Как Google использует всплески поисковых запросов для идентификации трендовых «моментов» в ТВ-трансляциях и прямых эфирах

Термины и определения

Broadcast Media Program (Транслируемая медиапрограмма)

Медиаконтент, распространяемый через эфир, кабель, спутник или Интернет (ТВ-шоу, спортивные матчи, прямые эфиры).

Content Fingerprint (Контентный отпечаток)

Компактное представление или сигнатура медиаконтента (аудио, видео). Используется для точной идентификации контента (технология ACR - Automatic Content Recognition).

Content Information (Информация о контенте)

Данные, извлеченные из медиаконтента или захваченные клиентским устройством (например, аудиозапись), которые отправляются на сервер для идентификации.

Media Content Metadata (Метаданные медиаконтента)

Данные, описывающие контент. Включают Subtitles data (данные субтитров) и Program guide data (данные телегида, EPG).

Moment (Момент)

Конкретное событие, сцена или фрагмент в медиапрограмме, который вызвал значительный интерес пользователей.

Search Event (Поисковое событие)

Событие, определяемое как всплеск объема поиска (spike in search volume) выше заданного порога для набора связанных запросов.

Presentation / Moments Guide (Презентация / Гид по моментам)

Сгенерированный системой структурированный список идентифицированных популярных моментов, часто включающий ссылки для их просмотра.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы.

1. Система обнаруживает Search Event (всплеск объема поиска выше порога для связанных запросов).
2. Идентифицируется соответствующая транслируемая медиапрограмма и конкретный Moment в этой программе, которые ассоциированы по времени с этим поисковым событием.
3. Генерируется Presentation (Гид), включающая эту программу и момент.
4. В ответ на запрос от клиентского устройства система передает эту презентацию для отображения.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует первый метод идентификации момента (через метаданные).

1. Система получает Media Content Metadata для программ, транслируемых в период времени, близкий (proximate) ко времени поискового события.
2. Система идентифицирует метаданные, которые соответствуют (match) запросам, связанным с поисковым событием.
3. На основе этих совпадений определяются программа и момент.

Claim 3 (Зависимый от 2): Уточняет, что метаданные включают Subtitles data и/или Program guide data (EPG).

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует второй метод идентификации момента (через аудио-отпечатки с устройств пользователей).

1. Система получает Content Information (включая записанную аудиоинформацию) от клиентских устройств, с которых были отправлены запросы во время всплеска.
2. Определяется Content Fingerprint, который соответствует полученной информации.
3. На основе этого отпечатка идентифицируются программа и момент. Система использует контекст устройства, чтобы понять, что смотрел пользователь, когда начал искать.

Claim 11 (Зависимый от 1): Описывает ранжирование моментов.

1. Идентифицированные моменты ранжируются на основе характеристик соответствующих им всплесков поискового объема.
2. Презентация генерируется в соответствии с этим ранжированием (более популярные моменты выше).

Claim 12 (Зависимый от 11): Описывает персонализацию ранжирования.

1. Ранжирование моментов происходит с учетом демографических критериев пользователя устройства.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, используя данные индексирования для анализа запросов в реальном времени и генерации специальных форматов выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Система полагается на предварительно обработанные данные о медиаконтенте. Это включает индексацию Media Content Metadata (EPG, субтитры) и генерацию Content Fingerprints. Эти данные сохраняются для быстрой корреляции.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Анализ в реальном времени)
Ключевой этап. Система в реальном времени анализирует поток поисковых запросов (Search Data), кластеризует связанные запросы и обнаруживает Search Events (всплески). Это глобальный анализ пользовательского интереса.

RANKING – Ранжирование (Ранжирование Моментов)
На этом этапе происходит ранжирование идентифицированных моментов на основе величины соответствующих поисковых всплесков (search volume spikes).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
На этом этапе генерируется финальная Presentation (Moments Guide). Это специализированный блок или результат (SERP feature), который агрегирует популярные моменты и предоставляет ссылки. На этапе RERANKING может применяться персонализация на основе демографических данных (Claim 12).

Входные данные:

• Поток поисковых запросов и временные метки (Search Data).
• База данных контента (Subtitles Data, EPG Data, Content Fingerprints).
• (Опционально) Content Information (аудио), получаемая с клиентских устройств во время поиска.
• Демографические данные пользователей (для персонализации).

Выходные данные:

• Moments Guide – отсортированный список популярных моментов с ссылками на видеоконтент.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на видеоконтент, который транслируется в прямом эфире или по расписанию (Broadcast Media) – спортивные события, ТВ-шоу, реалити-шоу, новости, церемонии.
• Специфические запросы: Влияет на трендовые, темпоральные запросы, связанные с актуальными событиями (QDF - Query Deserves Freshness), а также запросы вида «ТВ хайлайты за неделю».
• Конкретные ниши или тематики: Спорт, развлечения, политика (например, дебаты).

Когда применяется

• Триггеры активации (Идентификация): Активация происходит при обнаружении Search Event – когда объем поиска по набору связанных запросов превышает predefined threshold (предопределенный порог).
• Временные рамки: Идентификация моментов происходит в реальном времени или с небольшой задержкой, так как система ищет временную корреляцию между трансляцией и поисковым всплеском.
• Условия применения (Доставка): Moments Guide предоставляется, когда пользователь запрашивает информацию о медиапрограмме или отправляет релевантный поисковый запрос.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Мониторинг и Обнаружение Событий

1. Сбор и Анализ данных: Непрерывный анализ потока поисковых данных (Search Data) и кластеризация связанных запросов.
2. Обнаружение всплесков: Идентификация резкого увеличения объема поиска (spike in search volume) для кластера запросов выше порога. Это фиксируется как Search Event с указанием времени и ключевых слов.

Этап 2: Идентификация Контента и Момента

1. Временная корреляция: Определение медиапрограмм, которые транслировались в период времени, близкий ко времени Search Event.
2. Идентификация (Метод А - Метаданные): Получение метаданных (Subtitles Data, EPG Data) для этих программ. Поиск соответствия между ключевыми словами Search Event и текстом метаданных. Успешное сопоставление определяет программу и конкретный момент.
3. Идентификация (Метод Б - Отпечатки): Получение Content Information (например, записанное аудио) с устройств пользователей, участвовавших в Search Event. Сопоставление этой информации с базой данных Content Fingerprints. Успешное сопоставление определяет программу и момент, который смотрели пользователи.

Этап 3: Ранжирование и Генерация Гида

1. Ранжирование моментов: Оценка идентифицированных моментов на основе характеристик соответствующего Search Event (например, объем поиска).
2. Персонализация (Опционально): Корректировка ранжирования с учетом демографических данных пользователя или его предпочтений.
3. Генерация презентации: Создание Moments Guide. Включение ссылок на просмотр момента (deeplink) и всей программы.

Этап 4: Доставка

1. Обработка запроса: Получение запроса от пользователя.
2. Передача гида: Отправка сгенерированного Moments Guide на устройство пользователя для отображения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует комбинацию данных о поведении пользователей и данных о медиаконтенте.

• Поведенческие факторы (Search Data): Журналы поисковых запросов, включающие текст запроса и время отправки. Это основной источник для обнаружения трендов и интереса пользователей.
• Контентные/Структурные факторы (Media Content Metadata):
  • Subtitles Data: Текстовые данные субтитров, критически важные для сопоставления поисковых запросов с содержанием момента.
  • EPG Data (Program guide data): Данные телепрограммы, используемые для временной корреляции и получения информации о программе.
• Технические/Мультимедиа факторы (Content Identification):
  • Content Fingerprints: Предварительно рассчитанные отпечатки аудио/видео.
  • Content Information: Аудио, записанное клиентскими устройствами во время просмотра и поиска (используется в Методе Б идентификации).
• Пользовательские/Демографические факторы: Demographic Information (возраст, пол, регион, предпочтения). Используются для персонализации ранжирования моментов в гиде (Claim 12).

Какие метрики используются и как они считаются

• Search Volume Spike (Всплеск поискового объема): Метрика, измеряющая резкое увеличение частоты запросов по сравнению с базовым уровнем за короткий промежуток времени.
• Predefined Threshold (Порог срабатывания): Минимальный уровень всплеска, необходимый для того, чтобы он был классифицирован как Search Event.
• Temporal Proximity (Временная близость): Метрика корреляции между временем Search Event и временем трансляции медиапрограммы.
• Metadata Match Score: Оценка соответствия между ключевыми словами из поисковых запросов и текстом метаданных (субтитров, EPG).
• Moment Rank Score: Итоговая оценка момента, основанная в первую очередь на Search Volume Spike, и опционально скорректированная с учетом демографических факторов.

1. Поиск как сенсор интереса в реальном времени: Патент демонстрирует, как Google использует агрегированные данные поисковых запросов (Search Spikes) в качестве датчика для выявления культурно значимых событий и трендов в реальном времени, коррелируя их с медиапотреблением.
2. Критичность метаданных для Video Discoverability: Для автоматической идентификации моментов система сильно полагается на точные и полные метаданные, в частности Subtitles Data и EPG Data. Это критически важно для обнаружения видеоконтента.
3. Идентификация контента через контекст пользователя (Ambient Data): Система может идентифицировать, что именно смотрит пользователь, анализируя аудио (Content Information), записанное его устройством в момент отправки поискового запроса (Claim 4). Это позволяет точно связать запрос с контентом, даже если пользователь смотрит его на другом экране.
4. Автоматизация курирования контента и создание SERP-фич: Результатом работы алгоритма является создание специализированного блока – Moments Guide. Это автоматизирует процесс курирования трендового видеоконтента.
5. Deeplinking в видеоконтент: Целью системы является направление пользователя к просмотру контента. Гид содержит прямые ссылки на конкретный момент (deeplink) на стриминговых платформах.

Best practices (это мы делаем)

Для Вещателей и Владельцев Видеоконтента:

• Обеспечение полных и точных субтитров (Transcripts): Критически важно наличие точных субтитров. Это позволяет системе сопоставить трендовые поисковые запросы с содержанием видео и идентифицировать Moment (Claim 2, 3). Не полагайтесь на некачественные автоматические субтитры.
• Предоставление точных метаданных (EPG): Предоставляйте точные, подробные и своевременные метаданные (Program Guide Data). Включайте названия, имена участников (сущности), ключевые темы.
• Доступность контента и Deeplinking: Убедитесь, что ваш контент доступен на индексируемых платформах (YouTube, стриминговые сервисы), на которые Google может ссылаться. Используйте разметку временных меток или глав для облегчения создания deeplinks.

Для SEO-специалистов и Издателей (Real-Time SEO):

• Мониторинг трендов и оперативное реагирование (Trendjacking): Отслеживайте крупные события и трансляции в вашей нише. Будьте готовы максимально быстро создавать контент (новости, обзоры), реагирующий на возникающие Moments. Скорость реакции имеет первостепенное значение.
• Оптимизация под язык трансляции: Используйте точные термины, имена и фразы, которые звучат в эфире. Поскольку пользователи будут искать именно эти фразы, а Google будет сопоставлять их с субтитрами, точное соответствие терминологии увеличивает релевантность.
• Использование Live Blogging и частых обновлений: Ведение текстовых трансляций и оперативное обновление страниц во время важных событий помогает захватить трендовый трафик, генерируемый этими «моментами».

Worst practices (это делать не надо)

• Медленная реакция на тренды: Публикация контента о важных событиях с задержкой не позволит конкурировать за трафик, генерируемый в реальном времени, который Google идентифицирует с помощью этого механизма.
• Отсутствие текстового сопровождения видео: Размещение видеоконтента без транскриптов или субтитров значительно затрудняет его индексацию и идентификацию системой Moments.
• Игнорирование сущностей в метаданных: Не указывать ключевые сущности (имена людей, названия команд) в метаданных видео, делая контент менее понятным для системы.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по интеграции видеоконтента и анализу трендов в реальном времени. Он демонстрирует технические возможности системы по пониманию контекста событий по мере их возникновения. Для SEO-специалистов это подчеркивает необходимость развития компетенций в области Real-Time SEO и оптимизации не только видео целиком, но и его ключевых фрагментов (моментов), чтобы успешно конкурировать в быстро меняющейся поисковой выдаче.

Практические примеры

Сценарий: Освещение крупного спортивного события

1. Событие в трансляции: Идет футбольный матч. На 55-й минуте судья принимает спорное решение (назначает пенальти).
2. Реакция пользователей: Пользователи массово начинают искать: «был ли пенальти [Имя Игрока]», «ошибка судьи [Имя Судьи]».
3. Действие Google (согласно патенту):
   • Система обнаруживает Spike in search volume по этим запросам.
   • Система коррелирует время всплеска с трансляцией матча.
   • Система идентифицирует Moment: (А) Сопоставляя запросы с субтитрами комментатора или (Б) Анализируя аудио-отпечатки с устройств пользователей, подтверждая, что они смотрят матч.
4. Генерация Гида: Google формирует Moments Guide для матча, где момент с пенальти ранжируется высоко из-за объема поиска. Клик ведет к просмотру повтора.
5. Действия SEO-специалиста: Спортивный сайт должен немедленно опубликовать новость или обновить текстовую трансляцию, используя точные ключевые фразы и имена, чтобы ранжироваться рядом с автоматическим гидом Google по информационным запросам, связанным с этим моментом.