Как Google использует удаленный контекст в запросе ("Floating Context") для точного подбора синонимов

Термины и определения

Adjacent Context (Смежный контекст)

Термины в запросе, которые находятся непосредственно рядом с оцениваемым термином (слева или справа). Система может игнорировать Skip Words при определении смежности.

Candidate Synonym (Кандидат в синонимы)

Потенциальный замещающий термин для термина в исходном запросе.

Candidate Term/Synonym Pair (Пара Термин/Синоним)

Структура данных, объединяющая исходный термин запроса и его кандидата в синонимы для оценки.

Compound Phrase (Составная фраза)

Два или более термина запроса, которые система идентифицирует как единое целое (например, n-грамма или название).

Confidence Value / Confidence Score (Оценка уверенности)

Числовая метрика, хранящаяся в базах данных контекстов. Она указывает на вероятность того, что кандидат является подходящим синонимом для термина в контексте третьего слова.

Definitive Non-Synonym (Окончательный не-синоним)

Статус, присваиваемый кандидату, если контекст (смежный или плавающий) строго указывает на то, что замена неуместна в данном запросе.

Floating Context (Плавающий контекст / Не-смежный контекст)

Термины в запросе, которые не являются смежными с оцениваемым термином (отделены от него хотя бы одним другим значимым термином).

Query Reviser Engine (Механизм пересмотра запросов)

Компонент системы, отвечающий за генерацию пересмотренных запросов на основе синонимов.

Skip Words (Пропускаемые слова / Стоп-слова)

Слова в запросе, которые игнорируются при определении контекста (например, предлоги, артикли).

Synonym Engine (Механизм обработки синонимов)

Компонент, отвечающий за идентификацию и оценку кандидатов в синонимы, используя контекстные базы данных и Query Logs.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм использования не-смежного контекста.

1. Идентификация термина в исходном запросе.
2. Идентификация кандидата в синонимы.
3. Доступ к хранимым данным (stored data), которые определяют Confidence Value для пары (термин/синоним) в контексте не-смежного термина (non-adjacent query term).
4. Определение того, что Confidence Value для этого не-смежного термина удовлетворяет пороговому значению (threshold).
5. Принятие решения о пересмотре исходного запроса с включением синонима на основании выполнения порога.

Ядро изобретения заключается в том, что для принятия синонима может быть достаточно высокой уверенности, основанной только на не-смежном контексте.

Claim 3 (Зависимый от 1): Добавляет условие, связанное со смежным контекстом.

1. Система также проверяет контекст смежного термина (adjacent query term).
2. Определяется, что Confidence Value для смежного термина *не* удовлетворяет пороговому значению.

Это описывает сценарий, когда смежный контекст не дает достаточной уверенности для принятия синонима, и система обращается к не-смежному контексту (описанному в Claim 1).

Claim 4 (Зависимый от 3): Вводит понятие окончательного не-синонима на основе смежного контекста.

1. Определение, что в контексте смежного термина кандидат является Definitive Non-Synonym.
2. Принятие решения *не* пересматривать исходный запрос на этом основании.

Если смежный контекст строго исключает синоним, он не будет применен.

Claim 7 (Зависимый от 1): Вводит понятие окончательного не-синонима на основе не-смежного контекста.

1. Определение, что в контексте второго не-смежного термина кандидат является Definitive Non-Synonym.
2. Принятие решения *не* пересматривать исходный запрос на этом основании.

Даже не-смежный контекст может строго исключить использование синонима.

Где и как применяется

Изобретение полностью относится к этапу обработки и понимания запроса.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Это основной этап применения патента. Система (в частности, Synonym Engine и Query Reviser Engine) анализирует исходный запрос для определения интента и возможности его расширения или уточнения с помощью синонимов.

1. Парсинг и Нормализация: Запрос разбирается, идентифицируются Skip Words и составные фразы (Compound Phrase).
2. Идентификация и Валидация Синонимов: Система использует описанный механизм для проверки уместности синонимов, обращаясь к базам Adjacent Context и Floating Context.
3. Переписывание Запроса: Генерируются пересмотренные запросы (Revised Queries).

INDEXING – Индексирование (Офлайн-процессы)

Механизм полагается на данные, созданные офлайн. Базы данных Adjacent Context и Floating Context, содержащие Confidence Values, предварительно рассчитываются, в том числе путем анализа Query Logs.

Входные данные:

• Исходный запрос пользователя (Original Query).
• База данных смежного контекста (Adjacent Context Database).
• База данных плавающего контекста (Floating Context Database).
• Правила синонимов (Synonym Rules).

Выходные данные:

• Набор пересмотренных запросов (Revised Queries), которые вместе с исходным запросом направляются в Search Engine.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на длинные, сложные или неоднозначные запросы. В коротких запросах роль Floating Context минимальна. В длинных запросах (например, голосовых или детализированных информационных) контекст часто распределен по всей длине запроса.
• Неоднозначные термины: Влияет на запросы с терминами, имеющими несколько значений (полисемия). Контекст (смежный или плавающий) используется для выбора правильного синонима или исключения неправильного.

Когда применяется

• Триггеры активации: Механизм активируется, когда для термина в запросе существуют потенциальные кандидаты в синонимы, требующие контекстной валидации.
• Условия работы алгоритма: Система может сначала проверить Adjacent Context. Если результат неубедителен (не подтверждает синоним с достаточной уверенностью, но и не является Definitive Non-Synonym), система переходит к оценке Floating Context.

Пошаговый алгоритм

Процесс оценки кандидата в синонимы для конкретного термина запроса:

1. Получение и парсинг запроса: Система получает исходный запрос, идентифицирует значимые термины, Skip Words и составные фразы.
2. Идентификация кандидатов: Для целевого термина генерируется список кандидатов в синонимы.
3. Оценка смежного контекста (Adjacent Context Evaluation):
   • Идентифицируются смежные термины (слева и справа).
   • Для каждого смежного термина извлекается Confidence Value для пары термин/синоним из базы данных Adjacent Context.
   • Значения сравниваются с порогом (Threshold).
4. Принятие решения по смежному контексту:
   • Если уверенность высока (превышает порог): Синоним принимается.
   • Если определен Definitive Non-Synonym: Синоним отклоняется.
   • Если уверенность низкая, но не Definitive Non-Synonym (неубедительно): Переход к следующему этапу.
5. Оценка плавающего контекста (Floating Context Evaluation):
   • Идентифицируются не-смежные термины в запросе.
   • Для каждого не-смежного термина извлекается Confidence Value для пары термин/синоним из базы данных Floating Context.
   • Значения сравниваются с порогом.
6. Принятие решения по плавающему контексту:
   • Если уверенность высока (превышает порог хотя бы для одного не-смежного термина): Синоним принимается.
   • Если определен Definitive Non-Synonym (на основе не-смежного контекста) или уверенность низкая: Синоним отклоняется.
7. Генерация пересмотренных запросов: Исходный запрос переписывается с использованием всех принятых синонимов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке запроса и не детализирует факторы ранжирования. Он использует следующие типы данных:

• Пользовательские данные: Текст исходного запроса (Original Query).
• Системные данные (Предварительно рассчитанные):
  • Adjacent Context Database: Хранит Confidence Values для пар термин/синоним в контексте смежных слов.
  • Floating Context Database: Хранит Confidence Values для пар термин/синоним в контексте не-смежных слов.
  • Synonym Rules: Общие правила замены терминов.
  • Compound Words Database: Данные для идентификации составных фраз (n-грамм) в запросе.
• Поведенческие факторы (Офлайн): Query Logs упоминаются как источник данных для идентификации синонимов и используются для офлайн-расчета Confidence Values.

Какие метрики используются и как они считаются

• Confidence Value (Оценка уверенности): Ключевая метрика патента. Это предварительно рассчитанная оценка того, насколько уместен синоним в определенном контексте. Патент не описывает формулу ее расчета, но указывает, что она хранится в базах данных.
• Threshold (Пороговое значение): Фиксированное значение, с которым сравнивается Confidence Value для принятия решения. В патенте упоминается возможность использования разных порогов для Adjacent Context и Floating Context.
• Агрегация оценок: Если проверяется несколько контекстных слов, система может использовать различные методы агрегации Confidence Values:
  • Максимум: Использование наибольшего значения среди всех контекстных слов (если хотя бы один контекст подтверждает синоним, он принимается).
  • Минимум или Среднее: В патенте также упоминаются возможности использования среднего или минимального значения в качестве итоговой оценки.

1. Холистический подход к пониманию запроса: Google не ограничивается анализом ближайшего окружения слова для определения его значения и подбора синонимов. Система анализирует весь запрос целиком, используя как Adjacent Context, так и Floating Context.
2. Плавающий контекст может быть решающим: Ключевая идея патента в том, что слово, расположенное далеко от целевого термина, может предоставить более сильный контекстуальный сигнал, чем соседние слова. Floating Context может подтвердить синоним, даже если Adjacent Context был неубедительным.
3. Контекстная валидация синонимов: Система не применяет синонимы универсально. Каждый потенциальный синоним проходит валидацию на основе контекста конкретного запроса с использованием Confidence Values и порогов.
4. Идентификация "Окончательных Не-синонимов": Механизм позволяет не только подтверждать синонимы, но и активно исключать неуместные замены (Definitive Non-Synonym), если контекст запроса противоречит замене. Это защитный механизм от искажения интента.
5. Зависимость от исторических данных: Эффективность системы зависит от качества предварительно рассчитанных Confidence Values, которые основаны на анализе больших объемов данных (Query Logs).

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение сильного контекста на странице: Создавайте контент, в котором ключевые термины окружены сильными и однозначными контекстуальными сигналами. Убедитесь, что связанные сущности, подтемы и релевантные термины естественно сосуществуют на странице. Это помогает поисковой системе лучше понять семантику контента, что коррелирует с логикой патента по определению уместности терминов на основе контекста.
• Работа над Topical Authority и полнотой раскрытия темы: Чем полнее раскрыта тема, тем больше контекстуальных связей создается внутри контента. Это повышает вероятность того, что ваш контент будет признан релевантным для запросов, где Google применяет сложную логику подбора синонимов, учитывающую широкий контекст.
• Использование точного и недвусмысленного языка: Если вы используете термины, которые могут быть неоднозначными, предоставьте достаточный контекст (в любом месте релевантного блока текста), чтобы уточнить их значение. Это поможет избежать неверной интерпретации контента.
• Анализ структуры запросов в нише: Изучайте, как пользователи формулируют длинные и сложные запросы. Понимание того, какие слова часто сопутствуют основным терминам (формируя Floating Context), поможет оптимизировать контент под эти контекстуальные паттерны.

Worst practices (это делать не надо)

• Изолированное использование ключевых слов: Размещение ключевых слов без поддерживающего контекста. Система может не понять точное значение термина или не сможет валидировать его синонимы при сопоставлении с запросом.
• Манипуляции с совместной встречаемостью (Co-occurrence manipulation): Искусственное насыщение текста несвязанными или слабо связанными терминами в попытке повлиять на контекст. Это может привести к размытию тематики и снижению качества контента.
• Игнорирование семантической связи между терминами: Создание контента, где термины используются в неестественном или противоречивом контексте. Это может привести к тому, что система неверно интерпретирует интент запроса, соответствующего вашему контенту.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google на глубокое семантическое понимание языка, а не простое сопоставление ключевых слов. Система стремится понять точное значение каждого слова, основываясь на его окружении, даже если это окружение находится далеко. Для SEO это означает, что долгосрочная стратегия должна фокусироваться на построении сильных семантических связей внутри контента и развитии авторитетности в теме (Topical Authority), что обеспечивает необходимый контекст для интерпретации запросов.

Практические примеры

Сценарий: Разрешение неоднозначности аббревиатуры (на основе примера из патента)

Анализ запроса, где плавающий контекст определяет значение термина.

1. Исходный запрос: "AA pet flight guidelines" (Правила перелета с животными AA).
2. Целевой термин: "AA".
3. Кандидаты в синонимы: "American Airlines" и "Alcoholics Anonymous".
4. Анализ Adjacent Context: Соседний термин — "pet" (животное). Система определяет, что связь слабая. Confidence Value для обоих кандидатов не превышает порог.
5. Анализ Floating Context: Не соседний термин — "flight" (полет).
6. Оценка (American Airlines): Система проверяет пару "AA -> American Airlines" в контексте "flight". Confidence Value высокая (например, 0.9). Порог превышен.
7. Оценка (Alcoholics Anonymous): Система проверяет пару "AA -> Alcoholics Anonymous" в контексте "flight". Confidence Value низкая (например, 0.1). Кандидат может быть классифицирован как Definitive Non-Synonym.
8. Результат: Система валидирует "American Airlines" как синоним для "AA" в этом запросе и генерирует пересмотренный запрос: "American Airlines pet flight guidelines".