Как Google автоматически генерирует персонализированные "псевдо-биографии" для экспертов в результатах поиска

Термины и определения

Authoritative User (AU) (Авторитетный пользователь)

Пользователь одного или нескольких компьютерных сервисов (например, социальной сети), который был определен как авторитет или эксперт по одной или нескольким темам.

Trigger Query (TQ) (Триггерный запрос)

Заранее определенный запрос, который при получении поисковой системой инициирует отображение одного или нескольких связанных с ним AU.

Snippet (Сниппет)

Группа текста, отображаемая вместе с AU в результатах поиска. Специфичен как для пользователя, так и для запроса.

Pseudo-biography (Псевдо-биография)

Термин, используемый в патенте для описания сниппета. Представляет собой биографию AU в контексте конкретного запроса, часто состоящую из фрагментов предложений, соединенных многоточием.

User Data (Пользовательские данные)

Исходные данные для генерации сниппетов. Включают Profile Data и Item Data.

Profile Data (Данные профиля)

Информация, предоставленная пользователем в своем профиле (например, профессия, образование, биография, хобби).

Item Data (Данные активности/публикаций)

Цифровой контент, распространяемый пользователем в сервисе (например, посты, комментарии).

Text Piece (Текстовый фрагмент)

Строка текста, полученная путем обработки и очистки User Data. Исходный материал для поиска релевантных частей сниппета.

Snippet Piece (Фрагмент сниппета)

Text Piece (или его часть), который определен как релевантный конкретному TQ (например, содержит запрос или его синоним) и используется для сборки финального сниппета.

Sufficiency (Достаточность)

Критерий оценки качества сниппета, обычно основанный на количестве символов. Если сниппет слишком короткий, он считается «недостаточным» (insufficient).

Similarity Coefficient (Коэффициент сходства)

Метрика (например, Edit Distance), используемая для сравнения уже собранного сниппета с новым Snippet Piece. Используется для предотвращения дублирования контента в сниппете.

Snippet Smearing («Размазывание» сниппета)

Процесс, при котором, если для пары (AU, TQ1) не удается сгенерировать достаточный сниппет, система использует сниппет, сгенерированный для того же AU, но по другому, синонимичному запросу (AU, TQ2).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс генерации и модификации сниппетов.

1. Система получает данные о триггерных запросах (TQ) и связанных с ними авторитетных пользователях (AU).
2. Генерируются пары (TQ, AU).
3. Для как минимум одной пары:
   1. Генерируется сниппет на основе данных пользователя (User Data).
   2. Определяется, что этот сниппет является «недостаточным» (insufficient).
   3. В ответ на это сниппет модифицируется для создания «пересмотренного сниппета» (revised snippet).
4. Сниппеты (включая пересмотренный) сохраняются в памяти.

Ядром изобретения является не просто генерация сниппета, а процесс его итеративного улучшения (модификации), если исходный результат признан неудовлетворительным (недостаточным).

Claim 2 (Зависимый): Детализирует процесс генерации сниппета.

Генерация включает извлечение Text Pieces, идентификацию релевантных Snippet Pieces на основе TQ и их объединение (appending) для создания сниппета.

Claims 3, 4, 5 (Зависимые): Детализируют процесс модификации (улучшения) сниппета.

Модификация включает выбор нового Snippet Piece и принятие решения о его добавлении. Это решение (Claim 4) основывается на Similarity Score (оценке сходства) между текущим сниппетом и новым фрагментом для избежания дублирования. Добавление может включать (Claim 5) удаление ранее добавленного фрагмента и добавление нового.

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает альтернативный метод модификации (Snippet Smearing).

Если сниппет недостаточен, система идентифицирует другой сниппет, связанный с этим же AU (но с другим TQ), и использует его в качестве пересмотренного сниппета.

Где и как применяется

Изобретение в основном описывает офлайн-процессы, которые подготавливают данные для использования на финальных этапах формирования выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит сбор, анализ и индексация User Data (Profile Data и Item Data) из компьютерных сервисов (например, социальных сетей). Данные очищаются и преобразуются в Text Pieces. Также в ходе связанных офлайн-процессов происходит идентификация Authoritative Users и их привязка к Trigger Queries.

Основной процесс (Офлайн-вычисления)
Большая часть описанного в патенте алгоритма (генерация, оценка достаточности, модификация, Snippet Smearing) выполняется офлайн, до получения запроса пользователем. Результатом является база данных готовых сниппетов для каждой пары (AU, TQ).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Во время обработки запроса пользователя, если запрос совпадает с TQ, система активирует соответствующий вертикальный блок или элемент SERP. Система извлекает список релевантных AU и их предварительно сгенерированные, специфичные для данного запроса сниппеты для отображения.

Входные данные:

• Списки Trigger Queries и ассоциированных Authoritative Users.
• Profile Data для каждого AU (структурированные данные профиля).
• Item Data для каждого AU (посты, комментарии).
• Базы данных синонимов и вариантов запросов.

Выходные данные:

• База данных сниппетов, где каждый сниппет ассоциирован с конкретной парой (AU, TQ).

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на отображение профилей пользователей, авторов и экспертов (сущностей типа Person) в результатах поиска.
• Специфические запросы: Применяется для информационных запросов (TQs), где важна экспертиза и где пользователи могут искать авторитетные мнения.
• Конкретные ниши или тематики: YMYL-тематики, технологии, хобби, наука — любые ниши, где существуют идентифицируемые эксперты (AU).

Когда применяется

• Условия генерации (офлайн): Когда пользователь идентифицирован как AU для определенного TQ, система пытается сгенерировать для него сниппет.
• Условия модификации (офлайн): Активируются, если сгенерированный сниппет не соответствует критериям «достаточности» (Sufficiency), например, слишком короткий, или если новые фрагменты слишком похожи на уже имеющиеся (высокий Similarity Coefficient).
• Триггер активации (в поиске): Когда пользователь вводит запрос, который система сопоставляет с сохраненным Trigger Query.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм состоит из офлайн-процессов подготовки данных и генерации сниппетов.

Процесс А: Подготовка данных (Офлайн)

1. Сбор данных AU: Для каждого идентифицированного AU система получает Profile Data и Item Data из соответствующих сервисов.
2. Обработка Profile Data: Данные из различных разделов профиля (Профессия, Образование, Биография и т.д.) извлекаются. Разделам присваивается ранг важности (например, Профессия важнее Хобби).
3. Обработка Item Data: Извлекается контент из постов и комментариев пользователя.
4. Очистка и генерация Text Pieces: Все собранные данные очищаются (удаление пунктуации, стоп-слов, ссылок). Генерируются чистые текстовые фрагменты (Text Pieces).
5. Сохранение: Text Pieces сохраняются с привязкой к AU и источнику.

Процесс Б: Генерация сниппетов (Офлайн)

1. Итерация по TQ и AU: Система обрабатывает все пары (AU, TQ).
2. Получение синонимов: Для текущего TQ система получает список синонимов и вариантов.
3. Генерация сниппета (Процесс В): Запускается детальный процесс генерации сниппета для пары (AU, TQ).
4. Проверка и сохранение: Если сгенерированный сниппет не пустой, он сохраняется в базе данных.

Процесс В: Детальная генерация сниппета (Итеративная сборка)

Цель — собрать сниппет, превышающий порог достаточности (длины), используя приоритетные источники и избегая дублирования.

1. Фаза 1: Profile Data + Точный TQ.
   1. Идентификация Snippet Pieces из Profile Data, содержащих точное вхождение TQ.
   2. Сборка сниппета: Фрагменты объединяются, начиная с разделов профиля с наивысшим рангом. На каждом шаге проверяется Similarity Coefficient.
   3. Проверка достаточности. Если достаточно, процесс завершается.
2. Фаза 2: Item Data + Точный TQ. (Если недостаточно)
   1. Идентификация Snippet Pieces из Item Data, содержащих точный TQ.
   2. Сниппет дополняется этими фрагментами (с проверкой схожести).
   3. Проверка достаточности. Если достаточно, процесс завершается.
3. Фаза 3: Profile/Item Data + Синонимы TQ. (Если недостаточно)
   1. Идентификация Snippet Pieces из всех данных, содержащих синонимы или варианты TQ.
   2. Сниппет дополняется (с проверкой схожести).
   3. Проверка достаточности. Если достаточно, процесс завершается.
4. Фаза 4: Profile/Item Data (Общие). (Если недостаточно)
   1. Сниппет дополняется оставшимися Snippet Pieces (даже если они не содержат TQ или синонимы), чтобы набрать длину.
   2. Проверка достаточности. Если достаточно, процесс завершается.
5. Фаза 5: Snippet Smearing. (Если недостаточно)
   1. Система ищет другие сниппеты, сгенерированные для этого же AU по синонимичным TQ.
   2. Если такой сниппет найден, он копируется для текущего TQ.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные и Структурные факторы (Profile Data): Текст из структурированных разделов профиля пользователя. В патенте упоминаются: Occupation (Профессия), Employment (Занятость), Work Experience (Опыт работы), Education (Образование), Places Lived (Места проживания), Hobbies (Хобби), Personal Biography (Личная биография).
• Контентные факторы (Item Data): Текст из цифрового контента, созданного пользователем: посты, комментарии.
• Системные данные: Заранее определенные списки Trigger Queries и ассоциированных Authoritative Users. Базы данных синонимов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Ранг разделов профиля (Order of Importance): Предварительно определенный порядок приоритета для источников Profile Data. Используется для выбора первых фрагментов сниппета. Пример порядка из патента (от высшего к низшему): Occupation, Education, Work Experience, Personal Biography, Hobbies, Employment, Places Lived.
• Sufficiency (Достаточность): Метрика, основанная на количестве символов в сгенерированном сниппете. Сравнивается с пороговым значением. Если длина ниже порога, активируются следующие фазы генерации или модификации.
• Similarity Coefficient (Коэффициент сходства): Метрика, рассчитываемая между текущим сниппетом и новым Snippet Piece. В патенте упоминается Edit Distance (редакционное расстояние) как пример реализации. Используется для предотвращения дублирования контента в сниппете.

1. Автоматизация контекстных биографий: Google располагает механизмом для полностью автоматического создания «псевдо-биографий» экспертов, адаптированных под конкретный поисковый запрос. Это позволяет алгоритмически визуализировать E-E-A-T в SERP.
2. Четкая приоритизация источников данных: Система имеет строгую иерархию предпочтений. Структурированные данные профиля (Profile Data) предпочтительнее активности (Item Data). Точное совпадение запроса имеет приоритет над синонимами.
3. Важность разделов профиля: Внутри Profile Data приоритет отдается разделам, явно указывающим на экспертизу (Профессия, Образование, Опыт работы).
4. Оптимизация качества отображения: Система активно работает над улучшением качества сниппетов, используя механизмы для обеспечения достаточной длины (Sufficiency) и предотвращения дублирования контента (Similarity Coefficient).
5. Snippet Smearing как механизм обеспечения полноты: Возможность использовать сниппеты, созданные для синонимичных запросов, гарантирует, что авторитетный пользователь будет представлен информативно, даже если в его данных нет прямого упоминания конкретной формулировки запроса.
6. Зависимость от офлайн-вычислений: Генерация сниппетов происходит заранее, что позволяет быстро отображать их в результатах поиска, но может приводить к задержкам в обновлении информации.

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации направлены на улучшение сигналов E-E-A-T и оптимизацию представления авторов (Entity SEO).

• Комплексная оптимизация профилей экспертов: Необходимо тщательно и стратегически заполнять все доступные профили авторов (страницы «Об авторе» на сайте, профили в релевантных социальных и профессиональных сетях). Эти данные являются основным источником (Profile Data) для генерации сниппетов.
• Фокус на приоритетных разделах профиля: Поскольку система приоритизирует разделы «Occupation» (Профессия) и «Education» (Образование), крайне важно, чтобы эти разделы четко и с использованием релевантных ключевых терминов (потенциальных TQ) описывали основную экспертизу автора.
• Создание четких биографических описаний: Биографии (Personal Biography) должны содержать четкие утверждения об опыте и достижениях. Система извлекает Snippet Pieces, поэтому важна информативность отдельных фрагментов.
• Подтверждение экспертизы через активность (Item Data): Авторы должны регулярно публиковать контент (статьи, посты), соответствующий их экспертизе. Эта активность служит резервным источником данных для сниппетов, если данных профиля недостаточно.
• Использование синонимов и семантическая связность: При описании экспертизы полезно использовать различные формулировки и синонимы. Это помогает на поздних фазах генерации и повышает эффективность механизма Snippet Smearing между связанными темами.

Worst practices (это делать не надо)

• Пустые или неинформативные профили авторов: Игнорирование биографических данных приведет к генерации коротких и некачественных сниппетов или полному отсутствию данных для подтверждения экспертизы.
• Дублирование информации в разных разделах: Поскольку система использует Similarity Coefficient для борьбы с повторами, многократное повторение одной и той же информации разными словами не поможет сделать сниппет длиннее.
• Размытые или слишком креативные описания должностей: Использование нестандартных названий профессий или жаргона вместо четкого описания роли может помешать системе идентифицировать релевантные Snippet Pieces.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность управления цифровой идентичностью авторов и экспертов как части E-E-A-T. Система стремится найти и показать пользователю доказательства экспертизы прямо в SERP, и данный патент описывает, как эти доказательства автоматически извлекаются и форматируются. Экспертиза должна быть не только продемонстрирована в контенте, но и четко сформулирована в источниках, которые Google использует для валидации автора.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация профиля эксперта по Data Science для запросов [Data Science] и [Machine Learning]

1. Анализ (Цель): Эксперт должен быть идентифицирован как AU для TQ "Data Science" и "Machine Learning".
2. Оптимизация Profile Data (Приоритет 1):
   1. Occupation: Обновить на "Lead Data Scientist, specialized in Machine Learning models".
   2. Education: Указать "M.S. in Data Science".
   3. Biography: Добавить: "10+ years in Data Science. Speaker at international Machine Learning conferences."
3. Оптимизация Item Data (Приоритет 2):
   1. Регулярно публиковать посты и статьи, используя термины "Data Science", "Machine Learning", а также синонимы ("AI", "ML").
4. Ожидаемый результат (Сниппет для TQ="Data Science"): Система использует данные Фазы 1 и генерирует сниппет: "Lead Data Scientist... M.S. in Data Science... 10+ years in Data Science. Speaker at international..."
5. Эффект Snippet Smearing: Если по какой-то причине сниппет для "Data Science" окажется недостаточным, но для "Machine Learning" будет сгенерирован качественный сниппет, система может использовать сниппет от "Machine Learning" для запроса "Data Science", так как эти темы тесно связаны.