Как Google использует анализ списков для выявления связанных, но не синонимичных терминов и предотвращения смещения темы

Термины и определения

Authorship (Авторство)

Критерий для фильтрации документов в корпусе, чтобы гарантировать разнообразие источников и избежать предвзятости. Может определяться на основе IP-адресов, поддиректорий сайта или ID пользователей.

Corpus (Корпус документов)

Коллекция документов (например, веб-страниц), используемая для анализа.

Correlated-pair list (Список коррелирующих пар)

Список пар терминов, которые часто встречаются вместе в списках и идентифицированы как связанные, но Potentially Non-Synonymous (потенциально не синонимичные). Функционирует как "черный список" (blacklist) при валидации синонимов.

List (Список)

Структурированные данные, содержащие перечисление элементов. Включает HTML-списки (<OL>, <UL>, <DL>), таблицы, заголовки (<H1>-<H6>) и перечисления, разделенные специальными символами.

Penalty Criteria (Штрафные критерии)

Более строгие требования для валидации синонима, применяемые, если пара терминов находится в Correlated-pair list.

Quantity of Switches / Session Switching Requirement (Количество переключений / Требование к переключению в сессии)

Поведенческая метрика, измеряющая, как часто пользователи заменяют один термин другим в последующих запросах в рамках одной поисковой сессии. Используется как основной критерий пенализации.

Synonym Candidate (Кандидат в синонимы)

Термин, который потенциально может быть использован как синоним для исходного термина запроса.

Topicality-drifting / Topic Drift (Смещение темы)

Проблема, возникающая, когда запрос расширяется за счет связанных, но не синонимичных терминов, что приводит к изменению исходной темы поиска.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Основное изобретение (как определено в Claim 1) сосредоточено на процессе использования списка потенциально несинонимичных пар для динамического ужесточения критериев синонимизации.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод фильтрации предложенных синонимов с использованием штрафных критериев.

1. Система получает пару терминов (термин и Synonym Candidate).
2. Определяется, что пара идентифицирована как "potentially non-synonymous" (т.е. присутствует в Correlated-pair list).
3. Пара оценивается с использованием penalty criteria, которые применяются только к таким парам. Эта оценка включает определение "quantity of switches" (частоты переключения между запросами с этими терминами пользователями).
4. Система динамически выбирает порог валидации:
   • Первый порог (стандартный): Выбирается, если пара удовлетворяет penalty criteria (т.е. частота переключений высокая). Этот порог такой же, как для пар, не входящих в черный список.
   • Второй порог (повышенный): Выбирается, если пара НЕ удовлетворяет penalty criteria (т.е. частота переключений низкая). Второй порог выше первого.
5. Определяется, что термины являются синонимами, только если выбранный порог превышен.

Ядро изобретения заключается в том, что идентификация пары как коррелирующей (через анализ списков) не приводит к автоматическому отклонению синонима, а запускает дополнительную проверку поведения пользователей (Quantity of Switches). Если пользователи часто заменяют термины, штраф снимается; если нет — требования к валидации ужесточаются.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает два ключевых этапа поиска: индексирование (для анализа данных) и понимание запросов (для применения результатов анализа).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит офлайн-процесс построения Correlated-pair list. Система анализирует Corpus документов, извлекает структурированные данные (Lists) и вычисляет корреляцию между совместно встречающимися терминами. Также на этом этапе могут применяться фильтры Authorship для обеспечения разнообразия источников.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система использует Correlated-pair list при обработке запроса и его потенциальном расширении (Query Expansion/Rewriting). Когда система рассматривает возможность использования Synonym Candidate, она применяет логику динамического выбора порогов, чтобы отфильтровать или пессимизировать связанные, но нежелательные термины.

Входные данные:

• Офлайн: Corpus документов, структурные элементы (HTML-теги списков, таблиц).
• Валидация: Пара терминов (Synonym Candidate), Correlated-pair list, данные о поведении пользователей (Session Switching rates).

Выходные данные:

• Офлайн: Correlated-pair list (черный список).
• Валидация: Решение о статусе синонима (валидирован или отклонен) и выбор соответствующего порога уверенности.

На что влияет

• Специфические запросы и типы контента: Наибольшее влияние оказывается на запросы, содержащие термины, которые часто встречаются в списках: названия брендов, моделей продуктов, организаций (например, спортивных команд), категорий товаров, географических названий.
• Конкретные ниши: E-commerce (сравнение товаров, листинги категорий), информационные сайты с рейтингами и перечислениями.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Алгоритм валидации активируется каждый раз, когда система оценивает Synonym Candidate для расширения запроса.
• Триггеры активации пенализации: Механизм ужесточения требований (penalty criteria) активируется только тогда, когда оцениваемая пара терминов присутствует в Correlated-pair list.
• Пороговые значения: Система использует пороговые значения для определения корреляции (при создании списка) и для определения достаточной частоты Session Switching (при валидации).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-генерация списка коррелирующих пар (Blacklist)

1. Обход корпуса и фильтрация: Система обходит Corpus документов. Применяется фильтрация для обеспечения разнообразия Authorship (разные источники/авторы).
2. Извлечение списков: Идентификация и извлечение Lists (HTML-списки, таблицы, перечисления) из документов на основе структурных признаков.
3. Регистрация встречаемости: Учет присутствия терминов и частоты их совместной встречаемости внутри извлеченных списков.
4. Построение карты терминов: Определение количества уникальных списков, в которых встречается каждый термин.
5. Вычисление корреляции: Расчет показателя ассоциации (корреляции) между парами терминов. Корреляция высока, если термины часто встречаются вместе, но общее количество списков, содержащих хотя бы один из них, относительно невелико.
6. Генерация списка: Если корреляция превышает заданный порог, пара добавляется в Correlated-pair list.

Процесс Б: Валидация синонимов (Использование Blacklist)

1. Получение кандидата: Система получает термин и его Synonym Candidate.
2. Проверка по списку: Система проверяет, присутствует ли данная пара в Correlated-pair list.
3. Применение Penalty Criteria (Если в списке): Если пара найдена, система оценивает пару по критериям пенализации. Основной критерий — Quantity of Switches (частота переключения пользователей между этими терминами в сессиях).
4. Выбор порога валидации:
   • Если Quantity of Switches высокий (удовлетворяет критериям): Выбирается стандартный (первый) порог валидации.
   • Если Quantity of Switches низкий (не удовлетворяет критериям): Выбирается повышенный (второй, более строгий) порог валидации.
5. Стандартная обработка (Если не в списке): Применяется стандартный (первый) порог валидации.
6. Финальная квалификация: Система сравнивает уровень уверенности в синониме с выбранным порогом. Если уровень уверенности выше порога, кандидат принимается как синоним.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Структурные факторы: Критически важные данные. Используются HTML-теги (<OL>, <UL>, <LI>, <DL>, <DT>, <H1>-<H6>), структура таблиц, разделители (запятые, табуляция) для идентификации Lists.
• Контентные факторы: Текстовое содержимое внутри элементов списка.
• Технические факторы: IP-адреса, структура URL (например, поддиректории) могут использоваться для определения Authorship и фильтрации корпуса.
• Поведенческие факторы: Журналы запросов (Query Logs) и данные о сессиях пользователей. Используются для расчета Quantity of Switches (частоты переключения между запросами).

Какие метрики используются и как они считаются

• Correlation Score (Оценка корреляции): Вычисляется для определения связанности терминов на основе их встречаемости в списках. В патенте приводится пример формулы для корреляции A→B: (Количество раз, когда A встречается с B) * log [(Общее количество уникальных списков) / (Количество уникальных списков, содержащих A)].
• Quantity of Switches / Session Switching Probability (Вероятность переключения в сессии): Измеряет вероятность того, что пользователь перейдет от запроса с исходным термином к запросу с термином-кандидатом. Рассчитывается как отношение числа таких переключений к общему числу запросов, содержащих исходный термин.
• Confidence Thresholds (Пороги уверенности): Предопределенные значения, используемые для валидации синонимов. Патент описывает использование стандартного порога и повышенного порога (применяемого в качестве штрафа).

1. Google активно отличает корреляцию от синонимии. Система специально разработана для идентификации терминов, которые просто связаны (например, принадлежат к одной категории, являются конкурентами), но не являются взаимозаменяемыми, чтобы предотвратить Topic Drift.
2. Структура контента напрямую влияет на понимание сущностей. Использование списков и таблиц (structured data) напрямую информирует алгоритмы о взаимоотношениях между сущностями. Термины, часто перечисляемые вместе, с меньшей вероятностью будут считаться синонимами.
3. Консервативный подход к расширению запросов. Google применяет защитный механизм (Correlated-pair list) и предпочитает не расширять запрос, если нет высокой уверенности в синонимичности терминов.
4. Поведенческие сигналы являются финальным арбитром. Решающим фактором являются действия пользователей. Даже если термины сильно коррелируют в списках, высокий показатель Session Switching может преодолеть штраф и подтвердить их синонимичность в данном контексте.
5. Важность разнообразия источников. При анализе списков Google учитывает Authorship, чтобы избежать предвзятости, которая может возникнуть из-за повторяющихся списков на одном сайте или от одного автора.

Best practices (это мы делаем)

• Используйте структурированные списки и таблицы для определения взаимосвязей. Если вы хотите подчеркнуть, что сущности связаны, но различны (например, разные модели продукта, услуги разных типов, компании-конкуренты), используйте сравнительные таблицы, маркированные списки категорий и рейтинги. Это помогает Google понять, что элементы связаны на уровне категории, но не являются синонимами.
• Используйте истинные синонимы взаимозаменяемо в тексте. Если вы хотите, чтобы Google рассматривал термины как синонимы (например, "адвокат" и "юрист"), используйте их попеременно в основном тексте (прозе) и в различных контекстах, что может способствовать высокому Session Switching у пользователей.
• Обеспечивайте четкую дифференциацию контента. Для продуктов или услуг, которые часто путают или сравнивают (и которые, вероятно, находятся в Correlated-pair list), создавайте отдельные страницы с четким фокусом и ясной структурой, подчеркивающей различия.

Worst practices (это делать не надо)

• Полагаться на автоматическое расширение запросов для связанных терминов. Не стоит ожидать, что Google будет автоматически рассматривать связанные сущности (например, "Nike" и "Adidas" или "iPhone 15" и "iPhone 15 Pro") как синонимы. Необходимо оптимизировать контент под каждый термин отдельно.
• Использовать списки для перечисления синонимов. Если вы предоставите список вида "Известен как: Автомобиль, Машина, Тачка", это может парадоксальным образом увеличить вероятность того, что эти слова попадут в Correlated-pair list, что усложнит их валидацию как синонимов, если поведенческих сигналов недостаточно.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что Google использует глубокий структурный анализ контента для построения своего понимания взаимоотношений между сущностями (Entity Relationships), что является основой семантического поиска. Он демонстрирует механизм улучшения точности на этапе Понимания Запросов. Для SEO-стратегии это означает, что не только наличие ключевых слов, но и структура их представления (в тексте против списка) влияет на интерпретацию контента поисковой системой.

Практические примеры

Сценарий: Дифференциация моделей смартфонов

1. Ситуация: Интернет-магазин продает "iPhone 15" и "iPhone 15 Pro". Эти две модели часто упоминаются вместе в сравнительных таблицах и списках характеристик по всему интернету.
2. Действие алгоритма (Офлайн): Google анализирует эти списки и определяет высокую корреляцию между "iPhone 15" и "iPhone 15 Pro". Пара добавляется в Correlated-pair list.
3. Действие алгоритма (Валидация): Пользователь ищет "купить iPhone 15". Система рассматривает "iPhone 15 Pro" как Synonym Candidate.
4. Проверка: Система видит, что пара находится в Correlated-pair list. Она проверяет Session Switching. Пользователи редко заменяют "iPhone 15" на "iPhone 15 Pro" в рамках одной сессии (так как это разные продукты с разной ценой).
5. Результат: Session Switching низкий. Применяется повышенный порог. "iPhone 15 Pro" не признается синонимом для "iPhone 15". Выдача формируется точно по исходному запросу.
6. SEO-действие: Магазин должен иметь отдельные, хорошо оптимизированные страницы для каждой модели и использовать четкие сравнительные таблицы, чтобы помочь Google правильно классифицировать обе сущности.