Как Google использует многоуровневую ("чанкированную") сортировку для организации поисковой выдачи

Термины и определения

Chunked Sorting (Чанкированная / Многоуровневая сортировка)

Метод организации результатов поиска, при котором результаты иерархически группируются по нескольким критериям (уровням гранулярности).

Coarse Level of Granularity (Грубый уровень гранулярности)

Критерий сортировки верхнего уровня, используемый для первичного разделения результатов на большие группы (например, сортировка по годам или штатам).

Fine Level of Granularity (Детальный уровень гранулярности)

Критерий сортировки нижнего уровня, используемый для разделения групп, созданных на грубом уровне, на более мелкие подгруппы (например, сортировка по месяцам внутри года или по городам внутри штата).

Geographic Granularity (Географическая гранулярность)

Критерий организации результатов на основе местоположения (например, город, округ, штат, страна).

Search Control (Элемент управления поиском)

Компонент пользовательского интерфейса (например, выпадающие списки в браузере или на странице поиска), позволяющий пользователю выбирать критерии сортировки и уровни гранулярности.

Search Result Set / Subset (Набор / Поднабор результатов поиска)

Группа результатов, организованная по определенному критерию гранулярности. Набор может содержать несколько поднаборов.

Sorting Agent (Агент сортировки)

Компонент системы (может быть частью поисковой системы или отдельным модулем), отвечающий за выполнение сортировки и организации результатов в соответствии с полученными критериями.

Time-based Granularity (Временная гранулярность)

Критерий организации результатов на основе времени (например, час, день, неделя, месяц, год).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс организации результатов.

1. Система получает поисковый запрос и один или несколько критериев для организации результатов.
2. Система возвращает множество наборов результатов (search result sets), организованных в соответствии с первым полученным критерием.
3. Каждый отдельный набор результатов включает список ресурсов, релевантных запросу, и организован в соответствии с одним или несколькими вторыми критериями.

Это является определением chunked sorting: группировка по первому критерию и сортировка внутри группы по второму.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет природу первого критерия.

• Первый критерий — это предоставленный пользователем уровень гранулярности (user-provided level of granularity), который разделяет общую группу результатов поиска.

Claim 4 (Зависимый от 3): Приводит пример гранулярности.

• Уровень гранулярности может быть временным (time-based granularity). Результаты делятся по временным периодам, а наборы результатов возвращаются для соответствующих периодов и упорядочиваются по времени.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет природу второго критерия (внутренняя сортировка).

• Второй критерий содержит инструкцию сортировать соответствующий набор результатов в соответствии с релевантностью результатов пользователю (relevance of the search results to a user).

Claims 7, 8, 9 (Зависимые от 6): Детализируют, как может определяться релевантность пользователю для финальной сортировки:

• На основе степени связи между предметом результата и прошлой историей просмотров пользователя (past browsing history) (Claim 7).
• На основе расстояния пользователя от географического местоположения, связанного с результатом (Claim 8).
• На основе разницы между временем, связанным с предметом результатов (например, датой публикации или датой события) (Claim 9).

Claim 10 (Зависимый): Описывает представление при географической сортировке.

• Если первый критерий — географический уровень гранулярности (geographic level of granularity), результаты могут отображаться графически на карте, причем набор результатов отображается для соответствующей географической границы.

Claim 11 (Зависимый): Описывает автоматическое определение критериев.

• Система может самостоятельно определять критерии организации на основе анализа группы результатов поиска (а не только по явному указанию пользователя).

Где и как применяется

Изобретение в первую очередь относится к этапам представления и финальной организации поисковой выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна извлечь и сохранить метаданные, связанные с каждым документом, которые затем будут использоваться для сортировки. Это включает временные метки (даты публикации, обновления, события) и географические данные (местоположение сущности).

RANKING – Ранжирование
Система генерирует первичный набор релевантных результатов.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента. На этих финальных этапах происходит организация (группировка и сортировка) результатов перед показом пользователю.

1. Применение критериев: Sorting Agent получает первичный набор результатов и применяет критерии гранулярности.
2. Группировка: Результаты делятся на Search Result Sets в соответствии с Coarse Level of Granularity.
3. Подгруппировка и Сортировка: Внутри каждого набора результаты могут быть разделены на поднаборы (Subsets) по Fine Level of Granularity и/или отсортированы по релевантности, времени или расстоянию.
4. Формирование SERP: Организованные наборы результатов компилируются в итоговую страницу выдачи (SERP) или представление на карте.

Входные данные:

• Исходный запрос пользователя.
• Критерии сортировки и гранулярности (выбранные пользователем или определенные автоматически).
• Первичный набор результатов поиска с метаданными (время, местоположение).
• Данные пользователя (текущее местоположение, история просмотров).

Выходные данные:

• Иерархически организованные наборы результатов поиска (Search Result Sets), готовые к отображению.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Наибольшее влияние оказывается на контент, чувствительный ко времени (Новости, События, Блоги) и местоположению (Локальный поиск, Недвижимость, Путешествия).
• Специфические запросы: Запросы, подразумевающие поиск информации за период времени (например, "новости о выборах за последний месяц") или в разных локациях (например, "лучшие рестораны в Калифорнии").
• Определенные форматы контента: Влияет на отображение результатов на Картах (Google Maps) и в вертикальных поисках, где фильтрация и группировка являются стандартными функциями.

Когда применяется

Алгоритм применяется в следующих условиях:

• Явный выбор пользователя: Когда пользователь использует элементы интерфейса (Search Control) для выбора опций сортировки и группировки (например, фильтры по дате или местоположению).
• Автоматическая активация: Когда система определяет (согласно Claim 11), что организация результатов по определенным уровням гранулярности (например, по времени или локации) улучшит качество SERP, исходя из интента запроса или характера найденных результатов.
• Специализированные вертикали: Постоянно применяется в вертикалях, таких как Google Maps или Google News.

Пошаговый алгоритм

Процесс организации результатов поиска:

1. Получение входных данных: Система получает поисковый запрос и один или несколько критериев для организации результатов (например, через Search Control на интерфейсе поисковой системы).
2. Передача данных: Запрос и критерии сортировки отправляются в поисковую систему.
3. Получение первичных результатов: Поисковая система возвращает общую группу результатов, основанных на запросе.
4. Организация результатов (Иерархическая группировка):
   • Этап A (Грубая гранулярность): Общая группа результатов делится на несколько наборов (Search Result Sets) на основе первого критерия сортировки (Coarse Level of Granularity). Например, все результаты группируются по месяцам.
   • Этап B (Детальная гранулярность): Каждый набор, созданный на Этапе A, далее делится на поднаборы на основе второго критерия (Fine Level of Granularity). Например, результаты внутри каждого месяца группируются по городам. Процесс может повторяться для дополнительных уровней гранулярности.
5. Финальная сортировка: Результаты внутри самых нижних поднаборов упорядочиваются. Сортировка может быть основана на стандартной релевантности, времени, географическом расстоянии до пользователя или персонализированной релевантности (с учетом истории просмотров).
6. Предоставление результатов: Страница результатов поиска, включающая иерархически организованные наборы результатов, предоставляется для отображения в веб-браузере. Если использовалась географическая гранулярность, результаты могут быть представлены на карте.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании метаданных, связанных с результатами поиска и пользователем, для организации выдачи.

• Временные факторы: Критически важны. Даты, связанные с контентом (дата публикации, дата модификации, дата события), используются для группировки по Time-based Granularity и для финальной сортировки по времени.
• Географические факторы: Критически важны. Местоположение, связанное с контентом (адрес бизнеса, местоположение новости или события), используется для группировки по Geographic Granularity. Также используется текущее местоположение пользователя для финальной сортировки по расстоянию.
• Пользовательские факторы: История просмотров пользователя (past browsing history) может использоваться для определения персонализированной релевантности при финальной сортировке внутри наборов.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не вводит новых метрик для ранжирования контента. Он использует существующие оценки релевантности и метаданные для организации и переупорядочивания результатов.

• Уровни гранулярности (Levels of Granularity): Используются как параметры для группировки. Примеры включают временные интервалы (день, неделя, месяц) и географические границы (город, округ, штат).
• Расстояние: Используется для сортировки результатов внутри географической группы на основе близости к пользователю.
• Временная разница: Используется для сортировки результатов по свежести или хронологии событий.

1. Фокус на представлении (UI/UX), а не на ранжировании: Патент описывает, как организовать и представить результаты поиска пользователю, а не как определить их изначальную релевантность или качество. Это механизм пост-обработки или организации выдачи в вертикальном поиске.
2. Многоуровневая организация (Chunked Sorting): Ключевым механизмом является возможность иерархической группировки результатов по нескольким критериям (например, сначала по дате, затем по локации).
3. Критичность метаданных: Для эффективной работы этого механизма необходимо, чтобы с контентом были ассоциированы точные и доступные метаданные о времени и местоположении. Без них система не сможет корректно сгруппировать контент.
4. Адаптивная финальная сортировка: Внутри сформированных групп порядок результатов может адаптироваться под контекст пользователя. Упоминаются сортировки по расстоянию, времени и даже персонализированная релевантность на основе истории просмотров (past browsing history).
5. Автоматическое определение критериев: Важное замечание (Claim 11) состоит в том, что система может самостоятельно анализировать результаты и определять наилучшие критерии для их организации, не полагаясь на явный ввод пользователя.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент в основном инфраструктурный и касается UI/UX, он дает четкие указания на важность метаданных для SEO.

• Использование структурированных данных для времени и локации: Необходимо внедрять микроразметку Schema.org для явного указания ключевых дат и местоположений. Для статей это datePublished и dateModified. Для событий — startDate, endDate и location. Для локального бизнеса — LocalBusiness с точными address и geo. Это позволяет системе точно интерпретировать данные для группировки.
• Поддержание актуальности временных меток: Обеспечивать корректность дат в контенте и метаданных (включая Last-Modified заголовки и даты в XML Sitemap). Это критично для корректной работы Time-based Granularity.
• Обеспечение четкой географической привязки: Для сайтов с локальным интентом (филиалы, региональные новости, услуги) необходимо четко указывать географическую принадлежность контента, чтобы он корректно обрабатывался Geographic Granularity фильтрами и отображался на картах.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции с датами: Использование поддельных дат публикации или "обновление" старого контента путем изменения даты без существенного изменения содержания. Это может привести к некорректной группировке или фильтрации контента.
• Отсутствие метаданных: Публикация контента (особенно новостей, событий или локальных страниц) без четких временных или географических идентификаторов, что затрудняет его организацию системой.
• Несоответствие данных: Указание разных дат или местоположений в видимом контенте, структурированных данных и Sitemaps.

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность структурированных данных и метаданных не только для ранжирования, но и для контроля того, как контент отображается в различных представлениях поиска (стандартный список, карты, временные шкалы, фильтры). Для вертикалей, таких как Новости, Локальный поиск и E-commerce с физическими точками, обеспечение доступности этих данных является стратегической необходимостью для обеспечения видимости при различных сценариях сортировки и фильтрации.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сайта мероприятий (Event Aggregator)

Цель: Обеспечить корректную группировку и сортировку мероприятий по дате и городу, когда пользователи применяют фильтры.

1. Анализ текущей реализации: Проверить, как страницы мероприятий отдают данные о дате и месте проведения.
2. Внедрение структурированных данных: На каждую страницу мероприятия добавить разметку Schema.org/Event.
3. Ключевые поля для Chunked Sorting:
   • Для временной гранулярности: Заполнить startDate и endDate в формате ISO 8601.
   • Для географической гранулярности: Заполнить свойство location, используя тип Place, и указать точный address (включая город и регион) и/или geo (координаты).
4. Валидация: Проверить корректность разметки с помощью валидаторов.
5. Ожидаемый результат: Когда пользователь (или система Google автоматически) применяет сортировку сначала по дате (например, "следующий месяц"), а затем по городу, мероприятия сайта будут корректно сгруппированы и показаны в соответствующих блоках выдачи или на карте.