Как Google определяет истинный смысл неоднозначных запросов, сравнивая результаты поисковой выдачи

Термины и определения

Canonical Query (Канонический запрос)

Запрос или шаблон запроса, который однозначно передает намерение пользователя, связанное с конкретной семантической интерпретацией. Может содержать слоты для сущностей (например, "how many pages is the book <ENTITY>").

Degree of Similarity (Степень сходства)

Метрика, оценивающая, насколько похожи два набора результатов поиска. Может основываться на пересечении результатов, их порядке, частоте ключевых слов и т.д.

Interpretation Evaluator (Оценщик интерпретаций)

Компонент системы, отвечающий за определение семантических интерпретаций, генерацию модифицированных запросов и оценку степени сходства результатов.

Modified Search Query (Модифицированный поисковый запрос)

Запрос, сгенерированный на основе исходного запроса и canonical query. Он более точно и менее неоднозначно отражает одну из возможных семантических интерпретаций.

Semantic Interpretation (Семантическая интерпретация)

Возможное намерение (интент) или значение, связанное с исходным поисковым запросом (candidate intent).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод оценки семантических интерпретаций.

1. Система получает набор результатов поиска для исходного запроса. Исходный запрос содержит подстроку (substring), идентифицирующую определенную сущность (entity).
2. Получается набор semantic interpretations для исходного запроса, каждая из которых представляет собой возможный интент, связанный с этой сущностью.
3. Для каждой интерпретации получается canonical search query.
4. Для каждой интерпретации генерируется modified search query. Ключевой механизм генерации: замена подстроки, идентифицирующей сущность в исходном запросе, на альтернативную подстроку. Эта альтернативная подстрока включает (i) исходные термины, идентифицирующие сущность, И (ii) второй набор терминов из canonical query, которых не было в исходном запросе.
5. Для каждого modified search query получается набор результатов поиска.
6. Для каждой интерпретации определяется degree of similarity между результатами модифицированного запроса и результатами исходного запроса. Определение основано на сравнении атрибутов обоих наборов результатов.
7. Выбирается конкретная семантическая интерпретация на основе вычисленных степеней сходства.

Критически важен пункт 4: это не просто добавление слов, а замена части запроса для уточнения контекста сущности. Если исходный запрос Q1="How long is Harry Potter", система заменяет "Harry Potter" на альтернативную подстроку, включающую исходные термины и новые термины (например, "movie"). Результат: "How long is the Harry Potter movie".

Claims 3-6 (Зависимые от 1): Детализируют методы расчета degree of similarity.

• Claim 3: Сходство основано на размере пересечения (intersection) между наборами результатов. Чем больше общих результатов, тем выше сходство.
• Claim 4: Сходство основано на размере разницы (difference) между наборами результатов. Чем меньше разница, тем выше сходство.
• Claim 5: Сходство основано на частоте встречаемости (frequency of occurrence) определенных ключевых слов, связанных с исходным запросом, в обоих наборах результатов.
• Claim 6: Сходство основано на сравнении порядка (order) результатов поиска в обоих наборах (ранговая корреляция).

Где и как применяется

Изобретение является ключевой частью системы понимания запросов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основной этап применения. Interpretation Evaluator анализирует входящий запрос, определяет возможные semantic interpretations и запускает процесс их валидации. Цель — разрешить неоднозначность и точно определить интент пользователя до того, как будет выполнено финальное ранжирование или параллельно с ним.

RANKING – Ранжирование / INDEXING – Индексирование
Система активно взаимодействует с индексом и системами ранжирования для выполнения как исходного запроса, так и всех сгенерированных Modified Search Queries. Результаты этих поисковых операций являются входными данными для оценки интерпретаций.

Входные данные:

• Исходный поисковый запрос.
• Набор кандидатов в semantic interpretations и связанные с ними canonical queries.
• Доступ к поисковому индексу.

Выходные данные:

• Оценка (score) или ранг для каждой семантической интерпретации, основанная на degree of similarity.
• Выбранная (доминирующая) семантическая интерпретация запроса.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на неоднозначные запросы (ambiguous queries). Это запросы, содержащие сущности с несколькими значениями или аспектами (например, "Ягуар" – животное или автомобиль; "Apple" – компания или фрукт).
• Конкретные типы контента: Влияет на выбор типа контента, который будет показан пользователю. Правильное определение интента определяет, какие ресурсы будут приоритетны.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда поисковая система идентифицирует запрос как потенциально неоднозначный и для него существует несколько возможных semantic interpretations.

Пошаговый алгоритм

Процесс оценки семантических интерпретаций:

1. Получение исходных данных: Система получает исходный поисковый запрос от пользователя.
2. Генерация первичных результатов: Получается набор результатов поиска для исходного запроса (SERP A).
3. Идентификация интерпретаций: Определяется набор кандидатных semantic interpretations (интентов).
4. Получение канонических запросов: Для каждой интерпретации извлекается соответствующий canonical query.
5. Генерация модифицированных запросов (Цикл): Для каждой интерпретации:
   1. Система идентифицирует сущность в исходном запросе.
   2. Генерируется modified search query путем замены подстроки сущности на уточненную подстроку из canonical query (включающую исходные термины плюс новые уточняющие термины).
6. Получение вторичных результатов (Цикл): Для каждого модифицированного запроса получается набор результатов поиска (SERP B, SERP C и т.д.).
7. Вычисление сходства (Цикл): Для каждой интерпретации вычисляется degree of similarity между SERP A и соответствующей модифицированной SERP (например, SERP B). Используются метрики: пересечение, разница, порядок ранжирования, частота ключевых слов.
8. Оценка и выбор: Семантические интерпретации ранжируются на основе вычисленной степени сходства. Выбирается интерпретация с наивысшей степенью сходства.
9. Применение: Выбранная интерпретация используется для дальнейшей обработки запроса и финального ранжирования.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании результатов поиска как основного источника данных для оценки.

• Системные данные (Search Results/SERP Data): Основные данные — это наборы результатов поиска для исходного и модифицированных запросов (список URL и их порядок).
• Контентные факторы (Косвенно): Используются ключевые слова (keywords) из запроса для одного из методов расчета схожести (анализ частоты их встречаемости в результатах, Claim 5).
• Поведенческие факторы (Косвенно): Важное замечание из патента: используя результаты поиска для оценки, система косвенно учитывает другие источники данных, такие как click-through data и user-specific data, которые уже были использованы при формировании этих результатов. Это позволяет оценить интент без прямого анализа этих сигналов.

Какие метрики используются и как они считаются

Ключевая метрика — Degree of Similarity. Она рассчитывается путем сравнения двух наборов результатов поиска с использованием следующих методов:

• Intersection Size (Размер пересечения): Подсчет количества общих ресурсов (URL). Чем больше пересечение, тем выше сходство (Claim 3).
• Difference Size (Размер разницы): Подсчет количества ресурсов, которые присутствуют в одном наборе, но отсутствуют в другом. Чем меньше разница, тем выше сходство (Claim 4).
• Keyword Frequency Comparison (Сравнение частоты ключевых слов): Сравнение частоты встречаемости ключевых слов (связанных с исходным запросом) в контенте результатов (Claim 5).
• Ranking Order Comparison (Сравнение порядка ранжирования): Анализ того, насколько совпадает порядок ранжирования общих ресурсов (Claim 6).

1. Валидация интента через сравнение SERP: Ключевая идея патента в том, что Google использует сами результаты поиска как механизм обратной связи для валидации своего понимания запроса. Если интерпретация верна, результаты уточненного (модифицированного) запроса должны быть очень похожи на результаты исходного (неоднозначного) запроса.
2. Активное тестирование гипотез: Система не просто пассивно анализирует запрос, а активно генерирует и тестирует гипотезы об интенте путем создания modified search queries.
3. Специфичный метод модификации запроса: Патент защищает конкретный способ уточнения запроса (Claim 1) — замену упоминания сущности на расширенную версию, включающую дополнительные термины из canonical query (например, [apple] -> [apple company]).
4. Косвенное использование поведенческих сигналов: Патент явно указывает, что этот метод позволяет косвенно учитывать поведенческие факторы (например, click-through data). Поскольку эти факторы уже заложены в ранжирование сравниваемых SERP, схожесть выдач отражает коллективное поведение пользователей.
5. Доминирующая интерпретация: Этот механизм помогает определить доминирующую интерпретацию неоднозначного запроса в вебе. Если большинство качественных ресурсов и поведение пользователей склоняются к одной интерпретации, система валидирует ее как основную.

Best practices (это мы делаем)

• Анализ доминирующего интента (SERP Analysis): При исследовании ключевых слов необходимо тщательно анализировать выдачу по неоднозначным терминам. Определите, какая интерпретация является доминирующей. Это та интерпретация, которую Google валидирует с помощью описанного механизма. Ваша стратегия должна соответствовать этому интенту.
• Четкое сигнализирование контекста сущностей: Если вы таргетируете неоднозначный запрос (например, "Jaguar"), убедитесь, что контент страницы предоставляет исчерпывающие сигналы контекста (например, "автомобиль", "модель", "цена" или "животное", "ареал", "питание"). Используйте термины, которые Google может использовать в своих modified search queries для проверки интента.
• Оптимизация под четкие интенты (Canonical Queries): Определите, какие canonical queries существуют в вашей тематике (как пользователи задают однозначные вопросы). Убедитесь, что ваш контент оптимально отвечает на эти канонические формы. Это повышает вероятность того, что ваш контент будет присутствовать в результатах modified query, используемых для оценки.
• Таргетирование вторичных интентов с высокой точностью: Если вы хотите ранжироваться по вторичной (не доминирующей) интерпретации, необходимо сделать контекст страницы абсолютно ясным. Страница должна быть высокорелевантной тому уточненному (modified) запросу, который соответствует этому интенту, и фокусироваться на long-tail запросах.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование неоднозначности и контекста: Создание контента под общий запрос без учета его различных интерпретаций и без предоставления четкого контекста. Страница с неясным контекстом может не соответствовать ни одной конкретной интерпретации достаточно хорошо.
• Смешивание различных интентов на одной странице: Создание страниц, которые пытаются охватить слишком много разных интерпретаций одной темы. Это может размыть релевантность страницы для конкретного, четкого Canonical Query, который выберет Google.
• Использование неоднозначности для кликбейта: Создание заголовков, которые намеренно играют на неоднозначности, чтобы привлечь трафик, не соответствующий основному интенту. Если Google определит, что ваш контент не соответствует доминирующей интерпретации, вы не будете ранжироваться.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Google на глубоком понимании намерений пользователя, выходящем за рамки ключевых слов. Он демонстрирует, что понимание запросов в Google — это процесс, тесно связанный с реальным контентом и реакцией пользователей на него (косвенный учет поведенческих факторов). Для SEO это означает, что анализ SERP является отправной точкой: необходимо понять логику выбора интерпретации Google и соответствовать ей. Стратегия должна строиться вокруг интентов, сущностей и контекста.

Практические примеры

Сценарий: Определение интента для запроса "Ягуар"

1. Исходный запрос (Q_orig): "Ягуар".
2. Исходная выдача (SERP_orig): Смешанная выдача, но преимущественно сайты об автомобилях (например, 7 из 10).
3. Интерпретации и Модифицированные запросы:
   • SI 1 (Автомобиль): Q_mod1 = "Автомобиль Ягуар цена".
   • SI 2 (Животное): Q_mod2 = "Животное Ягуар фото".
4. Сравнение:
   • Сравнение SERP_orig и SERP_mod1: Сходство высокое (много общих результатов, порядок похож).
   • Сравнение SERP_orig и SERP_mod2: Сходство низкое.
5. Результат: Система выбирает Интерпретацию 1 (Автомобиль) как доминирующий интент, так как текущая выдача по исходному запросу больше похожа на выдачу по уточненному запросу об автомобиле.
6. Действие SEO (для сайта зоопарка): Ранжироваться по общему запросу "Ягуар" будет сложно. Необходимо сосредоточиться на более специфических запросах (как Q_mod2), где интент ясен.