Как Google строит и динамически обновляет индекс на основе тем и векторных представлений для семантического поиска

Термины и определения

Cosine Similarity (Косинусное сходство)

Метрика для определения схожести двух документов. Рассчитывается как нормализованное скалярное произведение (dot product) векторов тематических весов (Document Signatures). Значение (например, от 0 до 1) показывает, насколько похожи тематические профили документов.

Document Signature (Сигнатура документа)

Векторное представление документа. Включает список тем (Topics), связанных с документом, и вес (Weight) для каждой темы.

Natural Language Processing (NLP)

Технологии обработки естественного языка, используемые для анализа текста и генерации Topics и Weights.

Topics (Темы)

Абстрактные идеи или концепции, представляющие содержание документа. Генерируются с помощью NLP. Патент указывает, что тема может не присутствовать в тексте документа дословно (verbatim).

Topics Index (Тематический индекс)

Структура данных (например, инвертированный индекс), которая содержит список тем и для каждой темы — ссылки на документы, связанные с ней. Используется для быстрого поиска документов по теме.

Triggering Event (Триггерное событие)

Событие, которое инициирует пересчет Document Signature и обновление индекса. Примеры: изменение контента документа, изменение мастер-списка доступных тем (обновление онтологии или моделей NLP), или срабатывание таймера.

Weight (Вес / Topic Weight / Confidence Score)

Числовое значение (например, от 0 до 1.0), представляющее, насколько сильно тема связана с документом или уверенность системы в этой связи. Сумма весов всех тем документа может равняться 1.0 (100%).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает механизм эффективного инкрементального обновления тематического индекса.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод индексирования с динамическим обновлением.

1. Система получает первый набор тем и весов для документа (Первая сигнатура).
2. Генерируется первое обновление индекса: вставляются ссылки на документ для каждой темы из первого набора.
3. Позже система получает второй набор тем и весов для того же документа (Вторая сигнатура).
4. Генерируется второе обновление индекса, которое включает:
   1. Вставку ссылок на документ для тем, которые есть во втором наборе, но отсутствуют в первом (Новые темы).
   2. Удаление ссылок на документ для тем, которые есть в первом наборе, но отсутствуют во втором (Устаревшие темы).
5. Указано, что второй набор генерируется в ответ на Triggering Event.

Ядром изобретения является обновление индекса на основе дельты (разницы) между сигнатурами, что эффективнее полной переиндексации.

Claims 2, 3, 4 (Зависимые): Детализируют природу Triggering Event.

• Claim 2: Изменения, внесенные в документ (обновление контента).
• Claim 3: Изменения в списке тем, из которого выбираются темы (обновление онтологии или моделей NLP Google).
• Claim 4: Наступление предопределенного времени или интервала (периодическая переоценка).

Эти пункты критически важны, так как показывают, что тематическая оценка документа может измениться даже без изменения контента на сайте, если Google обновит свои алгоритмы понимания языка.

Claim 7 (Зависимый): Утверждает, что тема не обязательно должна присутствовать в тексте документа дословно (verbatim). Это подтверждает использование абстрактного семантического анализа.

Где и как применяется

Изобретение является частью инфраструктуры управления данными и применяется на этапе обработки контента.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система обнаруживает изменения в документе (Triggering Event по Claim 2) или получает команду на пересканирование, что инициирует передачу контента на индексирование.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап применения патента.

• Анализ (NLP): Система анализирует текст для генерации Document Signature (тем и весов).
• Управление индексом: Система строит и хранит Topics Index.
• Обновление: При получении новой сигнатуры (в ответ на любой Triggering Event) система выполняет эффективное инкрементальное обновление индекса (добавление/удаление связей), как описано в Claim 1.

RANKING (L1 - Retrieval) – Ранжирование (Отбор кандидатов)
Созданный Topics Index может использоваться на этапе отбора кандидатов (L1) для быстрого поиска документов, релевантных теме. Также описанный механизм расчета схожести (Cosine Similarity) используется для кластеризации контента, обеспечения разнообразия (Diversity) или как сигнал для определения тематически похожих документов.

Входные данные:

• Текст документа.
• Существующий Topics Index.
• Предыдущая Document Signature (если есть).
• Модели NLP / Мастер-список тем (онтология).

Выходные данные:

• Новая Document Signature.
• Обновленный Topics Index.

На что влияет

• Все типы контента: Применимо к любому контенту, который может быть представлен в текстовом виде (веб-страницы, документы, транскрипты видео/аудио).
• Скорость и точность обновления индекса: Механизм повышает эффективность отражения изменений контента или изменений в понимании этого контента поисковой системой.
• Семантический анализ: Инфраструктура позволяет системе анализировать контент на уровне тем и векторов, что влияет на понимание тематической авторитетности и релевантности.

Когда применяется

Алгоритм применяется в следующих случаях:

• Первичное индексирование: Когда документ впервые анализируется.
• Повторное индексирование (Triggering Events):
  • Когда контент документа изменяется (Claim 2).
  • Когда Google обновляет свои модели NLP или онтологию (Claim 3).
  • Периодически по расписанию (Claim 4).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Инкрементальное обновление индекса (Основной процесс патента)

1. Мониторинг: Система отслеживает Triggering Events.
2. Получение текста: При срабатывании триггера система получает актуальный текст документа.
3. Генерация новой сигнатуры: Текст обрабатывается NLP для создания нового набора тем и весов (New Signature).
4. Сравнение сигнатур: Система сравнивает New Signature с предыдущей сигнатурой (Old Signature).
5. Идентификация дельты:
   1. Определяются Добавленные темы (есть в New, нет в Old).
   2. Определяются Удаленные темы (есть в Old, нет в New).
6. Обновление индекса (Topics Index):
   1. Для Добавленных тем в индекс вставляется ссылка на документ.
   2. Для Удаленных тем из индекса удаляется ссылка на документ.
7. Хранение: New Signature сохраняется как актуальная сигнатура документа.

Процесс Б: Поиск похожих документов (Use Case, описанный в патенте)

1. Выбор исходного документа (S): Определяется документ, для которого нужно найти похожие.
2. Получение сигнатуры: Извлекается Document Signature исходного документа.
3. Поиск кандидатов (D): Используя Topics Index, система быстро находит все другие документы, которые имеют хотя бы одну общую тему с S. (Это значительно сокращает пространство поиска).
4. Расчет схожести: Для каждого документа-кандидата (D) рассчитывается Cosine Similarity между его вектором и вектором S.
5. Фильтрация и ранжирование: Документы сортируются по показателю схожести. Отбираются Топ-N документов или документы, превысившие пороговое значение.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Весь текст документа является основным входным данными для модуля NLP. Структура, семантика и полнота текста определяют итоговую Document Signature (темы и веса).
• Технические факторы: Данные о модификации документа (например, дата изменения или обнаружение изменений при краулинге) используются как Triggering Event.

Какие метрики используются и как они считаются

• Weight (Вес темы): Метрика, определяющая силу связи темы с документом. Рассчитывается с помощью NLP. Может представлять собой показатель уверенности (Confidence Score). Патент упоминает, что сумма весов может быть нормализована до 1.0 (100%).
• Document Signature (Вектор): Агрегированное представление документа как вектора тем и весов. Например, [Тема А: 0.7, Тема Б: 0.3].
• Cosine Similarity (Косинусное сходство): Метрика для сравнения двух документов (S и D) на основе их тематических векторов. Рассчитывается по формуле:

$Sim(S,D) = cosine\theta = \frac{S \cdot D}{||S|| ||D||}$

1. Подтверждение тематического и векторного индексирования: Патент демонстрирует инфраструктуру, основанную на понимании контента через призму абстрактных тем (Topics). Документы представляются в виде семантических векторов (Document Signatures).
2. Абстрактность тем (Claim 7): Темы генерируются с помощью NLP и могут не присутствовать в тексте дословно. Это указывает на способность системы понимать смысл, выходящий за рамки буквального совпадения терминов.
3. Динамическая переоценка контента: Ключевой механизм патента — эффективное инкрементальное обновление индекса. Система спроектирована для постоянной переоценки семантики документа.
4. Влияние обновлений Google как триггера (Claim 3): Переоценка происходит не только при изменении контента, но и при обновлении собственных алгоритмов Google (моделей NLP или онтологий). Это объясняет, почему ранжирование может меняться во время Core Updates, даже если контент на сайте не менялся.
5. Схожесть через векторный анализ: Использование Cosine Similarity для определения схожести документов подтверждает применение методов векторного поиска для анализа тематической близости контента.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на глубину и четкость темы (Topical Depth): Контент должен быть четко сфокусирован и всесторонне раскрывать тему. Цель — добиться того, чтобы система NLP присвоила целевым темам максимальные веса (Weights) в Document Signature страницы.
• Семантическое обогащение контента: Использовать разнообразную лексику, связанные сущности и концепции, чтобы помочь моделям NLP корректно идентифицировать абстрактные Topics. Это увеличивает Confidence Score (вес) нужной темы.
• Существенное обновление контента: Изменение контента является явным Triggering Event (Claim 2). Чтобы гарантировать переоценку тематической сигнатуры страницы, обновления должны быть существенными и изменять семантику или глубину раскрытия темы, а не быть косметическими.
• Мониторинг изменений в понимании ниши: Так как обновление моделей Google также является триггером (Claim 3), необходимо следить за тем, как Google интерпретирует запросы и кластеризует контент в вашей нише (SERP analysis). Адаптируйте контент под обновленное понимание тематики поисковой системой.
• Оптимизация внутренней перелинковки на основе тематической схожести: Используйте принципы Cosine Similarity для построения внутренней перелинковки. Связывайте документы, которые имеют схожие тематические векторы, чтобы усилить тематическую связанность сайта.

Worst practices (это делать не надо)

• Поверхностный контент и "размытие" темы: Создание контента, который затрагивает слишком много тем поверхностно, приведет к формированию сигнатуры с низкими весами по многим темам. Это затруднит ранжирование по конкретным тематикам и снизит показатели Cosine Similarity с целевыми тематическими кластерами.
• Использование только ключевых слов (Keyword Stuffing): Поскольку темы являются абстрактными (Claim 7), оптимизация под буквальное вхождение ключевых слов неэффективна для влияния на Document Signature. Система оценивает смысл, а не плотность терминов.
• "Опубликовал и забыл": Полагаться на то, что однажды созданный контент будет всегда ранжироваться одинаково. Патент явно указывает, что изменения в моделях Google (Claim 3) или периодическая переоценка (Claim 4) могут изменить сигнатуру документа.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегию Google по переходу к семантическому и векторному поиску. Инфраструктура, описанная в патенте, является основой для Entity-First Indexing. Для SEO-специалистов это означает, что долгосрочная стратегия должна фокусироваться на построении тематической авторитетности (Topical Authority) путем создания кластеров контента, которые демонстрируют глубокое понимание тем. Понимание того, что документы представлены как векторы тем, помогает интерпретировать работу современных алгоритмов ранжирования.

Практические примеры

Сценарий 1: Обновление контента для улучшения тематического фокуса (Triggering Event по Claim 2)

1. Ситуация: Статья "Уход за кактусами" ранжируется низко. Предполагаемая Document Signature: ["Комнатные растения": 0.6, "Садоводство": 0.3, "Декор": 0.1].
2. Действие: SEO-специалист существенно обновляет статью, добавляя разделы про "Суккуленты", "Адаптацию к засухе", "Виды почв для пустынных растений" и удаляя общие советы по декору.
3. Результат (по патенту): Обновление контента срабатывает как Triggering Event. Система генерирует новую Document Signature: ["Уход за суккулентами": 0.7, "Ботаника пустынных растений": 0.2, "Комнатные растения": 0.1]. Индекс инкрементально обновляется. Обновленный вектор имеет более высокое Cosine Similarity с целевыми тематическими запросами.

Сценарий 2: Влияние обновления алгоритмов Google (Triggering Event по Claim 3)

1. Ситуация: Медицинский сайт стабильно ранжируется по запросам о лечении диабета. Контент не меняется.
2. Событие: Происходит Google Core Update, включающий обновление моделей NLP для лучшего понимания медицинской терминологии и актуальных методов лечения.
3. Результат (по патенту): Обновление моделей является Triggering Event (Claim 3). Все страницы сайта переоцениваются. Если контент использовал устаревшие методы лечения, его Document Signature изменится. Веса по темам, связанным с актуальной медициной, снизятся. Ссылки на документ удаляются из индекса по ключевым актуальным темам, что приводит к падению трафика, несмотря на отсутствие изменений на сайте.