Как Google кластеризует контент на основе общих интересов аудитории, используя анализ ближайших соседей

Термины и определения

Cluster (Кластер)

Группа элементов контента, объединенных на основе высокой степени схожести их Nearest Neighbor Lists.

Content Group (Группа контента)

Набор из одного или нескольких элементов контента (например, рекламных объявлений), которые система обрабатывает как единое целое для анализа и кластеризации.

Distance Metric (Метрика расстояния)

Числовое значение, представляющее степень различия между двумя объектами. В патенте используются два уровня: First Distance Metric и Second Distance Metric.

Edit Distance (Расстояние редактирования)

Одна из возможных метрик для Second Distance Metric. Определяется как минимальное количество операций (вставок, удалений), необходимых для преобразования одного Nearest Neighbor List в другой.

First Distance Metric (Первая метрика расстояния)

Метрика для расчета схожести между двумя Interest Category Vectors. Используется для генерации NNL. Примеры: cosine distance.

Hierarchical Agglomerative Clustering (Иерархическая агломеративная кластеризация)

Алгоритм кластеризации "снизу вверх", который начинает с отдельных элементов и последовательно объединяет наиболее похожие пары в более крупные кластеры.

Interest Category Vector (Вектор категорий интересов)

Структура данных (например, гистограмма), ассоциированная с элементом контента. Она описывает распределение и относительную частоту (вес) различных категорий интересов пользователей, которые взаимодействовали с этим контентом.

Nearest Neighbor List (NNL) (Список ближайших соседей)

Упорядоченный список других групп контента, отсортированный по степени их схожести с базовой группой контента на основе сравнения Interest Category Vectors.

Second Distance Metric (Вторая метрика расстояния)

Метрика для расчета схожести между двумя Nearest Neighbor Lists. Используется для принятия решения о кластеризации.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной многоступенчатый процесс оценки и кластеризации контента.

1. Система идентифицирует первую группу контента. Элементы этой группы имеют Interest Category Vectors, указывающие на интересы пользователей, контактировавших с элементом.
2. Система оценивает вектор элемента первой группы в сравнении с векторами элементов других групп для вычисления First Distance Metrics (первичные метрики расстояния, показывающие схожесть между группами).
3. Генерируется First Nearest Neighbor List (NNL) для первой группы. Это ранжированный список других групп, основанный на первичных метриках.
4. Система сравнивает первый NNL со вторым NNL (принадлежащим второй группе контента) для вычисления Second Distance Metric (вторичная метрика расстояния, показывающая схожесть между списками NNL).
5. На основе вторичной метрики первая и вторая группы объединяются в Cluster, который заменяет исходные группы.

Ядром изобретения является двухэтапное сравнение: сначала схожесть векторов интересов (для создания NNL), затем схожесть самих списков NNL (для кластеризации).

Claim 3 (Зависимый): Детализирует процесс генерации векторов интересов.

1. Идентификация пользователей, которые получили доступ к элементу контента.
2. Определение категорий интересов этих пользователей.
3. Генерация Interest Category Vector для элемента на основе анализа этих категорий интересов.

Это подтверждает, что векторы основаны на фактическом поведении и профилях аудитории.

Claim 4 (Зависимый): Уточняет метод сравнения списков NNL (Second Distance Metric).

1. Система определяет Edit Distance между первым и вторым NNL.
2. Объединение в кластер происходит на основе этого Edit Distance.

Где и как применяется

Патент не описывает применение этого метода в основном конвейере органического поиска в реальном времени. Он фокусируется на офлайн-анализе данных для систем размещения контента.

CRAWLING / Сбор данных
Система должна собирать и обрабатывать данные о поведении пользователей (user activity), такие как поисковые запросы, посещенные сайты и взаимодействие с контентом (клики, просмотры). Эти данные являются исходным материалом для анализа.

INDEXING / Обработка данных (Offline Processing)
Основные процессы, описанные в патенте (генерация векторов, вычисление NNL и кластеризация), вероятно, выполняются в офлайн-режиме или в виде пакетной обработки. Это аналитический процесс, который обрабатывает большие объемы данных для создания структуры кластеров.

Системы размещения контента (AdTech / Рекомендации)
Результаты работы системы — кластеры контента — используются на этапе доставки контента пользователю. Content placement system (например, рекламная сеть или система рекомендаций) использует эти кластеры для выбора наиболее подходящего контента для показа.

Входные данные:

• Набор элементов контента (например, рекламные объявления).
• Данные о поведении пользователей (анонимизированные), связанные с взаимодействием с этим контентом.
• Классификатор интересов (например, Bayesian classifier network).

Выходные данные:

• Иерархическая структура кластеров, объединяющая исходные группы контента на основе схожести аудитории.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В патенте явно указано влияние на рекламу (ads). Метод также может применяться к любому контенту в рекомендательных системах (например, Google Discover, YouTube).
• Конкретные ниши или тематики: Метод универсален. Он особенно полезен для выявления неочевидных связей между контентом из разных тематик, если они привлекают одну и ту же аудиторию.

Когда применяется

• Временные рамки и частота применения: Процесс кластеризации является итеративным и ресурсоемким. Это предполагает периодическую пакетную обработку для обновления кластеров по мере поступления новых данных о поведении пользователей, а не выполнение в реальном времени.
• Условия и пороги: Кластеризация происходит, когда схожесть между списками ближайших соседей (Second Distance Metric) является наивысшей среди всех пар или превышает определенный порог.

Пошаговый алгоритм

Процесс можно разделить на три основных этапа: генерация векторов, генерация списков ближайших соседей и кластеризация.

Этап А: Генерация векторов интересов (Interest Category Vector Generation)

1. Сбор данных о поведении: Для каждого элемента контента идентифицируется группа пользователей, которые с ним взаимодействовали. Собирается их активность (например, поисковые запросы, посещенные сайты).
2. Определение интересов: Активность пользователей обрабатывается (например, с помощью Байесовского классификатора) для определения категорий интересов.
3. Агрегация и взвешивание: Интересы агрегируются по всей группе пользователей. Определяется относительная частота (вес) каждого интереса.
4. Формирование вектора: Создается Interest Category Vector для элемента контента, отражающий профиль интересов его аудитории.

Этап Б: Генерация списков ближайших соседей (NNL Generation)

1. Вычисление схожести векторов (First Distance Metric): Система сравнивает вектор интересов каждой группы контента с векторами всех остальных групп. Используются методы, такие как косинусное расстояние (cosine distance function) или скалярное произведение нормализованных векторов (dot product of the unit-normalized vectors).
2. Ранжирование и сортировка: Для каждой группы контента остальные группы сортируются по возрастанию расстояния (убыванию схожести).
3. Формирование списка: Создается Nearest Neighbor List (NNL) — упорядоченный список соседей.

Этап В: Кластеризация контента (Content Clustering)

1. Вычисление схожести списков (Second Distance Metric): Система сравнивает NNL всех пар групп контента. Используются метрики, такие как Edit Distance или сумма абсолютных разностей рангов.
2. Идентификация наиболее похожей пары: Определяется пара групп контента, чьи NNL имеют наименьшее расстояние (наибольшую схожесть).
3. Объединение в кластер: Эти две группы объединяются в новый кластер, который заменяет исходные группы в наборе данных.
4. Итерация: Процесс повторяется (Hierarchical Agglomerative Clustering), пока не будет достигнуто желаемое состояние.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на данных, связанных с поведением пользователей и их интересами. Традиционные SEO-факторы (контентные, ссылочные, технические) не упоминаются.

• Поведенческие факторы: Это основные данные для системы. Используется активность пользователей (user activity), которые взаимодействовали с контентом. Сюда входят:
  • Поисковые запросы (search query, keywords), введенные пользователем.
  • Посещенные веб-сайты (website visited by the user).
  • Взаимодействие с контентом (клики, просмотры).

В патенте подчеркивается, что данные собираются анонимно (например, с помощью cookies) и с согласия пользователя (opt-in/opt-out).

Какие метрики используются и как они считаются

• Interest Category Vector: Вектор или гистограмма, представляющая профиль интересов аудитории. Для классификации интересов может использоваться Байесовская сеть (Bayesian classifier network).
• First Distance Metric (Схожесть векторов): Метрика для определения схожести между двумя Interest Category Vectors. Упоминаются методы:
  • Скалярное произведение нормализованных векторов (dot product of the unit-normalized vectors).
  • Косинусное расстояние (cosine distance function).
• Nearest Neighbor List (NNL): Ранжированный список, созданный путем сортировки групп контента на основе First Distance Metric.
• Second Distance Metric (Схожесть списков): Метрика для определения схожести между двумя NNL. Упоминаются методы:
  • Edit Distance (расстояние редактирования).
  • Сумма абсолютной разницы в ранге каждой записи, деленная на минимальный ранг для этой записи в двух списках.
• Алгоритмы машинного обучения: Для кластеризации используется Hierarchical Agglomerative Clustering.

1. Кластеризация на основе аудитории, а не содержания: Ключевой вывод — Google использует механизмы для группировки контента на основе того, КТО его потребляет (их интересы), а не только того, О ЧЕМ этот контент. Два тематически разных элемента могут попасть в один кластер, если их аудитории имеют схожие профили интересов.
2. Глубокий анализ поведения пользователей: Система основана на способности Google собирать данные о поведении (поисковые запросы, посещения сайтов) и преобразовывать их в структурированные профили интересов (Interest Category Vectors).
3. Сложный механизм выявления связей (NNL Comparison): Используется двухэтапный анализ схожести. Кластеризация основана на сравнении списков соседей (NNL), что является более сложным методом, чем прямое сравнение векторов. Это позволяет выявить более глубокие структурные сходства между аудиториями.
4. Применение в AdTech и рекомендациях: Согласно тексту патента, этот механизм предназначен для улучшения систем размещения контента (content placement systems), в первую очередь рекламы и рекомендаций. Прямого применения в алгоритмах ранжирования органического поиска не описано.

Патент описывает внутренние процессы Google (преимущественно AdTech и системы рекомендаций) без прямых рекомендаций для SEO. Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для SEO-ранжирования в органическом поиске, но позволяет лучше понять, как Google анализирует аудиторию.

Best practices (это мы делаем)

• Глубокое изучение интересов целевой аудитории: Необходимо понимать не только основной интент, связанный с ключевым словом, но и смежные интересы аудитории. Патент подтверждает, что Google способен профилировать эти интересы. Создание контента, охватывающего смежные темы (Topical Authority), укрепляет связь с аудиторией.
• Фокус на привлечении целевой аудитории: Необходимо сосредоточиться на привлечении пользователей с четко выраженными интересами, соответствующими тематике сайта. Наличие целевой аудитории помогает сформировать релевантный Interest Category Vector в системах Google.
• Анализ профиля аудитории: Используйте доступные инструменты аналитики для понимания реальных интересов посетителей вашего сайта. Это поможет синхронизировать SEO и контент-стратегию с тем, как Google может кластеризовать вашу аудиторию.

Worst practices (это делать не надо)

• Привлечение нецелевого или смешанного трафика: Покупка трафика низкого качества, использование кликбейта или накрутка посещаемости может негативно сказаться на восприятии сайта системами, использующими подобные методы анализа. Нецелевой трафик "размывает" Interest Category Vector сайта, что может привести к некорректной кластеризации.
• Игнорирование смежных интентов: Фокусировка исключительно на узком наборе ключевых слов без учета более широкого круга интересов пользователей в вашей нише.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google на понимание пользователя и его интересов. Он демонстрирует техническую реализацию того, как поведение пользователей преобразуется в данные для машинного обучения. Для Senior SEO-специалистов это подчеркивает важность перехода от чисто семантического анализа контента к анализу аудитории и ее поведения. Хотя этот конкретный патент относится к AdTech, технологии профилирования аудитории лежат в основе многих систем Google.

Практические примеры

Патент не предоставляет конкретных сценариев применения для SEO. Приведенный ниже пример иллюстрирует работу патента в контексте рекомендательных систем или AdTech.

Сценарий: Кластеризация контента на основе общих интересов аудитории

1. Элемент контента 1: Статья "Лучшие карбоновые шоссейные велосипеды".
2. Элемент контента 2: Статья "Как подготовиться к марафону".
3. Анализ аудитории: Google анализирует пользователей, читающих обе статьи. Выясняется, что аудитория обеих статей имеет схожие Interest Category Vectors с высокими весами для интересов: "Спортивное питание", "Мониторы сердечного ритма", "Восстановление после тренировок".
4. Кластеризация: Система определяет высокую степень схожести между Nearest Neighbor Lists этих статей. Обе статьи попадают в один кластер (например, "Спорт на выносливость").
5. Результат: Пользователю, который прочитал статью о велосипедах, система рекомендаций (например, Google Discover) или рекламная система с большей вероятностью покажет статью о марафоне или рекламу спортивного питания, так как они находятся в одном кластере интересов аудитории.