Как Google использует ИИ для анализа отзывов и создания «Бейджей», выделяющих конкретные сценарии использования продуктов в поиске

Термины и определения

Badges (Бейджи)

Сгенерированные ИИ метки (часто текстовые), которые описывают определенное качество субъекта (продукта, объекта). Основаны на выявленных сценариях использования, преимуществах (advantages) или недостатках (disadvantages).

Badge Clusters (Кластеры бейджей)

Группы семантически схожих бейджей, определенные на основе близости их эмбеддингов. Используются для обеспечения разнообразия и предотвращения избыточности в SERP.

Badge Embeddings (Эмбеддинги бейджей)

Векторные представления бейджей в многомерном пространстве. Используются для измерения семантической близости между бейджами, а также между бейджами и поисковыми запросами (Query Embedding).

ML Models (Модели машинного обучения)

Набор моделей для анализа веб-данных. Включают NLP (обработка естественного языка), Sentiment Analysis (анализ тональности), Trend analysis (анализ трендов), а также Embedding Model и Use Case Model.

MUM Model (Модель MUM)

Multitask Unified Model. Упоминается в патенте как инструмент для определения схожести между парами кандидатов в сценарии использования при кластеризации.

Particular Uses (Конкретные сценарии использования)

Ключевые атрибуты продукта, отвечающие на вопросы: Где (сценарий/место), Почему (цель), Когда (время) или Кто (тип пользователя). Примеры: «для рыбалки», «для путешествий», «для новичков».

Web Information (Веб-информация)

Исходные данные для генерации бейджей. Включают отзывы пользователей (User Reviews), редакторские обзоры (Editorial Reviews), описания продуктов, FAQ, заголовки руководств по покупке.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый процесс генерации и использования бейджей на основе сценариев использования.

1. Получение веб-данных о конкретном продукте.
2. Обработка данных ML-моделями для определения одного или нескольких Particular Uses.
3. Генерация одного или нескольких Badges на основе этих сценариев.
4. Сохранение бейджей в ассоциации с продуктом.
5. Получение поискового запроса (связанного с типом продукта).
6. Предоставление SERP, основанного на запросе И сгенерированных бейджах.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет механизм определения Particular Uses.

Определение основано на частоте термина (frequency of a term), анализе тональности (sentiment analysis) и семантическом понимании (semantic understanding).

Claim 5, 6 и 7 (Зависимые): Описывают роль эмбеддингов и кластеризации.

1. Бейджи преобразуются в Badge Embeddings (Claim 5).
2. Поисковый запрос преобразуется в Query Embedding, и результаты предоставляются на основе связи между эмбеддингом запроса и эмбеддингом бейджа (Claim 6).
3. Эмбеддинги бейджей используются для формирования Badge Clusters, и результаты поиска определяются на основе этих кластеров (Claim 7). Это механизм обеспечения разнообразия.

Claim 11 (Независимый пункт): Описывает аналогичный процесс, но фокусируется на извлечении преимуществ или недостатков.

1. Обработка контента веб-ресурсов ML-моделями для определения advantages или disadvantages объекта.
2. Генерация бейджей (текстовых меток) на основе этих данных.
3. При получении релевантного запроса предоставление результата поиска с UI-элементом, описывающим бейдж.

Где и как применяется

Изобретение охватывает несколько этапов поисковой архитектуры, с акцентом на индексирование и ранжирование.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап работы системы. Происходит офлайн-обработка:

• Сбор и анализ Web Information (отзывы, описания).
• Применение ML Models (NLP, Sentiment, MUM) для извлечения атрибутов (Particular Uses, Advantages).
• Генерация Badges.
• Генерация Badge Embeddings и формирование Badge Clusters.
• Сохранение этих данных в индексе в ассоциации с продуктами.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система генерирует Query Embedding для последующего семантического сопоставления с атрибутами продуктов (Badge Embeddings).

RANKING – Ранжирование (Retrieval)
Система использует сгенерированные данные для отбора кандидатов. Происходит сопоставление Query Embedding с Badge Embeddings. Продукты, чьи бейджи релевантны запросу, получают преимущество.

RERANKING – Переранжирование
На этом этапе применяются механизмы обеспечения разнообразия (Diversity). Используя Badge Clusters, система может гарантировать, что в топе будут представлены результаты с разными типами преимуществ, и ограничивать количество результатов из одного кластера.

Входные данные (Офлайн):

• Web Information о продукте (отзывы, описания, FAQ).

Выходные данные (Офлайн):

• Индексированные Badges, Badge Embeddings, Badge Clusters.

Входные данные (Онлайн):

• Поисковый запрос пользователя.

Выходные данные (Онлайн):

• Аннотированная SERP, где результаты содержат соответствующие бейджи.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Наибольшее влияние на E-commerce, страницы продуктов, обзоры и маркетплейсы. Примеры в патенте включают байдарки, платья, детские коляски, лыжи, пылесосы.
• Специфические запросы: Влияет на коммерческие и информационные запросы, направленные на сравнение или выбор товаров на основе атрибутов (например, «лучшие лыжи для паудера», «коляска для путешествий»).
• Форматы контента: Критически повышает ценность пользовательских отзывов (UGC) и экспертных обзоров как источников данных.

Когда применяется

Алгоритм генерации применяется во время индексирования контента, при условии наличия достаточного объема Web Data (особенно отзывов) для анализа. Алгоритм использования бейджей в поиске активируется для запросов, связанных с типами продуктов, для которых бейджи были проиндексированы.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация и индексирование бейджей (Офлайн/Индексирование)

1. Сбор веб-данных: Идентификация и сбор Web Information (отзывы, обзоры, FAQ, описания), связанных с конкретным продуктом.
2. Извлечение атрибутов: Обработка данных с помощью ML Models (NLP, Sentiment Analysis). Идентификация Particular Uses или Advantages/Disadvantages на основе частоты терминов, тональности и семантики. Генерация кандидатов (Candidate Use Cases).
3. Генерация эмбеддингов: Обработка кандидатов с помощью Embedding Model для создания Badge Embeddings.
4. Кластеризация: Анализ схожести эмбеддингов для группировки схожих бейджей в Badge Clusters. Может использоваться модель MUM для верификации схожести пар кандидатов.
5. Выбор и сохранение: Выбор финальных бейджей и их сохранение в индексе в ассоциации с продуктом.

Процесс Б: Использование бейджей в поиске (Онлайн/Ранжирование)

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос.
2. Анализ запроса: Генерация Query Embedding.
3. Поиск по бейджам: Сопоставление Query Embedding с Badge Embeddings и/или Badge Clusters для определения релевантных атрибутов.
4. Отбор результатов: Идентификация продуктов, ассоциированных с релевантными бейджами.
5. Обеспечение разнообразия: Выбор подмножества бейджей и результатов для отображения, используя Badge Clusters для минимизации дублирования атрибутов в SERP.
6. Формирование SERP: Предоставление поисковой выдачи, где отобранные результаты аннотированы бейджами. (Опционально: интеграция с ML Response).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система фокусируется на анализе неструктурированного и полуструктурированного контента.

• Контентные факторы: Критически важные данные. Включают:
  • Отзывы пользователей (User Reviews) — основной источник для анализа тональности и реальных сценариев использования.
  • Редакционные обзоры (Editorial Reviews).
  • Описания продуктов (Descriptions).
  • Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQs).
  • Списки на маркетплейсах (Marketplace listings).
  • Заголовки страниц (TopN Page Titles, Buying Guide Page Titles).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент описывает ключевые методы анализа и метрики для генерации бейджей:

• Frequency of a term (Частота термина): Учитывается, как часто определенный сценарий использования или атрибут упоминается в веб-информации о продукте.
• Sentiment Analysis (Анализ тональности): Используется для определения, является ли упоминание атрибута положительным (преимущество) или отрицательным (недостаток).
• Semantic Understanding (Семантическое понимание): Применение NLP-моделей (включая MUM) для понимания контекста и смысла отзывов и описаний.
• Embedding Generation (Генерация эмбеддингов): Преобразование текстовых бейджей и запросов в векторные представления.
• Embedding Similarity (Схожесть эмбеддингов): Метрика для определения близости векторов в пространстве эмбеддингов. Используется для сопоставления запросов с бейджами и для кластеризации.
• Clustering (Кластеризация): Группировка схожих эмбеддингов в Badge Clusters для управления разнообразием.

1. Переход к поиску на основе атрибутов (Attribute-based Search): Патент демонстрирует явное намерение Google структурировать SERP вокруг конкретных сценариев использования (Particular Uses) и преимуществ продуктов, а не только на основе общих ключевых слов. Google автоматизирует понимание полезности продукта.
2. Отзывы (UGC) как критический источник данных: Генерация бейджей напрямую зависит от анализа User Reviews и Editorial Reviews. Качество, детализация и подлинность отзывов по всему интернету становятся критически важными факторами для представления продукта в поиске.
3. Бейджи как семантические векторы: Бейджи — это не просто текстовые метки; они преобразуются в Badge Embeddings. Это позволяет выполнять семантическое сопоставление с запросом (Query Embedding) и использовать их как значимый сигнал ранжирования.
4. Кластеризация для масштабирования и разнообразия SERP: Использование Badge Clusters (с возможным участием модели MUM для оценки схожести) является ключевым механизмом для управления разнообразием выдачи. Система группирует синонимичные атрибуты и предотвращает избыточность в SERP.
5. Интеграция с Генеративным Поиском (SGE): Патент явно предусматривает архитектуру SERP, где аннотированные бейджами результаты отображаются рядом с генеративными ответами (ML Response), что подтверждает их роль в современной экосистеме поиска.

Best practices (это мы делаем)

• Стимулирование детализированных и специфических отзывов: Разрабатывайте стратегии для получения подлинных отзывов, которые описывают конкретные сценарии использования (Particular Uses). Просите пользователей рассказать, *как*, *где* и *зачем* они использовали продукт (например, «Эта коляска идеально подошла для перелетов», а не просто «Хорошая коляска»).
• Фокус на сценариях использования (Use Cases) в контенте: В описаниях продуктов, FAQ и руководствах по покупке четко артикулируйте уникальные преимущества и целевые сценарии использования (Кто, Что, Где, Когда, Почему). Убедитесь, что ваш контент соответствует положительным атрибутам, упомянутым пользователями.
• Анализ языка пользователей (VoC): Изучайте терминологию, которую пользователи используют в отзывах (на вашем сайте и у конкурентов) для описания преимуществ. Интегрируйте этот естественный язык в ваш контент.
• Мониторинг внешних упоминаний и обзоров: Активно отслеживайте редакторские обзоры и отзывы на сторонних платформах, так как эти данные также используются для генерации бейджей.

Worst practices (это делать не надо)

• Генерация фейковых или шаблонных отзывов: Использование сложного семантического понимания (MUM) и анализа тональности направлено на выявление естественных паттернов. Искусственные или поверхностные отзывы не предоставят нужных данных для генерации бейджей и могут быть распознаны как манипуляция.
• Использование общих и расплывчатых описаний: Контент, который не подчеркивает конкретные сценарии использования или уникальные преимущества, минимизирует данные, доступные Google для генерации полезных бейджей.
• Игнорирование негативного сантимента в отзывах: Поскольку система идентифицирует как преимущества, так и недостатки (Disadvantages), часто упоминаемые проблемы могут привести к генерации негативных бейджей. Необходимо работать с обратной связью.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает переход Google к поиску, основанному на атрибутах и реальном пользовательском опыте (Experience в E-E-A-T). Для E-commerce SEO это означает, что управление репутацией и работа с отзывами становятся центральными элементами стратегии ранжирования. Система стремится предоставить пользователю готовые выводы из агрегированного опыта других людей. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на том, чтобы контент сайта и UGC четко отражали реальную ценность и сценарии использования продукта.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация карточки товара для детской коляски

1. Анализ данных (Web Data): SEO-специалист анализирует отзывы и замечает, что многие пользователи хвалят коляску за то, что она «легко складывается одной рукой» и «идеально подходит для путешествий самолетом».
2. Действия по контенту: В описании продукта и FAQ делается акцент на этих преимуществах с использованием языка пользователей.
3. Стимулирование UGC: В форме отзыва добавляется вопрос: «Насколько удобно было использовать коляску в путешествиях?»
4. Ожидаемый результат (Badge Generation): ML-модели Google обрабатывают отзывы и контент. Система идентифицирует ключевые атрибуты и генерирует бейджи: «Легко складывается» и «Подходит для самолета».
5. Результат в поиске: При запросе «лучшая коляска для путешествий» данный товар получает преимущество в ранжировании из-за релевантных бейджей и отображается в SERP с соответствующими аннотациями, что повышает CTR.