
Технология, позволяющая точно определить, какой момент оригинального видеоконтента просматривает пользователь, даже если трансляция прерывалась рекламой, ставилась на паузу или была отредактирована. Система анализирует последовательность субтитров и использует уникальные текстовые идентификаторы для синхронизации времени с оригиналом.
Патент решает проблему точного определения абсолютной временной метки (позиции) в воспроизводимом медиапотоке относительно начала оригинального контента. Стандартные методы синхронизации ненадежны, если пользователь использует функции DVR (пауза, перемотка, trick play), или если провайдер (MSO) отредактировал контент или вставил посторонний контент (Extraneous Content), например, рекламу. Точное определение времени необходимо для реализации интерактивных функций, таких как привязка социальных комментариев к конкретным сценам или показ сцен-специфичной таргетированной рекламы.
Запатентована система и метод для уникальной идентификации любого момента в медиапотоке с использованием существующих данных субтитров (caption data strings). Система анализирует последовательность строк субтитров и вычисляет «Порядок дублирования» (Order of Duplication, OD), чтобы разрешить неоднозначность повторяющихся фраз. Затем используется хеширование последовательностей для сопоставления текущего момента воспроизведения с временной шкалой оригинального контента.
Система работает в два этапа.
Closed Caption Data Server) заранее анализирует субтитры оригинального контента. Он определяет Order of Duplication (OD) — минимальное количество последовательных строк, необходимое для уникальной идентификации любого момента — и создает эталонную хеш-таблицу.Set-Top Box) получает OD, считывает субтитры в реальном времени, вычисляет хеш-значение (Hash Value) текущей последовательности (длиной, основанной на OD) и отправляет его на сервер. Сервер сопоставляет хеш с таблицей и возвращает точное абсолютное время (Media Stream Time) в оригинальном контенте.Средняя. Технология актуальна для инфраструктуры сервисов потокового вещания и интерактивного телевидения (например, Google TV, YouTube TV), где требуется точная синхронизация контента, рекламы и пользовательского взаимодействия. Патент описывает реализацию в контексте кабельного ТВ (MSO, Set-Top Box), но базовые принципы применимы шире.
Минимальное влияние на стандартное веб-SEO (1/10). Патент описывает чисто инфраструктурное решение для синхронизации медиапотоков и не имеет прямого отношения к алгоритмам ранжирования веб-сайтов. Он не дает прямых практических рекомендаций для оптимизации веб-контента. Однако он имеет стратегическое значение для понимания того, как Google может использовать транскрипты для анализа и сегментации видео (Video SEO).
Order of Duplication и хранит хеш-таблицы.Caption Data Strings.Hash Value.Companion Device), которое воспроизводит медиапоток и вычисляет Hash Value в реальном времени.Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод, выполняемый на стороне клиентского устройства для идентификации местоположения.
Hash Value для выбранной строки в последовательности субтитров медиапотока.Order of Duplication (OD), ассоциированном с медиапотоком.Claim 6 и 7 (Зависимые): Определяют механизм вычисления Hash Value.
Hash Value от этой объединенной хеш-строки.Claim 10 и 11 (Зависимые): Описывают использование результата для определения времени POI.
Point of Interest (POI) относительно Media Stream Time, полученного для выбранной строки субтитров.Media Stream Time этой строки.Этот патент не описывает традиционную архитектуру веб-поиска Google (Crawling, Indexing, Ranking и т.д.). Он относится к инфраструктуре медиасервисов (IPTV, VOD, потоковое видео).
Взаимодействие компонентов:
Система основана на взаимодействии между серверным компонентом (Closed Caption Data Server) и клиентским устройством (Set-Top Box или Companion Device).
Входные данные:
Closed Caption Data).Order of Duplication (полученное от сервера).Hash Value, вычисленный клиентом.Выходные данные:
Media Stream Time (абсолютная временная метка) в ответ на полученный Hash Value.trick play).Процесс разделен на два этапа: предварительная обработка (офлайн) и обработка в реальном времени (онлайн).
Этап А: Предварительная обработка (Офлайн, на сервере)
Order of Duplication (OD) — минимального количества последовательных строк (окна), необходимого для уникальной идентификации любой строки в потоке. Это многопроходный процесс (multi-pass method).Hash Value (например, CRC32).Hash Value с его точным Media Stream Time.Этап Б: Обработка в реальном времени (Онлайн, Клиент и Сервер)
Hash Value для текущей последовательности в буфере (текущая строка + предшествующие строки, согласно OD).Hash Value на сервер.Hash Value в своей предварительно сгенерированной хеш-таблице.Media Stream Time клиенту или зарегистрированному устройству-компаньону.Point of Interest.Патент узкоспециализирован и использует ограниченный набор данных.
Caption Data Strings). Никакие другие аспекты контента данным алгоритмом не анализируются.Media Stream Time).Другие факторы (ссылочные, технические, поведенческие и т.д.) в контексте этого патента не используются.
Order of Duplication позволяет системе адаптироваться к контенту с повторяющимися фразами, гарантируя уникальность идентификаторов (Hash Values) для каждого момента времени.ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для стандартного SEO.
В контексте стандартного SEO веб-сайтов рекомендации отсутствуют.
Стратегический инсайт для Video SEO (Гипотеза): Хотя патент описывает применение в ТВ-приставках, он демонстрирует техническую возможность использования транскриптов для точного фингерпринтинга и навигации по видео. Это подтверждает стратегическую важность предоставления точных, полных и синхронизированных субтитров для видео на платформах вроде YouTube, так как подобные механизмы могут использоваться для сегментации контента (например, Key Moments) и анализа содержания на уровне сцен.
Не применимо к стандартному SEO. Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик.
Стратегическое значение для веб-поиска и SEO минимально. Патент имеет значение для разработчиков в экосистеме Smart TV и сервисов потокового вещания, которым необходима точная привязка интерактивных элементов (реклама, комментарии) ко времени воспроизведения.
Практических примеров применения данного патента в работе SEO-специалиста нет. Ниже приведен пример использования технологии по ее прямому назначению.
Сценарий (Не SEO): Синхронизация комментария во время трансляции с рекламой
Order of Duplication, например, OD=3). Оно вычисляет Hash Value этой последовательности.Media Stream Time = 90:00.Влияет ли этот патент на ранжирование сайтов или видео в Google?
Нет, этот патент не имеет отношения к алгоритмам ранжирования. Он описывает инфраструктурную технологию для медиасервисов, решающую задачу точного определения времени в видеопотоке, который мог быть отредактирован или прерван рекламой.
Что такое "Order of Duplication" (Порядок дублирования) простыми словами?
Это количество последовательных фраз (строк субтитров), которое необходимо проанализировать, чтобы точно понять, в каком именно месте видео вы находитесь. Если какая-то фраза встречается часто, Order of Duplication определяет, сколько предыдущих фраз нужно учесть, чтобы отличить одно повторение от другого по контексту.
Зачем Google нужна эта технология синхронизации?
Точное знание времени (Media Stream Time) необходимо для интерактивных функций в медиасервисах. Например, чтобы привязать комментарий пользователя к конкретной сцене фильма или чтобы показать таргетированную рекламу, релевантную текущему моменту, даже если пользователь ставил видео на паузу или использовал перемотку (trick play).
Работает ли эта система, если в видео нет субтитров?
Нет. Согласно патенту, весь механизм основан на анализе Caption Data Strings (строк субтитров). Если данные субтитров отсутствуют в медиапотоке, система не сможет определить уникальную последовательность и вычислить точное время.
Влияет ли эта технология на SEO для YouTube (Video SEO)?
Прямого влияния на ранжирование нет. Однако патент демонстрирует важность субтитров для точной навигации по видео. Это косвенно подтверждает, что для Video SEO полезно предоставлять точные субтитры, так как подобные механизмы могут использоваться поисковыми системами для идентификации ключевых моментов (Key Moments) и сегментации видео.
Как система обрабатывает рекламу (Extraneous Content) или паузы при просмотре?
Система их игнорирует при определении абсолютного времени. Она фокусируется только на субтитрах оригинального контента. Когда воспроизведение возобновляется после перерыва, система считывает новые субтитры, вычисляет новый Hash Value и точно определяет новую позицию в оригинальном контенте, независимо от длительности паузы или рекламы.
Имеет ли значение качество субтитров для работы этой системы?
Да, имеет решающее значение. Система полагается на точное совпадение субтитров в реальном времени с предварительно обработанным файлом субтитров. Если субтитры отличаются (например, из-за ошибок распознавания речи), система не сможет вычислить правильный Hash Value и синхронизация не произойдет.
Требует ли эта система специальной разметки в видео?
Нет. Система не требует добавления специальных метаданных в медиапоток. Она полагается на стандартные данные субтитров (например, EIA-608 или CEA-708), которые уже присутствуют в большинстве профессиональных видеоматериалов.
Где происходит основная вычислительная нагрузка?
Основная нагрузка (предварительный анализ, расчет Order of Duplication и создание хеш-таблицы) происходит офлайн на сервере. Клиентское устройство выполняет менее ресурсоемкие задачи в реальном времени: буферизацию субтитров и расчет текущего хеш-значения (например, CRC32).
Использует ли этот патент сложные алгоритмы NLP?
Нет. Хотя система обрабатывает текст (субтитры), она не использует методы понимания естественного языка (NLP). Она применяет базовый анализ последовательностей и хеширование для идентификации и сопоставления, а не для интерпретации смысла текста.

Мультимедиа
Индексация

Мультимедиа
Индексация

Мультимедиа

Индексация
Мультимедиа

Мультимедиа
Индексация

Ссылки
Индексация
Краулинг

Local SEO
Поведенческие сигналы
Свежесть контента

Семантика и интент
Ссылки
SERP

Персонализация
Семантика и интент
Мультимедиа

Структура сайта
Техническое SEO
Индексация

Персонализация
Поведенческие сигналы
Local SEO

Персонализация
Поведенческие сигналы
SERP

Мультиязычность
Ссылки
SERP

Семантика и интент
Персонализация
Поведенческие сигналы

EEAT и качество
SERP
Поведенческие сигналы
