Как Google реализует кросс-языковой поиск (CLIR) с интерактивным уточнением переведенного запроса

Термины и определения

Candidate Query (Кандидатный запрос)

Автоматический перевод исходного запроса на целевой язык. Представляется пользователю для возможной модификации.

CLIR (Cross-Language Information Retrieval)

Кросс-языковой информационный поиск. Процесс поиска информации на одном языке с использованием запроса на другом языке.

CLIR Engine (Система CLIR)

Компонент, координирующий процесс CLIR, взаимодействующий с пользователем, Translation System и Search System.

Hybrid Query (Гибридный запрос)

Запрос, содержащий контент на двух или более языках.

IME (Input Method Editor)

Редактор метода ввода. ПО, позволяющее вводить символы, отсутствующие на клавиатуре. Используется для ручного редактирования запроса на целевом языке.

Related Queries Module (Модуль связанных запросов)

Компонент, генерирующий альтернативные запросы (синонимы, перефразирования) на исходном или целевом языке.

Source Language/Query (Исходный язык/запрос)

Язык (L1) и текст запроса, введенного пользователем.

Target Language (Целевой язык)

Иностранный язык (L2), на котором система выполняет поиск контента.

Target Query (Целевой запрос; также Modified Query)

Итоговый запрос на целевом языке, используемый для поиска после модификации пользователем Candidate Query.

Translation System/Engine (Система перевода)

Система машинного перевода (например, статистического), используемая для перевода запросов и результатов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на интерактивном процессе уточнения запроса и специфическом формате представления результатов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный цикл интерактивного CLIR.

1. Получение исходного запроса (L1).
2. Перевод в Candidate Query (L2).
3. Поиск ресурсов на L2 по Candidate Query.
4. Перевод ресурсов на L1.
5. Представление переведенных результатов (L1) вместе с Candidate Query (L2).
6. Получение ввода, модифицирующего Candidate Query в Target Query (L2). (Ключевой интерактивный шаг).
7. Поиск ресурсов на L2 по Target Query.
8. Перевод новых ресурсов на L1.
9. Представление обновленных результатов.

Также Claim 1 включает специфическое требование к UI: отображение результата на L2 построчно (inline) после соответствующего переведенного результата на L1, при этом каждый результат на L2 может быть выборочно скрыт или показан по запросу пользователя.

Claim 9 (Независимый пункт): Описывает схожий процесс с акцентом на пользовательское взаимодействие и UI. Подчеркивает получение спецификаций языков и запроса, представление перевода и результатов, получение модификации и обновление выдачи, включая требования к выборочному inline-отображению оригинальных результатов с возможностью их скрытия.

Claims 5-8 (Зависимые): Детализируют способы модификации Candidate Query (Шаг 6 из Claim 1):

• Claim 5: Выбор альтернативного перевода.
• Claim 6-7: Выбор связанного запроса (сгенерированного на L1 и переведенного на L2, или сгенерированного сразу на L2).
• Claim 8: Ручное редактирование текста пользователем.

Где и как применяется

Изобретение выступает в роли координатора (CLIR Engine) между различными системами поиска и перевода.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это ключевой этап применения. CLIR Engine управляет переводом и уточнением запроса.

1. Получение Source Query.
2. Взаимодействие с Translation System для генерации Candidate Query.
3. Взаимодействие с Related Queries Module для генерации альтернатив.
4. Представление перевода пользователю и обработка обратной связи (редактирование/выбор).
5. Формирование финального Target Query.

RANKING – Ранжирование
На вход стандартной поисковой системы подается Target Query (на целевом языке). Поиск ведется по индексу целевого языка. Система CLIR не влияет на алгоритмы ранжирования.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Уровень представления)
CLIR Engine координирует обратный перевод результатов и формирует финальный SERP. Это включает взаимодействие с Translation System для перевода сниппетов/страниц и формирование UI, который объединяет переведенные результаты и оригиналы (inline или side-by-side).

На что влияет

• Специфические запросы: Влияет только на кросс-языковые запросы. Особенно полезно для запросов, где машинный перевод неоднозначен или требует знания специфической терминологии на целевом языке.
• Конкретные ниши или тематики: Ниши, где контент сильно локализован (местный бизнес, региональное право, локальные новости).
• Языковые и географические ограничения: Система создана для преодоления этих ограничений.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм применяется, когда пользователь явно использует функцию кросс-языкового поиска через специализированный интерфейс, указывая разные исходный и целевой языки.
• Условия работы: Наличие поддержки машинного перевода для выбранной пары языков.

Пошаговый алгоритм

Интерактивный процесс CLIR:

1. Получение ввода: Система получает исходный запрос (Source Query), исходный язык (L1) и целевой язык (L2).
2. Генерация предварительного перевода: Source Query переводится в Candidate Query (L2) с помощью Translation System. Выбирается перевод с наивысшей вероятностью.
3. Генерация альтернатив (Опционально): Генерируются альтернативные переводы или связанные запросы (Related Queries) на L2.
4. Первичный поиск и перевод: Выполняется поиск по Candidate Query, а результаты переводятся на L1.
5. Представление интерфейса: Система отображает SERP, включающий переведенные результаты, оригиналы (inline), а также Candidate Query в редактируемом поле и список альтернатив.
6. Интерактивное уточнение: Пользователь модифицирует Candidate Query (ручное редактирование через IME или выбор альтернативы).
7. Формирование целевого запроса: Модифицированный ввод становится финальным Target Query (L2).
8. Повторный поиск: Target Query отправляется в Search System для поиска в индексе L2.
9. Обратный перевод и обновление: Новые результаты переводятся на L1, и SERP обновляется.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на процессе обработки и не детализирует факторы ранжирования.

• Контентные (Лингвистические) факторы: Текст исходного запроса. Текст найденных ресурсов (заголовки, сниппеты, контент страниц) используется для обратного перевода.
• Пользовательские факторы:
  • Выбор исходного и целевого языков.
  • Интерактивная модификация Candidate Query.
  • Взаимодействие с интерфейсом (например, скрытие оригинальных результатов).
• Системные данные:
  • Translation Models: Статистические или иные модели для перевода между языками.
  • Индекс ресурсов поисковой системы на целевом языке.

Какие метрики используются и как они считаются

• Вероятность перевода (Probability): Используется в статистическом машинном переводе для выбора наилучшего Candidate Query на основе языковой модели.
• Estimated number of matching resources (Оценочное количество совпадающих ресурсов): Количество результатов поиска для связанных запросов. Может отображаться пользователю и использоваться для фильтрации предложений.
• Пороги фильтрации: Упоминается возможность отбрасывать Related Queries, если оценочное количество результатов ниже порога (например, 1000).
• Quality Scores (Оценки качества): Упоминается возможность фильтрации Related Queries на основе их quality scores (методология расчета в патенте не детализирована).

Этот патент описывает инфраструктуру и пользовательский интерфейс для специализированной функции кросс-языкового поиска. Он не содержит прямых рекомендаций для SEO-оптимизации или описания алгоритмов ранжирования.

1. Интерактивность как решение проблемы неточности перевода: Ядром изобретения является механизм обратной связи. Google признает ограничения машинного перевода запросов и предоставляет пользователю инструменты для его корректировки (редактирование Candidate Query, выбор альтернатив).
2. Ранжирование остается стандартным: Система CLIR использует стандартный поисковый движок для ранжирования документов на целевом языке по отношению к уточненному Target Query. Патент не вносит изменений в этот процесс.
3. Зависимость от качества машинного перевода: Эффективность системы напрямую зависит от качества работы Translation Engine как при переводе запроса, так и при обратном переводе результатов.
4. Фокус на пользовательском опыте (UX): Патент детально описывает UI, включая способы модификации запроса и варианты отображения результатов (inline, side-by-side, возможность скрывать оригиналы), что указывает на стремление сделать потребление иностранного контента удобным.
5. Расширение доступа к контенту: Этот механизм позволяет контенту преодолевать языковые барьеры и достигать глобальной аудитории без необходимости локализации со стороны владельца сайта.

Хотя патент является инфраструктурным, он предоставляет важный контекст для международного SEO.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под машинный перевод (MTO - Machine Translation Optimization): Пишите контент ясно, грамматически корректно и недвусмысленно. Контент, который легко и точно переводится Translation Engine, будет лучше представлен иностранной аудитории, использующей CLIR. Избегайте сложного сленга и идиом.
• Оптимизация под нативный язык контента: Сосредоточьтесь на достижении высоких позиций в индексе вашего целевого языка. Система CLIR ищет соответствия именно в этом индексе. Если контент не ранжируется локально, он не будет найден через CLIR.
• Использование стандартной терминологии и сущностей: Используйте общепринятую терминологию и названия сущностей (бренды, локации). Это повышает вероятность корректного перевода как запроса пользователя, так и вашего контента.
• Четкая структура заголовков и сниппетов: Убедитесь, что Title и Description точно отражают содержание страницы, так как именно они будут переведены и показаны в первую очередь в кросс-языковой выдаче.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание контента специально под алгоритмы машинного перевода: Не стоит пытаться писать текст, ориентируясь на то, как его обработает Google Translate. Это ухудшит качество контента для носителей языка и не даст преимуществ.
• Использование текста на изображениях: Критически важная информация не должна быть встроена в изображения, так как это затрудняет ее перевод системой CLIR.
• Сложные и запутанные предложения: Длинные, сложноподчиненные предложения увеличивают вероятность ошибок при автоматическом переводе, ухудшая пользовательский опыт для международной аудитории.
• Неестественный язык и переоптимизация: Тексты с переспамом ключевых слов часто переводятся некорректно или бессмысленно.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по устранению языковых барьеров в поиске. Для SEO это означает, что качественный контент потенциально доступен глобальной аудитории, даже если он не локализован. Стратегически важно создавать контент, который сохраняет свою ценность и понятность при автоматическом переводе ("Translatability"). Это снижает барьер для международного охвата.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация контента локального бизнеса для международного поиска через CLIR

1. Ситуация: Веб-сайт итальянского ресторана в Риме, контент только на итальянском языке.
2. Цель: Привлечь англоязычных туристов.
3. Действия (MTO на итальянском языке):
   • Вместо использования диалекта убедиться, что присутствуют стандартные названия блюд (например, "Pasta fresca con pecorino e pepe nero").
   • Оптимизировать заголовки под стандартные запросы, такие как "Ristorante vicino al Colosseo".
4. Как работает CLIR: Английский турист вводит "Restaurant near Colosseum". Система переводит это как "Ristorante vicino al Colosseo" (Candidate Query). Поиск выполняется в итальянском индексе.
5. Ожидаемый результат: Сайт ресторана (если он хорошо ранжируется локально) появляется в выдаче. Система переводит сниппет обратно на английский. Благодаря использованию стандартной терминологии (MTO), перевод меню и описания будет понятен туристу.