Как Google динамически выбирает текст для сниппета, основываясь на типе запроса и структуре документа

Термины и определения

Formatting rules (Правила форматирования)

Критерии оценки форматирования параграфа. Пример: количество слов, выделенных жирным шрифтом (bold) или курсивом (italicized). Используются для фильтрации параграфов.

Language dependent rules (Языковые правила)

Критерии оценки качества текста параграфа. Примеры: доля знаков препинания, завершенность предложений (заканчивается ли параграф пунктуацией или предлогом), наличие слишком длинных слов.

MaxParagraphLen (Максимальная длина параграфа)

Пороговое значение длины параграфа, используемое в функции оценки (например, 50, 100 или 200 слов).

Metadata (Метаданные)

Структурированная информация о документе (автор, название, дата). Патент часто упоминает это в контексте научных работ (scholarly literature).

PositionFactor (Фактор позиции)

Константа (например, 10, 15 или 25), используемая в формуле оценки для учета позиции (расстояния k) параграфа от начала или конца документа.

Presentation System (Система представления)

Компонент поисковой системы, отвечающий за генерацию сниппетов и подготовку результатов для отображения.

Query Type (Тип запроса)

Классификация запроса. Может основываться на форме запроса или на том, где термины запроса встречаются в результатах поиска (в Metadata или основном тексте).

Snippet (Сниппет)

Выбранная часть текста документа, отображаемая в результатах поиска для предварительного просмотра контента.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит два основных независимых пункта (Claim 1 и Claim 13), описывающих два разных подхода к генерации сниппетов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод генерации сниппета на основе местоположения и длины.

1. Система идентифицирует параграфы документа, содержащие термины запроса.
2. Для каждого параграфа вычисляется расстояние (k) до начала или конца документа.
3. Сниппет генерируется на основе этих расстояний, что включает:
   • Оценку (Scoring) каждого параграфа на основе его длины и расстояния.
   • Выбор параграфа на основе полученных оценок.
   • Генерацию сниппета из одного или нескольких предложений выбранного параграфа.

Claim 2 (Зависимый от 1): Определяет конкретную формулу для расчета оценки.

Оценка равна произведению количества параграфов от начала или конца документа (k) на PositionFactor плюс максимум из длины параграфа и MaxParagraphLen.

Формула: $Score = (k * PositionFactor) + max(ParagraphLength, MaxParagraphLen)$.

Критический анализ: В патенте есть противоречие. В описании заявлена цель находить резюме или введение, которые обычно находятся в начале документа. Однако формула в Claim 2, если 'k' увеличивается с удалением от начала (k=1, 2, 3...), математически дает больший вес параграфам, расположенным дальше. Это может указывать на то, что формула используется для поиска выводов в конце документа, или что система использует разные алгоритмы/формулы в зависимости от контекста (как описано в Claim 13).

Claim 3 (Зависимый от 2): Уточняет условия, при которых оценка параграфа обнуляется (Фильтры качества).

Оценка параграфа обнуляется (Score=0), если он: слишком короткий, содержит слишком много знаков препинания, не соответствует языковым правилам (language specific rules) или содержит слишком много слов, выделенных жирным шрифтом (bold).

Claim 13 (Независимый пункт): Описывает альтернативный метод генерации сниппета на основе типа запроса.

1. Определяется тип запроса (Query Type) на основе того, где именно в документе встречается термин запроса.
2. На основе Query Type выбирается алгоритм генерации сниппета.
3. Сниппет генерируется с использованием выбранного алгоритма.

Claim 15, 16 и 17 (Зависимые): Детализируют логику выбора.

Определяются два типа: запрос к метаданным (Тип 1) и запрос к основному тексту (Тип 2). Если Тип 1, сниппет генерируется из первой части документа (например, abstract). Если Тип 2, сниппет генерируется из второй части (например, body).

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах обработки запроса, используя данные, подготовленные ранее.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе анализируется структура документа: текст разбивается на параграфы, идентифицируются структурные части (метаданные, аннотация, основной текст), фиксируются признаки форматирования (bold, italics) и рассчитываются лингвистические характеристики. Эта информация сохраняется в индексе.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов / RANKING – Ранжирование
Определение Query Type может происходить на этих этапах. Система анализирует, где именно в найденных документах происходят совпадения. Например, если у большинства результатов совпадения в поле автора, запрос маркируется как "авторский".

METASEARCH / RERANKING (Presentation Layer)
Основное применение патента происходит в Presentation System после ранжирования. Система выбирает алгоритм генерации сниппета (на основе Query Type или анализа структуры) и выполняет оценку параграфов для выбора лучшего фрагмента.

Входные данные:

• Запрос пользователя.
• Ранжированный список документов.
• Индексная информация о структуре документов (параграфы, метаданные, форматирование, лингвистические признаки).

Выходные данные:

• Текст сниппета для каждого результата поиска.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние на структурированные документы. Патент явно упоминает научную литературу (scholarly literature), но методы применимы к новостным статьям, лонгридам, отчетам.
• Специфические запросы: Влияет на то, как формируются сниппеты для запросов, нацеленных на метаданные (поиск по автору, названию), и тематических запросов по содержанию.
• Представление в SERP и CTR: Напрямую влияет на то, какой фрагмент текста увидит пользователь, что сказывается на кликабельности.

Когда применяется

• Временные рамки: Применяется в реальном времени при формировании страницы результатов поиска (SERP) для генерации сниппетов.
• Условия и пороги: Применяются пороговые значения для длины параграфа, количества знаков препинания и форматирования для фильтрации некачественных кандидатов.

Пошаговый алгоритм

Интегрированный процесс генерации сниппета

1. Определение типа запроса (Метод 2): Анализ формы запроса и местоположения совпадений в топовых результатах для определения Query Type (например, "запрос по метаданным" или "запрос по содержанию").
2. Выбор алгоритма и источника: На основе Query Type выбирается алгоритм и целевая часть документа (например, аннотация или основной текст).
3. Идентификация кандидатов: В выбранной части документа идентифицируются параграфы, содержащие термины запроса.
4. Оценка параграфов (Метод 1): Каждый параграф-кандидат оценивается:
   1. Фильтрация и Штрафы (Обнуление оценки): Оценка обнуляется, если параграф слишком короткий, нарушает Language dependent rules (много пунктуации, плохое качество текста) или Formatting rules (слишком много bold/italics).
   2. Расчет базовой оценки: Рассчитывается оценка на основе длины и расстояния (k) от начала/конца документа. Может использоваться формула: $(k * PositionFactor) + max(ParagraphLength, MaxParagraphLen)$.
5. Выбор параграфа: Выбирается параграф с наивысшей оценкой (или первый, превысивший порог).
6. Формирование сниппета: Из выбранного параграфа извлекается текст (например, первые N слов или M предложений).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные/Лингвистические факторы: Текст параграфа. Количество знаков препинания. Соответствие языковым правилам (завершенность предложений, длина слов).
• Структурные факторы: Разбивка документа на параграфы. Позиция параграфа (k) от начала или конца. Идентификация частей документа (метаданные, аннотация, основной текст). Длина параграфа.
• Факторы форматирования: Количество слов в параграфе, выделенных жирным шрифтом или курсивом.

Какие метрики используются и как они считаются

• Расстояние (k): Порядковый номер параграфа от начала или конца документа.
• Оценка параграфа (Paragraph Score): Основная метрика для выбора. Рассчитывается с использованием функции, зависящей от длины и расстояния.
• Формулы расчета: В патенте приводится пример: $Score = (k * PositionFactor) + max(Length, MaxParagraphLen)$. Указано, что функция может быть нелинейной.
• Пороговые значения: Используются для фильтрации (Score=0): минимальная длина, максимальная доля пунктуации, максимальное количество форматированных слов.
• Классификация (Query Type): Определение типа запроса на основе агрегации данных о местоположении терминов запроса в результатах поиска.

1. Адаптивная генерация сниппетов: Google не использует единый подход к генерации сниппетов. Система динамически выбирает алгоритм и источник текста в зависимости от типа запроса (Query Type) и структуры документа.
2. Важность структуры и позиции контента: Структура документа имеет значение. Позиция параграфа (расстояние от начала/конца) и его длина являются факторами оценки. Система может быть настроена на поиск введений/резюме в начале документа.
3. Фильтрация качества на уровне параграфа: Система активно фильтрует некачественные фрагменты текста. Слишком короткие, перегруженные пунктуацией или нарушающие Language dependent rules параграфы пессимизируются.
4. Штрафы за избыточное форматирование (Анти-манипуляция): Патент явно описывает механизм обнуления оценки для параграфов с чрезмерным использованием жирного шрифта или курсива. Это направлено против попыток манипулировать сниппетом.
5. Противоречие в формуле оценки: Формула в Claim 2, как она записана, отдает предпочтение параграфам, расположенным дальше от начала документа. Это противоречит заявленной цели поиска введения. На практике, вероятно, используются разные формулы или интерпретации в зависимости от контекста (Claim 13).

Best practices (это мы делаем)

• Создавайте качественное введение (Лид-абзац/Резюме): Размещайте информативное резюме содержания страницы в самом начале документа. Это идеальный кандидат для сниппета, так как система часто фокусируется на начале документа для поиска аннотаций. Убедитесь, что он содержит ключевые термины и имеет достаточную длину.
• Соблюдайте оптимальную длину параграфов: Избегайте слишком коротких параграфов (1-2 предложения), так как они могут получить нулевую оценку согласно Claim 3. Стремитесь к полноценным, содержательным параграфам.
• Используйте форматирование умеренно и естественно: Избегайте чрезмерного использования жирного шрифта или курсива. Согласно патенту, избыток форматирования приводит к исключению параграфа из кандидатов на сниппет.
• Поддерживайте высокое качество текста: Пишите грамотно, полными предложениями. Система использует Language dependent rules для фильтрации некачественного текста (например, переспама пунктуацией или неестественных конструкций).
• Структурируйте контент логично: Четкое деление на абзацы помогает системе корректно анализировать контент и применять алгоритмы генерации сниппетов.

Worst practices (это делать не надо)

• Злоупотребление выделением ключевых слов (Bold Stuffing): Выделение жирным шрифтом большого количества ключевых слов в попытке манипулировать сниппетом. Это приведет к обнулению оценки параграфа из-за нарушения Formatting rules.
• Отсутствие четкого введения: Начинать контент без информативного резюме. Это вынуждает систему искать сниппет в других, менее оптимальных частях документа.
• Использование "SEO-текста" низкого качества: Тексты, написанные для роботов, с нарушением языковых правил или состоящие из коротких, рубленых фраз, будут отфильтрованы при генерации сниппета.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность оптимизации сниппетов (Snippet Optimization) для повышения CTR. Google применяет сложную логику для выбора наиболее информативного и качественно оформленного фрагмента. Для SEO это означает, что структура контента и качество написания текста, особенно в начале документа (принцип "перевернутой пирамиды"), критически важны для обеспечения привлекательного представления сайта в SERP.

Практические примеры

Сценарий: Улучшение сниппета и CTR для информационной статьи

1. Проблема: Важная статья ранжируется хорошо, но имеет низкий CTR. В сниппете отображается неинформативный фрагмент из середины текста. Вводный абзац на странице очень короткий и содержит выделение курсивом.
2. Анализ (на основе патента): Вводный абзац получил нулевую оценку из-за малой длины и/или форматирования (Claim 3). Система выбрала другой параграф из середины текста с более высокой оценкой (Claim 2).
3. Действия:
   • Переписать введение, создав полноценный лид-абзац (например, 50-100 слов), который резюмирует статью и содержит ключевые термины.
   • Убрать избыточное форматирование (курсив).
   • Убедиться, что текст написан качественно (полными предложениями).
4. Ожидаемый результат: При следующем обновлении сниппета Google с большей вероятностью выберет этот улучшенный лид-абзац, так как он больше не получает штрафов и соответствует критериям качественного резюме. Это улучшит информативность сниппета и повысит CTR.