Как Google (YouTube) ранжирует видео, повышая те, которые начинают сессию просмотра и приводят внешний трафик ("Lead Video")

Термины и определения

Aggregate Video Presentation Time (Агрегированное время просмотра видео)

Общее время просмотра, атрибутированное Lead Video. Рассчитывается как сумма масштабированного времени просмотра самого Lead Video и общего времени просмотра других видео в рамках инициированных им сессий.

Creator Score (Оценка автора)

Метрика для ранжирования авторов контента и распределения доходов, основанная на Presentation Scores их видео.

In-service initiated video presentation (Просмотр, инициированный внутри сервиса)

Сессия просмотра, начатая в результате взаимодействия пользователя с интерфейсом самой платформы (например, клик по рекомендации, переход с главной страницы).

Lead Video (Ведущее видео)

Видео, которое инициировало сессию просмотра пользователя на платформе. Обычно это первое видео в сессии.

Presentation Session (Сессия просмотра)

Последовательность видео, просмотренных пользователем за определенный период взаимодействия с сервисом.

Presentation Score (Оценка просмотра)

Ключевая метрика для ранжирования видео. Рассчитывается на основе Scaled Presentation Time видео относительно суммы агрегированных времен просмотра всех Lead Videos.

Presentation Time (Время просмотра / Watch Time)

Фактическая продолжительность просмотра видео пользователем. В патенте упоминается измерение с помощью временных меток (timestamps) и пингов (pings).

Remotely initiated video presentation (Просмотр, инициированный удаленно)

Сессия просмотра, начатая в результате перехода пользователя с внешнего ресурса (например, сторонний веб-сайт, социальная сеть, мессенджер, стороннее приложение). Определяется по referrer information.

Scaled Presentation Time (Масштабированное время просмотра)

Фактическое время просмотра видео (Presentation Time), умноженное на Scaling Factor.

Scaling Factor (Масштабирующий коэффициент)

Множитель, применяемый ко времени просмотра. Значение зависит от источника трафика и роли видео в сессии.

Search Scaling Factors (Поисковые масштабирующие коэффициенты)

Коэффициенты, применяемые к просмотрам из поиска, зависящие от характеристик поискового запроса (например, его специфичности или явности интента).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод ранжирования видео и атрибуции времени сессии.

1. Система идентифицирует просмотренные видео.
2. Идентифицируются данные начала сессии, которые указывают на Lead Video.
3. Для каждого Lead Video:
   1. Определяется его время просмотра (Presentation Time).
   2. Применяется Scaling Factor для получения Scaled Presentation Time.
   3. Идентифицируются сессии, которые это видео инициировало.
   4. Определяется Aggregate Video Presentation Time, приписываемое этому Lead Video. Оно рассчитывается как сумма его масштабированного времени И общего времени просмотра ДРУГИХ видео в этих сессиях.
4. Генерируется Presentation Score. Для Lead Video оценка основана на его Scaled Presentation Time относительно суммы всех Aggregate Video Presentation Times.
5. Видео ранжируются на основе Presentation Scores.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует применение Scaling Factor в зависимости от источника. Это критически важный пункт для SEO.

1. Каждое Lead Video классифицируется как In-service initiated (внутренний) или Remotely initiated (внешний).
2. Применяются разные коэффициенты: Первый для внутренних, Второй для внешних.
3. Условие: Первый коэффициент (внутренний) НИЖЕ, чем Второй коэффициент (внешний).

Это юридически защищает механизм приоритизации внешнего трафика над внутренним.

Claim 3 (Зависимый от 2): Уточняет, как идентифицируется внешний источник и измеряется время.

Remotely initiated просмотры идентифицируются на основе информации о реферере (referrer information) в запросе (сторонний веб-сайт, приложение или shared link). Также упоминается сбор временных меток (timestamps) и пингов (pings) для точного измерения Presentation Time.

Claim 4 (Зависимый от 2): Описывает применение Search Scaling Factors.

1. Идентифицируются поисковые запросы, которые привели к показу Lead Video.
2. Определяется доля пользователей, которые начали просмотр через эти результаты поиска.
3. На основе этих долей определяются Search Scaling Factors.

Это позволяет дифференцировать ценность поискового трафика, например, отдавая больший вес точным (явным/навигационным) запросам по сравнению с общими.

Claims 5, 6, 7 (Зависимые): Описывают применение механизма для оценки авторов и монетизации.

Система генерирует Creator Score на основе Presentation Scores видео автора, ранжирует авторов и распределяет доходы (distributing proceeds) на основе этих оценок.

Где и как применяется

Изобретение применяется на платформах дистрибуции видеоконтента (например, YouTube) и затрагивает несколько этапов обработки данных и ранжирования.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков (Анализ данных)
На этом этапе происходит основная работа по анализу поведения пользователей и расчету метрик.

• Сбор данных: Instrumentation Engine (упомянутый в патенте) собирает логи: Presentation Time (Watch Time), данные сессий и referrer information.
• Обработка: Presentation Time Modeling Apparatus и Presentation Scoring Apparatus анализируют эти данные, идентифицируют Presentation Sessions и определяют Lead Video.
• Расчет метрик: Рассчитываются и сохраняются как признаки (features) Presentation Scores для видео и Creator Scores для авторов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Search Query Analysis Engine (упомянутый в патенте) анализирует поисковые запросы, которые приводят к просмотрам, для определения соответствующих Search Scaling Factors (Claim 4).

RANKING – Ранжирование
Это основная область применения рассчитанных метрик.

• Video Content Selector использует Presentation Scores как ключевой сигнал для ранжирования видео в результатах поиска, на главной странице и в блоках рекомендаций.

Входные данные:

• Отчеты о времени просмотра (Presentation time reports): временные метки, пинги активности.
• Данные сессии: последовательность просмотренных видео.
• Информация о реферере (Referrer information): URL, метаданные, теги атрибуции (attribution tags), application intents.
• Поисковые запросы пользователя.

Выходные данные:

• Presentation Scores для каждого видео.
• Ранжированный список видео.
• Creator Scores (используемые для рейтинга авторов и распределения доходов).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на весь видеоконтент. Особенно выгодно для контента, который хорошо распространяется вирально через социальные сети, встраивается на сторонние сайты или хорошо ранжируется во внешнем поиске (Google), так как это генерирует ценный внешний трафик.
• Специфические запросы: Влияет на все типы запросов внутри платформы. Механизм Search Scaling Factors позволяет системе по-разному оценивать трафик с навигационных/брендовых (явных) и общих запросов.

Когда применяется

• Сбор данных: Происходит непрерывно в реальном времени по мере просмотра видео пользователями.
• Расчет метрик: Presentation Scores и Creator Scores пересчитываются периодически (например, ежедневно) в фоновом режиме. В описании патента упоминается обновление моделей на основе скользящего окна данных (например, за последние 7 дней).
• Применение в ранжировании: Используется при каждом запросе на предоставление видеоконтента (поиск, генерация рекомендаций).

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Сбор и предварительная обработка данных (Real-time/Near Real-time)

1. Сбор данных о просмотре: Система фиксирует фактическое время просмотра (Presentation Time) с помощью временных меток и пингов.
2. Сбор контекстных данных: Фиксируется информация о реферере и поисковые запросы.
3. Реконструкция сессий: Просмотры группируются в Presentation Sessions для каждого пользователя.

Этап 2: Идентификация и классификация Lead Video (Batch Processing)

1. Определение Lead Video: В каждой сессии идентифицируется видео, которое ее инициировало.
2. Классификация источника: Каждое Lead Video классифицируется на основе реферера:
   • Remotely initiated (внешний источник).
   • In-service initiated (внутренний источник).
3. Анализ поиска (если применимо): Search Query Analysis Engine оценивает специфичность запроса, если просмотр инициирован поиском.

Этап 3: Расчет масштабированных метрик (Batch Processing)

1. Определение Scaling Factor: Для каждого просмотра определяется коэффициент. Используются правила: $SF_{Remote} > SF_{In-service}$SFIn−service​ и Search Scaling Factors.
2. Расчет Scaled Presentation Time: Фактическое время просмотра умножается на Scaling Factor.
3. Расчет Aggregate Video Presentation Time: Для каждого Lead Video суммируется его Scaled Presentation Time и время просмотра последующих видео в инициированных им сессиях.

Этап 4: Расчет оценок и ранжирование (Batch/Real-time)

1. Расчет Presentation Score: Для каждого видео вычисляется финальная оценка на основе его вклада в общее агрегированное время.
2. (Опционально) Расчет Creator Score: Агрегация оценок на уровне автора.
3. Ранжирование видео: При запросе контента Video Content Selector использует Presentation Scores для сортировки видео.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на поведенческих и контекстуальных данных просмотра.

• Поведенческие факторы:
  • Presentation Time (Время просмотра/Watch Time): Основные данные, фиксирующие длительность просмотра.
  • Данные сессии (Session data): Последовательность просмотренных видео, позволяющая определить Lead Video и общую длительность сессии.
  • Взаимодействие с поиском: Поисковые запросы и клики по результатам (используется для расчета Search Scaling Factors).
• Технические факторы (Контекст):
  • Referrer Information (Информация о реферере): Критически важные данные для определения источника трафика (внешний/внутренний). Включает URL, метаданные в URL, application intents и attribution tags (теги атрибуции, упомянутые в описании).
• Пользовательские факторы:
  • В описании патента упоминается возможность использования характеристик зрителей (viewer categories, демография, география, статус аккаунта — например, эксперт или знаменитость) для дополнительного взвешивания времени просмотра.

Какие метрики используются и как они считаются

• Scaling Factor (SF): Коэффициент, определяемый на основе классификации источника трафика и типа поиска. Ключевое правило (Claim 2): $SF_{Remote} > SF_{In-service}$SFIn−service​.
• Scaled Presentation Time (SPT): $Presentation Time \times Scaling Factor$.
• Aggregate Video Presentation Time (AVPT): Для Lead Video: $SPT_{LeadVideo} + TotalTime_{OtherVideosInSession}$TotalTimeOtherVideosInSession​.
• Presentation Score: Оценка для ранжирования, рассчитываемая как отношение Scaled Presentation Time видео к сумме Aggregate Video Presentation Times.

1. Приоритет привлечения трафика (Acquisition) над внутренним перемещением: Ключевой вывод — система ранжирования целенаправленно и математически поощряет контент, который приводит пользователей на платформу извне (Remotely initiated). Коэффициент масштабирования для такого трафика всегда выше (Claim 2).
2. Концепция «Lead Video» и атрибуция сессии: Вводится понятие ведущего видео, которое несет ответственность за начало сессии. Lead Video получает кредит не только за собственное время просмотра, но и за время просмотра последующих видео в сессии (Aggregate Video Presentation Time).
3. Неравенство времени просмотра (Weighted Watch Time): Не все минуты просмотра имеют одинаковую ценность. Время просмотра является валютой, а Scaling Factor — это «курс обмена», который меняет ценность этого времени в зависимости от контекста и источника.
4. Дифференциация поискового трафика: Система не просто учитывает переходы из поиска, но и применяет Search Scaling Factors (Claim 4). Трафик с точных или брендовых запросов (явный интент) может цениться выше, чем трафик с общих запросов.
5. Влияние на рейтинг авторов и монетизацию: Описанный механизм используется для расчета Creator Score и может использоваться для распределения доходов (distributing proceeds). Авторы, эффективно привлекающие внешний трафик и инициирующие длинные сессии, получают преимущество.

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации касаются Video SEO (например, YouTube).

• Агрессивная внешняя дистрибуция: Необходимо максимально активно продвигать видео на внешних площадках (социальные сети, мессенджеры, блоги, email-рассылки, встраивание на сайты). Этот трафик (Remotely initiated) получает максимальный Scaling Factor и значительно улучшает ранжирование.
• Оптимизация под Google Search (Web SEO): Создавать контент, который хорошо ранжируется в основном поиске Google и Google Discover. Переход из Google на видеоплатформу считается внешним источником и получает высокий Scaling Factor.
• Стимулирование шеринга: Поощрять зрителей делиться видео. В патенте упоминаются shared links как способ отслеживания источника. Просмотры по рекомендации друга увеличивают Presentation Score.
• Оптимизация под точные и брендовые запросы: Работать над узнаваемостью бренда/канала и названиями шоу. Трафик с явных (навигационных) запросов может получать более высокий Search Scaling Factor.
• Создание контента, инициирующего длинные сессии: Мотивировать пользователя продолжить просмотр на платформе (через плейлисты, конечные заставки, подсказки). Lead Video получает выгоду от длительности всей сессии (даже если смотрят других авторов).

Worst practices (это делать не надо)

• Изоляция внутри платформы: Полагаться исключительно на внутренние рекомендации и поиск платформы. Такой трафик (In-service initiated) имеет самый низкий Scaling Factor.
• Кликбейт, ведущий к коротким сессиям: Привлечение внешнего трафика с помощью кликбейта неэффективно, если пользователи быстро уходят с платформы. Ценность Lead Video напрямую зависит от общей длительности инициированной сессии (Aggregate Video Presentation Time).
• Накрутка коротких просмотров: Механизм основан на времени просмотра и длительности сессии. Накрутка просмотров без реального удержания неэффективна, так как Presentation Time будет низким.
• Создание тупикового контента: Публикация видео, которые не предлагают зрителю пути для дальнейшего просмотра и заканчивают сессию.

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает стратегическую важность многоканального подхода к Video SEO. Система ранжирования Google для видео спроектирована так, чтобы вознаграждать авторов, которые выполняют роль «поставщиков трафика» для платформы. Это смещает фокус с простой оптимизации метаданных на комплексную стратегию дистрибуции контента и управления вниманием аудитории. Успех видео в значительной степени определяется активностью автора за пределами самой платформы.

Практические примеры

Сценарий: Сравнение влияния источника трафика на оценку видео

Автор А и Автор Б выпускают схожие видео. Оба видео выступают как Lead Video и инициируют сессии с одинаковыми параметрами: 5 минут просмотра самого видео + 15 минут просмотра других видео в сессии.

1. Видео Автора А (Внутренний трафик): Пользователь пришел с главной страницы YouTube (In-service initiated).
   • Scaling Factor (пример): 1.5x
   • Scaled Presentation Time: 5 мин * 1.5 = 7.5 минут.
   • Aggregate Video Presentation Time (Атрибутировано видео А): 7.5 (Scaled) + 15 (Other) = 22.5 минуты.
2. Видео Автора Б (Внешний трафик): Пользователь перешел по ссылке из Facebook (Remotely initiated).
   • Scaling Factor (пример): 2.5x (согласно патенту, он выше, чем у внутреннего)
   • Scaled Presentation Time: 5 мин * 2.5 = 12.5 минут.
   • Aggregate Video Presentation Time (Атрибутировано видео Б): 12.5 (Scaled) + 15 (Other) = 27.5 минуты.
3. Результат: При одинаковом фактическом поведении пользователей, Presentation Score видео Автора Б будет значительно выше. Система будет активнее продвигать видео Автора Б, так как оно продемонстрировало способность привлекать внешний трафик.