Как Google адаптирует содержимое Панели Знаний под контекст поискового запроса пользователя

Термины и определения

Context Terms (Контекстные термины)

Термины в поисковом запросе, которые сопровождают основную сущность и задают контекст или интент пользователя (например, «educator» в запросе «Salman Khan educator»).

Entity Identifier (Идентификатор сущности)

Уникальный код, который идентифицирует основную сущность, упомянутую в запросе.

Knowledge Elements (Элементы знаний)

Отдельные единицы информации, связанные с сущностью, которые могут быть отображены в Панели Знаний. Включают известные факты (биография, даты), контент (изображения, видео), связанные сущности («Люди также искали»), новости и т.д.

Knowledge Engine (Движок знаний)

Система (вероятно, интерфейс Графа Знаний), которая хранит и предоставляет Knowledge Elements по запросу для конкретной сущности.

Knowledge Panel (Панель знаний)

Элемент пользовательского интерфейса (блок на SERP), который отображает структурированную информацию (Knowledge Elements) о конкретной сущности.

Knowledge Panel Contextualizer (Контекстуализатор Панели Знаний)

Ключевой компонент системы, отвечающий за переранжирование Knowledge Elements на основе Context Terms и формирование финального вида панели.

Rank Scores (Оценки ранжирования)

Числовые значения, присваиваемые Knowledge Elements. Они определяют вероятность включения элемента в панель и его позицию внутри нее. Эти оценки корректируются на основе контекста.

Recognition Engine (Механизм распознавания)

Компонент, который анализирует входящий запрос для идентификации Entity Identifier и Context Terms.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод контекстуализации.

1. Система получает запрос, включающий (i) идентификатор сущности и (ii) один или несколько контекстных терминов, которые присутствуют в запросе помимо терминов, ссылающихся на сущность.
2. Принимается решение предоставить SERP с Панелью Знаний.
3. Генерируется Панель Знаний, что включает:
   • Идентификацию множества Knowledge Elements, связанных с сущностью.
   • Идентификацию дополнительных Context Terms, ассоциированных с сущностью. Это делается путем сравнения терминов из запроса с известными контекстными терминами для этой сущности в базе данных.
   • Присвоение Rank Scores элементам знаний на основе этих контекстных терминов.
   • Выбор подмножества элементов знаний на основе их Rank Scores.
4. Система предоставляет Панель Знаний с выбранными элементами на SERP.

Ядро изобретения — это использование терминов из запроса пользователя (контекста) для переранжирования фактов о сущности, хранящихся в базе данных, чтобы динамически сформировать содержимое Панели Знаний.

Claims 4-8 (Зависимые): Детализируют, как именно контекст влияет на представление информации.

Claim 4: Утверждает, что на основе Context Terms определяется позиция самой Панели Знаний на странице результатов поиска.

Claim 5: Утверждает, что на основе Context Terms определяется количество Knowledge Elements, которые будут показаны в панели.

Claim 6: Утверждает, что на основе Context Terms определяется позиция (порядок) каждого Knowledge Element внутри Панели Знаний. (Например, перемещение блока «Актерский состав» выше для запроса, включающего имя актера).

Claim 7: Утверждает, что на основе Context Terms принимается решение о выделении текста (highlight text) в Панели Знаний (например, жирным шрифтом).

Claim 8: Утверждает, что на основе Context Terms определяется или изменяется заголовок (title) или подзаголовок (subtitle) для выбранных элементов знаний.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов обработки запроса и формирования выдачи.

INDEXING (Индексирование) / Knowledge Graph
На этом этапе система хранит данные, необходимые для работы механизма: сущности, связанные с ними Knowledge Elements, и базу данных известных Context Terms, ассоциированных с этими сущностями (упомянуто в Claim 1).

QUNDERSTANDING (Понимание Запросов)
Компонент Recognition Engine анализирует запрос в реальном времени, чтобы выделить основную сущность (и получить ее Entity Identifier) и определить сопутствующие Context Terms. Это также может использоваться для устранения неоднозначности (disambiguation).

METASEARCH (Метапоиск и Смешивание) / RERANKING (Переранжирование)
Основное применение патента происходит на этапе формирования SERP. Query Engine Front-End передает данные компоненту Knowledge Panel Contextualizer.

1. Контекстуализатор использует данные от Knowledge Engine.
2. Он выполняет переранжирование полученных Knowledge Elements, применяя логику, основанную на Context Terms.
3. Он формирует финальный вид Панели Знаний (выбор элементов, порядок, форматирование).
4. Сформированная панель интегрируется в общий поток результатов поиска.

Входные данные:

• Поисковый запрос пользователя.
• Entity Identifier основной сущности.
• Context Terms из запроса.
• Набор потенциальных Knowledge Elements из Knowledge Engine.

Выходные данные:

• Сформированная контекстуализированная Панель Знаний (включая выбранные элементы, их порядок, выделение текста и адаптированные заголовки).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на отображение любой информации, которая может быть классифицирована как Knowledge Element: биографии, дискографии, фильмографии, состав участников/актеров, даты, связанные сущности.
• Специфические запросы: Наиболее сильное влияние оказывается на запросы о сущностях, которые имеют множество различных аспектов, ролей или связанных тем (многогранные персоны, компании с разными продуктами). Также влияет на запросы, требующие устранения неоднозначности.
• Конкретные ниши или тематики: Критически важно для медиа, развлечений, биографий публичных людей, а также для брендовых запросов, где важно контролировать представление компании в разных контекстах.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда Recognition Engine успешно идентифицирует в запросе как минимум одну основную сущность И один или несколько Context Terms, которые соответствуют «известным контекстным терминам» для этой сущности (Claim 1).
• Условия работы: Необходимо наличие достаточного количества Knowledge Elements в базе данных, чтобы было из чего выбирать и что ранжировать в соответствии с контекстом.

Пошаговый алгоритм

Процесс контекстуализации Панели Знаний в реальном времени:

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Распознавание интента: Recognition Engine обрабатывает запрос, идентифицируя Entity Identifier и сопутствующие Context Terms. Эти данные передаются в Query Engine Front-End.
3. Запрос элементов знаний: Query Engine Front-End передает Entity Identifier в Knowledge Engine для получения списка потенциальных Knowledge Elements.
4. Передача данных на контекстуализацию: Query Engine Front-End передает полученные Knowledge Elements и идентифицированные Context Terms компоненту Knowledge Panel Contextualizer.
5. Идентификация контекста: Контекстуализатор сравнивает Context Terms из запроса с базой данных известных контекстов для данной сущности.
6. Присвоение и корректировка оценок (Scoring): Контекстуализатор присваивает или корректирует Rank Scores для каждого Knowledge Element. Оценка повышается, если элемент релевантен идентифицированным Context Terms. (Например, если контекст — «актер», элементы типа «фильмография» получают буст).
7. Выбор элементов (Selection): Система выбирает подмножество Knowledge Elements с наивысшими Rank Scores. Количество выбранных элементов также может зависеть от контекста (Claim 5).
8. Определение презентации (Formatting): Система определяет финальный вид панели:
   • Порядок отображения выбранных элементов (Claim 6).
   • Необходимость выделения текста, связанного с контекстными терминами (Claim 7).
   • Необходимость адаптации заголовков или подзаголовков (Claim 8).
9. Формирование ответа: Контекстуализированная панель передается обратно в Query Engine Front-End для включения в SERP.
10. Вывод результатов: Пользователю предоставляется SERP, содержащая адаптированную Панель Знаний и релевантные результаты поиска.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке данных, связанных с сущностями и контекстом.

• Контентные факторы (Текст запроса): Текстовое содержание запроса является основным источником для извлечения Entity Identifier и Context Terms.
• Структурные факторы (Данные Графа Знаний): Система полагается на структурированные данные о сущностях, хранящиеся в Knowledge Engine. Это включает сами Knowledge Elements и их атрибуты (например, тип элемента).

В описании патента также упоминаются дополнительные факторы, которые могут использоваться при расчете Rank Scores:

• Временные факторы: Свежесть (Recency) элемента знаний (например, дата публикации новости).
• Поведенческие факторы (Популярность/Качество): Популярность элемента (просмотры, клики), количество упоминаний, количество ссылок на информацию, связанную с элементом. Качество источника информации.
• Пользовательские факторы: Интересы пользователя (User Interests), история взаимодействий с панелями знаний или возрастная группа (если доступно).

Какие метрики используются и как они считаются

Основная метрика в патенте — это Rank Score для Knowledge Elements.

• Расчет Rank Score: Патент не предоставляет конкретных формул, но указывает, что оценки присваиваются на основе идентификации Context Terms (Claim 1). Вероятно, используется модель, оценивающая семантическую связь между элементом знаний и контекстным термином, с учетом дополнительных факторов (свежесть, качество, популярность, интересы пользователя).
• Типы элементов (Element Types): Классификация Knowledge Elements (например, информационный, контентный, новостной). Оценки могут корректироваться на основе типа элемента. Если контекст указывает на песни, элементы типа «Song» могут получить преимущество над элементами типа «Biography».
• Фундаментальность (Fundamentality): Насколько элемент является базовым для сущности (например, дата рождения).
• Thresholds (Пороги): Могут использоваться пороговые значения Rank Scores для принятия решения о включении элемента в панель или для определения количества отображаемых элементов (Claim 5).

1. Панель Знаний — это динамический, а не статический блок: Содержимое Панели Знаний не является фиксированным набором фактов. Оно формируется в реальном времени для каждого запроса путем ранжирования потенциальных Knowledge Elements.
2. Контекст запроса определяет представление сущности: Context Terms в запросе пользователя напрямую управляют тем, какие аспекты сущности будут показаны в приоритетном порядке. Google стремится показать не просто сущность, а её релевантную грань.
3. Многоуровневая адаптация презентации: Контекстуализация включает не только выбор фактов, но и изменение их порядка (приоритезация блоков), визуальное выделение терминов (сигнализирующее пользователю о понимании интента) и адаптацию заголовков.
4. Важность «Известных Контекстов»: Ключевым элементом механизма (Claim 1) является сверка с базой данных «известных контекстных терминов» для сущности. Это означает, что Google заранее определяет и хранит основные аспекты/контексты, связанные с каждой значимой сущностью.
5. Entity SEO и полнота данных: Для успешного ранжирования в различных контекстах необходимо, чтобы в Графе Знаний сущность была описана максимально полно, охватывая все её роли, продукты и связанные темы. Система должна иметь доступ к разнообразным Knowledge Elements.

Best practices (это мы делаем)

• Комплексная оптимизация сущностей (Entity Optimization): Работайте над тем, чтобы Google имел полное и структурированное представление обо всех аспектах вашей сущности (бренда, персоны). Это включает разные виды деятельности, продукты, роли, ключевые ассоциации. Чем больше качественных Knowledge Elements доступно системе, тем лучше она сможет контекстуализировать панель.
• Использование структурированных данных (Schema.org): Последовательно используйте разметку для определения сущности и её связей с другими сущностями и темами (Context Terms). Например, для персоны указывайте Role, worksFor, author, alumniOf, knowsAbout, чтобы связать её с соответствующими контекстами.
• Создание контента под разные контексты: Разрабатывайте контент-стратегию, которая охватывает ключевые контексты, в которых пользователи ищут вашу сущность. Убедитесь, что существуют авторитетные источники (включая ваш сайт, Википедию, отраслевые ресурсы), подтверждающие связь сущности с этими Context Terms.
• Мониторинг Панели Знаний по разным запросам: Регулярно проверяйте, как выглядит Панель Знаний вашего бренда или персоны при добавлении различных релевантных контекстных терминов. Это поможет выявить пробелы в данных, которые Google использует.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование многогранности сущности: Фокусироваться только на одном, основном аспекте бренда или персоны. Это приведет к тому, что в других контекстах Панель Знаний будет нерелевантной или не сможет адаптироваться к уточняющим запросам.
• Попытки манипулировать контекстом: Создание искусственных или нерелевантных связей между сущностью и популярными контекстными терминами. Система полагается на качество и достоверность Knowledge Elements, а также учитывает популярность и свежесть при ранжировании.
• Фокус только на основном сайте: Полагаться только на информацию с официального сайта для наполнения Графа Знаний. Google использует множество источников для формирования Knowledge Elements, и игнорирование внешних авторитетных площадок снижает полноту данных.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google на переход от простого предоставления информации к глубокому пониманию интента через контекст. Для SEO это означает, что работа с сущностями и Графом Знаний становится все более приоритетной. Управление тем, как бренд представлен в Панели Знаний в различных ситуациях, является ключевым элементом управления репутацией (SERM) и повышения видимости. Система позволяет авторитетным сущностям эффективно отвечать на разнообразные интенты пользователей непосредственно в SERP.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация Панели Знаний для многопрофильного эксперта

Эксперт является CEO технологической компании и автором книг по бизнесу.

1. Анализ контекстов: Определяем ключевые Context Terms. Контекст 1: Технологии/Компания (запросы: «[Имя] CEO», «[Имя] [Компания]»). Контекст 2: Литература/Авторство (запросы: «[Имя] книги», «[Имя] автор»).
2. Обеспечение данных (Knowledge Elements):
   • Для Контекста 1: Убеждаемся, что в Википедии, Bloomberg, Crunchbase четко указана его роль CEO. На сайте компании используем разметку Person с worksFor и jobTitle.
   • Для Контекста 2: Убеждаемся, что его книги присутствуют на Google Books, Amazon, Goodreads. Используем разметку Book на сайте эксперта.
3. Ожидаемый результат:
   • По запросу «[Имя] CEO» Google активирует Knowledge Panel Contextualizer. Rank Scores для элементов, связанных с компанией, повышаются. Панель покажет биографию с фокусом на карьере, блок с книгами будет ниже или скрыт.
   • По запросу «[Имя] книги» контекстуализатор повысит Rank Scores для элементов типа «Book». Панель покажет блок с книгами на первом месте (Claim 6), возможно, изменит подзаголовок с «CEO» на «Автор» (Claim 8).