Как Google использует контекст топ-результатов для валидации синонимов и расширения запросов

Термины и определения

Alternate Terms (Альтернативные термины)

Потенциальные кандидаты для расширения запроса. Это могут быть синонимы, однокоренные слова (морфологические варианты), гипонимы, гиперонимы или термины из исторических логов запросов.

Query Context (Контекст запроса)

Набор данных, определяющий семантическое окружение исходного запроса. В основном варианте реализации — это Топ-N документов, возвращаемых в ответ на исходный запрос.

Semantic Concept Vector (Вектор семантических концепций)

Структура данных, построенная на основе Query Context. Содержит список всех терминов, найденных в документах контекста, и их веса. Отражает семантическое поле, связанное с запросом.

Valid Alternate Terms (Валидные альтернативные термины)

Alternate Terms, которые прошли проверку контекстом, то есть были найдены в Semantic Concept Vector с достаточным весом.

Stemming (Стемминг)

Процесс нахождения основы (stem) слова. Используется для генерации морфологических вариантов термина запроса.

IDF (Inverse Document Frequency)

Обратная документная частота. Метрика, используемая для взвешивания терминов в Semantic Concept Vector. Понижает вес общеупотребительных слов.

TF (Term Frequency)

Частота термина. Количество вхождений термина в документе. Используется при расчете веса термина.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод модификации поискового запроса.

1. Система определяет один или несколько альтернативных терминов (alternate terms) для терминов в исходном запросе.
2. Система получает результаты поиска на основе исходного запроса из индекса документов.
3. Система определяет контекст запроса (Query Context) как множество документов, идентифицированных в результатах поиска.
4. Система сравнивает Query Context с альтернативными терминами для генерации валидных альтернативных терминов (valid alternate terms).
5. Система включает один или несколько валидных терминов в исходный запрос для получения модифицированного запроса.

Ядром изобретения является использование результатов поиска по исходному запросу для формирования контекста, который затем используется для фильтрации потенциальных расширений запроса.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет механизм сравнения.

Сравнение Query Context с альтернативными терминами включает построение вектора (Semantic Concept Vector) на основе контекста и пересечение этого вектора с альтернативными терминами.

Claim 5 (Зависимый от 1): Уточняет механизм сравнения через взвешивание.

Сравнение включает присвоение весов альтернативным терминам на основе их вхождений в документах контекста и идентификацию валидных терминов на основе этих весов.

Claims 6, 7, 8 (Зависимые от 1): Определяют способы генерации исходных альтернативных терминов.

Источниками альтернативных терминов могут быть: стемминг (Claim 6), тезаурус (Claim 7) или исторические логи запросов (Claim 8).

Claim 9 (Зависимый от 1): Определяет способ включения валидных терминов.

Включение происходит путем логического объединения (ORing) валидных терминов с соответствующими терминами исходного запроса.

Claim 18 (Независимый пункт): Альтернативная формулировка основного метода.

Получение запроса. Генерация дополнительных терминов. Генерация Query Context, включающего веб-документы, выбранные на основе запроса. Фильтрация дополнительных терминов с использованием Query Context для удаления тех, которые не являются семантически схожими. Включение оставшихся терминов в запрос.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе понимания и обработки запроса, используя данные из индекса для формирования контекста.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система индексирует корпус документов. Рассчитываются и сохраняются метрики, необходимые для последующего анализа, такие как IDF для всех терминов в корпусе.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения патента. Компонент обработки запросов (Query Processing Component) выполняет следующие действия:

1. Генерация альтернатив: Используются различные источники (стемминг, тезаурусы, логи) для поиска кандидатов на расширение.
2. Формирование контекста: Для определения контекста система может обращаться к этапу RANKING или использовать предварительно рассчитанные данные.
3. Валидация и расширение: Построение Semantic Concept Vector и фильтрация кандидатов. Исходный запрос переписывается.

RANKING – Ранжирование
Этот этап используется дважды:

1. Первичное ранжирование: Для генерации Топ-N документов, которые формируют Query Context.
2. Финальное ранжирование: Выполнение поиска на основе модифицированного (расширенного) запроса.

Входные данные:

• Исходный поисковый запрос пользователя.
• База данных стемминга/тезаурус/логи запросов (для генерации кандидатов).
• Индекс документов (для получения Query Context).
• Значения IDF для терминов.

Выходные данные:

• Модифицированный (расширенный) поисковый запрос, содержащий семантически валидированные альтернативные термины.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на неоднозначные запросы (полисемия) или запросы, где пользователи используют разные термины для описания одного и того же понятия (синонимия). Система помогает стандартизировать запрос к его семантическому контексту.
• Контентные факторы: Влияет на то, как оценивается использование синонимов и связанных терминов в контенте. Контент, который соответствует Semantic Concept Vector запроса, получает преимущество.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется в процессе обработки поискового запроса, до основного этапа ранжирования.
• Триггеры активации: Активируется, когда для терминов исходного запроса могут быть найдены потенциальные альтернативы (синонимы, морфологические варианты).
• Пороговые значения: Используются пороги для валидации терминов. Альтернативный термин должен присутствовать в определенном проценте документов контекста (например, 5%) или иметь вес в Semantic Concept Vector выше заданного порога, чтобы считаться валидным.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и его расширения

1. Получение запроса: Система получает исходный поисковый запрос от пользователя.
2. Генерация кандидатов (Alternate Terms): Для терминов в запросе определяются потенциальные альтернативные термины с использованием стемминга, тезауруса, WordNet или анализа логов запросов.
3. Генерация контекста запроса (Query Context):
   1. Выполняется поиск по исходному запросу.
   2. Определяются Топ-N (например, 30-50) наиболее релевантных документов. Этот набор документов составляет Query Context.
4. Построение вектора (Semantic Concept Vector):
   1. Из всех документов в Query Context извлекаются все уникальные термины.
   2. Для каждого термина рассчитывается вес. Вес может быть суммой TF-IDF оценок термина по всем N документам. Формула веса термина в документе: $w(tf) \cdot idf$.
   3. (Опционально) Вектор очищается: удаляются термины, которые встречаются менее чем в заданном проценте документов (например, <5%).
5. Валидация кандидатов (Intersection):
   1. Кандидаты (из шага 2) сравниваются с терминами в Semantic Concept Vector (из шага 4).
   2. Кандидаты, присутствующие в векторе с ненулевым весом (или весом выше порога), помечаются как Valid Alternate Terms.
6. Расширение запроса: Исходный запрос модифицируется путем добавления Valid Alternate Terms. Обычно используется логический оператор OR (например, "car" становится "(car OR automobile)").
7. Выполнение поиска: Поиск выполняется с использованием модифицированного запроса.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст документов, проиндексированных в корпусе. Система анализирует частоту и распределение терминов в этих документах (особенно в Топ-N результатах).
• Поведенческие факторы (Опционально): Исторические логи запросов (historical query logs) и данные о взаимодействии пользователей могут использоваться для генерации кандидатов в альтернативные термины (упомянуто в Claims и Description).
• Ссылочные факторы (Опционально): Анализ анкорного текста (anchor-text) может использоваться как один из методов для определения пар синонимов (упомянуто в Description).
• Системные данные: Данные стемминга, тезаурусы (например, WordNet).

Какие метрики используются и как они считаются

• TF (Term Frequency): Частота термина в документе. Используется для расчета веса. Упоминаются различные варианты расчета веса на основе TF, например, 1+log(tf) или tf/(1+tf).
• IDF (Inverse Document Frequency): Обратная документная частота термина в общем корпусе документов. Рассчитывается как $log(\frac{J}{f+1})$, где J – общее количество документов, f – количество документов, содержащих термин.
• Weight (Вес термина в векторе): Вес термина в Semantic Concept Vector. Рассчитывается как сумма весов TF-IDF ($w(tf) \cdot idf$) этого термина по всем документам в Query Context.
• Пороги валидации: Минимальный вес или минимальный процент документов в Query Context (например, 5%), в которых должен появиться термин, чтобы он остался в векторе и мог валидировать кандидата.

1. Контекст определяет семантику: Патент устанавливает принцип, что значение термина и его синонимов зависит от контекста запроса. Google не полагается слепо на словари или стемминг; система проверяет, используется ли синоним или вариант слова в релевантном окружении.
2. Топ выдачи как источник истины (Query Context): Система использует текущие Топ-N результаты поиска для определения этого контекста (Query Context). Это означает, что семантическое поле запроса динамически определяется тем, что Google уже считает релевантным.
3. Валидация через пересечение (Intersection): Ключевым механизмом является фильтрация. Альтернативные термины должны присутствовать в Semantic Concept Vector (т.е., использоваться в топовых документах), чтобы быть добавленными к запросу. Это предотвращает дрейф темы (topic drift).
4. Использование статистических методов (TF-IDF): Для оценки важности терминов в контексте используются классические методы Information Retrieval (TF-IDF), что позволяет выделить ключевые семантические элементы и отсеять шум.
5. Множественность источников расширения: Система спроектирована для работы с любыми источниками альтернативных терминов (словари, стемминг, логи запросов, анализ ссылок), поскольку механизм валидации универсален.

Best practices (это мы делаем)

• Анализ семантического поля лидеров выдачи: Необходимо тщательно анализировать Топ-10 результатов по целевым запросам. Эти документы формируют Query Context для Google. Нужно извлекать синонимы, связанные термины (LSI), сущности и фразы, которые они используют. Это и есть тот Semantic Concept Vector, которому должен соответствовать ваш контент.
• Естественное использование синонимов и вариаций: Интегрируйте валидированные синонимы и морфологические варианты ключевых слов в текст. Если лидеры выдачи используют определенный синоним, это сигнал, что Google считает его релевантным в данном контексте, и его также следует использовать.
• Построение Topical Authority через широкое семантическое покрытие: Создавайте контент, который полностью охватывает тему, используя разнообразную терминологию. Это увеличивает вероятность того, что ваш документ попадет в Query Context для широкого спектра связанных запросов и будет содержать термины, которые Google ищет для расширения.
• Использование точной терминологии в узких нишах: В специализированных тематиках, где термины могут иметь несколько значений, крайне важно использовать термины в правильном контексте. Это поможет системе корректно интерпретировать ваш контент и не путать его с другими значениями термина.

Worst practices (это делать не надо)

• Искусственное внедрение синонимов (Keyword Stuffing): Механическое добавление всех возможных синонимов из тезауруса без учета контекста ниши неэффективно. Если эти синонимы не используются в Query Context (топовых документах), Google может их игнорировать или посчитать неестественными.
• Игнорирование терминологии лидеров: Попытка ранжироваться по запросу, используя терминологию, сильно отличающуюся от той, что используется в Топ-10, усложняет задачу. Ваш контент может не соответствовать сформированному Semantic Concept Vector.
• Создание слишком краткого контента: Краткий контент вряд ли будет содержать достаточное количество семантических сигналов и связанных терминов, чтобы внести вклад в Semantic Concept Vector или соответствовать ему.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность семантического анализа в SEO. Он демонстрирует, что релевантность — это не просто совпадение ключевых слов, а соответствие контента устоявшемуся семантическому контексту запроса. Стратегия должна фокусироваться на анализе и воспроизведении этого контекста. Хотя методы Google эволюционировали (от TF-IDF векторов к нейронным эмбеддингам), принцип остался тем же: контент должен говорить на том же "языке", что и авторитетные источники в данной теме.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы для запроса с неоднозначным термином

Задача: Оптимизировать страницу под запрос "Java developer". Нужно понять, стоит ли использовать синонимы типа "programmer" или "engineer".

1. Анализ Query Context: Изучаем Топ-10 результатов по запросу "Java developer".
2. Построение Semantic Concept Vector (Мысленно): Замечаем, что в 8 из 10 топовых результатов активно используются термины "software engineer", "backend", "microservices", но редко используется термин "coder".
3. Валидация: Термин "software engineer" валидирован контекстом. Термин "coder" – нет.
4. Действие: Включаем в текст, заголовки и мета-теги фразы "Java Software Engineer" наряду с "Java Developer". Избегаем использования "Java Coder".
5. Ожидаемый результат: Google с большей вероятностью расширит запрос "Java developer" до "(Java developer OR Java software engineer)", что улучшит ранжирование нашей страницы, так как она соответствует контексту.