Как Google использует пользовательский контент (UGC) и историю поиска для сбора структурированных отзывов

Термины и определения

User-Generated Content (UGC) (Пользовательский контент)

Контент, созданный пользователями (посты, фото, видео, комментарии) и связанные с ним метаданные. Является триггером для процесса.

Reviewable Object (RO) (Объект, подлежащий отзыву)

Любая сущность (продукт, услуга, место, компания, исполнитель), о которой пользователь может оставить отзыв.

Review Template (Шаблон отзыва)

Структурированный интерфейс для ввода отзыва. Включает поля для текста и рейтинги по различным измерениям (например, «удобство использования»).

Natural Language Processing (NLP) (Обработка естественного языка)

Технологии для анализа UGC. В патенте упоминаются: Named Entity Recognition (распознавание именованных сущностей), Co-reference Resolution, Relationship Extraction и Sentiment Analysis.

Sentiment Analysis (Анализ тональности)

Определение эмоциональной окраски UGC по отношению к RO. Используется для предварительного заполнения шаблона.

Metadata (Метаданные)

Данные, сопровождающие UGC. Упоминаются форматы Exif и XMP, содержащие GPS-координаты, время, идентифицированные лица и т.д.

RO Taxonomy (Таксономия RO)

Структурированный каталог известных объектов, используемый для сопоставления упоминаний в UGC с конкретными сущностями.

External Reference Systems (Внешние справочные системы)

Внешние базы данных или поисковые системы, используемые для уточнения идентифицированных RO.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на действующих пунктах (Claims 19-38), так как этот патент является публикацией продолжения (Continuation).

Claim 19 (Независимый пункт, Система): Описывает базовый процесс.

1. Получение UGC (включая текст) от пользователя.
2. Идентификация терминов в тексте.
3. Идентификация одного или нескольких RO на основе этих терминов.
4. Отправка запроса пользователю на выбор RO для отзыва.
5. Получение выбора конкретного RO.
6. Отправка запроса на ввод данных (предоставление шаблона).
7. Получение данных (отзыва).

Claim 27 (Независимый пункт, Метод) и Claim 20 (Зависимый): Вводят критически важное уточнение в процесс идентификации RO.

Идентификация RO (шаг 3) основывается, по крайней мере частично, на истории поиска (search history), связанной с пользователем.

Это ключевой элемент, позволяющий системе связать намерение пользователя (выраженное в поиске) с его последующим опытом (зафиксированным в UGC) для точной идентификации объекта.

Claim 21 и 28 (Зависимые): Детализируют методы идентификации RO.

Методы включают одно или несколько из: парсинг UGC на предмет ссылок на RO Taxonomy; применение NLP; запрос к External Reference System с частью UGC; идентификация RO из Metadata.

Claim 24 и 31 (Зависимые): Описывают использование анализа тональности для повышения эффективности.

1. В процессе анализа UGC идентифицируется тональность (sentiment), связанная с RO.
2. При запросе ввода данных пользователю предоставляется Review Template, который уже содержит эту идентифицированную тональность (предзаполнение шаблона).

Claim 23 и 30 (Зависимые): Описывают приоритизацию.

Перед запросом выбора RO система приоритизирует идентифицированные объекты. Запрос пользователю представляется в порядке этой приоритизации.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, интегрируя данные из разных слоев.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных (Data Acquisition)
Основное применение патента. Система функционирует как механизм активного сбора структурированных данных (отзывов), используя неструктурированный UGC как источник и триггер.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Технологии этого слоя используются для анализа UGC. Применяются NLP (NER, Sentiment Analysis), анализ метаданных (GPS, время), распознавание изображений. Происходит сопоставление с RO Taxonomy (Knowledge Graph). Полученные отзывы также индексируются и связываются с сущностями.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (и Контекста Пользователя)
Система использует данные о пользователе для интерпретации UGC и идентификации RO. Claims прямо указывают на использование истории поиска пользователя (Search History) и предпочтений.

Входные данные:

• UGC (текст, изображения, видео).
• Метаданные UGC (Exif, XMP - геолокация, время, теги).
• Данные пользователя (История поиска, предпочтения).
• RO Taxonomy и данные из External Reference Systems.

Выходные данные:

• Структурированные отзывы, привязанные к конкретным сущностям (RO).

На что влияет

• Конкретные ниши: Наибольшее влияние на сферы, где отзывы критичны:
  • Local SEO: Рестораны, отели, магазины, услуги. Использование GPS и фото делает этот механизм идеальным для локального поиска.
  • E-commerce: Отзывы о продуктах.
  • Развлечения и События: Концерты, мероприятия, исполнители.
• E-E-A-T: Увеличение количества подлинных отзывов, основанных на верифицируемой активности (UGC, локация, поиск), повышает сигналы Доверия (Trust) и Опыта (Experience).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется при обработке нового UGC, в котором система идентифицирует потенциальный Reviewable Object с достаточной степенью уверенности.
• Условия применения: Комбинация сигналов. Например, пользователь искал ресторан (история поиска), а затем загрузил фотографию еды с соответствующей геолокацией (UGC + метаданные).

Пошаговый алгоритм

Процесс вспомогательного создания отзывов:

Этап 1: Сбор и первичный анализ UGC

1. Получение UGC: Система получает контент (текст, фото, видео) и сопровождающие метаданные.
2. Извлечение данных и анализ медиа:
   • Извлечение метаданных (Exif/XMP: GPS, время).
   • Применение распознавания образов (Image Recognition) к медиафайлам.
   • Применение распознавания речи (Speech Recognition) к аудиодорожкам.

Этап 2: Идентификация и контекстуализация RO

1. Текстовый анализ (NLP): Применение Named Entity Recognition для выявления сущностей.
2. Сопоставление с таксономиями: Использование RO Taxonomy для матчинга сущностей.
3. Контекстуализация через историю поиска (Ключевой шаг): Анализ недавней истории поиска пользователя для уточнения и валидации идентифицированных RO (Claims 20, 27).
4. Запрос к внешним системам: Отправка запросов к External Reference Systems для подтверждения RO.
5. Формирование списка кандидатов RO.

Этап 3: Приоритизация и взаимодействие с пользователем

1. Анализ Тональности (Sentiment Analysis): Определение мнения пользователя об идентифицированных RO на основе текста UGC.
2. Приоритизация кандидатов (Опционально): Ранжирование RO на основе потребности в отзывах, предпочтений пользователя или силы выявленного Sentiment.
3. Запрос выбора: Представление пользователю списка кандидатов RO (в порядке приоритета) для выбора объекта отзыва.
4. Презентация шаблона: Показ Review Template. Шаблон предварительно заполняется текстом из UGC и/или предложенным рейтингом на основе Sentiment Analysis (Claims 24, 31).
5. Сбор и сохранение: Получение ввода от пользователя и сохранение структурированного отзыва.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует комплексные данные из UGC и профиля пользователя.

• Контентные факторы: Текст UGC (посты, подписи). Используется для NLP анализа (сущности, тональность).
• Мультимедиа факторы: Изображения и видео. Используется распознавание изображений (Image Recognition) и распознавание речи (Speech Recognition).
• Географические и Временные факторы (Метаданные): Данные Exif/XMP: GPS координаты, дата и время. Критически важны для идентификации локаций и контекста.
• Технические факторы: Ссылки в UGC. Анализируется цель ссылки для идентификации RO.
• Пользовательские факторы:
  • История поиска (Search History): Явно указана в Claims как ключевой фактор для идентификации RO.
  • Предпочтения пользователя: Заявленные предпочтения (например, типы кухни) используются для приоритизации.
  • Социальный граф: В описании упоминается возможность использования информации о друзьях пользователя (с их разрешения).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит формул, но описывает методы и метрики:

• Методы анализа текста (NLP):
  • Named Entity Recognition (NER): Для идентификации упоминаний людей, мест, брендов.
  • Sentiment Analysis: Вычисление тональности (позитивная/негативная) и силы настроения, выраженного в UGC.
• Prioritization Score (Оценка приоритета): Метрика для упорядочивания запросов на отзыв. Учитывает:
  • Review Scarcity (Нехватка отзывов): Объекты с меньшим количеством отзывов (или ниже среднего для категории) получают более высокий приоритет.
  • Sentiment Strength (Сила настроения): Сильнее выраженное мнение в UGC повышает приоритет.
  • Соответствие предпочтениям пользователя и истории поиска.

1. Трансформация UGC в Структурированные Данные: Google стратегически использует неструктурированный пользовательский контент (посты, фото) как источник для генерации ценных структурированных данных (отзывов).
2. Кросс-платформенная Интеграция Данных: Патент явно демонстрирует связь между различными сервисами Google. История поиска пользователя (Search History) используется для интерпретации его UGC и верификации опыта взаимодействия с объектом. Это связывает намерение (поиск) и результат (UGC).
3. Мультимодальный Анализ и Важность Метаданных: Для идентификации объектов используется комплексный подход: NLP, распознавание изображений и анализ контекстуальных метаданных (GPS, время из Exif/XMP). Это критически важно для Local SEO.
4. Автоматизация через Sentiment Analysis: Использование анализа тональности для предварительного заполнения шаблонов отзывов значительно снижает барьер для пользователя и ускоряет сбор данных.
5. Стратегический Сбор Данных (Приоритизация): Система управляет сбором данных, приоритизируя объекты, по которым наблюдается дефицит отзывов, для обеспечения полноты покрытия.
6. Повышение Подлинности Отзывов: Отзывы, собранные таким образом, вероятно, имеют высокий вес, так как они основаны на комплексе подтвержденных сигналов активности пользователя (поиск, фото, местоположение), что затрудняет манипуляции.

Best practices (это мы делаем)

• Стимулирование создания качественного UGC о бренде: Мотивируйте клиентов создавать и публиковать контент (особенно фотографии и посты с геометками), связанный с вашим продуктом или локацией. Чем больше UGC генерируется, тем выше вероятность, что Google активирует механизм запроса отзыва у этих пользователей.
• Оптимизация под распознавание сущностей (Entity Optimization): Убедитесь, что ваш бизнес легко идентифицируется. Это включает точное заполнение Google Business Profile (GBP), использование микроразметки Schema.org и четкий брендинг (для распознавания через NLP и Image Recognition).
• Работа над общей тональностью (ORM и Customer Experience): Поскольку система использует Sentiment Analysis для предварительного заполнения отзывов, важно поддерживать положительный опыт клиентов. Положительный UGC может привести к упрощенной генерации положительного структурированного отзыва.
• Акцент на геолокации для Local SEO: Для локального бизнеса критически важно, чтобы клиенты создавали контент с включенной геолокацией (GPS в метаданных фото). Это позволяет Google точно верифицировать посещение и идентифицировать заведение как Reviewable Object.
• Оптимизация для визуального распознавания: Убедитесь, что ваш продукт или локация легко идентифицируются визуально (четкие логотипы, вывески). Это поможет системам распознавания изображений корректно идентифицировать ваш объект на фотографиях пользователей.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование UGC как источника отзывов: Рассматривать активность пользователей в социальных сетях и на платформах Google как не связанную с SEO. Патент доказывает, что этот контент является прямым источником данных для генерации отзывов.
• Попытки манипуляции через фейковый UGC: Создание фейковых постов или загрузка фотографий с поддельными метаданными рискованно. Поскольку система валидирует контекст через комплексные сигналы (реальную историю поиска, паттерны перемещения, данные с устройства), такие манипуляции могут быть неэффективны и пессимизированы.
• Удаление метаданных с фотографий: Удаление Exif/XMP данных из фотографий на сайте или в профиле компании. Эти данные помогают Google лучше понимать контекст и локацию.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность отзывов и демонстрирует глубокую интеграцию различных источников данных (Поиск, UGC, Карты, Фото) для понимания реального опыта пользователей. Это подчеркивает важность E-E-A-T, где отзывы, основанные на верифицируемой активности, являются прямым источником сигналов «Experience» и «Trust». Для SEO это означает, что управление репутацией (ORM) и стимулирование UGC становятся неотъемлемой частью продвижения, особенно в локальном поиске и E-commerce.

Практические примеры

Сценарий 1: Сбор отзывов для локального бизнеса (Ресторан) через интеграцию данных

1. Намерение (Search History): Пользователь ищет в Google «лучший стейк хаус рядом». Google фиксирует историю поиска.
2. Взаимодействие и UGC: Пользователь посещает ресторан «SteakHouse XYZ», делает фото стейка с включенным GPS (Метаданные Exif) и публикует его с подписью «Отличный рибай!» (Текст UGC).
3. Работа системы Google:
   • Система анализирует UGC. GPS-данные указывают на «SteakHouse XYZ».
   • Система учитывает недавнюю историю поиска («стейк хаус рядом») для контекстуализации.
   • Sentiment Analysis определяет положительную тональность («Отличный рибай!»).
   • «SteakHouse XYZ» уверенно идентифицируется как Reviewable Object.
4. Запрос отзыва и Шаблон: Google отправляет пользователю уведомление (например, через Google Maps): «Оцените SteakHouse XYZ». Пользователю предоставляется шаблон, где текстовое поле уже предзаполнено фразой «Отличный рибай!», и предлагается выставить рейтинг.
5. Результат: Пользователю требуется минимум усилий, чтобы оставить подлинный положительный структурированный отзыв.

Сценарий 2: Сбор отзывов о товаре (E-commerce)

1. Действие пользователя: Пользователь ищет "обзор камеры Sony A7 IV" (история поиска). Позже он покупает ее и публикует фото, сделанное этой камерой. Метаданные Exif содержат модель камеры.
2. Работа системы Google: Система анализирует метаданные фото (идентифицирует модель камеры как RO). История поиска подтверждает интерес пользователя к этому продукту.
3. Результат: Система предлагает пользователю оставить структурированный отзыв о Sony A7 IV, обогащая базу данных Google Shopping.