Как Google автоматически сегментирует обучающие видео ("how-to"), анализируя транскрипты и атрибуты задачи

Термины и определения

Confidence Measure (Мера уверенности)

Метрика, оценивающая эффективность и полноту видео для выполнения задачи. Используется для выбора лучшего видео. Зависит от соответствия Template, просмотров, ссылок, отзывов.

How-to Query (Обучающий запрос)

Запрос, указывающий на желание получить инструкцию. Содержит Task Terms и часто Inquiry Terms (например, "how to").

Task Attributes (Атрибуты задачи)

Элементы информации о задаче: название, уровень сложности, время, инструменты (Tools), материалы (Materials) и набор шагов (Steps).

Template (Шаблон)

Эталонная структура данных, указывающая желаемое содержание и последовательность (desired progression) для задачи. Формируется на основе анализа множества источников.

Transcript (Транскрипт)

Текстовое представление аудиодорожки видео. Является основным источником данных для сегментации согласно Claim 1.

Transitional Indicators (Индикаторы перехода)

Сигналы в видео, аудио или транскрипте, указывающие на смену сегмента. Включают слова-маркеры ("next", "step"), смену сцен.

Video Segments (Видеосегменты)

Части видео, определенные системой, соответствующие конкретным Task Attributes (например, шагу инструкции).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс обработки и сегментации видео, акцентируя внимание на анализе транскрипта.

1. Система идентифицирует задачу и множество обучающих видео.
2. Рассчитывается Confidence Measure, выбирается лучшее видео.
3. Определяются видеосегменты на основе транскрипта (transcript) видео.
4. Механизм сегментации: Термины из транскрипта сопоставляются с сохраненными терминами (stored terms), которые указывают на Task Attributes или переходы между сегментами.
5. Идентифицируются Task Attributes (включая шаги).
6. Атрибуты ассоциируются с сегментами.
7. В ответ на запрос система предоставляет шаги задачи со ссылками на соответствующие видеосегменты.

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет метод сегментации. Определение сегментов включает сопоставление Transitional Indicators (из сохраненных терминов) с терминами в транскрипте. Это подтверждает опору на лингвистические маркеры.

Claim 9 (Зависимый от 1): Уточняет расчет Confidence Measure. Он включает идентификацию Template (желаемого содержания) и сравнение видео с этим шаблоном.

Claim 11 (Зависимый от 10 и 9): Описывает создание шаблона. Он формируется на основе анализа множества источников (plurality of sources), включая как минимум один источник, не являющийся видео.

Claim 20 и 21 (Зависимые от 18 и 1): Описывают применение в дополненной реальности (AR). Система может получить изображение объекта, идентифицировать его, найти соответствующий видеосегмент и наложить (overlaying) изображения из сегмента на объект на дисплее пользователя.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, с основным фокусом на глубокой обработке контента.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап работы системы (происходит офлайн):

• Транскрибация и NLP: Видео обрабатываются для создания транскриптов. Извлекается текст в кадре (Video text).
• Генерация Шаблонов: Анализ множества источников (текст и видео) для создания эталонных Templates для задач.
• Анализ и Сегментация: Анализ транскриптов для идентификации Transitional Indicators и Task Attributes. Разделение видео на Video Segments.
• Расчет Качества: Расчет Confidence Measure на основе соответствия Template и других сигналов (просмотры, ссылки).
• Сохранение: В индексе сохраняются ассоциации между задачей, видео, его сегментами и атрибутами.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система распознает How-to Query на основе текста или нетекстовых данных (например, изображений, отправленных пользователем – важно для AR функционала).

RANKING – Ранжирование
Confidence Measure используется как важный сигнал качества и релевантности при ранжировании видео для обучающих запросов.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Результаты представляются в виде специального блока (SERP Feature), такого как "Key Moments", отображающего идентифицированные сегменты и шаги.

На что влияет

• Типы контента: Обучающие видео (How-to videos), туториалы, рецепты, инструкции по ремонту, DIY.
• Специфические запросы: Информационные запросы, подразумевающие выполнение задачи.
• Ниши: Все ниши, где применим обучающий видеоконтент.

Когда применяется

• Триггеры активации: Идентификация How-to Query или распознавание задачи на основе действий пользователя (например, пользователь фотографирует объект, связанный с задачей – как в FIG. 7 и FIG. 11 патента).
• Условия работы: Наличие в индексе релевантных видео с достаточно высоким Confidence Measure, которые система смогла успешно транскрибировать и сегментировать.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация шаблона (Офлайн / Индексирование)

1. Идентификация популярных задач: Анализ логов поисковых запросов.
2. Сбор источников: Идентификация множества источников (видео и текст), описывающих задачу.
3. Генерация Template: Определение консенсусного набора Task Attributes (шаги, инструменты) и их последовательности. Создание эталонной структуры.

Процесс Б: Обработка и Оценка Видео (Офлайн / Индексирование)

1. Транскрибация: Создание текстового транскрипта видео.
2. Сегментация: Анализ транскрипта на наличие Transitional Indicators и атрибутов (сопоставление с stored terms). Разделение на Video Segments.
3. Ассоциация: Связывание сегментов с атрибутами задачи.
4. Расчет Confidence Measure: Сравнение структуры видео с Template (Процесс А). Учет внешних сигналов (просмотры, ссылки).
5. Сохранение: Сохранение в индексе видео, его сегментов, атрибутов и оценки.

Процесс В: Обработка запроса (Реальное время)

1. Идентификация задачи: Классификация запроса как How-to Query.
2. Поиск и выбор видео: Поиск в индексе обработанного видео с наивысшим Confidence Measure.
3. Представление результатов: Предоставление видео со структурированной разметкой (шагами) и ссылками на сегменты (Key Moments).

Процесс Г: Обработка на основе объектов (AR функционал, FIG. 11)

1. Получение изображения: Система получает изображение от пользователя (например, через камеру).
2. Идентификация объекта: Распознавание объекта на изображении (например, инструмента).
3. Поиск сегментов: Поиск видеосегментов, связанных с этим объектом в контексте задачи.
4. Предоставление сегмента: Отображение сегмента, опционально в режиме наложения (AR) на объект.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Видео/Текст):
  • Транскрипт (Transcript): Критически важные данные (Claim 1). Используется для сегментации и идентификации атрибутов.
  • Аудиодорожка (для генерации транскрипта).
  • Видеоряд: Анализ цвета (color histograms), движения, смены сцен (как Transitional Indicators). Распознавание текста в кадре (Video text).
  • Внешние текстовые источники (используются для генерации Template).
• Поведенческие факторы: Частота просмотров (frequency of views), отзывы пользователей (user feedback), рейтинги. Используются для расчета Confidence Measure.
• Ссылочные факторы: Количество веб-ссылок на видео (web-links), анкорный текст. Используются для расчета Confidence Measure.
• Временные факторы: Свежесть видео (timeliness).

Какие метрики используются и как они считаются

• Confidence Measure (Мера уверенности видео): Агрегированная метрика качества. Рассчитывается на основе:
  • Соответствие шаблону (Similarity Measure): Насколько структура и содержание видео соответствуют Template.
  • Внешних сигналов (просмотры, ссылки, отзывы).
  • Внутренних сигналов качества (соотношение информация/шум, свежесть).
• Relevance Score (Оценка релевантности атрибутов): Метрика важности атрибута (шага, инструмента) для задачи. Рассчитывается на основе консенсуса во множестве источников при генерации шаблона.
• Query Score (Оценка запроса): Уверенность системы в том, что запрос является обучающим (How-to Query).

1. Транскрипт — основа сегментации How-to видео: Патент (Claim 1) явно указывает, что сегментация основана на анализе транскрипта. Качество аудио и точность субтитров напрямую влияют на способность Google структурировать видео.
2. Необходимость явных сигналов перехода: Система ищет Transitional Indicators (вербальные, визуальные) для разбивки видео. Использование четких маркеров (например, нумерация шагов в речи) критично для корректной работы алгоритма.
3. Google определяет эталон (Template) для каждой задачи: Качество инструкции оценивается путем сравнения с Template, который формируется на основе консенсуса из множества источников (включая текстовые). Соответствие этому эталону является ключевым для Confidence Measure.
4. Структура важнее уникальности: Для обучающего контента соответствие ожидаемой структуре (шаблону) может быть важнее, чем уникальность подачи. Система предпочитает контент, который легко декомпозировать на стандартные шаги.
5. Интеграция с реальным миром (AR): Патент предусматривает использование сегментов для помощи в реальном времени через распознавание объектов и дополненную реальность (AR), что указывает на стратегическое направление развития поиска.

Best practices (это мы делаем)

• Проектирование видео под эталонный шаблон (Template): Анализируйте топовые инструкции (текст и видео) по теме, чтобы понять консенсусный набор шагов и инструментов. Структурируйте видео в соответствии с этим консенсусом, чтобы повысить Confidence Measure.
• Использование явных вербальных индикаторов перехода: В сценарии и речи используйте четкие Transitional Indicators. Проговаривайте начало каждого шага (например, "Шаг первый...", "Следующий этап...", "Далее..."). Это критично для анализа транскрипта.
• Оптимизация аудио и транскрипции: Обеспечьте высокое качество звука для корректного распознавания речи. Всегда проверяйте и корректируйте автоматические субтитры, так как они используются как транскрипт для сегментации.
• Визуальное дублирование структуры: Используйте текстовые плашки на экране для обозначения номера и названия шага. Это может служить дополнительным индикатором перехода.
• Полнота инструкции: Включайте все ключевые Task Attributes: четкое введение, список инструментов/ингредиентов и пошаговое выполнение. Это повышает соответствие шаблону.

Worst practices (это делать не надо)

• Бесструктурное изложение и отсутствие шагов: Подача информации сплошным потоком без логического разделения. Система не сможет идентифицировать Video Segments.
• Низкое качество аудио или только музыка: Плохой звук приводит к ошибкам в транскрипции. Видео без речи значительно сложнее сегментировать по этому алгоритму, так как он полагается на текст.
• Длинные вступления и "вода" (Noise): Большое количество контента, не связанного с задачей, снижает соотношение информация/шум и может негативно влиять на оценку качества.
• Игнорирование консенсуса (Template): Предложение метода, который сильно отличается от общепринятого, может привести к низкой оценке Confidence Measure для общих запросов.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по структурированию видеоконтента для предоставления прямых ответов. Для SEO это означает, что оптимизация видео смещается от простых метаданных к глубокой проработке сценария и структуры ролика. Видео, оптимизированные для машинного понимания и сегментации, получают значительное преимущество в видимости через функции SERP, такие как Key Moments.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация видео "Как заменить колесо автомобиля" для Key Moments.

1. Анализ шаблона: Изучаем выдачу и инструкции автопроизводителей. Определяем консенсусные шаги (Template): (1) Безопасность и парковка, (2) Подготовка инструментов и запаски, (3) Ослабление гаек, (4) Установка домкрата и подъем авто, (5) Снятие колеса, (6) Установка запаски, (7) Затягивание гаек, (8) Спуск авто.
2. Структурирование видео: Планируем сценарий строго по этим 8 шагам.
3. Внедрение индикаторов (Transitional Indicators):
   • Ведущий говорит: "Шаг четвертый: установка домкрата. Важно найти правильную точку опоры..."
   • На экране появляется текст: "Шаг 4: Установка домкрата".
   • Между шагами используется короткий визуальный переход.
4. Ожидаемый результат: Google легко распознает индикаторы в транскрипте, корректно сегментирует видео и сопоставляет его с Template. Видео получает блок Key Moments в SERP по запросу "как поменять колесо".