Как Google использует репутацию контент-канала (например, YouTube) для ранжирования отдельных видео в зависимости от типа запроса

Термины и определения

Channel Score (Оценка канала)

Числовая оценка, отражающая репутацию или эффективность канала. Рассчитывается на основе Feature Metrics для конкретного Query Type. Один канал может иметь разные Channel Scores (например, оценка за свежесть, оценка за качество).

Configuration Data (Конфигурационные данные)

Данные, которые определяют, какое подмножество Feature Metrics соответствует какому Query Type. Также могут определять веса этих метрик при расчете Channel Score.

Content Channel / Media Channel (Контент-канал / Медиаканал)

Источник контента или коллекция контента, объединенная общей темой, содержащая один или несколько медиафайлов. Пример: канал на Content Sharing Platform (YouTube).

Feature Metrics (Метрики признаков)

Общий термин для всех данных, используемых для оценки канала. Включает Channel Metrics и Media Item Metrics.

Channel Metrics (Метрики канала)

Показатели, относящиеся к каналу в целом. Примеры: количество подписчиков (subscriber count), общее количество просмотров видео канала, частота публикаций (например, среднее количество видео в час), ранг страницы канала (channel page rank), индикатор глобального потребления (indication of the channel being consumed globally).

Media Item Metrics / Video Metrics (Метрики медиафайла / Метрики видео)

Показатели, относящиеся к отдельным единицам контента на канале. Могут использоваться агрегированно (например, средние значения по каналу). Примеры: время потребления (consumption time metric), количество лайков, просмотров, рекомендаций, свежесть (метрика, связанная с выпуском медиафайла), формат (например, HD), локаль потребления (consumption locale).

Query Type (Тип запроса)

Классификация поискового запроса на основе предполагаемого намерения пользователя. Примеры из патента: запрос на основе свежести данных (freshness), запрос на основе качества данных (quality), запрос, связанный с каналами, запрос, связанный с языковым понижением (language demotion).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод оценки канала в ответ на запрос для влияния на ранжирование.

1. Система получает запрос, соответствующий одному из множества Query Types.
2. Этот Query Type связан с определенным подмножеством (subset) Feature Metrics контент-каналов.
3. Система оценивает (evaluating) контент-канал на основе этого подмножества метрик для получения Channel Score для данного Query Type.
4. Система присваивает (assigning) эту Channel Score медиафайлам, принадлежащим этому каналу.
5. Система предоставляет эту Channel Score для позиционирования (position) как минимум одного медиафайла этого канала в результатах поиска по запросу.

Ядром изобретения является контекстно-зависимая оценка авторитетности канала. Оценка не универсальна, а рассчитывается (шаг 3) в контексте конкретного типа запроса (шаг 1) с использованием только релевантного подмножества метрик (шаг 2).

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет примеры Query Types: свежесть данных, качество данных, запросы, связанные с каналами, или языковое понижение.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет, что Feature Metrics включают как Channel Metrics, так и Media Item Metrics.

Claim 4 и 5 (Зависимые от 3): Перечисляют конкретные примеры метрик.

• Примеры Channel Metrics (Claim 4): количество подписчиков, количество медиафайлов, лайки канала, рекомендации канала, просмотры канала, количество/тип категорий.
• Примеры Media Item Metrics (Claim 5): метрика времени потребления, лайки, рекомендации, просмотры, рейтинг, метрика, связанная с выпуском медиафайла.

Claim 6 и 7 (Зависимые): Указывают на то, что система может рассчитывать множество Channel Scores для канала (по одному на каждый Query Type) и присваивать это множество оценок медиафайлам канала.

Где и как применяется

Изобретение применяется преимущественно в контексте платформ обмена контентом (например, YouTube) и затрагивает несколько этапов поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе (или аналогичном процессе для видеоплатформы) система периодически (офлайн) собирает данные об активности канала и его видео. Происходит расчет и сохранение базовых Feature Metrics. Эти расчеты могут основываться на временных окнах (например, активность за последние 7 дней).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
При получении запроса система должна определить его Query Type (например, классифицировать его как запрос, требующий свежести или качества).

RANKING – Ранжирование / RERANKING – Переранжирование
Это основной этап применения патента. Channel Evaluation Module активируется для расчета и применения Channel Score.

1. На основе Query Type (из этапа QUNDERSTANDING) и Configuration Data выбирается релевантное подмножество Feature Metrics (из этапа INDEXING).
2. Вычисляется специфический Channel Score для канала в контексте данного запроса.
3. Эта оценка присваивается медиафайлам канала.
4. Поисковая система (Search Platform) или рекомендательная система (Recommendation Platform) использует этот Channel Score как фактор ранжирования для определения финальной позиции видео в выдаче.

Входные данные:

• Предварительно рассчитанные Feature Metrics (данные об активности пользователей, статистика канала и видео).
• Входящий поисковый запрос и его Query Type.
• Configuration Data (определяющая подмножества метрик и веса для каждого Query Type).

Выходные данные:

• Channel Score, специфичный для типа запроса, присвоенный медиафайлам.
• Скорректированные позиции медиафайлов в результатах поиска или рекомендациях.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на медиаконтент (видео, аудио) на Content Sharing Platforms.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, где намерение пользователя четко определено: поиск свежего контента (новости, спортивные события) или высококачественного, авторитетного контента (официальные клипы, подробные руководства).
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на новостные ниши и спорт (где важна свежесть), а также на образовательные, технические и YMYL-тематики (где критично качество и авторитетность источника).

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется в процессе ответа на запрос или генерации рекомендаций на медиаплатформе.
• Триггеры активации: Активируется, когда система идентифицирует Query Type входящего запроса и может применить соответствующую логику расчета Channel Score.
• Временные рамки: Расчет Feature Metrics происходит периодически в фоновом режиме. Расчет и применение Channel Scores происходит в реальном времени во время обработки запроса (согласно FIG. 5).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Расчет метрик признаков (Периодический/Офлайн)

1. Сбор данных: Сбор необработанных данных об активности канала и его медиафайлов за определенное временное окно (например, 1, 3 или 7 дней).
2. Расчет Feature Metrics: Вычисление Channel Metrics (например, частота публикаций, количество подписчиков) и агрегированных Media Item Metrics (например, среднее время удержания, среднее время между публикацией и просмотром).
3. Хранение: Сохранение рассчитанных метрик в базе данных.

Процесс Б: Обработка запроса и оценка канала (Реальное время)

1. Получение запроса и идентификация типа: Система получает запрос и определяет его Query Type (например, «Свежесть»).
2. Идентификация подмножества метрик: Обращение к Configuration Data для определения, какое подмножество Feature Metrics соответствует этому Query Type.
3. Расчет оценки канала (Channel Score): Извлечение значений выбранного подмножества метрик для релевантных каналов и вычисление Channel Score (например, путем взвешенного суммирования).
4. Присвоение оценки медиафайлам: Рассчитанный Channel Score присваивается отдельным медиафайлам этих каналов.
5. Ранжирование: Использование этой Channel Score в качестве фактора ранжирования для определения финальной позиции медиафайла в результатах поиска.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует широкий спектр данных для расчета Feature Metrics, упомянутых в патенте:

• Поведенческие факторы (Channel и Video Level): Количество подписчиков (subscriber count), количество просмотров (number of views), количество лайков (number of likes), количество рекомендаций (number of recommendations), количество репостов (number of shares), время потребления/удержание (consumption time metric).
• Ссылочные факторы: Ранг страницы канала (channel page rank), количество ссылок на видео (number of links to the video).
• Временные факторы: Метрики, связанные с выпуском медиафайла (metric related to release), частота публикаций (например, среднее количество публикуемых видео в час), среднее время между публикацией видео и его потреблением.
• Мультимедиа факторы: Формат видео (например, HD), длина видео (length of the video).
• Структурные факторы: Количество и тип категорий, связанных с каналом.
• Географические факторы: Локаль потребления (consumption locale), индикатор глобального потребления канала (indication of the channel being consumed globally).

Какие метрики используются и как они считаются

• Channel Score: Основная вычисляемая метрика. Патент предполагает, что это может быть сумма или взвешенная сумма (weighted sum) выбранного подмножества Feature Metrics. Конкретные формулы не приводятся, но указывается, что веса и выбор метрик зависят от Query Type и хранятся в Configuration Data.
• Агрегированные метрики: Патент подчеркивает использование статистического анализа агрегированных данных по видео канала. Например, среднее время удержания по всем видео канала, среднее количество лайков и т.д.
• Временные окна: Метрики рассчитываются на основе данных за определенный период (time windows), что позволяет учитывать динамику поведения канала и актуальность данных.

1. Репутация канала напрямую влияет на ранжирование видео: Патент описывает механизм, посредством которого оценка всего канала (Channel Score) присваивается отдельным видео и используется как фактор ранжирования. Это подтверждает, что для VSEO необходимо развивать авторитет всего канала (аналог E-E-A-T для медиаканалов).
2. Авторитетность контекстуальна (Специализация оценок): Ключевым моментом является то, что не существует единой оценки качества канала. Система рассчитывает разные Channel Scores для разных Query Types (например, «Свежесть», «Качество»). Канал может иметь высокую оценку свежести, но низкую оценку качества, и наоборот.
3. Разные метрики для разных целей: Система использует разные подмножества метрик (subset of feature metrics) для расчета разных оценок. Для свежести приоритет отдается частоте публикаций и скорости потребления; для качества — времени удержания (consumption time) и вовлеченности.
4. Важность консистентности и агрегированных показателей: Поскольку многие Media Item Metrics используются в агрегированном виде (средние значения по каналу), важна общая консистентность контента. Несколько неудачных видео могут снизить средние показатели канала и повлиять на ранжирование всех остальных видео.
5. Глобальные сигналы и языковое понижение: Патент упоминает language demotion как один из Query Types и global consumption как метрику. Это предполагает, что каналы, признанные глобальными (потребляемыми в разных регионах), могут получать преимущество и подвергаться меньшему языковому понижению в локальной выдаче.

Best practices (это мы делаем)

• Стратегическое позиционирование канала (Свежесть vs Качество): Определите основную цель канала и тип запросов, на которые он ориентирован.
  1. Для Freshness-ориентированных каналов (Новости, Спорт, Тренды): Сконцентрируйтесь на высокой частоте публикаций (упоминается как average number of videos published per hour) и минимизации времени между событием и публикацией. Стимулируйте быстрое потребление контента после публикации.
  2. Для Quality-ориентированных каналов (Образование, Обзоры, Музыка): Сконцентрируйтесь на максимизации времени удержания (consumption time), повышении вовлеченности (лайки, рекомендации) и использовании высококачественных форматов (например, HD).
• Поддержание консистентности контента: Поскольку система использует агрегированные метрики видео для оценки канала, необходимо поддерживать стабильно высокое качество всех публикуемых материалов. Анализируйте средние показатели канала и работайте над контентом с низкой эффективностью, который может снижать общую Channel Score.
• Комплексное развитие канала: Работайте над улучшением всех Channel Metrics: активно привлекайте подписчиков, стимулируйте просмотры по всему каталогу видео, работайте над четкой категоризацией канала. Получение внешних ссылок на канал также может быть полезно (упоминается channel page rank).
• Оптимизация под глобальное потребление: Для международных проектов стремитесь к получению просмотров из разных регионов. Это может помочь системе классифицировать канал как глобальный и снизить влияние language demotion в локальном поиске.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование показателей канала: Фокусироваться только на оптимизации метаданных отдельных видео недостаточно. Если общие показатели канала (например, среднее удержание) низкие, система присвоит низкую Channel Score всем видео.
• Нерегулярные публикации (для Freshness-каналов): Длительные перерывы в публикациях снизят метрики частоты публикаций, что негативно скажется на Channel Score для запросов, ориентированных на свежесть.
• Кликбейт и низкое удержание: Создание контента, который генерирует клики, но не удерживает зрителя. Это снижает consumption time, что является ключевым компонентом для расчета Quality Channel Score.
• Смешивание несвязанного или разнотипного контента: Попытка одновременно оптимизировать канал и под свежесть, и под качество может привести к усреднению показателей и снижению Channel Scores в обеих категориях. Специализация предпочтительнее.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что в экосистемах типа YouTube канал рассматривается как издатель (Publisher/Entity), и его общая репутация и поведение являются критически важными факторами ранжирования (E-E-A-T). Стратегическое значение заключается в необходимости четкого позиционирования канала и адаптации контент-стратегии под конкретные типы запросов (Query Types). Это объясняет, почему специализированные каналы могут доминировать в своей нише, если они успешно оптимизируют свои метрики под релевантные типы запросов.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация канала спортивных обзоров под "Свежесть" (Freshness Query Type)

• Цель: Доминировать в выдаче по запросам о недавних матчах.
• Действия:
  1. Внедрение процесса быстрого монтажа и публикации обзоров сразу после окончания матча.
  2. Поддержание высокой частоты публикаций (несколько видео в день).
  3. Активное продвижение новых видео подписчикам для стимуляции немедленного просмотра.
• Влияние на метрики: Увеличение частоты публикаций; уменьшение среднего времени между публикацией и потреблением.
• Результат: Когда пользователь ищет "Обзор матча Команда А против Команды Б" (Query Type = Freshness), система рассчитывает высокую Freshness Channel Score для канала. Видео этого канала получают буст в ранжировании.

Сценарий 2: Оптимизация кулинарного канала под "Качество" (Quality Query Type)

• Цель: Стать основным источником для запросов по сложным рецептам.
• Действия:
  1. Переход на съемку в формате 4K (HD).
  2. Структурирование видео для максимизации удержания и поощрения досмотра до конца (подробные объяснения без "воды").
  3. Активная работа с аудиторией для стимуляции лайков и рекомендаций.
• Влияние на метрики: Увеличение среднего consumption time; улучшение показателей вовлеченности; улучшение формата видео.
• Результат: Когда пользователь ищет "Как приготовить ризотто" (Query Type = Quality), система рассчитывает высокую Quality Channel Score для канала. Видео этого канала ранжируются выше любительских съемок благодаря высокой оценке качества источника.