает системе идентификацию Question Phrase и соответствующего ответа.
  • Обеспечивайте полноту ответа. Поскольку Answer Term Vector агрегирует информацию из множества источников, полный ответ, покрывающий разные аспекты вопроса, будет иметь большее пересечение с вектором и получит более высокий Term Vector Score.
  • Используйте точные формулировки вопросов в заголовках. Благодаря механизму масштабирования весов (Claim 10), использование точных и популярных формулировок вопросов в заголовках может увеличить вклад вашего контента в формирование Answer Term Vector и улучшить восприятие вашего ответа системой.

  Worst practices (это делать не надо)

  • Использование нестандартной или жаргонной терминологии. Если вы используете термины, отличные от общепринятых в индустрии, ваш ответ не будет соответствовать консенсусной модели (вектору), даже если он технически корректен.
  • Сложная структура и разрыв связи Вопрос-Ответ. Если ответ не следует непосредственно за вопросом в DOM или между ними находятся посторонние блоки (реклама, изображения), система может неверно определить границы ответа или проигнорировать его.
  • Добавление "воды" в начале ответа. Это снижает плотность ожидаемых терминов и ухудшает совпадение с Answer Term Vector. Ответ должен начинаться сразу по существу.
  • Создание слишком коротких ответов на сложные вопросы. Если вопрос требует объяснения (explanatory answer), слишком короткий ответ вряд ли будет содержать достаточное количество взвешенных терминов из вектора.

  Стратегическое значение

  Патент подтверждает стратегию Google по использованию статистического анализа ("мудрости толпы") для оценки качества ответов. Он демонстрирует переход к оценке конкретного пассажа на соответствие эталонной модели ответа, сформированной на основе анализа всего веба. Для долгосрочной SEO-стратегии это означает, что захват Featured Snippets требует не только высокого ранжирования страницы, но и наличия на ней контента, который структурно и терминологически соответствует ожиданиям системы.

  Практические примеры

  Сценарий: Оптимизация статьи для получения Featured Snippet по запросу "Что такое Рэлеевское рассеяние?"

  1. Анализ Консенсуса (Моделирование Вектора): SEO-специалист изучает авторитетные источники и определяет ключевые термины, которые должны быть в ответе: "свет", "частицы" (или "молекулы"), "длина волны", "атмосфера", "оптическое явление", "голубой цвет неба". Google офлайн уже сформировал Answer Term Vector с высокими весами для этих терминов.
  2. Структурирование Контента: На странице создается заголовок H2: "Что такое Рэлеевское рассеяние?".
  3. Написание Ответа (Кандидата): Непосредственно под заголовком размещается абзац: "Рэлеевское рассеяние — это оптическое явление, при котором свет рассеивается на частицах или молекулах в атмосфере. Поскольку размер этих частиц значительно меньше длины волны света, короткие (синие) волны рассеиваются сильнее, чем длинные (красные). Это объясняет, почему небо выглядит голубым."
  4. Ожидаемый результат: При обработке запроса Google сравнивает этот абзац с Answer Term Vector. Из-за высокой плотности ожидаемых терминов и четкой структуры кандидат получает высокий Term Vector Score, что увеличивает шансы на показ в Featured Snippet.