Как Google пессимизирует результаты, содержащие синонимы, если они используются вне контекста исходного запроса

Термины и определения

Restricted-Locality Synonym (RLS) (Синоним с ограниченной локальностью)

Синоним, который считается релевантным только при выполнении определенных условий контекста (локальности) в документе. Его вклад в Document Score зависит от совместной встречаемости с другими терминами запроса.

Classifier (Классификатор)

Компонент системы, который оценивает синонимы на основе критериев (RLS Tagging Criteria) и определяет, следует ли классифицировать синоним как RLS.

Confidence Value (Уровень уверенности)

Метрика, связанная с правилом синонимов (Synonym Rule), отражающая надежность или вероятность того, что один термин является заменой другого. Используется для классификации RLS.

Isolation Criteria (Критерии изоляции)

Набор правил в модели оценки RLS, проверяющих контекст использования синонима в документе. Например, требование, чтобы RLS находился в пределах X слов от Y других терминов запроса.

Morphological Variant (Морфологический вариант)

Словоформы (разные времена, числа, падежи). Как правило, классифицируются как надежные синонимы (Non-RLS).

Query Reviser Engine (Механизм пересмотра запросов)

Компонент, который изменяет исходный запрос, например, добавляя или заменяя термины их синонимами.

Scoring Engine (Механизм оценки)

Компонент, вычисляющий оценку релевантности документа запросу. Использует разные модели для RLS и Non-RLS.

Scoring Model (Модель оценки)

Набор правил, определяющих, как учитывать вхождения терминов запроса и их синонимов при расчете Document Score.

Specific Context Synonym Rule (Правило синонимов для специфического контекста)

Правило, которое определяет синоним только при наличии в запросе других определенных терминов (например, "auto" является синонимом "car" только если в запросе есть "dealer"). Синонимы, порожденные такими правилами, часто классифицируются как RLS.

Synonym Rule (Правило синонимов)

Правило, определяющее, что один термин является синонимом другого, возможно, с учетом контекста и уровня уверенности.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод классификации синонимов.

1. Получение запроса с термином и синонима этого термина (полученного из Synonym Rule).
2. Оценка синонима и термина с использованием предопределенных критериев.
3. На основе оценки, обозначение синонима как Restricted-Locality Synonym (RLS).
4. Ключевое утверждение: Синонимы, обозначенные как RLS, оцениваются Scoring Engine по первой модели оценки (first scoring model). Эта модель отличается от второй модели (second scoring model), которая используется для оценки исходных терминов запроса или синонимов, не обозначенных как RLS.

Ядро изобретения — это разделение синонимов на классы и применение разных логик ранжирования к этим классам.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет природу первой модели оценки (для RLS).

Первая модель оценки определяет, что вклад вхождений RLS в Document Score зависит от того, встречаются ли вместе с RLS один или более других терминов в документе. Это вводит требование контекстуальной близости (locality).

Claims 3, 4, 5, 6 (Зависимые от 1): Детализируют критерии для классификации RLS (пункт 2 в Claim 1).

• Claim 3, 4: Критерии включают проверку, являются ли термин и синоним морфологическими вариантами, аббревиатурами или акронимами. (Обычно это признаки Non-RLS).
• Claim 5: Критерий включает идентификацию Confidence Value, связанного с Synonym Rule, и проверку, удовлетворяет ли он порогу. (Низкая уверенность — признак RLS).
• Claim 6: Критерий включает проверку, было ли правило синонимов Specific Context Synonym Rule. (Признак RLS).

(Анализ процесса оценки, описанного в патенте, включая FIG. 5):

Метод оценки документа, содержащего RLS, включает шаги по применению первой модели оценки. Эта модель реализует логику пессимизации (demotion) оценки документа, если критерии контекста не выполнены:

• Пессимизация, если исходный термин запроса отсутствует в документе.
• Пессимизация, если другие синонимы термина отсутствуют в документе.
• Пессимизация, если RLS не находится в непосредственной близости (adjacent) к другому термину запроса.
• Пессимизация, если не выполнены Isolation Criteria (например, RLS находится слишком далеко от достаточного количества других терминов запроса).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы понимания запроса и ранжирования.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе происходит расширение запроса. Query Reviser Engine получает синонимы. Classifier анализирует эти синонимы и правила, по которым они были сгенерированы, и присваивает им теги (RLS или Non-RLS). Это происходит до основного поиска.

INDEXING – Индексирование
Для работы механизма система должна иметь доступ к позиционной информации о терминах в индексе, чтобы можно было быстро рассчитать близость (adjacency) и выполнить проверку Isolation Criteria.

RANKING – Ранжирование
Основное применение патента. Search Engine находит документы, содержащие исходные термины или их синонимы. Затем Scoring Engine вычисляет Document Score. При этом он проверяет теги синонимов и выбирает соответствующую Scoring Model. Если используется RLS-модель, выполняются проверки контекста и применяются пессимизации.

Входные данные:

• Исходный запрос и его термины.
• Синонимы, сгенерированные Query Reviser Engine.
• Данные о правилах синонимов (Confidence Value, контекст, тип).
• Документы, идентифицированные как релевантные (с позиционной информацией терминов).

Выходные данные:

• Теги RLS/Non-RLS для синонимов.
• Скорректированные оценки релевантности (Document Scores) для документов.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, содержащие многозначные термины, где выбор синонима критически зависит от контекста (например, запрос "apple support" — RLS для "apple" может быть "fruit", но он должен быть пессимизирован, если рядом нет слов о еде).
• Типы контента: Влияет на любой контент, который пытается ранжироваться по синонимам основного запроса, но не поддерживает тематический контекст. Особенно актуально для информационных статей и обзоров.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении следующих условий:

• Триггер активации (Классификация): Когда система использует синоним для расширения запроса, и этот синоним классифицируется как Restricted-Locality Synonym (RLS).
• Условие применения (Ранжирование): Когда оценивается документ, содержащий вхождение RLS. В этот момент активируется специальная Scoring Model для RLS.

Пошаговый алгоритм

Процесс состоит из двух основных частей: Классификация синонима и Оценка документа.

Часть А: Классификация синонима (RLS Tagging)

1. Получение данных: Система получает термин запроса и его синоним, а также данные о правиле, породившем синоним.
2. Оценка критериев (Сигналы): Анализируется набор сигналов:
   • Негативные сигналы (против RLS): Является ли синоним морфологическим вариантом, акронимом, аббревиатурой? Имеет ли правило высокий Confidence Value?
   • Позитивные сигналы (за RLS): Было ли использовано Specific Context Synonym Rule? Имеет ли правило низкий Confidence Value?
3. Агрегация и Принятие решения: Сигналы агрегируются (например, взвешенная сумма). Если результат удовлетворяет порогу, синоним классифицируется как RLS.
4. Тегирование: Синоним помечается тегом RLS для использования на этапе ранжирования.

Часть Б: Оценка документа (Scoring)

1. Получение данных: Scoring Engine получает документ, термин запроса и синоним.
2. Проверка тега: Определяется, помечен ли синоним как RLS.
   • Если НЕТ: Применяется стандартная модель оценки.
   • Если ДА: Применяется RLS-модель оценки (Шаг 3).
3. Применение RLS-модели (Каскад проверок): Система выполняет серию проверок контекста. Если условие не выполнено, применяется пессимизация (demotion) оценки документа или вклада синонима.
   1. Проверка наличия исходного термина: Присутствует ли исходный термин запроса в документе? Если НЕТ -> Пессимизация.
   2. Проверка наличия других синонимов: Присутствуют ли другие синонимы этого термина? Если НЕТ -> Пессимизация.
   3. Проверка смежности: Находится ли RLS непосредственно рядом (adjacent) с другим термином запроса? Если НЕТ -> Пессимизация.
   4. Проверка критериев изоляции: Удовлетворяет ли вхождение RLS Isolation Criteria (например, находится ли он в пределах окна из 10 слов, содержащего как минимум 3 других термина запроса)? Если НЕТ -> Пессимизация.
4. Вывод оценки: Выводится итоговый Document Score с учетом всех примененных пессимизаций.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании данных о синонимах и структуре документа.

• Контентные и Структурные факторы: Текст документа. Критически важна позиционная информация о терминах в документе для анализа смежности (adjacency) и близости (proximity/locality).
• Системные данные (Synonym Data):
  • Synonym Rules: Правила, определяющие связь между терминами.
  • Confidence Values: Уровень уверенности, связанный с каждым правилом.
  • Контекст правила (General vs Specific Context).
  • Тип синонима (Morphological, Acronym, Abbreviation).

Какие метрики используются и как они считаются

• Confidence Threshold (Порог уверенности): Используется на этапе классификации для определения, является ли синоним надежным.
• Adjacency (Смежность): Бинарная метрика, указывающая, находится ли RLS непосредственно перед или после другого термина запроса в документе.
• Isolation Metrics (Метрики изоляции): Измеряют контекстуальную близость. В патенте описан пример: поиск кратчайшей последовательности терминов в документе, которая включает RLS и пороговое количество других терминов запроса. Если длина этой последовательности превышает максимальный порог, RLS считается изолированным.
  • Maximum sequence length (например, 10 слов).
  • Minimum number of query terms (например, 3 термина).
• Demotion Factors (Факторы пессимизации): Множители или вычитаемые значения, применяемые к Document Score или к вкладу RLS, если контекстуальные критерии не выполняются.

1. Не все синонимы одинаково полезны: Google имеет систему для классификации синонимов на надежные (Non-RLS) и контекстно-зависимые (RLS). Надежные синонимы (например, морфологические варианты, аббревиатуры) рассматриваются почти как эквивалент исходного термина. Контекстно-зависимые требуют подтверждения.
2. Контекст и Близость (Locality) критичны для RLS: Для того чтобы RLS внес значительный вклад в ранжирование документа, он должен использоваться в том же контексте, что и в исходном запросе. Это проверяется через его близость к другим терминам запроса в тексте документа (adjacency и Isolation Criteria).
3. Изолированное использование RLS пессимизируется: Если RLS используется в документе в отрыве от других ключевых слов запроса, система активно понижает (demotes) оценку документа. Это защитный механизм против ранжирования нерелевантного контента, использующего многозначные синонимы.
4. Каскадная модель пессимизации: RLS-модель применяет серию проверок (наличие исходного термина, наличие других синонимов, смежность, изоляция). Невыполнение каждого следующего критерия приводит к дополнительной пессимизации, что делает ранжирование по изолированным RLS крайне затруднительным.
5. Источник синонима определяет его надежность: Классификация RLS зависит от того, как был сгенерирован синоним — правила с низким Confidence Value или правила специфического контекста порождают RLS.

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение семантической когерентности и контекста: При использовании синонимов в контенте убедитесь, что окружающий текст (co-occurring terms) четко задает контекст и соответствует интенту пользователя. Термины, связанные с основным запросом, должны находиться в непосредственной близости друг от друга.
• Приоритет исходным терминам запроса: Наличие исходного термина запроса в документе является сильным сигналом и защищает от одной из ступеней пессимизации RLS-модели. Фокусируйтесь на прямом ответе на запрос.
• Использование надежных синонимов (Non-RLS): Естественное использование морфологических вариантов, аббревиатур и общепринятых акронимов безопасно, так как они обычно классифицируются как Non-RLS и не требуют строгой контекстной близости.
• Структурирование контента для близости: При создании контента следите за тем, чтобы ключевые концепции темы находились рядом (в одном предложении или абзаце). Это удовлетворяет Isolation Criteria, гарантируя, что система видит связь между терминами.

Worst practices (это делать не надо)

• Synonym Stuffing (Насыщение синонимами): Использование большого количества синонимов без учета контекста в надежде повысить релевантность. Если эти синонимы будут классифицированы как RLS и использованы изолированно, это приведет к пессимизации.
• Оптимизация под многозначные синонимы: Попытка ранжироваться по широкому запросу, используя его неоднозначный синоним в другом значении. Например, пытаться ранжироваться по запросу о бренде "Apple", создавая контент о яблоках (fruit). Система определит "fruit" как RLS и пессимизирует документ при отсутствии IT-контекста.
• Искусственное разделение связанных терминов: Разнесение ключевых слов и их синонимов далеко друг от друга в тексте. Это нарушает критерии локальности и может активировать пессимизацию RLS.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Google на контекстуальном понимании контента, а не просто на совпадении ключевых слов. Он показывает, что система активно борется с неоднозначностью. Для SEO это означает, что построение тематического авторитета требует демонстрации глубокой связи между концепциями через четкий контекст и совместную встречаемость (co-occurrence) терминов. Стратегия должна фокусироваться на создании семантически насыщенного контента, где близость терминов естественным образом подтверждает их релевантность интенту.

Практические примеры

Сценарий: Обработка неоднозначного синонима (Пример из патента, FIG. 6A и 6B)

1. Исходный запрос: "Banana Recipe" (Рецепт банана).
2. Анализ синонимов: Система определяет "Plantain" (Плантан - овощной банан) как синоним для "Banana".
3. Классификация: Поскольку "Plantain" может использоваться как в контексте рецептов, так и в ботаническом контексте, система классифицирует его как Restricted-Locality Synonym (RLS).
4. Оценка Документа А ("Plantain Information", Doc 2): Документ содержит три вхождения "Plantain", но не содержит слово "Banana" и не содержит слово "Recipe" рядом с "Plantain".
   • Исходный термин отсутствует? Да -> Пессимизация.
   • Смежность с другим термином запроса ("Recipe") отсутствует? Да -> Пессимизация.
   • Критерии изоляции не выполнены? Да -> Пессимизация.
   • Результат: Документ А получает очень низкий балл.
5. Оценка Документа Б ("Plantain Recipes", Doc 3): Документ содержит фразу "Plantain Recipe".
   • Исходный термин ("Banana") отсутствует? Да -> Пессимизация.
   • Смежность с другим термином запроса ("Recipe") присутствует? Да -> Пессимизация не применяется.
   • Результат: Документ Б получает более высокий балл, чем Документ А, так как контекст подтвержден близостью слов.