Как Google использует анализ видео и аудио для построения графов зависимостей между эпизодами сериализованного контента

Термины и определения

Query Episode (Запрашиваемый эпизод)

Эпизод медиаконтента, для которого система определяет связанные (предшествующие) эпизоды. Эпизод, который пользователь собирается посмотреть.

Reference Media Content Item (Эталонный/Референсный медиаконтент)

Единица контента (например, предыдущий эпизод), с которой сравнивается Query Episode для поиска совпадений и установления связей.

Related Episode (Связанный эпизод)

Референсный эпизод, который содержит контент, совпадающий с частью Query Episode. Эпизод, который рекомендуется посмотреть для понимания контекста.

Dependency Graph (Граф Зависимостей)

Структура данных, генерируемая системой, которая отображает отношения между Query Episode и одним или несколькими Related Episodes. Может быть представлен в виде направленного графа.

Recap Section (Фрагмент повтора)

Часть эпизода (обычно в начале), которая кратко повторяет события предыдущих эпизодов («ранее в сериале»). Является ключевым объектом анализа для обнаружения зависимостей.

Fingerprints (Цифровые отпечатки)

Компактное представление аудио- или видеоконтента (Audio Fingerprints, Video Fingerprints). Используются для быстрого и надежного сравнения сегментов контента и выявления совпадений.

Transcript (Транскрипт)

Текстовое представление аудиодорожки эпизода. Может быть получено из субтитров (Closed Captioning data) или с помощью технологий распознавания речи.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обнаружения связанного контента и генерации графа.

1. Система получает медиаконтент, соответствующий запрашиваемому эпизоду (Query Episode).
2. Выбирается часть этого медиаконтента (например, Recap Section).
3. Система получает эталонный медиаконтент (Reference Media Content Item).
4. Определяется, содержат ли эталонный и запрашиваемый контент совпадающие материалы (matching content).
5. Если совпадение обнаружено, система идентифицирует соответствующий эталонный эпизод как связанный (Related Episode).
6. Генерируется Dependency Graph на основе запрашиваемого эпизода и идентифицированного связанного эпизода.

Claims 2-6 (Зависимые): Детализируют методы определения совпадений (matching content).

• Claim 3: Совпадение определяется путем генерации Video Fingerprint из части запрашиваемого контента и его сравнения.
• Claim 5: Совпадение определяется путем генерации Audio Fingerprint и его сравнения.
• Claim 6: Совпадение определяется путем получения Transcript части запрашиваемого контента и его сравнения.

Claim 9 (Зависимый): Детализирует метод определения совпадений с использованием Computer Vision.

Система обнаруживает лицо на изображении, связанном с запрашиваемым контентом, используя технику распознавания лиц (facial recognition technique), и идентифицирует это же лицо на изображении, связанном с эталонным контентом.

Claim 8 (Зависимый): Описывает процесс использования сгенерированного графа для представления контента пользователю.

Система получает выбор пользователя (запрос на просмотр) Query Episode. В ответ система идентифицирует Related Episode на основе Dependency Graph и вызывает отображение медиаконтента, связанного с обоими эпизодами (например, предлагает посмотреть связанный эпизод).

Где и как применяется

Изобретение применяется в основном на этапе индексирования для анализа контента и на этапе представления результатов пользователю.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это ключевой этап для работы данного патента. Процессы анализа медиаконтента происходят офлайн:

1. Извлечение признаков (Feature Extraction): Медиафайлы обрабатываются для извлечения Video Fingerprints, Audio Fingerprints, идентификации лиц и объектов (Computer Vision), а также генерации Transcripts (NLP/Speech Recognition).
2. Анализ и сравнение: Система сравнивает признаки Query Episode (особенно его Recap Section) с признаками Reference Media Content Items (предыдущих эпизодов).
3. Генерация графа: На основе обнаруженных совпадений строится и сохраняется Dependency Graph, связывающий эпизоды.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
В контексте платформ видеохостинга (например, YouTube) этот этап соответствует моменту формирования страницы просмотра или интерфейса рекомендаций.

1. Когда пользователь запрашивает эпизод, система в реальном времени извлекает предварительно рассчитанный Dependency Graph для этого эпизода.
2. Система модифицирует интерфейс пользователя, добавляя информацию о Related Episodes и предлагая навигацию к ним. Это улучшает организацию выдачи и рекомендации для сериализованного контента.

Входные данные:

• Медиафайлы эпизодов (видео, аудио).
• Метаданные (порядок эпизодов, даты выпуска для определения хронологии).
• Данные субтитров (Closed Captioning data), если доступны.

Выходные данные:

• Dependency Graph, хранящийся в индексе и ассоциированный с каждым эпизодом.
• Извлеченные признаки (фингерпринты, транскрипты, идентификаторы лиц/объектов).

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на сериализованный медиаконтент: телесериалы, веб-сериалы, документальные циклы, подкасты, аудиокниги, серии обучающих видео (туториалы).
• Платформы: Наибольшее влияние оказывается на платформы, где критична навигация по сериям контента (YouTube, Google TV и т.д.).

Когда применяется

• Триггеры активации (Анализ): Процесс анализа активируется при индексации или обновлении эпизодов, идентифицированных как часть серии.
• Триггеры активации (Представление): Механизм представления активируется, когда пользователь запрашивает просмотр эпизода, для которого в индексе существует Dependency Graph.
• Условия: Эффективность применения зависит от способности системы распознать контент (например, качество аудио и видео, наличие субтитров).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обнаружение связанных эпизодов (Индексирование/Офлайн)

1. Получение Запрашиваемого Эпизода: Система выбирает эпизод (Query Episode) для анализа.
2. Сегментация Контента: Выделение одной или нескольких частей выбранного эпизода. Особое внимание уделяется Recap Section.
3. Выбор Эталонного Контента: Определение набора потенциально связанных эпизодов (Reference Media Content Items), например, предыдущих эпизодов того же сериала.
4. Извлечение Признаков: Генерация признаков для сегментов Query Episode и для Reference Media Content Items. Это включает:
   • Генерация Video Fingerprints и Audio Fingerprints.
   • Анализ изображений для обнаружения и идентификации лиц и объектов.
   • Генерация или извлечение Transcripts.
5. Сравнение и Поиск Совпадений: Сравнение признаков сегментов Query Episode с признаками Reference Media Content Items.
6. Идентификация Связанных Эпизодов: Если сходство признаков превышает определенный порог (т.е. обнаружено совпадение контента), эталонный эпизод помечается как Related Episode.
7. Генерация Графа Зависимостей: Создание или обновление Dependency Graph для Query Episode, включающего ссылки на все идентифицированные Related Episodes.

Процесс Б: Представление связанных эпизодов (Онлайн)

1. Получение Запроса Пользователя: Пользователь запрашивает просмотр эпизода.
2. Извлечение Графа Зависимостей: Система извлекает Dependency Graph, ассоциированный с запрошенным эпизодом.
3. Идентификация Зависимостей: Определение списка Related Episodes из графа. Система также может проверить историю просмотров пользователя, чтобы выделить непросмотренные эпизоды.
4. Представление Информации: Отображение информации о связях (например, списка рекомендуемых к просмотру предыдущих эпизодов) в интерфейсе пользователя.
5. Навигация: Предоставление возможности пользователю перейти к просмотру Related Episodes.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует различные типы данных для анализа мультимедийного контента:

• Мультимедиа факторы:
  • Видео данные: Последовательности изображений (кадров). Используются для Video Fingerprinting и анализа визуального контента (Computer Vision).
  • Аудио данные: Звуковые дорожки. Используются для Audio Fingerprinting и распознавания речи для генерации транскриптов.
• Контентные/Текстовые факторы:
  • Transcripts/Closed Captioning data: Текстовое содержание эпизодов. Используется для сравнения и поиска совпадений между эпизодами (NLP).
• Структурные факторы:
  • Структура эпизода: Система может идентифицировать специфические сегменты, такие как Recap Section, которые с большей вероятностью содержат ссылки на предыдущий контент.
• Пользовательские факторы (при представлении):
  • История просмотров: Может использоваться для определения того, видел ли пользователь уже Related Episode (в патенте упоминается возможность пометки «watched»).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит конкретных формул, но описывает несколько ключевых методов анализа и метрик:

• Video/Audio Fingerprinting (Сравнение отпечатков):
  • Метод: Генерация компактных представлений (отпечатков) для сегментов контента с использованием пространственных, временных или частотных характеристик (упоминаются wavelet transforms, discrete cosine transform, hash functions).
  • Метрика: Степень сходства между отпечатками. Совпадение фиксируется при превышении порога сходства.
• Computer Vision (Распознавание лиц и объектов):
  • Метод: Использование техник facial recognition и object detection/tracking для идентификации персонажей или объектов в кадрах.
  • Метрика: Присутствие идентифицированных лиц/объектов в обоих эпизодах. Упоминаются метрики сходства изображений, такие как Sum of Absolute Difference (SAD) или Sum of Squared Difference (SSD), которые могут использоваться для подтверждения совпадения.
• Transcript Analysis (Анализ текста):
  • Метод: Сравнение текстовых транскриптов.
  • Метрика: Степень совпадения текста между транскриптом Query Episode и транскриптом Reference Media Content.

1. Глубокий анализ мультимедиа для понимания структуры контента: Патент демонстрирует, что Google активно использует сложные технологии (Computer Vision, NLP, Fingerprinting) для анализа содержания видео и аудио, а не полагается только на метаданные. Это позволяет системе понимать внутреннюю структуру и взаимосвязи контента.
2. Автоматизация построения связей (Dependency Graph): Ключевым результатом является автоматическое создание Dependency Graph. Это означает, что Google стремится понять не только тематику отдельного видео, но и его место в более широком контексте сериала или курса, определяя нарративные или логические зависимости.
3. Важность сериализованного контента для удержания: Изобретение подчеркивает фокус на улучшении пользовательского опыта при потреблении сериализованного контента. Понимание порядка потребления критично для увеличения времени просмотра (watch time) и удержания аудитории.
4. Многофакторный анализ совпадений: Для определения связей используется комбинация сигналов: визуальные совпадения (фингерпринты, лица), аудио совпадения и текстовые совпадения (транскрипты). Это обеспечивает высокую точность системы.
5. Транскрипты и качество контента как ключевые сигналы: Явное упоминание анализа транскриптов и использование технологий распознавания подчеркивает важность предоставления качественного аудиовизуального контента и точных субтитров для алгоритмического анализа.

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации особенно актуальны для Video SEO (VSEO) и контент-стратегии на YouTube.

• Четкое структурирование сериализованного контента: Если вы публикуете многосерийный контент (курсы, туториалы, веб-сериалы), используйте все доступные инструменты для указания связей: плейлисты с четким порядком, нумерацию эпизодов в заголовках и описаниях. Это помогает алгоритмам корректно построить Dependency Graph.
• Предоставление качественных транскриптов и субтитров: Так как анализ Transcripts является одним из методов определения связей, необходимо загружать точные субтитры (Closed Captions). Это не только улучшает доступность, но и дает Google надежный текстовый слой для анализа содержания и контекста видео.
• Использование явных ссылок на предыдущий контент (Recaps): Если это уместно, делайте краткие повторы (Recap Sections) или явно упоминайте ключевые концепции из предыдущих эпизодов. Патент показывает, что такие сегменты активно анализируются (с помощью фингерпринтинга и анализа текста) для выявления зависимостей.
• Поддержание высокого качества аудио и видео: Качественный звук способствует точному распознаванию речи и генерации Audio Fingerprints. Четкое видео улучшает работу распознавания лиц/объектов и Video Fingerprints. Это необходимо для корректной работы описанных механизмов анализа.

Worst practices (это делать не надо)

• Публикация сериализованного контента как набора несвязанных видео: Игнорирование плейлистов и порядка следования затрудняет для Google понимание структуры вашего контента, что негативно скажется на рекомендациях следующего видео и удержании зрителей.
• Полагаться на автоматически сгенерированные субтитры низкого качества: Если автоматические субтитры неточны из-за плохого звука или акцента, система может сделать неверные выводы о содержании видео и его связях на основе анализа Transcripts.
• Низкое качество продакшена: Видео с плохим освещением или аудио с сильными шумами снижают эффективность работы систем Computer Vision и аудио анализа, что может помешать построению корректного Dependency Graph.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по глубокому пониманию мультимедийного контента на уровне, сравнимом с анализом текста. Для SEO это означает, что оптимизация видео больше не ограничивается метаданными. Системы Google анализируют то, что сказано (транскрипты), показано (лица, объекты) и как это звучит (аудио отпечатки). В долгосрочной стратегии необходимо уделять внимание качеству и структуре самого контента. Понимание того, как Google строит Dependency Graph, позволяет оптимизировать контент для систем рекомендаций, которые являются основным источником трафика на платформах вроде YouTube.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация многосерийного обучающего курса на YouTube

Задача: Обеспечить, чтобы зрители смотрели 10-серийный курс по SEO в правильном порядке и получали рекомендации на следующий эпизод.

1. Структурирование и Метаданные: Создать отдельный плейлист «Курс SEO 2025». Добавить видео в правильном порядке и назвать консистентно («Эпизод 1: Основы», «Эпизод 2: Аудит» и т.д.).
2. Транскрипты: Для каждого эпизода загрузить вручную выверенный файл субтитров (SRT). Это гарантирует, что Google точно поймет содержание каждого урока, используя NLP.
3. Внутренние ссылки в контенте (Recap): В начале Эпизода 3 добавить 30-секундный сегмент: «В предыдущем эпизоде мы рассмотрели аудит...». Согласно патенту, система проанализирует этот Recap Section (используя транскрипт и фингерпринты) и с большей вероятностью корректно свяжет Эпизод 3 с Эпизодом 2 в Dependency Graph.
4. Качество контента: Записать курс с чистым звуком и хорошим освещением для корректной работы аудио анализа и распознавания лиц (если спикер в кадре).
5. Ожидаемый результат: Google более точно понимает структуру курса. Зрителям, начинающим смотреть с середины, система может рекомендовать начать с предыдущих эпизодов. Алгоритмы рекомендаций с большей вероятностью предложат следующий эпизод после завершения текущего, увеличивая watch time.