Как Google индексирует свои внутренние структурированные данные (Protobuf) для универсального и быстрого поиска

Термины и определения

Protocol Buffers (Protobuf)

Языко-независимый, платформо-независимый механизм для сериализации структурированных данных. Широко используется внутри Google.

Tree structure (Древовидная структура)

Исходный иерархический формат представления данных Protobuf.

Field-value pair structure (Структура пар "поле-значение")

Плоский универсальный формат данных, в который преобразуется древовидная структура Protobuf для целей индексации.

Field Index (Индекс поля)

Идентификатор, представляющий конечное поле (leaf field) в исходной древовидной структуре. Может быть строкой или целочисленным ключом (integer key, например, Int32) для экономии места.

Reverse Index (Обратный индекс)

Структура данных, которая позволяет быстро находить записи по содержащимся в них терминам. В данном контексте, он сопоставляет термины с полями, в которых они встречаются.

Term-to-field list (Список "термин-поле")

Компонент обратного индекса, который для каждого термина перечисляет Field Indexes, содержащие этот термин.

Weight (Вес)

Значение, которое может быть присвоено полю (Field Index) для указания его относительной важности при поиске (например, заголовки важнее комментариев).

Ranking Score (Оценка ранжирования)

Оценка релевантности результата внутреннего поиска. Может рассчитываться как сумма весов (summation of weights) совпадающих полей.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обеспечения текстового поиска по данным Protobuf.

1. Система получает данные Protobuf (имеющие изменяемую схему — adjustable schema) в виде древовидной структуры.
2. Программа-конвертер (format converter program) преобразует древовидную структуру в структуру пар "поле-значение".
3. Ключевой аспект: Изменения схемы и значений автоматически адаптируются (automatically adopted) в новой структуре. Поле представляет лист дерева (leaf fields), а значение — термины в этом поле.
4. Генерируется обратный индекс (reverse index) данных, представленных в виде пар "поле-значение". Индекс включает Term-to-field list.
5. Обратный индекс сохраняется в базе данных для использования при текстовом поиске.

Claim 5 и 6 (Зависимые): Детализируют возможность ранжирования.

Система может генерировать вес (Weight) для каждого поля. Затем определяется оценка ранжирования (Ranking Score) для результата поиска, основанная на сумме весов (summation of weights) полей, связанных с поиском.

Claim 7 (Зависимый): Детализирует представление результатов.

Система может подсвечивать (highlighting) совпадающие (matched terms) или связанные термины (related terms) в результатах поиска, используя данные обратного индекса.

Где и как применяется

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Он относится к этапу обработки и структурирования данных внутри инфраструктуры Google.

INDEXING – Индексирование (Внутренняя обработка данных)
Это основная область применения. Механизм используется для обработки и индексирования структурированных данных, которые уже находятся во внутренних системах Google в формате Protobuf (например, в Content Warehouse или других хранилищах). Это не связано напрямую с индексированием внешних веб-страниц.

Входные данные:

• Данные Protocol Buffer в древовидной структуре (Tree Structure).

Выходные данные:

• Обратный индекс (Reverse Index) конвертированных данных Protobuf, сохраненный в базе данных и пригодный для полнотекстового поиска.

На что влияет

Патент описывает исключительно механизм индексирования внутреннего формата данных. В тексте патента нет информации о влиянии на:

• Конкретные типы веб-контента (статьи, товары и т.д.).
• Специфические запросы пользователей в Google Поиске.
• Определенные форматы веб-контента.
• Конкретные ниши или тематики (YMYL и т.д.).
• Языковые и географические ограничения.

Когда применяется

Алгоритм применяется в инфраструктуре Google всякий раз, когда необходимо проиндексировать или обновить данные, сохраненные в формате Protobuf, чтобы обеспечить возможность эффективного полнотекстового поиска по этим данным, независимо от их схемы.

Пошаговый алгоритм

Процесс построения универсального индекса для данных Protobuf:

1. Получение данных: Система (Format Converter) получает данные Protobuf в их исходной древовидной структуре.
2. Конвертация структуры: Данные конвертируются из древовидной структуры в плоскую структуру пар "поле-значение".
3. Индексация полей: Для каждой пары определяется Field Index, представляющий путь к значению в исходной структуре. Для оптимизации хранения могут использоваться целочисленные ключи.
4. (Опционально) Присвоение весов: Каждому Field Index может быть присвоен вес (Weight) в зависимости от его предполагаемой важности.
5. Генерация обратного индекса: Создается Reverse Index. Из значений извлекаются термины, и для каждого термина формируется Term-to-Field List — список Field Index, где этот термин встречается.
6. Сохранение индекса: Сгенерированный Reverse Index сохраняется в базе данных.
7. (Процесс поиска): При получении поискового запроса система использует Reverse Index для быстрого определения совпадений.
8. (Процесс ранжирования и представления): Для найденных результатов может быть рассчитан Ranking Score (например, путем суммирования Weights), а совпадения могут быть подсвечены (highlighting).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на механизме индексации формата данных, а не на содержании этих данных.

• Структурные факторы: Основные входные данные — это сами данные в формате Protocol Buffers (Protobuf), включая их древовидную структуру (схему) и значения полей.

В патенте не упоминаются контентные, технические, ссылочные, поведенческие, временные, мультимедиа, географические или пользовательские факторы, относящиеся к веб-поиску.

Какие метрики используются и как они считаются

• Field Index: Идентификатор поля. Вычисляется путем преобразования пути к полю в строку или целочисленный ключ.
• Weight: Метрика важности поля. Присваивается полям для использования в ранжировании. Конкретные методы определения весов не раскрыты, но упоминается, что они могут зависеть от значения поля или типа поля (заголовки важнее комментариев).
• Ranking Score: Метрика для сортировки результатов поиска. Рассчитывается как сумма весов (summation of weights) для полевых частей пар "поле-значение", связанных с поиском. Упоминается возможность использования математических моделей (например, линейной модели) для расчета.

1. Патент инфраструктурный, без прямых рекомендаций для SEO: Патент описывает внутренние процессы Google для эффективного управления собственными базами данных в формате Protobuf. Он не содержит практических выводов или рекомендаций для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов в веб-поиске.
2. Универсальность и Автоматизация Индексирования: Ключевая особенность системы — способность автоматически индексировать любые данные Protobuf для полнотекстового поиска и адаптироваться к изменениям схемы (adjustable schema) без ручного вмешательства.
3. Гранулярность на уровне полей: Система обеспечивает высокую точность поиска за счет Term-to-field list, позволяя точно знать, в каком поле найдено совпадение.
4. Подтверждение взвешивания полей (Field Weighting): Патент подтверждает, что во внутренних системах Google используется концепция весов (Weight) для разных полей структурированных данных. Разные поля имеют разную важность при расчете внутреннего Ranking Score.
5. Оптимизация хранения: Эффективность хранения достигается за счет преобразования длинных строковых путей к полям в компактные числовые индексы (Field Index).

ВАЖНО: Патент является чисто инфраструктурным и описывает внутренние механизмы работы с базами данных Google (Protobuf). Он не дает практических выводов или конкретных рекомендаций для применения в SEO.

Best practices (это мы делаем)

Информация для данного раздела в патенте отсутствует.

Worst practices (это делать не надо)

Информация для данного раздела в патенте отсутствует.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO минимально. Он дает общее представление о том, как Google решает сложные инженерные задачи индексирования больших объемов постоянно меняющихся структурированных данных. Он косвенно подтверждает важность структурированных данных и способность систем выполнять гранулярный поиск с учетом веса полей (Field Weighting), но не дает конкретики по оптимизации для веб-поиска.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет.