Как Google распознает, согласовывает и упорядочивает сериализованный контент (книги, фильмы) из разрозненных источников

Термины и определения

Abstract Book (Абстрактное произведение)

Сущность, представляющая само произведение (например, роман или фильм), независимо от его конкретного издания или формата. Представлено термином Bucket.

Book (Книга/Произведение)

Используется в широком смысле для обозначения опубликованного произведения, включая традиционные книги, журналы, аудиозаписи, видеоигры, фильмы и ТВ-программы.

Book Information Server (Сервер информации о произведениях)

Внешний источник данных о контенте (например, издательства, библиотеки, продавцы, базы данных фильмов).

Book Record (Запись о произведении)

Стандартизированная запись, созданная системой на основе информации из одного внешнего источника. Содержит поля с атрибутами (автор, название, ISBN и т.д.).

Bucket (Бакет)

Набор Tomes, которые представляют одно и то же Abstract Book.

Cluster (Кластер)

Группа Book Records, объединенных на основе схожести значений в определенном подмножестве полей.

Descriptor (Дескриптор)

Общий текст или строка текста, часто встречающаяся в определенном поле (например, в заголовках) множества записей внутри кластера.

Predominant Candidate (Преобладающий кандидат)

Кандидат на название серии, который наиболее часто встречается среди всех связанных кластеров. Механизм консенсуса для выбора канонического названия.

Set of Related Clusters (Набор связанных кластеров)

Группа кластеров, которые демонстрируют высокую степень сходства между своими Descriptors (в полях, отличных от тех, что использовались для первичной кластеризации). Предполагается, что они описывают одну и ту же серию.

Tome (Том / Конкретное издание)

Сущность, представляющая конкретную публикацию или версию произведения (например, издание в твердом переплете с определенным ISBN). Группа Book Records, относящихся к этому изданию.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод идентификации книжной серии из разрозненных данных.

1. Система получает информацию о книгах и создает Book Records с полями атрибутов.
2. Записи кластеризуются на основе значений подмножества полей (Набор А, например, Автор, Язык).
3. Идентифицируется "набор связанных кластеров" путем определения сходства значений полей, отличных от Набора А (Набор Б, например, Название, Серия).
4. Для каждого кластера в наборе идентифицируется отдельный кандидат на название серии.
5. Выбирается официальное название серии путем сравнения кандидатов и определения Predominant Candidate (преобладающего кандидата).
6. Название серии сохраняется, и идентифицируется набор книг в этой серии.

Ядро изобретения — это двухэтапный процесс кластеризации (сначала по одним полям, затем поиск сходства по другим) и использование механизма консенсуса (Predominant Candidate) для выбора канонического названия из множества вариантов, представленных в разных кластерах.

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует процесс идентификации отдельных книг в серии.

Записи из связанных кластеров распределяются по Buckets, где каждый Bucket представляет собой отдельную книгу (Abstract Book) в серии. Распределение основано на значениях полей записей.

Claim 5 (Зависимый от 1): Детализирует организацию серии.

Определяется порядок книг в серии на основе значений полей записей (например, номера тома).

Claim 7 (Зависимый от 1): Детализирует механизм идентификации связанных кластеров.

1. Анализ поля в записях первого кластера для идентификации первого общего значения (Дескриптора 1).
2. Анализ того же поля во втором кластере для идентификации второго общего значения (Дескриптора 2).
3. Сравнение Дескриптора 1 и Дескриптора 2 для определения уровня схожести.
4. Включение кластеров в набор связанных кластеров в ответ на достаточный уровень схожести.

Где и как применяется

Этот патент описывает инфраструктурные процессы, критически важные для построения и поддержания структурированных баз данных Google, таких как Граф Знаний (Knowledge Graph).

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система собирает Book Information (метаданные) из различных внешних источников (Book Information Servers). Это может происходить через веб-сканирование, API или прямые фиды данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента. Он описывает процесс согласования сущностей (Entity Reconciliation) и структурирования данных.

1. Парсинг и Каноникализация: Необработанные данные парсятся в Book Records, а значения полей приводятся к стандартному формату.
2. Извлечение Признаков (Feature Extraction): Вычисляются Descriptors (общие строки текста) для кластеров.
3. Кластеризация и Согласование: Происходит многоэтапный процесс кластеризации, идентификации серий, томов (Tomes) и абстрактных произведений (Buckets).

Результат этапа INDEXING: Структурированные данные о сериях и их компонентах, сохраненные в репозитории (вероятно, Knowledge Graph).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Структурированные данные, полученные в результате работы этого алгоритма, используются Query Module для генерации обогащенных результатов поиска (SERP Features), таких как Knowledge Panels и карусели, которые отображают серию в организованном виде.

Входные данные:

• Необработанная Book Information из множества источников.
• Атрибуты: Название, Автор, Издатель, Дата публикации, ISBN, Название серии, Номер тома.
• Фактический текстовый контент произведений (если доступен).

Выходные данные:

• Идентифицированные сущности Серий и Абстрактных Произведений (Buckets).
• Канонические названия (Predominant Descriptors) для серий и произведений.
• Связи между произведениями и сериями/подсериями.
• Порядок произведений в серии.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Патент явно указывает, что термин "книга" используется широко и охватывает опубликованные работы, включая журналы, газеты, аудиозаписи, видеоигры, фильмы и телепрограммы. Методология влияет на любой контент, который может быть организован в серии.
• Структурирование данных: Влияет на способность системы преобразовывать зашумленные и противоречивые метаданные в чистые, структурированные сущности для Knowledge Graph.
• Региональные и языковые различия: Система специально разработана для обработки вариаций в названиях и метаданных в разных географических регионах, выбирая преобладающие названия или сохраняя региональные варианты.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм применяется при обработке новых или обновленных данных, полученных от поставщиков информации, или как часть периодического процесса обновления Knowledge Graph.
• Условия работы: Работает в условиях высокой степени неопределенности и противоречивости входных данных от разных источников. Это преимущественно офлайн-процесс (или пакетная обработка).

Пошаговый алгоритм

Процесс организации контента по сериям состоит из четырех основных фаз.

Фаза 1: Парсинг и создание записей (Parsing Module)

1. Получение данных: Система получает Book Information из различных источников.
2. Создание Book Records: Для каждого экземпляра создается запись с набором стандартных полей.
3. Каноникализация: Значения полей (например, даты, капитализация текста) приводятся к стандартному формату для обеспечения сопоставимости.

Фаза 2: Идентификация серий (Series Identification Module)

1. Начальная кластеризация: Book Records группируются в кластеры на основе подмножества полей (например, Язык, Издатель, Автор).
2. Извлечение дескрипторов: Внутри каждого кластера анализируются другие поля (например, Название, Имя серии) для выявления часто встречающихся строк текста (Descriptors).
3. Идентификация связанных кластеров: Сравниваются Descriptors разных кластеров с использованием метрики строкового сходства (string similarity score, например, edit distance). Кластеры с высоким сходством объединяются в "Набор связанных кластеров".
4. Выбор канонического названия (Консенсус): В каждом кластере определяются кандидаты на название серии. Затем выбирается Predominant Candidate по всему набору связанных кластеров.
5. Идентификация подсерий: Анализируются менее частые, но повторяющиеся дескрипторы для выявления подсерий.

Фаза 3: Идентификация изданий (Tome Identification Module)

1. Группировка в Tomes: Book Records группируются в Tomes (конкретные издания) на основе высокоспецифичных идентификаторов (например, ISBN или Название + Дата публикации).
2. Выбор лучших дескрипторов для Tome: Анализируются записи внутри Tome для определения наилучших значений полей методом большинства голосов. Также идентифицируются синонимы.

Фаза 4: Идентификация абстрактных произведений и организация (Book Identification Module)

1. Создание и заполнение Buckets: Tomes распределяются по Buckets (Абстрактные произведения). Это может включать:
   • Сравнение лучших дескрипторов (Название, Серия, Номер).
   • Сравнение фактического текстового содержания произведений (если доступно) для подтверждения идентичности, несмотря на различия в метаданных.
2. Выбор лучших дескрипторов для Bucket: Анализируются Tomes внутри Bucket для определения канонических атрибутов абстрактного произведения.
3. Упорядочивание серии: Buckets упорядочиваются внутри серии на основе дескрипторов номера тома. Обрабатываются конфликты номеров для выявления подсерий.
4. Сохранение: Структурированная информация сохраняется в репозитории.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует преимущественно метаданные, полученные из внешних источников.

• Контентные факторы (Метаданные): Название произведения (Book Title), Имя Автора/Участника, Название серии (Series Name), Название подсерии (Subseries Name), Номер тома (Book Number in Series), Издатель, Год публикации, ISBN, Язык, Страна публикации.
• Контентные факторы (Текст): Патент подчеркивает важность использования всего или части текста произведения (textual content) для сравнения различных изданий (Tomes) и подтверждения того, что они являются одним и тем же абстрактным произведением (Abstract Book).
• Системные данные: Источник информации (Book Information Server). Это используется для обработки региональных различий и разрешения конфликтов.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент полагается на статистические методы, анализ частотности и метрики сходства.

• Частота встречаемости (Frequency of Occurrence): Используется для идентификации Descriptors и для определения Predominant Candidate (метод большинства голосов). Это основной механизм для достижения консенсуса из противоречивых данных.
• Метрики строкового сходства (String Similarity Score): Используются для сравнения Descriptors между различными кластерами с целью выявления связанных кластеров. Упоминается возможность использования метрик типа edit distance.
• Метрики текстового сходства (Textual Similarity): Используются для сравнения фактического содержания книг при формировании Buckets.
• Пороговые значения (Thresholds): Используются на разных этапах: для определения достаточной схожести строк и текста, для определения того, является ли значение преобладающим, для отсеивания шума.
• Анализ источника данных: Система анализирует, поступают ли противоречивые данные из одного и того же источника. Противоречия из одного источника считаются более достоверными индикаторами реальных различий (например, наличия подсерии), чем противоречия между разными источниками.

1. Согласование сущностей (Entity Reconciliation) — ключевой процесс. Патент детально описывает, как Google решает фундаментальную задачу: преобразование зашумленных, непоследовательных входных данных от множества источников в чистые, структурированные и связанные сущности. Это основа Knowledge Graph.
2. Консенсус определяет реальность. Система не полагается на один источник как на истину. Вместо этого она использует механизм консенсуса (Predominant Candidate), анализируя частоту встречаемости атрибутов. Каноническое название — это то, которое чаще всего используется в большинстве источников.
3. Двухэтапная кластеризация для выявления связей. Ключевым механизмом является разделение процесса кластеризации: сначала грубая группировка по очевидным атрибутам (например, Автор), а затем идентификация связей путем анализа сходства в других атрибутах (например, Название).
4. Иерархическое распознавание сущностей. Система четко разделяет Экземпляр (Record), Издание (Tome) и Абстрактное произведение (Bucket). Это позволяет точно моделировать сложные взаимоотношения в реальном мире.
5. Использование контента для валидации метаданных. В случаях сильных расхождений в метаданных (например, разные названия в разных странах), система может использовать сравнение фактического текстового содержания для окончательного согласования сущностей.
6. Обработка сложности и вариативности. Алгоритм спроектирован для обработки сложных сценариев, таких как подсерии, региональные различия в названиях и конфликты в нумерации томов.

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение максимальной консистентности данных. Последовательно используйте одни и те же идентификаторы, названия и связи для сущностей на своем сайте и во внешних источниках (каталоги, дистрибьюторы). Это помогает системе правильно кластеризовать ваш контент и делает ваши данные предпочтительным кандидатом (Predominant Candidate) при формировании консенсуса.
• Использование стандартизированных идентификаторов. Всегда указывайте уникальные идентификаторы (ISBN для книг, GTIN для товаров), когда они доступны. Они являются надежным способом для системы сгруппировать записи в Tomes (конкретные издания).
• Использование структурированных данных для серийного контента. Активно применяйте разметку Schema.org для описания связей. Для серий контента (статьи, курсы, продукты) используйте свойства, такие как isPartOf, hasPart, Series, ProductGroup. Четко указывайте порядок (например, через position в ItemList).
• Управление синонимами и вариациями. Если у вашего контента есть известные синонимы или региональные названия, четко указывайте каноническое название и перечисляйте альтернативные названия (через alternateName в Schema.org). Это поможет системе на этапах идентификации Tomes и Buckets.
• Четкая структура и нумерация на сайте. Организуйте сериализованный контент логично. Используйте последовательные шаблоны заголовков и навигацию, которые отражают структуру серии и порядок элементов.

Worst practices (это делать не надо)

• Непоследовательные метаданные. Использование разных названий для одной и той же серии или пропуски в нумерации усложняют процесс кластеризации и согласования. Система может не распознать связь между элементами или создать дублирующиеся сущности.
• Игнорирование уникальных идентификаторов. Неиспользование стандартных идентификаторов (ISBN, GTIN) вынуждает систему полагаться на менее надежные методы согласования (например, сравнение названий), что увеличивает риск ошибок на этапе идентификации Tomes.
• Предоставление противоречивой информации из одного источника. Не допускайте ситуаций, когда разные разделы вашего сайта или разные фиды данных предоставляют противоречивую информацию об одной и той же сущности. Это затрудняет процесс согласования.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегический фокус Google на понимании сущностей и связей между ними (Entity SEO). Для SEO это означает, что оптимизация должна смещаться от отдельных страниц к построению семантически связанных кластеров контента. Система вознаграждает структурированность и последовательность. Понимание механизмов согласования сущностей позволяет SEO-специалистам более эффективно "общаться" с Knowledge Graph, гарантируя, что их контент, продукты или бренд правильно интерпретируются и отображаются в поиске.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация серии обучающих курсов на сайте (Entity SEO)

1. Задача: Убедиться, что Google распознает 5 курсов как единую серию и понимает их порядок.
2. Действия (на основе патента):
   • Консистентность (Кластеризация): Убедиться, что название серии одинаково на всех страницах курсов (например, "Основы Python 2025").
   • Структурирование (Идентификация Серии): Использовать разметку Course и CreativeWorkSeries. Связать каждый курс с серией через isPartOf.
   • Идентификаторы (Tomes/Buckets): Присвоить каждому курсу уникальный @id в разметке.
   • Порядок (Организация): Четко указать номер курса в названии (например, "Часть 1: Введение") и использовать структурированный список (ItemList с position) на главной странице серии для указания порядка.
   • Внешние сигналы: Убедиться, что при размещении курсов на внешних платформах (например, YouTube) используется та же структура и названия.
3. Ожидаемый результат: Google легче кластеризует эти страницы, распознает связь и определит каноническое название серии и порядок курсов. Это повышает вероятность отображения структурированного сниппета или карусели курсов в выдаче.