Как Google использует генетические алгоритмы для оптимизации порядка применения факторов ранжирования

Термины и определения

Adjuster (Корректировщик/Модификатор)

Компонент системы ранжирования, который изменяет исходную оценку (initial score) результата поиска. Например, модификатор может повышать результаты с учетом местоположения, если запрос содержит локальный интент.

Score Improvement List (Список улучшений оценки)

Упорядоченный список Adjusters. Определяет последовательность, в которой модификаторы применяются к результатам поиска.

Score Improvement Selector System (Система выбора улучшений оценки)

Основная система, описанная в патенте, которая использует генетические алгоритмы для выбора оптимального Score Improvement List.

Fitness Tester (Тестировщик пригодности)

Модуль, который сравнивает два Score Improvement Lists, чтобы определить, какой из них лучше ранжирует результаты на основе исторических данных.

Breeder (Селекционер)

Модуль, который создает новые («дочерние») Score Improvement Lists из существующих («родительских») с использованием генетических операторов.

Genetic Operators (Генетические операторы)

Методы, используемые для создания новых списков. Включают Crossover (скрещивание частей двух списков) и Mutation (случайное изменение порядка в списке).

User Preferred Search Result (Предпочитаемый пользователем результат)

Результат поиска, который пользователи исторически предпочитали для данного запроса. Определяется по количеству кликов (selected by a majority of users) или по времени, проведенному на ресурсе (dwell time).

Search Query Data (Данные поисковых запросов)

Исторические данные (логи), включающие запросы, показанные результаты и данные о выборе пользователей (user selection data).

Point Value (Значение очков)

Оценка, присваиваемая Score Improvement List на основе результатов тестирования пригодности. Увеличивается при победе, уменьшается при проигрыше.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора улучшений оценки с использованием эволюционного подхода.

1. Система получает исторические данные о запросах и поведении пользователей (Search Query Data и user selection data).
2. Система получает множество Score Improvement Lists (упорядоченные списки adjusters), каждый со своим счетчиком очков (Point Value).
3. Итеративно выбираются пары списков из пула.
4. Для каждой пары автоматически выполняется:
   • Применение упорядоченных списков adjusters из каждого списка к результатам исторического запроса.
   • Идентификация итогового порядка результатов для каждого списка.
   • Определение «победившего» и «проигравшего» списка на основе user selection data.
   • Увеличение Point Value победителя и уменьшение Point Value проигравшего.
5. Тестирование повторяется до достижения критериев остановки (ending criteria).
6. Выбирается один или несколько Score Improvement Lists на основе их итоговых Point Values.

Claim 2 (Зависимый): Дополняет Claim 1, вводя механизм размножения (Breeding).

1. Выбираются списки с высокими Point Values.
2. Эти списки скрещиваются друг с другом с использованием genetic operators для создания «дочерних» списков.
3. Дочерние списки добавляются в общий пул для последующего тестирования.

Claim 6 и 7 (Зависимые): Детализируют процесс определения победителя (Fitness Function).

• Определяется User Preferred Search Result на основе исторических данных. Claim 7 уточняет, что это результат с большинством кликов или наибольшим временем пребывания пользователя (greatest user time spent).
• Сравнивается ранжирование этого предпочитаемого результата в выдачах, сгенерированных двумя сравниваемыми списками.
• Список, который ранжирует User Preferred Search Result выше (имеет более высокую оценку), назначается победителем (Claim 6).

Где и как применяется

Этот патент описывает механизм оптимизации самой архитектуры ранжирования. Он не применяется в реальном времени для обработки конкретного запроса пользователя, а используется для настройки системы поиска (офлайн).

RANKING – Ранжирование и RERANKING – Переранжирование
На этих этапах в реальном времени применяются Adjusters (модификаторы, твидлеры) для корректировки исходных оценок релевантности. Описанная в патенте система определяет оптимальный порядок (Score Improvement List), в котором эти Adjusters должны применяться во время живой обработки запросов.

Офлайн-оптимизация и анализ данных
Сам процесс генетического отбора (тестирование и размножение) происходит офлайн или в фоновом режиме. Он использует логи поисковых сессий (Search Query Data) для анализа и улучшения качества ранжирования.

Входные данные (для офлайн-процесса):

• Пул исходных Score Improvement Lists (различные последовательности Adjusters).
• Search Query Data (исторические логи запросов, результатов и пользовательских выборов/поведения).

Выходные данные (результат офлайн-процесса):

• Один или несколько оптимизированных Score Improvement Lists, выбранных для использования в продакшн-системе ранжирования.

На что влияет

Патент носит универсальный инфраструктурный характер. Поскольку он оптимизирует порядок применения факторов ранжирования в целом, он влияет на все типы контента, все типы запросов и все ниши. Он не нацелен на конкретные тематики, а на повышение общей эффективности поисковой системы.

Когда применяется

• Процесс оптимизации: Генетический алгоритм работает офлайн или непрерывно в фоновом режиме для тестирования и улучшения конфигурации ранжирования. Он не активируется в ответ на конкретный запрос пользователя.
• Применение результатов: Выбранный оптимальный Score Improvement List применяется в реальном времени на этапах Ranking/Reranking при обработке запросов пользователей.
• Критерии остановки (Ending Criteria): Оптимизация останавливается, когда Point Values в пуле стабилизируются, достигнуто пороговое количество итераций или один список значительно опережает другие.

Пошаговый алгоритм

Процесс генетической оптимизации порядка ранжирования (Офлайн)

1. Инициализация пула: Система генерирует начальный пул Score Improvement Lists. Каждый список может содержать одинаковый набор Adjusters, но в разном порядке. Каждому списку присваивается начальный Point Value (например, 0).
2. Выбор пар для тестирования: Из пула выбираются пары списков (случайно или по принципу «каждый с каждым»).
3. Тестирование пригодности (Битва):
   • Выбирается исторический поисковый запрос из Search Query Data.
   • Определяется User Preferred Search Result для этого запроса (по кликам или времени пребывания).
   • Первый список применяется к результатам запроса, генерируется Порядок А.
   • Второй список применяется к результатам запроса, генерируется Порядок Б.
   • Сравнивается позиция (оценка) User Preferred Search Result в Порядке А и Порядке Б.
4. Определение победителя и корректировка очков: Список, который поставил предпочитаемый результат выше, объявляется победителем. Его Point Value увеличивается (например, +1), а у проигравшего уменьшается (например, -1).
5. Селекция и размножение (Breeding):
   • Идентифицируются списки с высокими Point Values (например, топ-10%).
   • Эти списки скрещиваются с помощью оператора Crossover для создания дочерних списков.
   • Может применяться оператор Mutation (особенно при скрещивании высокорейтинговых списков с низкорейтинговыми) для внесения случайных изменений в порядок Adjusters.
   • Дочерние списки добавляются в пул.
6. Итерация: Шаги 2-5 повторяются до достижения критериев остановки.
7. Выбор результата: Список (или списки) с наивысшим Point Value выбирается для использования в поисковой системе.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент сосредоточен на использовании поведенческих данных для оптимизации архитектуры ранжирования.

• Поведенческие факторы: Являются критически важными для работы системы. Используются Search Query Data и user selection data. Конкретно используются:
  • Данные о кликах (какие результаты были выбраны пользователями).
  • Время пребывания на ресурсе (dwell time / length of user time spent at a particular resource).
• Системные данные:
  • Adjusters: Сами модификаторы ранжирования (их код и логика).
  • Initial Scores: Исходные оценки релевантности результатов поиска до применения модификаторов (берутся из логов).

Какие метрики используются и как они считаются

• User Preferred Search Result: Метрика, определяемая для каждого исторического запроса. Рассчитывается как результат, получивший большинство кликов ИЛИ результат с наибольшим временем пребывания пользователя.
• Fitness Function (Функция пригодности): Сравнивает ранги User Preferred Search Result в выдачах, сгенерированных двумя разными списками. Побеждает тот, чей ранг выше.
• Point Value: Агрегированная оценка качества Score Improvement List, которая изменяется итеративно на основе результатов тестирования пригодности.
• Алгоритмы машинного обучения: Используется генетический алгоритм (Genetic Algorithm) — метод эволюционных вычислений для решения задач оптимизации, включающий Crossover и Mutation.

1. Инфраструктурный характер патента: Патент описывает не то, *какие* факторы использует Google, а то, *как* Google определяет оптимальный *порядок* их применения. Это механизм автоматической настройки алгоритма ранжирования (AutoML).
2. Критическая роль поведенческих данных в оптимизации ранжирования: Патент явно демонстрирует использование данных о поведении пользователей (клики и время пребывания) в качестве эталона качества (Fitness Function). Система ранжирования эволюционирует так, чтобы максимизировать эти метрики.
3. Сложность архитектуры ранжирования: Подтверждается, что ранжирование состоит из серии последовательных корректировок (Adjusters), и порядок их применения имеет существенное значение для итоговой выдачи.
4. Автоматизация настройки алгоритмов: Google использует машинное обучение (генетические алгоритмы) для автоматической оптимизации своей архитектуры, уходя от ручного подбора порядка применения факторов.
5. Ограниченная прямая ценность для SEO: SEO-специалисты не могут напрямую влиять на этот процесс оптимизации или контролировать порядок применения Adjusters.

Патент является инфраструктурным и описывает внутренние механизмы настройки алгоритмов Google. Он не дает прямых практических рекомендаций для SEO-специалистов по оптимизации сайтов, но предоставляет важное стратегическое понимание.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на удовлетворении интента пользователя (User Satisfaction): Поскольку вся система оптимизируется для того, чтобы поднимать выше User Preferred Search Results (определяемые по кликам и времени пребывания), ключевой стратегией остается создание контента, который наилучшим образом отвечает на запрос пользователя.
• Оптимизация под поведенческие метрики: Необходимо работать над повышением CTR (привлекательные сниппеты) И одновременно над увеличением времени вовлеченного взаимодействия с контентом (Dwell Time). Качественный контент, удерживающий пользователя, подтверждает правильность работы алгоритмов ранжирования в глазах этой системы оптимизации.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование кликбейта без удовлетворения интента: Тактики, направленные на получение клика, но приводящие к быстрому возврату в выдачу (короткий Dwell Time), контрпродуктивны. Это сигнализирует системе оптимизации, что текущая конфигурация ранжирования, показавшая этот результат высоко, является неэффективной.
• Попытки угадать порядок факторов: Бессмысленно пытаться реконструировать порядок применения факторов ранжирования. Как показывает патент, этот порядок определяется автоматически и является результатом сложного процесса машинного обучения.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегический приоритет удовлетворенности пользователей как главного мерила качества поиска. Он показывает, что Google использует автоматизированные системы (генетические алгоритмы), которые обучаются на основе агрегированных поведенческих данных для оптимизации самой структуры ранжирования. Это усиливает важность долгосрочной стратегии, ориентированной на пользовательский опыт, а не на поиск лазеек в конкретных алгоритмах.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в работе SEO-специалиста нет, так как он описывает внутреннюю методологию тестирования и оптимизации алгоритмов Google. Однако можно смоделировать, как система работает внутри Google.

Сценарий: Оптимизация порядка применения факторов свежести и локальности

1. Задача Google: Определить, что применить сначала: фактор свежести (QDF) или фактор локальности.
2. Adjusters: Adjuster A (Свежесть), Adjuster B (Локальность).
3. Тестируемые списки: Список 1 [A, B], Список 2 [B, A].
4. Тестирование: Система анализирует исторический запрос (например, «последние новости о выборах в городе N»).
5. User Preferred Result: Пользователи исторически предпочитали (кликали и долго читали) свежие новости от местного новостного портала, а не старую статью от федерального СМИ.
6. Результат битвы: Список, который привел к более высокому ранжированию местного новостного портала, побеждает и получает очки.
7. Итог: После множества итераций система определяет оптимальный порядок применения этих факторов для данного класса запросов.