Как Google использует внешние данные для оценки репутации сущностей и их взаимной привлекательности в вертикальном поиске

Термины и определения

Entity (Сущность)

Объект, участвующий в процессе мэтчинга. Патент выделяет сущности разных типов, которые взаимно ищут друг друга (например, Соискатель (Job Applicant) и Вакансия (Job Listing); Покупатель и Объект недвижимости; Клиент и Поставщик услуг).

Additional Aspects (Дополнительные аспекты)

Информация о сущности, которая не была предоставлена самой сущностью, а была получена системой из внешних источников (distinct computing devices) на основе анализа исходных данных.

Implicit Dimensions (Скрытые/Неявные измерения)

Характеристики, выведенные из Additional Aspects. Они используются для расчета соответствия между сущностями и не включают аспекты, явно указанные в исходных данных.

Multi-Sourced Data (Данные из нескольких источников)

Данные, полученные из внешних, независимых источников (профессиональные сети, финансовые отчеты, новости, биографические базы данных).

Relative Entity Prominence / Reputational Prominence (Относительная или Репутационная значимость сущности)

Метрика, указывающая на репутацию, популярность или престиж сущности по сравнению с другими сущностями того же типа. Рассчитывается на основе Additional Aspects.

Two-Way Correspondence (Двухстороннее соответствие)

Ключевая метрика ранжирования, указывающая на степень взаимной привлекательности (mutual appeal) между двумя сущностями разных типов. Рассчитывается на основе Implicit Dimensions.

Interactions (Взаимодействия)

Действия пользователей (например, click-through rates). Используются в качестве обратной связи для обновления метрик.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод сопоставления двух сущностей разных типов, которые ищут друг друга.

1. Система получает данные о Сущности А (Тип 1) и Сущности Б (Тип 2).
2. Система определяет Additional Aspects для Сущности А и Сущности Б, используя данные из внешних (distinct) источников.
3. Система вычисляет метрику Two-Way Correspondence между А и Б. Эта метрика основана на соответствии между Implicit Dimensions (которые основаны на Additional Aspects) А и Б.
4. Метрика показывает взаимную привлекательность (насколько B привлекательна для A, и наоборот).
5. Система генерирует результаты поиска или рекомендации на основе этой метрики.

Claims 5 и 6 (Зависимые): Детализируют процесс обогащения данных. Он может быть итеративным (многоуровневым).

Система использует явный аспект для поиска первого Additional Aspect во внешнем источнике. Затем этот первый Additional Aspect используется для поиска второго Additional Aspect в другом внешнем источнике. Метрика соответствия рассчитывается на основе этих последовательно выявленных аспектов.

Claim 13 (Зависимый): Вводит концепцию репутационной значимости.

Система определяет метрику Reputational Prominence для Сущности A относительно аналогов, основываясь на её Additional Aspects. Метрика Two-Way Correspondence рассчитывается с учетом этой метрики Reputational Prominence.

Claim 10 (Зависимый): Указывает на использование ML.

Определение метрики Two-Way Correspondence может использовать модель машинного обучения (machine-learning model), обученную на исторических данных о соответствиях между сущностями с определенными Additional Aspects.

Claims 8 и 9 (Зависимые): Описывают механизм обратной связи.

Система отслеживает взаимодействия (например, click-through rate), которые произошли *после* первоначального расчета метрики. Система обновляет метрику (updated metric) на основе этих взаимодействий и генерирует новые результаты.

Где и как применяется

Изобретение применяется в специализированных поисковых системах или вертикалях, задача которых — мэтчинг разнородных сущностей (например, Google Jobs).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит основной сбор и обработка данных:

1. Получение и сохранение явных аспектов сущностей.
2. Процесс обогащения (Enrichment): система активно запрашивает внешние источники (Multi-Sourced Data) для определения Additional Aspects. Это многоступенчатый процесс.
3. Предварительный расчет и сохранение метрики Relative Entity Prominence.

RANKING – Ранжирование
В ответ на запрос система выполняет мэтчинг:

1. Отбор кандидатов (сущностей противоположного типа).
2. Расчет метрики Two-Way Correspondence между запрашивающей сущностью и кандидатами. При расчете используются Implicit Dimensions и Relative Entity Prominence.

RERANKING – Переранжирование
Система использует данные о взаимодействиях (Interactions, CTR) для корректировки метрик (updated metric) и обновления результатов поиска (Feedback Loop).

Входные данные:

• Явные аспекты сущностей.
• Данные из внешних источников (Multi-Sourced Data).
• Исторические данные о соответствиях (для ML).
• Данные о взаимодействиях пользователей (Interactions).

Выходные данные:

• Отсортированный список результатов поиска или рекомендаций.

На что влияет

• Конкретные ниши и вертикали: Патент напрямую влияет на вертикали, где происходит мэтчинг:
  • Вакансии (Job Applicants и Job Listings) – основной пример патента.
  • Недвижимость (Prospective Buyers и Real-Estate Listings).
  • Профессиональные услуги (Prospective Clients и Professional-Service Providers).
• Оценка E-E-A-T: Механизм расчета Relative Entity Prominence на основе внешних данных является примером алгоритмической оценки авторитетности и репутации сущностей, что актуально для понимания E-E-A-T в целом, особенно в YMYL-нишах.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Применяется, когда система должна предоставить список сущностей одного типа в ответ на запрос от сущности другого типа, при условии взаимного интереса.
• Зависимость от данных: Эффективность зависит от доступности и качества внешних источников данных для извлечения Additional Aspects.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Обогащение Сущности (Entity Enrichment)

1. Получение явных данных: Система получает явные аспекты Сущности A (например, Вакансия: Компания X, Должность менеджера Y).
2. Генерация первого запроса: Система формирует запрос к внешнему источнику 1 (например, базе данных биографий) на основе явных аспектов.
3. Извлечение Аспекта 1: Система извлекает первый Additional Aspect (например, Имя менеджера Z).
4. Генерация второго запроса (Итеративное обогащение): Система использует Аспект 1 (Имя менеджера Z) для запроса к внешнему источнику 2 (например, профессиональной сети).
5. Извлечение Аспекта 2: Система извлекает дальнейший Additional Aspect (например, предыдущее место работы менеджера Z – Компания Престиж).

Аналогичный процесс выполняется для Сущности Б (например, Кандидат).

Этап 2: Расчет Метрик

1. Расчет Значимости: Система анализирует Additional Aspects. Например, связь с Компанией Престиж повышает Relative Entity Prominence Сущности А.
2. Вывод Скрытых Измерений: Система формирует Implicit Dimensions на основе Additional Aspects.
3. Расчет Соответствия: Система сравнивает Implicit Dimensions Сущности А и Сущности Б. Используя ML-модель или правила, вычисляется Two-Way Correspondence. Метрика учитывает совпадение аспектов и значимость обеих сущностей.

Этап 3: Ранжирование и Обратная связь

1. Генерация списка: Система формирует список результатов, упорядоченный по Two-Way Correspondence.
2. Мониторинг взаимодействий: Система отслеживает Interactions (клики, заявки).
3. Обновление метрик: Система обновляет метрики на основе наблюдаемых взаимодействий (например, используя CTR или соотношение заявок к взвешенным показам (weighted impressions)).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Явные данные): Данные, предоставленные в профиле или листинге (текст, названия организаций, должности). Служат отправной точкой для обогащения.
• Внешние данные (Multi-Sourced Data): Критически важный компонент. Включает данные из:
  • Профессиональных и социальных сетей (professional/social networking information).
  • Биографических баз данных (biographical information).
  • Новостных организаций (news organization).
  • Финансовых сервисов (financial services organization).
  • Отраслевых ассоциаций (trade association).
• Поведенческие факторы (Interactions): Клики (click-through rates), подачи заявок, показы (impressions). Используются для валидации и обновления метрик.

Какие метрики используются и как они считаются

• Relative Entity Prominence (Reputational Prominence): Метрика репутации/престижа. Рассчитывается на основе анализа Additional Aspects. Например, на основе престижности предыдущих работодателей или упоминаний в авторитетных новостях.
• Two-Way Correspondence: Основная метрика мэтчинга (взаимная привлекательность). Рассчитывается путем анализа совпадений и связей между Implicit Dimensions двух сущностей. Может также учитывать Relative Entity Prominence обеих сторон.
• Алгоритмы машинного обучения: Патент упоминает использование machine-learning models для расчета Two-Way Correspondence, обученных на исторических данных успешных мэтчей.
• Interaction Metrics: Метрики, основанные на взаимодействиях. Патент упоминает взвешивание показов (weighted impressions) для учета вероятности того, что результат был действительно увиден пользователем.

1. Активный поиск внешних сигналов (Подтверждение E-E-A-T): Google активно ищет и извлекает Additional Aspects из внешних источников для понимания сущности и её репутации. Это подтверждает критическую важность управления репутацией за пределами контролируемых платформ.
2. Репутация как вычисляемый фактор (Relative Entity Prominence): Репутация сущности является конкретной вычисляемой метрикой, основанной на внешних сигналах. Эта метрика напрямую влияет на ранжирование в специализированных вертикалях и является примером алгоритмической оценки авторитетности.
3. Мэтчинг основан на скрытых измерениях и взаимной привлекательности: Ранжирование зависит от Two-Way Correspondence, которая рассчитывается на основе Implicit Dimensions, а не явных данных. Система ищет глубинное соответствие и взаимный интерес.
4. Итеративное обогащение данных: Система использует многоступенчатый процесс для выявления связей (Компания -> Менеджер -> Предыдущая работа менеджера), что подчеркивает важность связности данных в сети (Knowledge Graph).
5. Адаптивное ранжирование через обратную связь: Система самообучается, используя данные о взаимодействиях (Interactions, CTR) для корректировки метрик и улучшения качества мэтчинга.

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации применимы к оптимизации для специализированных вертикалей (например, Google Jobs), но также критичны для стратегии E-E-A-T в целом.

• Оптимизация внешнего присутствия (External Footprint Optimization): Необходимо обеспечить сильное, позитивное и видимое присутствие организации и её ключевых сотрудников (менеджеров, авторов) на внешних платформах (профессиональные сети, отраслевые издания, новостные сайты). Google использует эти данные для определения Additional Aspects и расчета Relative Entity Prominence.
• Построение репутации сущности (Entity Reputation Building): Стратегически работать над повышением престижа и авторитетности бренда. PR, построение бренда и управление репутацией ключевых лиц становятся неотъемлемой частью SEO.
• Предоставление четких идентификаторов сущностей: В листингах и контенте необходимо четко указывать ключевые сущности (организации, люди), чтобы облегчить системе процесс обогащения профиля. Использование микроразметки (например, JobPosting, Person, Organization) критично.
• Управление ассоциациями: Понимать, что репутация связанных сущностей (например, предыдущие работодатели сотрудников, партнеры) влияет на вашу собственную Relative Entity Prominence.

Worst practices (это делать не надо)

• Изолированная оптимизация листинга: Фокусироваться только на ключевых словах и тексте вакансии/листинга/страницы, игнорируя общую репутацию сущности. Если Relative Entity Prominence низкая из-за отсутствия или негатива во внешних сигналах, ранжирование будет затруднено.
• Игнорирование профилей сотрудников/авторов: Отсутствие публичных профессиональных профилей у ключевых сотрудников или наличие слабых профилей может привести к извлечению невыгодных Additional Aspects или невозможности рассчитать значимость.
• Предоставление противоречивых данных: Несоответствие между явными данными на сайте и информацией во внешних источниках может негативно сказаться на доверии системы и оценке Prominence.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует сложный подход Google к оценке сущностей, который выходит далеко за рамки стандартного анализа контента. Стратегическое значение заключается в понимании того, что оценка репутации (E-E-A-T) алгоритмизируется через анализ внешних данных и связей. Это подтверждает тренд на переход от оптимизации страниц к оптимизации сущностей и их репутации в сети. Для долгосрочного успеха SEO-стратегия должна быть интегрирована с PR и бренд-менеджментом.

Практические примеры

Сценарий 1: Повышение ранжирования вакансии в Google for Jobs за счет репутации менеджера

1. Ситуация: Компания публикует вакансию (Сущность A). В явных аспектах указана компания и роль менеджера по найму.
2. Обогащение профиля (Действия системы): Google находит во внешней профессиональной сети профиль этого менеджера (Additional Aspect 1) и определяет, что он ранее работал в высокоавторитетной компании "BigTechCorp" (Additional Aspect 2).
3. Расчет метрик: Так как "BigTechCorp" имеет высокую репутацию, Relative Entity Prominence вакансии повышается.
4. Мэтчинг: Кандидат (Сущность B) ищет работу. Система определяет, что его текущий руководитель также ранее работал в "BigTechCorp" (Additional Aspect Сущности B).
5. Результат: Система фиксирует сильное совпадение по Implicit Dimensions и повышает метрику Two-Way Correspondence. Вакансия Компании A показывается Кандидату B на более высокой позиции.

Сценарий 2: Оценка E-E-A-T медицинской клиники (Применение Prominence в общем поиске)

1. Исходные данные: Список врачей на сайте клиники.
2. Поиск дополнительных аспектов: Google использует имена врачей для запросов к внешним источникам (Медицинские базы данных, академические ресурсы, новостные сайты).
3. Извлечение неявных данных: Система находит научные публикации врачей, данные об их членстве в авторитетных ассоциациях и упоминания в СМИ как экспертов (Additional Aspects).
4. Результат: На основе этих внешних данных Relative Entity Prominence клиники и её врачей увеличивается, что способствует лучшему ранжированию сайта по YMYL-запросам.