Как Google находит фактические ответы, начиная с потенциальных ответов и связывая их с запросами пользователей (Reverse Question Answering)

Термины и определения

Reverse Question Answering (Обратный ответ на вопрос)

Метод определения ответов на запросы, при котором процесс начинается с идентификации возможных ответов (fact terms) и последующего сопоставления их с соответствующими запросами, а не наоборот.

Fact Term (Фактический термин)

Сегмент текста в документе, который соответствует текстовому шаблону, специфичному для определенной категории (например, дата, измерение, имя человека). Является кандидатом в ответы.

Category (Категория)

Классификация фактических ответов (например, даты, имена людей, цены, измерения). Каждая категория связана с определенными текстовыми шаблонами (text patterns) и ключевыми словами/фразами.

Text Patterns (Текстовые шаблоны)

Паттерны (например, регулярные выражения), используемые для распознавания fact terms в тексте. Например, шаблон "[NUMBER] [UNIT]" для категории измерений.

First Associations (Первые ассоциации)

Связи, создаваемые между fact terms и документами, которые содержат эти термины.

Second Associations (Вторые ассоциации)

Связи, создаваемые между документами (из первых ассоциаций) и ранее отправленными запросами (previously-submitted queries), для которых эти документы были показаны в результатах поиска.

Mapping (Соответствие)

Итоговая связь между конкретным запросом и конкретным fact term (ответом), сгенерированная на основе общих документов в первых и вторых ассоциациях.

Query Logs (Логи запросов)

Данные о ранее отправленных пользователями запросах, используемые для идентификации связей между запросами и документами.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной офлайн-процесс генерации базы соответствий между запросами и фактическими ответами для множества категорий.

1. Система обрабатывает коллекцию документов для каждой категории. Категория имеет специфические text patterns и ключевые слова.
2. Применяются text patterns категории к документам для идентификации fact terms.
3. Создаются и сохраняются First associations: связь между каждым fact term и документами, которые его содержат.
4. Создаются и сохраняются Second associations: связь между этими документами и ранее отправленными запросами. Условия для связи: (i) запрос содержит ключевое слово/фразу категории, и (ii) документ был показан в результатах поиска по этому запросу.
5. Генерируются и сохраняются Mappings (соответствия). Соответствие между запросом и fact term создается, если оба они связаны с пороговым количеством (threshold number) одних и тех же документов.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет условие для создания Second associations (связи документ-запрос).

Связь создается, если документ не просто был показан в результатах, а был highly ranked (высоко ранжирован) для этого запроса. Это подчеркивает использование данных ранжирования для валидации.

Claim 4 (Зависимый от 1): Предлагает альтернативное условие для создания Second associations.

Связь создается, если процент кликов (percentage of clicks) по результату поиска, ссылающемуся на документ, превышает пороговый процент от общего числа кликов для этого запроса. Это указывает на использование поведенческих данных (CTR) для валидации.

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает процесс использования сгенерированной базы в реальном времени.

1. Система получает запрос пользователя.
2. В сохраненных Mappings идентифицируется соответствие, связывающее этот запрос с определенным fact term.
3. Этот fact term предоставляется в ответе на запрос пользователя.

Где и как применяется

Изобретение представляет собой офлайн-процесс, который использует данные, собранные на разных этапах поиска, для создания базы данных ответов, используемой на финальных этапах формирования выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит основная часть работы по извлечению фактов. Система сканирует документы, применяет text patterns для идентификации fact terms по категориям и создает First associations (термин-документ).

QUNDERSTANDING (Offline Processing) – Понимание Запросов (Офлайн-обработка)
Основная логика патента выполняется здесь, но не в реальном времени. Система анализирует Query Logs, данные ранжирования и кликов (собранные после этапов RANKING/RERANKING) для создания Second associations (документ-запрос). Затем происходит генерация итоговой базы Mappings (запрос-ответ). Это масштабный процесс для построения базы знаний о фактах.

RANKING – Ранжирование
Данные этапа ранжирования (какие документы ранжируются по каким запросам) являются критически важными входными данными для офлайн-процесса генерации маппингов.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
На этом этапе система использует сгенерированные Mappings. При получении запроса в реальном времени система проверяет наличие готового ответа в базе данных. Если он найден, он может быть использован для формирования специальных блоков выдачи (например, Direct Answers или Featured Snippets).

Входные данные (Офлайн):

• Коллекция проиндексированных документов.
• Определения категорий (шаблоны и ключевые слова).
• Query Logs (включая данные о позициях документов в выдаче и кликах пользователей).

Выходные данные (Офлайн):

• База данных Mappings (соответствия запрос-ответ).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на фактические информационные запросы (например, «когда родился X», «какая высота Y», «сколько стоит Z»).
• Конкретные типы контента: Влияет на контент, содержащий четкие, объективные факты, которые могут быть извлечены с помощью шаблонов (справочники, энциклопедии, новостные статьи, страницы товаров с ценами и характеристиками).
• Форматы контента: Предпочтение отдается форматам, где факты представлены ясно и легко извлекаемы (текст, таблицы, списки).

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Основной процесс генерации Mappings выполняется офлайн и периодически обновляется по мере поступления новых данных в индекс и логи.
• Триггеры активации (для генерации Mapping):
  • Наличие в документе Fact Term, соответствующего шаблону категории.
  • Документ должен быть релевантен запросу: либо высоко ранжироваться по нему, либо получать значительную долю кликов (threshold percentage of total clicks).
  • Запрос должен содержать ключевые слова, соответствующие категории.
  • Должно быть достаточное пересечение документов между термином и запросом (threshold number).
• Применение в рантайме: Применяется, когда пользователь вводит запрос, для которого существует заранее вычисленное соответствие в базе Mappings.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-генерация базы соответствий (Reverse Question Answering)

1. Выбор категории: Система выбирает категорию (например, «Измерения») с соответствующими шаблонами (например, «[ЧИСЛО] метров») и ключевыми словами (например, «высота», «длина»).
2. Идентификация терминов (Fact Terms): Система сканирует корпус документов, применяя шаблоны для извлечения потенциальных ответов. Термины, встречающиеся слишком редко или слишком часто, могут быть отфильтрованы.
3. Создание Первых Ассоциаций: Каждый извлеченный термин связывается со списком документов, в которых он встречается.
4. Идентификация Запросов и Создание Вторых Ассоциаций: Система анализирует Query Logs. Для каждого документа из шага 3 определяются запросы, для которых этот документ был показан в выдаче и соответствовал критериям качества (высокий ранг или высокий процент кликов).
5. Фильтрация запросов: Идентифицированные запросы фильтруются. Оставляются только те, которые содержат ключевые слова, релевантные выбранной категории.
6. Сопоставление Терминов и Запросов: Система анализирует пересечение документов между First и Second associations. Если термин и запрос связаны с достаточным количеством общих документов, создается предварительное соответствие.
7. Выбор Ответа и Генерация Mapping: Для каждого запроса система выбирает лучший Fact Term из предварительных соответствий. Выбор основывается на частоте появления термина в документах, связанных с запросом (консенсус), или на совокупном весе этих документов. Создается финальный Mapping (Запрос -> Ответ).

Процесс Б: Онлайн-обслуживание запроса

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Поиск соответствия: Система ищет запрос в базе Mappings.
3. Предоставление ответа: Если соответствие найдено, система извлекает связанный fact term и предоставляет его пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании контентных, поведенческих и системных данных для связи контента с запросами.

• Контентные факторы: Текст документов. Система ищет конкретные текстовые шаблоны (text patterns) для извлечения фактов.
• Поведенческие факторы (Критически важные):
  • Query Logs: история ранее отправленных запросов.
  • Данные о кликах: Патент явно упоминает использование процента от общего числа кликов (percentage of total clicks) как критерий для связи документа с запросом (Claim 4).
• Системные данные (Ранжирование): Ранг документа в результатах поиска для конкретного запроса. Упоминается критерий «высоко ранжированный» (highly ranked) (Claim 3).

Какие метрики используются и как они считаются

• Частота термина в корпусе: Используется для фильтрации слишком редких или слишком частых терминов (потенциальных ответов).
• Ранг документа (Document Rank): Позиция документа в SERP для запроса. Используется для создания Second associations (например, Топ-N).
• Процент кликов (Click Percentage): Доля кликов, которую документ получает для данного запроса. Используется как альтернативный или дополнительный критерий для Second associations.
• Количество общих документов (Threshold number of the same documents): Пороговое значение пересечения документов, с которыми ассоциированы и термин, и запрос. Необходимо для создания Mapping.
• Частота ответа (Answer Frequency): Количество упоминаний Fact Term в документах, связанных с запросом. Используется для выбора наилучшего ответа среди кандидатов (консенсус).

1. Эффективность через обратное сопоставление: Google может генерировать точные фактические ответы без необходимости глубокого понимания нюансов формулировки запроса. Система полагается на то, что если множество пользователей задают вопрос и переходят на документ с определенным фактом, этот факт, вероятно, является правильным ответом.
2. Критичность поведенческих факторов и ранжирования: Чтобы факт из документа был ассоциирован с запросом, документ должен быть авторитетным для этого запроса. Авторитетность определяется через высокий ранг (highly ranked) и/или высокую долю кликов (threshold percentage of total clicks). Это подтверждает, что традиционное SEO и оптимизация CTR критически важны для извлечения знаний из контента.
3. Фокус на извлекаемых шаблонах данных: Система активно ищет данные, соответствующие известным шаблонам (даты, цены, измерения). Контент, структурированный таким образом, чтобы облегчить это извлечение (text patterns), имеет преимущество.
4. Валидация фактов через консенсус: Лучший ответ выбирается на основе того, какой Fact Term чаще всего появляется в наиболее авторитетных документах для данного запроса. Консистентность информации между топовыми сайтами укрепляет уверенность системы в факте.
5. Офлайн-обработка для скорости: Весь процесс анализа и генерации Mappings происходит офлайн, что позволяет системе мгновенно предоставлять прямые ответы в реальном времени.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под Featured Snippets через сильное ранжирование и CTR: Для того чтобы ваш контент стал источником ответа, он должен высоко ранжироваться по целевым запросам и иметь привлекательный сниппет, генерирующий высокую долю кликов. Это необходимо для создания Second associations между вашим документом и запросом.
• Четкое и стандартизированное форматирование фактов: Представляйте фактическую информацию в форматах, которые легко распознаются как шаблоны (Fact Terms). Например, указывайте единицы измерения (8,848 м), используйте стандартные форматы дат, четко указывайте цены и валюты. Избегайте неоднозначных формулировок.
• Использование семантически ясных структур: Используйте таблицы, списки и пары «ключ-значение» для представления характеристик и фактов. Это облегчает извлечение Fact Terms на этапе индексации.
• Консистентность и точность данных: Убедитесь, что ваши данные точны и соответствуют консенсусу авторитетных источников. Система предпочитает ответы, которые часто повторяются в топовых документах.
• Ответы на фактические вопросы в контенте: Создавайте контент, который прямо отвечает на фактические вопросы в вашей нише. Это увеличивает вероятность того, что система идентифицирует релевантные запросы и свяжет их с вашим контентом.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование нестандартных форматов данных: Представление фактов в виде изображений без текстового эквивалента или использование неоднозначных формулировок (например, «чуть меньше девяти тысяч метров» вместо «8,848 м») препятствует извлечению Fact Terms.
• Скрытие фактов в мультимедиа или сложных скриптах: Размещение ключевой информации только в изображениях, видео или труднодоступном для рендеринга JavaScript не позволит этой системе (основанной на текстовых паттернах) извлечь их.
• Игнорирование оптимизации сниппетов: Слабый Title и Description, приводящие к низкому CTR, могут помешать системе ассоциировать ваш высокоранжирующийся документ с запросом, даже если он содержит правильный ответ (согласно Claim 4).
• Противоречивые данные на сайте: Наличие разных ответов на один и тот же вопрос на сайте может снизить уверенность системы в выборе вашего контента в качестве источника ответа.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает стратегию Google по извлечению знаний из веба масштабируемым и основанным на данных способом. Он показывает, как поведенческие данные (логи и клики) используются не только для ранжирования, но и как механизм валидации фактов. Для SEO это означает, что создание авторитетного контента, который заслуживает высоких позиций и привлекает клики, является фундаментом для видимости в элементах «нулевой позиции» (Position Zero) и других блоках, основанных на знаниях.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы товара для извлечения характеристик (Вес)

Задача: Обеспечить, чтобы Google извлек вес товара для показа в прямых ответах по запросу «вес [Товар X]».

1. Структурирование контента (Best Practice): Разместить характеристики в четкой таблице или списке на странице товара. Использовать стандартные единицы измерения.
   Пример: Вес: 1.2 кг.
2. Избегание (Worst Practice): Не писать «Вес около килограмма» или прятать вес в неструктурированном абзаце текста.
3. Оптимизация ранжирования и CTR: Убедиться, что страница товара хорошо ранжируется по этому запросу и имеет информативный сниппет, привлекающий клики.
4. Ожидаемый результат: Система индексирования извлекает Fact Term («1.2 кг»). Анализ логов показывает, что пользователи, ищущие «вес [Товар X]», часто кликают на эту страницу (Second association). Система создает Mapping между запросом «вес [Товар X]» и ответом «1.2 кг».