Как Google автоматически создает "Поисковые журналы" для трендовых тем на мобильных устройствах

Термины и определения

Application Data Model (Модель данных приложения)

Фреймворк или шаблон, который издатель настраивает для определения формата отображения контента в издании. Он адаптируется под различные типы устройств.

Content Searcher (Поисковик контента)

Компонент системы, отвечающий за поиск новостных статей, медиафайлов (включая UGM) и справочной информации по трендовой теме.

Content Sources (Источники контента)

Различные источники данных, включая RSS-фиды, социальные потоки (social streams), источники пользовательского медиа (UGM) и мультимедиа.

Edition Formatter (Форматировщик издания)

Компонент, который генерирует макет издания, трансформирует и нормализует результаты поиска в формат Search Magazine.

Edition Player (Плеер изданий)

Клиентское приложение на мобильном устройстве, которое отображает Magazine Editions пользователю.

News Analyzer (Анализатор новостей)

Компонент, который опрашивает новостные серверы и идентифицирует трендовые темы.

Producer Server (Сервер продакшена)

Сервер, на котором размещается бэкенд системы (Studio Backend) для создания, хранения и распространения изданий.

Search Magazine Edition / Trending Edition (Издание поискового журнала / Трендовое издание)

Автоматически сгенерированное издание, посвященное актуальной теме, с определенным форматом (Новости, UGM, Справка).

Studio UI (Интерфейс студии)

Пользовательский интерфейс, позволяющий издателям (Publishers) разрабатывать макет и дизайн интерактивных изданий.

Trending Topic (Трендовая тема)

Горячая тема или тема, которая набирает актуальность или популярность в текущий момент.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации трендовых поисковых журналов.

1. Система получает идентификацию трендовой темы в ответ на запрос пользователя.
2. Генерируется издание (определенное издателем) для этой темы.
3. Критерии выбора темы: Тема выбирается на основе характеристик, связанных с новостными источниками, генерирующими статьи, И характеристик, связанных с активностью распространения (sharing activities) разными пользователями на нескольких платформах социальных сетей.
4. Выбирается формат макета (search magazine layout format) на основе настраиваемой Application Data Model (которую издатель настраивает по-разному в зависимости от контента).
5. Формат макета корректируется на основе конкретного типа мобильного устройства, связанного с запросом.
6. Макет включает:
   1. Новостной раздел (News section).
   2. Раздел пользовательского контента (User-generated media section), включающий медиа, которым поделились пользователи. Он содержит подразделы для загрузки видео, фото и социальных сетей. Макет этого раздела динамически корректируется на основе доступного UGM.
   3. Справочный раздел (About section) с описательной информацией.
7. Выполняется поиск новостных статей по теме на новостных серверах.
8. Результаты поиска автоматически (без вмешательства пользователя) трансформируются в скорректированный формат макета.
9. Издание передается для отображения на мобильном устройстве, соответствуя его типу.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует процесс трансформации результатов. Он включает нормализацию (normalizing) заголовка, описания, автора и выдержки из результатов поиска перед включением их в издание.

Claim 7 (Независимый пункт): Описывает систему с теми же основными функциями, что и в Claim 1, реализованную на вычислительном устройстве, включая компоненты News Analyzer, Edition Formatter и Content Searcher.

Где и как применяется

Изобретение описывает отдельную систему агрегации и представления контента, которая функционирует параллельно или поверх стандартной архитектуры веб-поиска. Она в первую очередь ориентирована на мобильные приложения и трендовый контент.

CRAWLING и INDEXING – Сканирование и Индексирование
Система полагается на данные, уже проиндексированные из различных источников. Content Searcher взаимодействует с индексами новостных серверов, платформ социальных сетей и общего веб-индекса (для справочной информации).

RANKING – Ранжирование (Внутреннее)
Content Searcher выполняет поиск внутри этих источников для извлечения наиболее релевантного контента по трендовой теме. Патент не детализирует алгоритмы ранжирования, используемые для выбора контента внутри каждого раздела.

METASEARCH и RERANKING – Метапоиск и Переранжирование (Уровень Представления)
Основное применение патента. Edition Formatter выполняет функции агрегации контента из разных источников (новости, UGM, справка), его трансформации (нормализации) и финального форматирования в Search Magazine Edition. Это процесс смешивания и адаптации представления под конкретное устройство.

Входные данные:

• Идентификация трендовой темы (на основе новостей и социальных сигналов).
• Сырой контент из источников: новостные статьи, посты в соцсетях, видео, фото, справочные статьи.
• Шаблоны издателей (Application Data Model).
• Информация о типе мобильного устройства пользователя.

Выходные данные:

• Отформатированное Search Magazine Edition, адаптированное под устройство.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на новостной контент, пользовательский контент (социальные сети, блоги, загруженные медиа) и справочный контент (энциклопедический, биографический).
• Специфические запросы: Влияет на темы, которые в данный момент являются трендовыми (Trending Topics). Не влияет на вечнозеленые или узкоспециализированные запросы.
• Технологии: Сфокусировано исключительно на мобильных устройствах и адаптации контента под различные их типы и размеры экранов.

Когда применяется

• Триггеры активации: Когда тема идентифицируется как трендовая. Согласно описанию, это происходит, когда тема достигает определенного порога актуальности (relevance threshold).
• Пороговые значения: Идентификация тренда (согласно Claim 1) зависит от объема и характеристик новостных источников, а также от объема активности распространения контента в социальных сетях.

Пошаговый алгоритм

1. Идентификация тренда: News Analyzer отслеживает новостные серверы и активность в социальных сетях для выявления тем, превышающих порог актуальности.
2. Инициация издания: При обнаружении трендовой темы система инициирует создание Trending Edition.
3. Выбор и адаптация шаблона: Edition Formatter выбирает соответствующую Application Data Model (шаблон издателя) и корректирует базовый макет (Новости, UGM, Справка) под тип мобильного устройства пользователя.
4. Параллельный поиск контента: Content Searcher выполняет поиск:
   1. Новостных статей на новостных серверах.
   2. Медиа и пользовательского контента (видео, фото, блоги, социальные сети).
   3. Справочной информации (биографии, энциклопедические данные, карты GIS).
5. Трансформация и нормализация: Edition Formatter обрабатывает полученные результаты. Это включает извлечение заголовков, авторов, выдержек и их нормализацию (очистка текста, исправление форматирования).
6. Форматирование издания: Результаты компонуются в соответствующие разделы макета. Макет раздела UGM динамически корректируется в зависимости от типа и объема найденного пользовательского контента.
7. Распространение и отображение: Готовое издание передается на мобильное устройство для отображения в Edition Player.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы:
  • Новостные статьи: заголовки, описания, авторы, выдержки (fair use excerpt).
  • Пользовательский контент (UGM): посты в блогах, микроблогах, записи в социальных сетях, загруженные пользователями видео и изображения.
  • Справочная информация: энциклопедические данные, биографическая информация, географическая информация (GIS maps).
• Технические факторы: Тип и характеристики мобильного устройства (используются для адаптации макета).
• Поведенческие факторы (Социальные): Активность распространения контента (sharing activities) пользователями на платформах социальных сетей. Используется как ключевой сигнал для идентификации трендовых тем (Claim 1).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не предоставляет конкретных формул, но упоминает следующие метрики и критерии:

• Порог актуальности (Relevance threshold): Упоминается в описании как триггер для генерации издания по теме.
• Критерии идентификации тренда (Claim 1): Система оценивает:
  1. Характеристики новостных источников, генерирующих статьи (вероятно, объем, частота, авторитетность источника).
  2. Характеристики активности распространения (sharing activities) в социальных сетях (вероятно, объем и скорость распространения).
• Нормализация (Normalization): Применяется к контенту. Описание указывает, что нормализация заголовка может включать замену или удаление лишних символов, приведение к единому регистру, исправление орфографии и удаление связанных ссылок.

1. Трендовый контент как отдельный опыт: Google рассматривает трендовые темы как отдельный тип контентного опыта, требующий агрегации из разнородных источников (Новости, UGM, Справка), а не просто списка веб-ссылок.
2. Социальные сигналы для идентификации трендов: Активность пользователей в социальных сетях (распространение контента) явно указана в Claim 1 как один из двух основных факторов (наряду с новостными источниками) для определения того, является ли тема трендовой.
3. Мультиформатная агрегация: Для освещения тренда система стремится собрать не только текст, но и пользовательские видео, фото и посты из социальных сетей, а также справочную информацию.
4. Динамическая адаптация представления: Уровень представления является высокодинамичным. Макет издания адаптируется не только под тип устройства, но и внутри раздела UGM макет динамически корректируется в зависимости от доступного контента.
5. Автоматизация и нормализация: Система полагается на автоматический поиск, извлечение и нормализацию контента для быстрого создания изданий.
6. Фокус на продукте, а не на ранжировании: Патент описывает инфраструктуру для создания специфического продукта (похожего на ранние версии Google Discover или Google News Showcase), а не алгоритмы ранжирования основного веб-поиска.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает внутренний продукт Google, он дает понимание того, как система оценивает тренды и какие источники использует. Это можно использовать для оптимизации под такие функции, как Top Stories и Google Discover.

• Оптимизация под новостной поиск (News SEO): Скорость публикации, надежность источника и техническая оптимизация критичны. Система должна идентифицировать ваш сайт как надежный и своевременный новостной источник (News Source) для включения в раздел "Новости".
• Стимулирование социальной активности: Поскольку активность распространения в социальных сетях является фактором идентификации трендов (Claim 1), активное присутствие в соцсетях и стимулирование пользователей делиться вашим контентом может помочь Google быстрее распознать тему, которую вы освещаете, как трендовую.
• Создание авторитетного справочного контента: Для попадания в раздел "About" необходимо иметь качественный справочный контент (биографии, глоссарии, описания событий). Это подчеркивает важность наличия авторитетных статей, которые Google может использовать в качестве справочного материала.
• Использование разнообразных медиаформатов: Включение качественных изображений и видео в освещение трендовых тем повышает шансы на то, что этот контент будет использован в медиа-разделах Search Magazine.

Worst practices (это делать не надо)

• Медленное освещение трендов: Если вы не являетесь одним из первых источников, освещающих тему, ваши шансы быть включенным в автоматически сгенерированное трендовое издание снижаются.
• Игнорирование социальных сигналов: Полагаться только на традиционное SEO и игнорировать социальные сети может привести к тому, что система не посчитает ваш контент частью актуального тренда.
• Низкое качество справочного контента: Поверхностный или неточный справочный контент не будет выбран для включения в раздел "About".

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по агрегации и представлению контента из различных вертикалей для полного ответа на трендовые темы. Для SEO-специалистов это означает, что видимость по трендовым запросам требует многогранной стратегии: нужно быть быстрым новостным источником, генерировать социальный отклик и/или быть авторитетным справочным ресурсом. Патент также подчеркивает критическую важность адаптации контента под мобильные устройства, поскольку весь описанный продукт ориентирован на мобильный опыт.

Практические примеры

Сценарий: Внезапный запуск нового смартфона

1. Идентификация тренда: Google замечает всплеск статей от TechCrunch и The Verge (Новостные источники) и тысячи ретвитов и постов в TikTok (Социальная активность). Тема идентифицируется как трендовая.
2. Генерация издания: Система создает Search Magazine Edition для мобильных устройств.
3. Поиск контента:
   • Раздел "Новости": Система извлекает последние статьи от крупных технологических изданий.
   • Раздел "UGM": Система ищет популярные твиты с реакциями, видео распаковки на YouTube и фотографии с мероприятия. Макет динамически адаптируется для показа карусели твитов и сетки видео.
   • Раздел "About": Система ищет справочную информацию о компании-производителе и предыдущих моделях (например, из Википедии или официального сайта).
4. Результат для SEO: Издатели, которые быстрее всего опубликовали новость и сгенерировали наибольший социальный отклик, получают видимость в этом агрегированном формате. Авторитетные сайты со справочной информацией также получают видимость в разделе About.