Как Google рассчитывает оценку качества и количества видео на домене (Domain Video Score) для приоритизации индексирования и ранжирования

Термины и определения

Domain Video Score (Оценка видео домена)

Агрегированная оценка, представляющая общее качество и количество видео, размещенных на домене. Рассчитывается как функция от Quantity Score и Quality Score.

Quantity Score (P) (Оценка количества)

Метрика, отражающая объем видеоконтента на домене. Основана на First Count и Second Count, нормализованных через процентильное ранжирование.

Quality Score (Q) (Оценка качества)

Метрика, отражающая качество видеоконтента на домене. Основана на агрегированных показателях Long-Click Rate.

Known Video Resources (First Count) (Известные видеоресурсы / Первый счетчик)

Видеоресурсы, размещенные на домене и уже проиндексированные в специализированном видеоиндексе (Video Index).

Predicted Video Resources (Second Count) (Прогнозируемые видеоресурсы / Второй счетчик)

Ресурсы (например, веб-страницы) в общем индексе, которые еще не находятся в видеоиндексе, но по ряду признаков (Predictive Metrics) определены как содержащие видео.

Long-Click Rate (Частота долгих кликов)

Основная метрика качества в патенте. Клик считается «долгим», если пользователь взаимодействует с ресурсом дольше порогового значения (например, фиксированное время или процент от длины видео).

Predictive Metrics (Метрики прогнозирования)

Сигналы, используемые для определения того, содержит ли ресурс видео, если он еще не в видеоиндексе. Включают ключевые слова в URL/заголовке и Search Property Ratio.

Search Property Ratio (Коэффициент поискового свойства)

Метрика прогнозирования. Отношение числа использований запросов (которые привели к показу ресурса) в специализированном поиске по видео к числу их использований в общем веб-поиске.

Confidence Factor (α) (Коэффициент уверенности)

Мера точности метрик прогнозирования. Определяется путем корреляции между количеством известных и прогнозируемых видео по множеству доменов. Используется для корректировки веса Predicted Video Resources при расчете Quantity Score.

Percentile Ranking (Процентильный ранг, Pv, Pw)

Нормализованная оценка количества видео на домене относительно других доменов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

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

1. Определение видеоресурсов на домене.
2. Определение метрики качества для каждого ресурса.
3. Генерация Quality Score.
4. Генерация Quantity Score на основе счетчиков, включающих:
   • First count (известные видео).
   • Second count (прогнозируемые видео).
5. Определение Domain Video Score на основе Quality Score и Quantity Score.
6. Корректировка операций видеопоиска на основе Domain Video Score.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет состав счетчиков.

First count — это видео в видеоиндексе. Second count — это ресурсы, определенные как включающие видео, которые включают ресурсы, не учтенные в First count.

Claims 4 и 5 (Зависимые от 2): Описывают методы прогнозирования видео (для Second count).

• Claim 4: Использование предопределенного ключевого слова в URL ресурса.
• Claim 5: Использование Search Property Ratio. Если отношение использования запросов в видеопоиске к общему поиску превышает порог, ресурс считается содержащим видео.

Claims 7 и 8 (Зависимые от 2): Уточняют расчет Quality Score.

• Claim 7: Рассчитывается First long-click rate (для First count) и Second long-click rate (для Second count).
• Claim 8: Определяет Long-Click. Для известных видео — это просмотр дольше порога (Presentation Time). Для прогнозируемых — это клик, после которого не последовало выбора другого ресурса в течение порогового времени (Dwell Time).

Claim 10 (Зависимый от 8): Детализирует расчет Quantity Score (P) с использованием нормализации и Confidence Factor (α).

Счетчики преобразуются в процентильные ранги. Определяется Confidence Factor на основе корреляции между счетчиками. Quantity Score генерируется из суммы рангов, взвешенных по Confidence Factor. (Описывает механизм, соответствующий формуле $P = (P_v + P_w*α)/(1+α)$).

Claim 11 (Зависимый от 10): Детализирует расчет Quality Score (Q).

Quality Score рассчитывается как средневзвешенное значение Long-Click Rates, где весами выступают соответствующие процентильные ранги количества. (Описывает механизм, соответствующий формуле $Q = (Q_v*P_v + Q_w*P_w) / (P_v + P_w)$).

Claims 13, 14, 15, 16 (Зависимые от 1): Описывают применение Domain Video Score.

• Claims 13, 14: Корректировка приоритета индексирования. Домены с высоким баллом индексируются раньше.
• Claims 15, 16: Корректировка ranking score. Domain Video Score может использоваться как default ranking score.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько ключевых этапов поисковой архитектуры.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Domain Video Score напрямую влияет на этот этап. Оценка используется для приоритизации индексирования доменов. Ресурсы, необходимые для индексирования видео, распределяются в пользу доменов с более высоким Domain Video Score, так как они с большей вероятностью предоставят релевантный контент пользователям.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит расчет самого Domain Video Score (Feature Extraction). Система анализирует данные из общего индекса (Resource Index), специализированного видеоиндекса (Video Index) и исторические данные поиска (Historical Search Data), чтобы рассчитать метрики количества и качества. Также применяются Predictive Metrics для выявления непроиндексированных видео.

RANKING – Ранжирование
Domain Video Score используется на этапе ранжирования видеорезультатов. Он может служить базовой оценкой качества (default ranking score) для новых видео, по которым еще нет пользовательских данных. Также он может использоваться как компонент или весовой коэффициент при расчете итогового ranking score видеоресурса.

Входные данные:

• Данные из Video Index (для First Count и First Long-Click Rate).
• Данные из Resource Index (для анализа URL и заголовков).
• Данные из Historical Search Data (для расчета Long-Click Rates и Search Property Ratio).

Выходные данные:

• Domain Video Score для домена.
• Скорректированный приоритет сканирования/индексирования.
• Скорректированные Ranking Scores для видеоресурсов домена.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на видеоресурсы и страницы, содержащие видео.
• Специфические запросы: Влияет на результаты в вертикали поиска по видео (Video Search) и потенциально на смешанную выдачу (Universal Search), где присутствуют видео-блоки.
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние оказывается на ниши, где видео является основным типом контента (СМИ, развлечения, образование, обзоры товаров).

Когда применяется

• Приоритизация индексирования: Применяется постоянно при планировании задач для видеокраулеров. Домены с высоким Domain Video Score индексируются в первую очередь.
• Ранжирование: Применяется во время выполнения поискового запроса, связанного с видео. Особенно значимо для свежего контента.
• Обнаружение контента: Если система обнаруживает домен с высоким Quality Score и большим количеством прогнозируемых видео (Second Count), но малым количеством известных видео (First Count), это может служить триггером для более глубокого сканирования этого домена.

Пошаговый алгоритм

Процесс расчета Domain Video Score.

Этап 1: Определение видеоресурсов

1. Идентификация известных видео: Подсчет количества видеоресурсов домена в видеоиндексе (First Count).
2. Прогнозирование видео: Анализ ресурсов домена в общем индексе с использованием Predictive Metrics:
   • Проверка URL и заголовков на наличие видео-ключевых слов (например, "video", ".mov").
   • Расчет Search Property Ratio.
3. Идентификация прогнозируемых видео: Подсчет количества ресурсов, определенных как содержащие видео (Second Count).

Этап 2: Расчет оценки количества (Quantity Score, P)

1. Нормализация счетчиков: Преобразование First Count и Second Count в процентильные ранги ($P_v$ и $P_w$) относительно других доменов.
2. Расчет коэффициента уверенности: Определение Confidence Factor (α) на основе корреляции между $P_v$ и $P_w$ по множеству доменов. $α = f(Corr(P_v, P_w))$.
3. Вычисление итоговой оценки (P): $P = (P_v + P_w*α) / (1+α)$.

Этап 3: Расчет оценки качества (Quality Score, Q)

1. Определение First Long-Click Rate ($Q_v$): Расчет частоты долгих кликов для известных видеоресурсов.
2. Определение Second Long-Click Rate ($Q_w$): Расчет частоты долгих кликов (Dwell Time) для прогнозируемых видеоресурсов.
3. Вычисление итоговой оценки (Q): Расчет взвешенного среднего значения, где в качестве весов используются процентильные ранги количества ($P_v$, $P_w$). Формула: $Q = (Q_v*P_v + Q_w*P_w) / (P_v + P_w)$.

Этап 4: Расчет Domain Video Score и применение

1. Вычисление Domain Video Score: Произведение P и Q (в некоторых реализациях может использоваться квадратный корень из произведения $\sqrt{P*Q}$).
2. Корректировка поисковых операций: Использование оценки для изменения приоритета индексирования домена и корректировки Ranking Scores его видеоресурсов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Технические факторы: URL-структура используется для прогнозирования видео. Система ищет предопределенные ключевые слова (например, "video", "play", ".mov", ".mpg") в URL ресурса.
• Контентные факторы: Заголовки (Titles) ресурсов анализируются на наличие видео-ключевых слов для прогнозирования видеоконтента.
• Поведенческие факторы (Критические):
  • Long Clicks: Используются для расчета Quality Score. Измеряется время просмотра видео (Presentation Time) или время пребывания на странице (Dwell Time).
  • История запросов (Search Log): Используется для расчета Search Property Ratio. Анализируется, как часто запросы, ведущие на ресурс, использовались в поиске по видео по сравнению с общим поиском.
• Мультимедиа факторы: Длина видео может использоваться для определения динамического порога Long-Click (например, 10% от длины).

Какие метрики используются и как они считаются

• Процентильные ранги ($P_v$, $P_w$): Нормализация количества видео путем сравнения с другими доменами. Упоминается использование кумулятивной функции распределения (CDF).
• Confidence Factor (α): Рассчитывается как функция корреляции ($Corr$) между известными и прогнозируемыми видео: $α = f(Corr(P_v, P_w))$.
• Long-Click Rates ($Q_v$, $Q_w$): Отношение количества просмотров видео дольше порога к общему количеству просмотров.

1. Авторитетность домена критична для Video SEO: Google рассчитывает отдельную оценку авторитетности домена как источника видео (Domain Video Score). Эта оценка влияет как на скорость индексации, так и на ранжирование всех видео с этого домена.
2. Баланс качества и количества: Для достижения высокого Domain Video Score необходимо и то, и другое. Большое количество видео (Quantity Score) должно сопровождаться высоким уровнем вовлеченности пользователей (Quality Score), так как итоговая оценка является их произведением.
3. Вовлеченность (Long Clicks) — ключевая мера качества: Патент четко определяет качество через Long-Click Rate. Это подчеркивает важность создания контента, который удерживает внимание пользователя и удовлетворяет его интент, а не оптимизирован под кликбейт.
4. Google прогнозирует наличие видео до полной индексации: Система активно идентифицирует видео на страницах (Second Count), используя косвенные сигналы (URL, Title, Search Property Ratio). Это позволяет учитывать контент, который еще не обработан ресурсоемкими процессами видеоиндексации.
5. Сигналы качества страницы влияют на оценку видео: Для прогнозируемых видео используются данные о Long Clicks (Dwell Time) на саму веб-страницу. Это означает, что качество страницы размещения видео и общий пользовательский опыт на ней влияют на оценку качества видеоконтента домена.
6. Влияние на свежий контент: Domain Video Score позволяет Google ранжировать новые видео сразу после индексации, используя репутацию домена в качестве базовой оценки качества (default quality score) до накопления индивидуальной статистики.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на удержании пользователя (Long Clicks): Создавайте видеоконтент, который полностью отвечает на запрос пользователя и стимулирует досмотр. Это напрямую влияет на Quality Score. Избегайте введения пользователей в заблуждение относительно содержания ролика. Анализируйте метрики удержания.
• Оптимизация сигналов для прогнозирования видео: Чтобы помочь системе быстрее классифицировать ваши страницы как содержащие видео (попасть в Second Count), используйте четкие сигналы:
  • Включайте слова, связанные с видео (например, "видео", "смотреть") в Title и URL страниц с видео, если это уместно.
  • Убедитесь, что страницы с видео отвечают на запросы, которые пользователи часто задают в поиске по видео (влияние на Search Property Ratio).
• Построение библиотеки качественного видео: Систематически наращивайте количество видео на домене. Высокий Quantity Score в сочетании с высоким Quality Score необходим для максимизации Domain Video Score.
• Оптимизация страниц размещения видео: Поскольку Long Clicks на веб-страницу (Dwell Time) учитываются для прогнозируемых видео, необходимо обеспечить высокое качество и удобство самой страницы, на которой встроено видео. Быстрая загрузка плеера и релевантное текстовое окружение способствуют увеличению времени взаимодействия.

Worst practices (это делать не надо)

• Кликбейт и низкая вовлеченность: Использование заманчивых заголовков или превью, не соответствующих содержанию. Это приведет к коротким кликам, что снизит Long-Click Rate и, как следствие, Quality Score домена.
• Массовая генерация низкокачественного видео: Попытка повысить Quantity Score за счет большого количества неинформативных или автоматически сгенерированных роликов. Низкая вовлеченность таких видео обрушит Quality Score, что сделает общий Domain Video Score низким.
• Игнорирование технических аспектов воспроизведения: Медленная загрузка видео, проблемы с плеером или плохой UX будут способствовать уходу пользователей со страницы, снижая метрики вовлеченности.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что для успешного продвижения в поиске по видео требуется стратегический подход к созданию и размещению контента на уровне всего домена. Google рассматривает сайты как издателей видеоконтента и оценивает их репутацию на основе агрегированных данных. Долгосрочная SEO-стратегия должна быть направлена на построение авторитетного источника видео, что даст преимущество в виде ускоренной индексации (оптимизация Crawl Budget) и лучших позиций в ранжировании.

Практические примеры

Сценарий 1: Ускорение индексации видео для новостного сайта

1. Ситуация: Новостной сайт запускает новый раздел с видеорепортажами. Индексация происходит медленно, так как ранее видео было мало (низкий Domain Video Score).
2. Действия:
   • Консолидировать видео в разделе с четкой структурой URL (например, site.com/video/) и оптимизировать заголовки для улучшения прогнозирования (Second Count).
   • Сфокусироваться на создании репортажей, которые пользователи досматривают до конца (улучшение Long-Click Rate и Quality Score).
3. Ожидаемый результат: По мере роста Domain Video Score, система краулинга повышает приоритет домена, что приводит к более быстрой индексации новых видеорепортажей.

Сценарий 2: Ранжирование нового видео на авторитетном домене

1. Ситуация: Образовательная платформа с высоким Domain Video Score публикует новое видео.
2. Действия: Система использует существующий высокий Domain Video Score в качестве default quality score для нового видео, так как у него еще нет собственных сигналов.
3. Ожидаемый результат: Новое видео получает высокие позиции в поиске сразу после индексации благодаря репутации домена.