Как Google использует клики, удаление и архивирование новостей для персонализации и обновления ленты Google News

Термины и определения

News Aggregation Service (Сервис агрегации новостей)

Система (например, Google News), которая собирает и представляет контент из множества источников (news source servers).

News Item (Новостной элемент)

Отдельная статья или группа статей по одной теме в агрегированной выдаче.

Previously Accessed/Viewed Content (Ранее просмотренный контент)

Контент, который пользователь уже посещал (кликнул). Неявный сигнал, используемый для фильтрации ленты и поддержания ее свежести.

Remove Option (Опция удаления)

Явный сигнал для удаления новости. Интерпретируется как сигнал о нежелательности контента. Может привести к снижению ранга (reduced ranking) похожего контента в будущем.

Archive Option (Опция архивирования)

Явный сигнал для удаления новости из текущей ленты. Согласно описанию патента, это действие может НЕ влиять на последующее ранжирование связанных тем (в отличие от Remove). Используется для контента, интересного в целом, но не сейчас.

Demote Option (Опция понижения)

Явный сигнал для снижения ранга (reduce the ranking) новости. Используется для пользовательской корректировки релевантности ленты.

Similar News Items (Похожие новостные элементы)

Другие элементы, имеющие контент, похожий на контент удаляемого элемента (например, относящиеся к тому же новостному кластеру).

Replacement News Items (Замещающие новостные элементы)

Новый контент, который добавляется в ленту для замены удаленных или скрытых элементов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм персонализации и обновления ленты.

1. Система собирает и агрегирует новостной контент.
2. Контент предоставляется пользователю.
3. Система получает запрос на удаление конкретного новостного элемента (particular news item).
4. Система удаляет этот элемент И похожие новостные элементы (similar news items) с похожим содержанием.
5. Система извлекает замещающие новостные элементы (replacement news items).
6. Создается обновленный агрегированный контент, где удаленные элементы заменены новыми, и предоставляется пользователю.

Ядро изобретения — агрессивное обновление ленты путем удаления целых кластеров (похожих новостей) в ответ на одно действие пользователя.

Claim 8 (Зависимый от 1): Добавляет механизм автоматического обновления на основе неявных сигналов.

Система идентифицирует и удаляет контент, который был ранее просмотрен пользователем (previously accessed), обеспечивая свежесть ленты.

Claim 9 (Зависимый от 8): Указывает, что факт просмотра контента влияет на ранжирование.

Ранжирование агрегированного контента определяется на основе ранее просмотренного контента (т.е. история кликов используется для понимания интересов).

Claim 11 (Зависимый от 10, который зависит от 1): Касается случая архивации (archival).

Ранжирование агрегированного контента определяется на основе архивации конкретного элемента.

Критическая оценка: Существует неоднозначность. Claim 11 утверждает, что архивация влияет на ранжирование. Однако в разделе Detailed Description указано, что, в отличие от Remove, Archive НЕ учитывается при последующем ранжировании. Это указывает на два возможных варианта реализации или противоречие в патенте.

Claim 25 (Зависимый от 24): Детализирует процесс ранжирования и переранжирования.

Система ранжирует новости, отображает их, а затем переранжирует (re-rank) новости в обновленном документе на основе полученного запроса на удаление.

Где и как применяется

Изобретение применяется исключительно в рамках сервисов агрегации новостей (например, Google News) и влияет на персонализацию выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит сбор, агрегация и группировка (кластеризация) новостей из разных источников. Это необходимая подготовка данных.

RANKING – Ранжирование
Система выполняет первичное ранжирование агрегированного контента на основе запроса пользователя (общий просмотр или поиск).

RERANKING – Переранжирование (Слой Персонализации)
Основное применение патента. Система модифицирует результаты на основе данных о пользователе:

1. Фильтрация: Удаление previously viewed content или контента, который пользователь ранее скрыл.
2. Обработка обратной связи: Когда пользователь взаимодействует с лентой (кликает, удаляет, понижает), система обрабатывает этот сигнал в реальном времени.
3. Корректировка ранжирования: Система переранжирует оставшийся и новый контент. Сигналы Remove или Demote могут привести к понижению схожего контента.

Входные данные:

• Индексированный и сгруппированный новостной контент.
• Запрос пользователя.
• История взаимодействий пользователя: логи кликов (неявные сигналы), история удалений/архиваций (явные сигналы).

Выходные данные:

• Персонализированный документ сервиса агрегации новостей (News Aggregation Service Document).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на новостной контент, представленный в рамках сервиса агрегации (Google News). Не влияет на стандартный веб-поиск.
• Пользовательский опыт: Напрямую влияет на персонализацию, релевантность и «свежесть» ленты для конкретного пользователя.

Когда применяется

• Триггеры активации (Автоматически): При каждой загрузке или обновлении страницы новостей система фильтрует контент на основе истории пользователя.
• Триггеры активации (Вручную): Немедленно после того, как пользователь использует опции Remove, Archive или Demote.
• Временные рамки: Патент упоминает возможность временного удаления (например, на время сессии, час, день). Также упоминается возможность задержки перед удалением просмотренного контента (например, скрывать через 1 час после просмотра).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Формирование персонализированной ленты

1. Сбор и Индексация (Офлайн): Система собирает, индексирует и группирует новости.
2. Получение запроса (Онлайн): Получение запроса от пользователя на новостной документ.
3. Идентификация контента: Идентификация релевантного контента на основе запроса.
4. Фильтрация (Персонализация): Проверка истории пользователя (просмотры, удаления).
   • Если контент был просмотрен/удален: он исключается, система извлекает новый контент для замены.
5. Ранжирование: Отфильтрованный набор контента ранжируется. Ранжирование учитывает прошлые действия пользователя (например, понижение схожих тем, которые ранее удалялись через Remove).
6. Отображение: Формирование документа с контентом наивысшего рейтинга и опциями управления (Remove и т.д.).

Процесс Б: Обработка взаимодействия пользователя

1. Идентификация действия: Система определяет действие пользователя (клик или удаление).
2. Обработка клика (Неявный сигнал):
   • Система фиксирует клик.
   • Информация сохраняется в профиле пользователя (как previously viewed content).
3. Обработка удаления/понижения (Явный сигнал):
   • Система фиксирует действие (Remove, Archive, Demote) и сохраняет его в профиле.
   • Система удаляет выбранный элемент и similar news items (Claim 1).
   • Система переходит к Процессу А, Шаг 5 для немедленного переранжирования оставшегося контента, выбора replacement news items и обновления ленты.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании поведенческих факторов для персонализации.

• Поведенческие факторы (Явные сигналы): Запросы пользователя на Remove, Archive, Demote. Это прямые указания на предпочтения или нежелательность контента.
• Поведенческие факторы (Неявные сигналы): Клики по ссылкам (Link Selections). Используются для идентификации Previously Accessed Content.
• Временные факторы: Время взаимодействия (клик, удаление). Используется для реализации временных фильтров (например, скрыть на 1 час).
• Контентные факторы: Данные о новостях используются для определения схожести (Similarity) между элементами при группировке и удалении кластеров.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не предоставляет формул, но описывает логику использования метрик:

• Ранжирование (Ranking): Система вычисляет рейтинг новостей. Этот рейтинг корректируется на основе действий пользователя.
• Reduced Ranking (Снижение ранга): Применяется к схожему контенту при получении сигнала Remove или Demote.
• Отсутствие влияния на ранг: Согласно описанию, сигнал Archive может не влиять на последующее ранжирование тем.
• Фильтрация: Факт просмотра или удаления используется как бинарный фильтр для исключения контента из ленты.
• Пороги времени (Time Thresholds): Используются для определения срока действия фильтров.

1. Специфичность для агрегаторов: Патент описывает механизмы персонализации исключительно для новостных агрегаторов (Google News), а не для основного веб-поиска.
2. Приоритет «Свежести» ленты: Ключевая цель — гарантировать пользователю новый контент при каждом посещении. Это достигается за счет агрессивной фильтрации.
3. Неявные и Явные сигналы: Система комбинирует автоматическое отслеживание просмотров (клики) с ручным управлением (удаление/понижение) для понимания интересов пользователя.
4. Управление на уровне кластеров (Claim 1): Критически важный механизм: удаление одной новости приводит к удалению всех похожих новостей (similar news items). Это позволяет управлять темами, а не отдельными статьями.
5. Влияние на Ранжирование: Действия пользователя напрямую влияют на будущее ранжирование. Система различает намерения: Remove (негативный сигнал для темы, ведет к понижению), тогда как Archive может просто скрыть элемент без долгосрочных последствий.
6. Персонализация в реальном времени: Система немедленно реагирует на действия пользователя, удаляя контент, заменяя его и переранжируя ленту на лету.

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации применимы для издателей, оптимизирующих контент под Google News.

• Фокус на качестве и точности заголовков: Заголовки должны точно отражать содержание, чтобы минимизировать вероятность использования опций Remove или Demote. Кликбейт крайне рискован, так как явный негативный фидбек повлияет на будущее ранжирование.
• Непрерывное производство свежего контента: Поскольку просмотренный контент (после клика) автоматически скрывается из ленты пользователя для поддержания свежести, издателям необходим постоянный поток новых материалов, чтобы оставаться видимыми.
• Диверсификация углов освещения (Topical Diversity): Учитывая, что удаление одной новости может скрыть весь кластер (similar news items), важно освещать события с разных сторон. Это увеличивает шансы остаться в ленте, даже если пользователь скроет основную новость по теме.

Worst practices (это делать не надо)

• Кликбейт и вводящие в заблуждение заголовки: Это прямой путь к получению сигналов Remove или Demote. Согласно патенту, это приведет к снижению ранга связанного контента для этого пользователя.
• Публикация дублирующегося или минимально переписанного контента: Такие материалы будут классифицированы как similar news items. Если пользователь прочитает или удалит одну версию, все остальные также исчезнут из его ленты.
• Игнорирование разнообразия тем: Фокус на узком наборе тем рискован. Если пользователь решит удалить эту тему из своей ленты, это приведет к значительному снижению видимости издателя для этого пользователя.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Google News и подобные агрегаторы (включая Discover) являются высоко персонализированными средами, где поведенческие факторы доминируют. Видимость контента сильно зависит от индивидуальной истории взаимодействия пользователя с темами и источниками. Стратегия News SEO должна учитывать этот поведенческий слой, делая ставку на качество, разнообразие и удовлетворенность пользователя (User Satisfaction).

Практические примеры

Сценарий 1: Автоматическое обновление ленты (Неявный сигнал)

1. Ситуация: Пользователь открывает Google News и видит новость о запуске ракеты.
2. Действие: Пользователь кликает по новости и читает её.
3. Реакция системы: Система помечает эту новость (и, возможно, весь кластер о запуске) как Previously Accessed Content.
4. Результат: При следующем обновлении ленты этот контент автоматически исчезает и заменяется следующей по рангу новостью (например, о спортивном событии).

Сценарий 2: Ручное управление темами (Явный сигнал и Claim 1)

1. Ситуация: Пользователь устал от новостей о политическом скандале, которые занимают топ ленты.
2. Действие: Пользователь нажимает Remove на одной статье об этом скандале.
3. Реакция системы: Система удаляет эту статью и все similar news items (другие статьи об этом же скандале) из ленты.
4. Результат: Лента немедленно обновляется, и освободившееся место занимают replacement news items на другие темы. Система также может понизить интерес к этой теме для пользователя в будущем.