Как Google создает и наполняет Панели Знаний (Knowledge Panels), используя шаблоны сущностей и популярность фактов

Термины и определения

Factual Entity (Фактическая сущность)

Единая концептуальная сущность, такая как человек, место, страна, организация, фильм, произведение искусства и т.д., о которой система может предоставить информацию.

Knowledge Panel (Панель Знаний)

Элемент пользовательского интерфейса, который предоставляет сводку информации, относящуюся к конкретной Factual Entity. Отображается в knowledge panel area рядом с результатами поиска.

Knowledge Panel Template (Шаблон Панели Знаний)

Структура, которая определяет типы Content Items для включения в Панель Знаний для определенного типа сущности. Содержит плейсхолдеры (placeholders) для этих элементов.

Content Items (Элементы контента)

Дискретные единицы контента (текст, изображения, факты, таблицы), которые хранятся в Content Items store и используются для наполнения панелей.

User Search Events (События пользовательского поиска)

Исторические данные о поисковом поведении пользователей, включая предыдущие запросы (received queries), связанные с сущностью. Критически важны для ранжирования и выбора фактов.

Knowledge Panel Apparatus (Аппарат Панели Знаний)

Система, ответственная за выбор шаблона, идентификацию и ранжирование контента, и генерацию Панели Знаний.

Disambiguation Knowledge Panel (Панель Знаний для устранения неоднозначности)

Специальный тип панели, предоставляемый, когда запрос связан с несколькими различными значениями (multiple distinct meanings).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный процесс генерации Панели Знаний с акцентом на выбор контента на основе исторических запросов.

1. Система поддерживает базу исторических запросов, связанных с определенной factual entity.
2. Система идентифицирует ресурсы, связанные с этой сущностью.
3. При получении нового запроса система определяет, что он ссылается на эту сущность.
4. Идентифицируется type of entity (тип сущности).
5. Выбирается специфический knowledge panel template для этого типа сущности из набора разных шаблонов.
6. Выбирается контент для панели. Этот выбор включает два условия:
   1. Контент должен включать элементы как минимум из двух разных источников (first resource и second resource).
   2. Ключевой механизм: Каждый элемент контента выбирается на основе количества исторических запросов, которые ссылаются одновременно на (i) сущность и (ii) информацию, представленную этим элементом контента.
7. Панель генерируется путем заполнения плейсхолдеров выбранным контентом и предоставляется для отображения.

Ядро изобретения заключается в использовании типизированных шаблонов и методе приоритизации контента (фактов) на основе того, что пользователи исторически искали чаще всего в связи с этой сущностью.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет механизм выбора.

Выбор контента основан на ранжировании, которое базируется на user search events, связанных с этим контентом и сущностью. Это подтверждает, что популярность фактов в поиске является определяющим фактором.

Claim 12 (Зависимый от 1): Детализирует процесс ранжирования контента для шаблона.

1. Для каждого плейсхолдера в шаблоне идентифицируются подходящие элементы контента.
2. Элементы ранжируются относительно друг друга. Ранжирование основано на количестве исторических запросов, ссылающихся на сущность и информацию в элементе.
3. Для включения в панель выбираются элементы на основе этого ранжирования.

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает обработку неоднозначных запросов (Disambiguation).

Если запрос связан с multiple distinct meanings, система идентифицирует контент для каждого значения. Панель Знаний будет включать контент для двух или более значений и может включать ссылки для инициации нового поиска по конкретному значению.

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает интерактивность.

Панель может включать interactive user interface object. При взаимодействии с ним дополнительный контент предоставляется внутри панели без ухода со страницы результатов поиска.

Где и как применяется

Изобретение охватывает несколько этапов поисковой архитектуры, от предварительной обработки данных до финального формирования SERP.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит сбор и индексация Content Items из различных ресурсов. Система извлекает факты, изображения и описания, ассоциирует их с конкретными Factual Entities и сохраняет в Content Items store. Также происходит типизация сущностей.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
1. Офлайн-анализ: Система анализирует исторические данные (User Search Events) для определения взаимосвязи между запросами, сущностями и конкретными фактами. Это позволяет заранее рассчитать ранжирование фактов для каждой сущности на основе популярности (Claim 1, 12).
2. В реальном времени: При получении запроса система распознает упомянутую сущность и определяет ее тип, чтобы активировать Knowledge Panel Apparatus.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Это основной этап применения патента. Knowledge Panel Apparatus активируется для генерации панели.

1. Генерация Панели: Выбирается Knowledge Panel Template на основе типа сущности. Шаблон заполняется приоритизированным контентом (на основе популярности фактов), извлеченным из Content Items store.
2. Смешивание (Blending): Сгенерированная Панель Знаний объединяется с органическими результатами поиска для формирования итоговой SERP. Панель размещается в отдельной области (knowledge panel area).

Входные данные:

• Поисковый запрос.
• База данных сущностей (Factual Entities) и их типов.
• Хранилище шаблонов (Knowledge Panel Templates).
• Хранилище контента (Content Items store).
• Исторические данные о запросах (User Search Events).

Выходные данные:

• Сгенерированная Панель Знаний, содержащая агрегированный контент из разных источников.
• Данные для отображения SERP, включающей органические результаты и Панель Знаний.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы, содержащие явное упоминание известных сущностей (брендовые, персональные, локационные запросы).
• Типы контента: Влияет на видимость контента, содержащего четкие фактические данные (биографии, характеристики, даты, цифры).
• Форматы контента: Способствует снижению трафика (Zero-Click) на сайты, предоставляющие краткие ответы и базовые факты, так как эта информация отображается непосредственно в панели.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда поисковый запрос ссылается на идентифицированную системой Factual Entity, для которой доступен контент и шаблон.
• Особые случаи (Disambiguation): Если запрос неоднозначен (например, "Ягуар" – животное или автомобиль), система может предоставить специальную Disambiguation Knowledge Panel (Claim 6).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-подготовка данных (Периодически)

1. Сбор и Индексация Контента: Краулинг интернета, извлечение Content Items (факты, изображения), их ассоциация с Factual Entities, определение типа сущности и сохранение в Content Items store.
2. Анализ Исторических Запросов: Анализ User Search Events для идентификации запросов, которые ссылаются как на сущность, так и на конкретный факт.
3. Ранжирование Фактов: Для каждой сущности факты ранжируются на основе частоты их запроса пользователями (популярности).

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение запроса и Идентификация результатов: Система получает запрос и инициирует стандартный поиск.
2. Принятие решения о Панели Знаний: Knowledge Panel Apparatus определяет, ссылается ли запрос на Factual Entity.
   Если НЕТ: Предоставить стандартные результаты.
   Если ДА: Перейти к шагу 3.
3. Идентификация Шаблона: Определяется тип сущности, и извлекается соответствующий Knowledge Panel Template.
4. Идентификация и Выбор Контента: Система извлекает Content Items для заполнения плейсхолдеров шаблона. Используется предварительно рассчитанное ранжирование фактов (из Процесса А) для выбора наиболее популярных элементов. Обеспечивается получение контента из разных источников (Claim 1).
5. Генерация Панели: Шаблон заполняется выбранным контентом.
6. Предоставление результатов: Панель Знаний и результаты поиска предоставляются для отображения пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент опирается на следующие типы данных для агрегации и представления информации:

• Контентные факторы: Текст (описания, факты), заголовки (названия сущностей). Эти данные извлекаются из различных веб-ресурсов (first resource, second resource).
• Мультимедиа факторы: Изображения (логотипы, фотографии людей, постеры фильмов, флаги), карты. Упоминается выбор репрезентативного изображения, например, топ-ранжируемого изображения в поиске по картинкам для сущности.
• Поведенческие факторы (Критические): User Search Events и исторические данные запросов. Журналы запросов используются для определения того, какие факты пользователи чаще всего ищут в связи с конкретной сущностью.
• Структурные факторы: Упоминается использование таблиц (table element) для представления структурированных данных, например, списка игроков команды или расписания.

Какие метрики используются и как они считаются

• Ранжирование Фактов (Fact Ranking): Ключевая метрика патента (Claim 1, 4, 12). Ранжирование фактов для сущности основано на количестве ранее полученных поисковых запросов, которые были определены как запрашивающие информацию (i) об этой сущности И (ii) об этом факте.
• Идентификация Сущности: Сравнение терминов запроса со списком известных Factual Entities и их псевдонимов (aliases).
• Определение типа сущности (Entity Typing): Классификация сущности (например, Person -> Actor) для выбора правильного Knowledge Panel Template.

1. Популярность фактов определяет видимость (Ключевой инсайт): Самый важный вывод из патента (Claim 1, 4, 12). Google не просто показывает случайные факты о сущности. Он явно приоритизирует факты, которые пользователи чаще всего ищут в связи с этой сущностью (на основе User Search Events). Понимание поискового спроса на факты критично для попадания в панель.
2. Шаблоны определяют требования к контенту: Google использует специфические Knowledge Panel Templates для разных типов сущностей. Понимание структуры этих шаблонов (плейсхолдеров) позволяет SEO-специалистам знать, какие типы контента необходимы для полного описания сущности.
3. Агрегация из разных источников обязательна: Система спроектирована для извлечения данных из разных ресурсов (Claim 1 требует минимум два источника). Это подчеркивает, что Google стремится агрегировать лучшую доступную информацию из интернета, а не полагаться на один источник.
4. Фундамент Entity SEO: Патент подтверждает критическую важность оптимизации под сущности (Entity SEO). Управление тем, как система идентифицирует и типизирует сущность, является основой для генерации Панели Знаний.
5. Влияние на Zero-Click: Механизм напрямую способствует росту Zero-Click Searches, так как удовлетворяет базовые информационные потребности пользователя прямо в SERP, снижая необходимость кликать на органические результаты.
6. Обработка неоднозначности: Система имеет встроенные механизмы (Disambiguation Knowledge Panel) для обработки запросов, которые могут относиться к разным сущностям (Claim 6).

Best practices (это мы делаем)

• Исследование популярности фактов (Fact Popularity Research): Активно исследуйте, какие вопросы и факты наиболее часто ассоциируются с вашими целевыми сущностями (бренд, продукты, руководство). Используйте анализ запросов и подсказок. Патент прямо указывает (Claim 1, 12), что факты, соответствующие высокому историческому спросу, имеют приоритет при наполнении панели.
• Создание контента под востребованные факты: Убедитесь, что ваш сайт предоставляет четкие и авторитетные ответы именно на эти популярные вопросы. Это увеличивает вероятность того, что ваш контент будет выбран в качестве content item.
• Оптимизация под шаблоны сущностей: Определите тип ваших ключевых сущностей и изучите соответствующие Knowledge Panel Templates в выдаче. Создавайте контент, который соответствует плейсхолдерам шаблона (например, для компании: логотип, описание, руководство, продукты; для человека: фото, биография, работы).
• Четкое и структурированное представление фактов: Представляйте фактическую информацию в форматах, удобных для извлечения (списки, таблицы, пары вопрос-ответ). Использование соответствующей микроразметки (Schema.org) является стандартной практикой для помощи в индексации этих фактов.
• Оптимизация изображений сущностей: Убедитесь, что официальные изображения (логотипы, портреты) легко доступны и хорошо ранжируются в поиске по картинкам для данной сущности, так как патент упоминает использование репрезентативных и высокоранжируемых изображений.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование интента пользователей: Создание контента о сущности, который игнорирует базовые факты, интересующие большинство пользователей. Даже если этот контент попадет в индекс, он не будет выбран для Панели Знаний, так как его ранг на основе User Search Events будет низким.
• Непоследовательное представление сущности: Использование разных вариантов названия, адреса или описания сущности на разных платформах затрудняет ее идентификацию и агрегацию данных.
• Скрытие фактов в неструктурированном тексте: Размещение важной фактической информации глубоко в длинных абзацах текста, что затрудняет ее извлечение и ассоциацию с сущностью.

Стратегическое значение

Этот патент описывает механизм презентационного слоя для Knowledge Graph и заложил основу для современного представления SERP. Стратегическое значение для SEO заключается в переходе от оптимизации страниц к оптимизации присутствия сущности (Entity SEO). Необходимо управлять тем, как Google воспринимает сущность, какие факты с ней ассоциирует и, самое главное, насколько эти факты соответствуют реальным запросам пользователей. Понимание механизма выбора контента на основе популярности подчеркивает необходимость глубокого анализа интента.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация Панели Знаний для Автора

1. Анализ сущности и шаблона: SEO-специалист определяет тип сущности – "Person/Author". Шаблон обычно включает фото, биографию, список книг, даты рождения/смерти.
2. Исследование популярности фактов (Claim 1, 12): Анализ поисковых запросов показывает, что пользователи часто ищут "[Имя Автора] возраст", "[Имя Автора] новая книга" и "[Имя Автора] лучшие книги".
3. Создание и структурирование контента: На официальном сайте автора создается страница, где четко указан возраст (или дата рождения) и размещен актуальный список книг с акцентом на новинках и бестселлерах. Используется разметка Schema.org (Person, Book).
4. Ожидаемый результат: Google извлекает эти факты и использует их для наполнения Панели Знаний, так как они соответствуют высокому рангу по User Search Events. Официальный сайт становится источником данных для панели.