Как Google разбирает запрос на значимые фразы, предпочитая длинные концепции отдельным словам

Термины и определения

Boolean Word Tree (Булево дерево слов)

Исходное представление запроса, где листья — это слова (включая синонимы), а узлы — булевы операторы (AND, OR, NOT).

Component Phrase (Компонентная фраза)

Фраза, являющаяся частью фразификации.

f(N) (Функция корректировки точности/полноты)

Функция от количества фраз (N) во фразификации. Используется для смещения выбора в сторону точности (меньше длинных фраз) или полноты (больше коротких фраз).

Phrase (Фраза)

Последовательность одного или нескольких слов, идентифицированная системой как значимая единица (концепция). Фразы предварительно извлекаются из корпуса документов.

Phrase Data (Данные о фразах)

Хранилище известных фраз, извлеченных из корпуса документов, и их статистических характеристик (например, вероятности).

Phrase Tree (Дерево фраз)

Выходные данные процесса фразификации. Булево дерево, где листья содержат выбранные фразификации.

Phrasification (Фразификация)

Один из возможных вариантов разбиения входного текста на непересекающееся объединение (disjoint union) компонентных фраз. Например, ["New York" AND "restaurants"].

Probability of Occurrence P(pᵢ)

Вероятность появления фразы в корпусе документов. Может рассчитываться как частота документов с фразой, деленная на общее количество документов.

Confidence C(pᵢ)

Мера уверенности в фразе. Для слов из оригинального запроса C=1. Для синонимов или связанных терминов, добавленных системой, C<1.

Query Phrasification Module (Модуль фразификации запросов)

Компонент системы, отвечающий за генерацию и оценку фразификаций из входного запроса.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод идентификации валидных фраз во входном тексте (запросе), содержащем три или более слов.

1. Декомпозиция: Входной текст разбирается на множество кандидатных фразификаций. Каждая фразификация — это набор непересекающихся составляющих фраз (disjoint union of component phrases).
2. Оценка (Scoring): Оцениваются как минимум две такие фразификации. Оценка базируется на: (a) Вероятности появления (Probability of Occurrence) каждой составляющей фразы и (b) Общем количестве составляющих фраз в данной интерпретации (N).
3. Взвешивание: Ключевое условие — фразификации с относительно меньшим количеством компонентных фраз взвешиваются выше, чем фразификации с относительно большим количеством фраз.
4. Выбор: Сравнение оценок с порогом и выбор одной или нескольких лучших фразификаций.
5. Идентификация: Компонентные фразы выбранных фразификаций идентифицируются как валидные фразы для данного входного текста.

Система запрограммирована на то, чтобы предпочитать более длинные, концептуальные интерпретации запроса (например, ["New York restaurants"]) по сравнению с разбором на отдельные слова (["New" И "York" И "restaurants"]), при условии, что длинная фраза статистически вероятна.

Claim 5 (Зависимый от 1): Определяет конкретную математическую модель для оценки (Scoring Model).

Оценка (S) для фразификации рассчитывается по формуле:

$S = f(N) \cdot \sum_{i=1}^{N} P(p_i) \cdot C(p_i)$

Где:

• N — количество фраз в интерпретации.
• P(pᵢ) — вероятность фразы.
• C(pᵢ) — уверенность в фразе.
• f(N) — функция корректировки.

Эта формула является ядром изобретения. Она формализует интуитивное понимание того, что хорошая интерпретация запроса должна состоять из фраз, которые часто встречаются (высокий P), в которых система уверена (высокий C), и при этом общее количество фраз должно быть оптимизировано (через f(N)).

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе понимания запроса и влияет на последующее ранжирование.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Это основная область применения патента. Query Phrasification Module работает на этом этапе, принимая запрос пользователя и преобразуя его из текста (или Boolean Word Tree) в семантически обогащенное представление (Phrase Tree).

1. Интерпретация: Определяется, какие последовательности слов следует рассматривать как единое целое (фразу), а какие — как отдельные термины.
2. Разрешение неоднозначности: Выбирается наиболее вероятная интерпретация среди всех возможных способов разбиения на фразы.

RANKING – Ранжирование

Результаты фразификации напрямую влияют на ранжирование. Phrase Tree передается модулю планирования запросов (Query Scheduling Module), который определяет, как искать документы, соответствующие именно этим фразам, а не отдельным словам.

Входные данные:

• Boolean Word Tree (исходный запрос, возможно, дополненный синонимами).
• Phrase Data (статистика по известным фразам: P(pᵢ)).
• Данные об уверенности для синонимов (C(pᵢ)).

Выходные данные:

• Phrase Tree (набор наилучших интерпретаций запроса).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на многословные информационные, транзакционные и навигационные запросы, где порядок и группировка слов определяют смысл (например, названия продуктов, имена собственные, устоявшиеся термины).
• Типы контента: Влияет на все типы контента, где важна точность соответствия концепциям (статьи, товары, услуги).
• Ниши и тематики: Критично в тематиках с развитой терминологией (медицина, технологии, юриспруденция, хобби), где точное понимание фраз определяет качество выдачи.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется при обработке практически любого запроса, состоящего из нескольких слов. В Claim 1 указано "три или более слов".
• Триггеры активации: Наличие нескольких последовательных слов в запросе, не разделенных жесткими границами (например, оператором NOT или кавычками, как указано в описании патента).

Пошаговый алгоритм

Процесс фразификации запроса (Query Phrasification):

1. Получение входных данных: Система получает Boolean Word Tree, представляющее запрос.
2. Реструктуризация дерева (Flattening): Дерево преобразуется (сглаживается) с использованием законов де Моргана в эквивалентную форму: дизъюнкцию (OR) конъюнктов (AND). Например, (A OR B) AND C превращается в (A AND C) OR (B AND C).
3. Генерация фразификаций: Для каждого конъюнкта генерируются все возможные способы разбиения последовательности слов на непересекающиеся фразы (Candidate Phrasifications).
   • Система может также учитывать перестановки слов и связанные слова/фразы (синонимы), если они были добавлены в дерево.
   • Операторы NOT или явные кавычки в запросе рассматриваются как жесткие границы, через которые фразы не формируются.
4. Оценка фразификаций (Scoring): Каждая сгенерированная фразификация оценивается с использованием Phrase Scoring Function.

   $S = f(N) * \sum_{i=1}^{N} [P(p_i) * C(p_i)]$

   • Для каждой фразы извлекается ее вероятность P(pᵢ) из базы данных фраз и учитывается уверенность C(pᵢ).
   • Применяется функция f(N) для смещения баланса точности/полноты. В описании патента приводится пример реализации: $f(N) = (β/N)^α$, где α и β — настраиваемые параметры.
5. Выбор фразификаций: Выбирается подмножество фразификаций с наивысшими оценками (Топ-1, Топ-N или процент от лучших).
6. Формирование дерева фраз: Выбранные фразификации организуются в Boolean Phrase Tree, которое передается модулю планирования запросов (Query Scheduling Module).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке запроса и использовании предварительно рассчитанных данных о фразах.

• Пользовательские факторы (Запрос): Текст запроса, введенный пользователем, представленный как Boolean Word Tree. Сюда также могут входить связанные слова (синонимы), добавленные на предыдущих этапах обработки.
• Системные данные (Phrase Data): База данных известных фраз, извлеченных из корпуса документов. Для каждой фразы хранится ее статистическая вероятность (Probability of Occurrence).

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует несколько ключевых метрик для оценки интерпретации запроса:

• N (Number of phrases): Количество компонентных фраз в данной фразификации.
• P(pᵢ) (Probability of Occurrence): Вероятность фразы. Рассчитывается на основе частоты фразы в корпусе (количество документов с фразой / общее количество документов) или оценивается иным способом.
• C(pᵢ) (Confidence): Уровень уверенности во фразе. C=1 для фраз из оригинального запроса; C<1 для фраз, полученных из внешних источников (например, синонимов), отражая надежность этого источника.
• f(N) (Precision/Recall adjustment): Функция для контроля баланса точности и полноты. В описании патента приводится пример $f(N) = (β/N)^α$.
  • Параметр α (Alpha): α>0. Регулирует точность. Более высокое значение α увеличивает точность и снижает полноту (сильнее штрафует за большое количество фраз N, тем самым предпочитая меньше длинных фраз).
  • Параметр β (Beta): 0<β<1. Регулирует смещение против слишком большого количества фраз. Меньшее значение β снижает полноту.
• S (Phrasification Score): Итоговая оценка фразификации, рассчитываемая путем агрегации вышеуказанных метрик по формуле, описанной в Claim 5.

1. Переход от ключевых слов к фразам (концепциям): Патент описывает конкретный механизм, позволяющий Google систематически интерпретировать запросы как наборы фраз, а не отдельных слов. Это фундаментальный сдвиг в понимании релевантности.
2. Предпочтение точности над полнотой: Механизм оценки (Scoring Model) явно разработан так, чтобы предпочитать фразификации с меньшим количеством фраз (Claim 1). Это означает, что при прочих равных условиях система выберет интерпретацию с более длинными и точными фразами.
3. Статистическая основа интерпретации: То, как Google поймет запрос, напрямую зависит от Probability of Occurrence фраз в индексе. Google предпочитает те фразы, которые реально используются в документах.
4. Математический контроль над Precision/Recall: Использование настраиваемых параметров (Alpha и Beta в функции f(N)) позволяет Google тонко настраивать баланс между точностью и полнотой при интерпретации запросов. Они могут менять эти параметры глобально или для разных типов запросов/ниш.
5. Обработка синонимов с пониженной уверенностью: Система может включать синонимы и связанные фразы в интерпретацию запроса, но присваивает им более низкий уровень уверенности (Confidence C<1). Это означает, что прямое соответствие фразе из запроса может иметь приоритет над синонимичным соответствием.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на концепциях и фразах, а не на ключевых словах: Сместите стратегию контента с оптимизации под отдельные слова на обеспечение покрытия полных фраз и концепций. Убедитесь, что контент отвечает на запросы, используя те же устоявшиеся фразы, которые Google может распознать как валидные (имеющие высокую Probability of Occurrence).
• Использование естественного и устоявшегося языка: Поскольку оценка фразификации зависит от вероятности фразы в корпусе, крайне важно использовать терминологию и язык, принятые в вашей нише. Это повышает вероятность того, что Google распознает ваши ключевые фразы как валидные концепции.
• Анализ семантики на уровне фраз: При сборе семантического ядра и кластеризации анализируйте не только частотность отдельных слов, но и то, как они формируют устоявшиеся фразы. Понимайте, какие интерпретации вашего целевого запроса Google может предпочесть.
• Создание авторитетности для длинных фраз (Long-tail concepts): Развивайте контент, который делает ваш сайт авторитетным источником для сложных, многословных концепций. Если Google интерпретирует запрос как одну длинную фразу (N=1), он будет искать документы, максимально релевантные этой фразе целиком.

Worst practices (это делать не надо)

• Keyword Stuffing и "мешок слов": Создание контента, ориентированного только на наличие отдельных ключевых слов без учета их естественных сочетаний. Система фразификации активно борется с таким подходом, предпочитая интерпретации, основанные на реальных фразах.
• Использование неестественных или редких формулировок: Использование синонимов или оборотов, которые редко встречаются в корпусе документов. Такие фразы будут иметь низкую Probability of Occurrence, и Google вряд ли будет использовать их для интерпретации запросов.
• Фокус только на синонимах: Полагаться исключительно на то, что Google поймет синонимы. Патент указывает, что синонимы обрабатываются с пониженной уверенностью (Confidence). Прямое использование целевой фразы (если она валидна) надежнее.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google, направленную на понимание естественного языка и концептуальный поиск. Для SEO это означает, что техническая оптимизация и ссылочное продвижение должны строиться на фундаменте глубокого понимания семантики и использования языка, который отражает реальные концепции в вебе. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на построении тематического авторитета (Topical Authority), где сайт становится источником для множества взаимосвязанных фраз и концепций в своей области.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы под запрос "best lightweight hiking boots"

1. Анализ запроса (как это делает Google): Система генерирует фразификации:
   • ["best lightweight hiking boots"] (N=1)
   • ["best" AND "lightweight hiking boots"] (N=2)
   • ["best lightweight" AND "hiking boots"] (N=2)
   • ["best" AND "lightweight" AND "hiking boots"] (N=3)
   • ...и так далее до отдельных слов (N=4).
2. Оценка (как это делает Google): Система проверяет вероятность P(p) для каждой фразы. Допустим, "lightweight hiking boots" имеет высокую вероятность, а "best lightweight" — низкую. Система применяет f(N), штрафуя интерпретации с большим N.
3. Выбор интерпретации: Вероятно, будет выбрана интерпретация ["best" AND "lightweight hiking boots"] или ["best lightweight hiking boots"], так как они концептуально точны и имеют малое N.
4. Действия SEO-специалиста:
   • Неправильно: Фокусироваться на частом повторении слов "best", "lightweight", "hiking", "boots" по отдельности.
   • Правильно: Использовать в тексте, заголовках и метаданных точную фразу "lightweight hiking boots" как единую концепцию. Убедиться, что контент действительно описывает эту категорию товаров. Это гарантирует релевантность основной концепции, которую Google выделит в запросе.