Как Google генерирует поисковые подсказки, анализируя метаданные (Title и Description) авторитетных сайтов и проверяя их грамматику

Термины и определения

Document Score (Оценка документа)

Метрика, основанная на относительном ранжировании документа среди множества других документов. Служит индикатором авторитетности/качества и используется для расчета Suggestion Score.

Grammar Checking Module (Модуль проверки грамматики)

Компонент, анализирующий последовательность тегов для определения грамматической корректности фразы. Может быть реализован как классификатор (например, decision tree, support vector machine), обученный на прошлых запросах.

Metadata (Метаданные)

Данные, описывающие характеристики документа. Источник для генерации подсказок. Включает заголовки (Titles), описания (Descriptions), метатеги, информацию о встроенном медиаконтенте (изображения, видео).

Metadata Analysis Engine (Механизм анализа метаданных)

Основная система, отвечающая за извлечение, сегментацию, грамматическую проверку и оценку метаданных.

Part-of-Speech (POS) Tags (Теги частей речи)

Грамматические метки (существительное, глагол, прилагательное и т.д.), присваиваемые терминам на основе их функции и контекста. Используются для анализа структуры фразы.

Sequence of Terms (Последовательность терминов)

Фраза, извлеченная из метаданных, рассматриваемая как потенциальная поисковая подсказка.

Suggestion Database (База данных подсказок)

Хранилище утвержденных подсказок. Содержит как подсказки из метаданных, так и из исторических логов запросов (past search queries).

Suggestion Score (Оценка подсказки)

Метрика, указывающая на предполагаемую полезность или приоритет подсказки. Для подсказок из метаданных рассчитывается на основе Document Score; для подсказок из логов — на основе частоты использования.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1, 8, 15 (Независимые пункты): Описывают основной процесс извлечения, валидации и использования подсказок из метаданных.

1. Система получает метаданные документа.
2. Метаданные сегментируются на множество последовательностей терминов.
3. Каждому термину в последовательности присваивается тег на основе грамматических отношений, формируя последовательность тегов.
4. Определяется, является ли последовательность терминов грамматически корректной на основе анализа тегов.
5. Если ДА:
   • Последовательность сохраняется как query suggestion в базе данных.
   • Рассчитывается Suggestion Score, который также сохраняется.
6. Система получает частичный запрос (partial search query), выбирает подсказки из базы данных на основе их Suggestion Scores и отправляет пользователю.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет источник метаданных.

Получение метаданных включает получение заголовка (Title) документа. Это прямо указывает на тег Title как на приоритетный источник.

Claim 4, 11, 18 (Зависимые): Детализируют механизм оценки.

Система получает Document Score, основанный на относительном ранжировании документа. Suggestion Score рассчитывается на основе этого Document Score. Это устанавливает прямую связь между авторитетностью источника и весом подсказки.

Claim 5, 12, 19 (Зависимые): Уточняют технологию анализа.

Присваиваемые теги являются тегами частей речи (part-of-speech tags).

Claim 6, 13, 20 (Зависимые): Описывают вариативность грамматической проверки.

Определение грамматической корректности может основываться на количестве тегов, меньшем, чем общее количество терминов в последовательности. Это позволяет корректно обрабатывать длинные фразы, например, анализируя только их окончание, что повышает точность классификатора, обученного на коротких запросах.

Claim 7, 14, 21 (Зависимые): Уточняют механизм проверки грамматики.

Определение грамматической корректности основывается, по крайней мере частично, на порядке тегов в последовательности. Это подтверждает использование структурного анализа предложения.

Где и как применяется

Изобретение связывает процессы индексирования с генерацией и предоставлением поисковых подсказок.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходят предварительные процессы: рассчитывается Document Score (авторитетность/ранг документа). Также извлекаются и сохраняются метаданные (Title, Description).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Офлайн-обработка)
Основная логика патента (работа Metadata Analysis Engine) выполняется здесь. Система выполняет сегментацию извлеченных метаданных, проводит NLP-анализ (POS-тегирование и проверку грамматики с помощью Grammar Checking Module) и рассчитывает Suggestion Score, используя Document Score из индекса. Результаты сохраняются в Suggestion Database.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Реальное время)
Когда пользователь вводит частичный запрос, Suggestion Engine в реальном времени обращается к Suggestion Database. Он выбирает и ранжирует подсказки, используя комбинацию текстового соответствия (Matching Score) и веса подсказки (Suggestion Score), и предоставляет их пользователю (Autocomplete).

Входные данные:

• Метаданные документа (Title, Description, медиа-информация).
• Document Score исходного документа.
• Грамматические модели и правила (для NLP-анализа).

Выходные данные:

• Валидированные Query Suggestions с рассчитанными Suggestion Scores, сохраненные в Suggestion Database.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на весь контент, имеющий описательные метаданные. Особенно сильно влияет на статьи, новости, обзоры, а также видео и изображения (упомянуты в патенте как источники метаданных).
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на информационные, "длиннохвостые" (long-tail) и новые (emerging topics) запросы, по которым еще не накоплена статистика в логах поиска.
• Форматы метаданных: Напрямую влияет на то, как система оценивает теги Title (явно упомянуты) и мета-описания.

Когда применяется

• Триггеры активации (Генерация): Процесс генерации активируется при индексировании или переобработке документов (офлайн). В патенте упоминается, что система может выбирать документы для анализа, если их Document Score превышает определенный порог, фокусируясь на авторитетных источниках.
• Условие валидации: Для генерации подсказки необходимо, чтобы фраза, извлеченная из метаданных, прошла проверку грамматической корректности.
• Триггеры активации (Выдача): Сгенерированные подсказки используются в реальном времени, когда пользователь вводит частичный запрос.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация подсказок из метаданных (Офлайн/Индексирование)

1. Получение данных: Система получает метаданные (например, Title) и Document Score для документа.
2. Сегментация: Segmentation Module разбивает метаданные на одну или несколько последовательностей терминов (кандидатов). Сегментация может использовать парсер, обученный на прошлых запросах. Например, из "funny cat in the box - video" могут быть получены "funny cat in the box" и "funny cat in".
3. Выбор кандидата: Система выбирает одну последовательность для анализа.
4. Присвоение тегов (NLP): Grammar Checking Module присваивает каждому термину грамматический тег (POS tag). Например, для "funny cat in the box" получается {ADJ, NOUN, PREP, DET, NOUN}.
5. Проверка грамматики: Система определяет, является ли последовательность грамматически корректной на основе порядка и типа тегов (используя правила или обученный классификатор).
   • Если НЕТ (например, "funny cat in" {ADJ, NOUN, PREP} заканчивается предлогом): Кандидат отклоняется. Переход к шагу 8.
   • Если ДА: Переход к шагу 6.
6. Расчет оценки: Scoring Module рассчитывает Suggestion Score для валидного кандидата, основываясь на Document Score исходного документа.
7. Сохранение: Кандидат сохраняется как Query Suggestion в Suggestion Database вместе с его Suggestion Score.
8. Итерация: Система проверяет, есть ли еще не проанализированные кандидаты. Если ДА, возврат к шагу 3.

Процесс Б: Предоставление подсказок (Рантайм)

1. Получение запроса: Система получает частичный запрос пользователя.
2. Выбор и ранжирование: Suggestion Engine выбирает релевантные подсказки из Suggestion Database (как из метаданных, так и из логов запросов), учитывая текстовое соответствие (Matching Score) и Suggestion Score.
3. Отправка пользователю: Топ-N подсказок отправляются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные/Структурные факторы (Метаданные): Основные данные – это текст из метаданных документа. Явно упомянуты:
  • Заголовки (Title).
  • Описания контента.
  • Информация, связанная с медиаконтентом (изображения, видео).
• Сигналы авторитетности: Document Score. Предварительно рассчитанная метрика, отражающая относительное ранжирование (авторитетность) документа. Критически важна для расчета итоговой оценки подсказки.
• Поведенческие факторы (для обучения): Логи прошлых запросов пользователей используются для обучения моделей сегментации и грамматической проверки (классификаторов).

Какие метрики используются и как они считаются

• Грамматическая корректность (Grammatical Correctness): Бинарная (Да/Нет) или вероятностная оценка. Определяется путем анализа последовательности Part-of-Speech (POS) Tags. Проверка может осуществляться с помощью правил или обученного классификатора (Classifier).
• Document Score: Используется как входной сигнал. Не рассчитывается в рамках данного процесса.
• Suggestion Score: Рассчитывается для грамматически корректных фраз. Является функцией от Document Score исходного документа (например, пропорциональна ему).
• Методы анализа текста (NLP):
  • POS tagging: Явно указан в Claims как основной метод грамматического анализа.
  • Dependency parsing (Синтаксический анализ зависимостей): Упомянут в описании как альтернативный метод анализа грамматических отношений.

1. Метаданные как источник генерации спроса: Патент демонстрирует, что метаданные (особенно Title) используются не только для ранжирования, но и как прямой источник для генерации новых поисковых подсказок. Это позволяет авторитетным сайтам активно формировать поисковое поведение пользователей через Autocomplete.
2. Требование к естественности языка (NLP-фильтр): Система жестко фильтрует кандидатов по критерию грамматической корректности, используя POS-tagging. Неестественные, переоптимизированные (keyword stuffing) или грамматически неверные заголовки не станут поисковыми подсказками через этот механизм.
3. Амплификация авторитетности (Authority Amplification): Ключевой механизм — привязка Suggestion Score к Document Score. Подсказки, извлеченные из высокоавторитетных документов (E-E-A-T), получают больший вес и показываются чаще.
4. Ускорение покрытия Long-Tail и Fresh Content: Система позволяет Google генерировать подсказки для новых и нишевых тем проактивно, не дожидаясь накопления статистики в логах запросов, что ускоряет обнаружение свежего контента.
5. Важность структуры метаданных и сегментации: Система сегментирует метаданные для поиска валидных фраз. Структура заголовка и использование знаков препинания влияют на то, как именно он будет сегментирован и какие подсказки будут из него извлечены.

Best practices (это мы делаем)

• Создание грамматически безупречных и естественных метаданных: Пишите Title и Description, используя естественный язык и полные, грамматически правильные фразы. Формулируйте их так, как пользователи могли бы искать информацию. Это максимизирует вероятность прохождения грамматической проверки.
• Повышение авторитетности сайта (E-E-A-T и Document Score): Поскольку Suggestion Score напрямую зависит от Document Score, работа над повышением авторитетности сайта повышает вероятность того, что ваши метаданные станут видимыми поисковыми подсказками.
• Структурирование длинных заголовков для сегментации: Формируйте заголовки так, чтобы их логические части представляли собой завершенные и корректные фразы. Использование разделителей (двоеточие, тире) может помочь системе корректно сегментировать Title, если обе части грамматически корректны.
• Оптимизация под новые и трендовые темы: При создании контента на новые темы используйте четкие заголовки. Это позволит вашему контенту сформировать поисковые подсказки до того, как накопится статистика пользовательских запросов.
• Оптимизация метаданных медиаконтента: Используйте описательные и грамматически корректные alt-тексты для изображений и заголовки/описания для видео, так как они также являются источником метаданных.

Worst practices (это делать не надо)

• Keyword Stuffing в метаданных: Перечисление ключевых слов (например, "купить ноутбук москва недорого доставка"). Такие последовательности будут отфильтрованы Grammar Checking Module как грамматически некорректные.
• Использование грамматически некорректных или неестественных фраз: Использование "SEO-формулировок", нарушающих правила языка, порядок слов или согласование. Система отфильтрует такие фразы на этапе NLP-анализа.
• Игнорирование качества сайта: Создание идеальных метаданных на низкокачественном сайте (с низким Document Score) не приведет к высокой видимости подсказок, так как их Suggestion Score будет низким.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google на понимание естественного языка (NLU). Для SEO это означает, что качество текста в метаданных имеет многоуровневое значение: оно влияет на ранжирование, CTR и на формирование самого пространства запросов (Autocomplete). Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на построении авторитетных ресурсов и использовании качественного копирайтинга для максимизации видимости не только в SERP, но и в системе подсказок.

Практические примеры

Сценарий 1: Анализ структуры Title (на основе примера из патента)

• Исходный Title: "funny cat in the box - video".
• Сегментация: Система извлекает фразы:
  • Фраза 1: "funny cat in the box"
  • Фраза 2: "funny cat in"
• POS-Tagging и Проверка:
  • Фраза 1: {ADJ, NOUN, PREP, DET, NOUN} – Грамматически корректно.
  • Фраза 2: {ADJ, NOUN, PREP} – Грамматически некорректно (заканчивается на предлог).
• Результат: Фраза 1 добавляется в базу подсказок (при достаточном Document Score).

Сценарий 2: Оптимизация для E-commerce

• Плохой Title: "Купить Ноутбук Lenovo X1 Carbon Gen 12 Москва цена доставка" (Keyword Stuffing).
  Результат: Вероятно, не пройдет грамматическую проверку после сегментации.
• Хороший Title: "Lenovo X1 Carbon Gen 12: Обзор характеристик и актуальные цены в Москве" (Естественный язык).
  Результат: Система извлекает грамматически корректные фразы: "Lenovo X1 Carbon Gen 12 обзор характеристик", "Lenovo X1 Carbon Gen 12 актуальные цены в Москве". Если сайт авторитетный, эти фразы получат высокий Suggestion Score и попадут в Autocomplete.