Как Google использует всплески поисковых запросов для определения популярных моментов в видеоконтенте и создания интерактивных опросов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему идентификации наиболее интересных, обсуждаемых или популярных сегментов (Moments) внутри большого объема медиаконтента (особенно в прямых трансляциях, ТВ-шоу, спортивных событиях), которые сложно выделить вручную в реальном времени. Изобретение направлено на повышение вовлеченности зрителей путем предоставления им релевантного интерактивного контента (опросов) и сводок (гайдов) в пиковые моменты интереса.

Что запатентовано

Запатентована система автоматической идентификации популярных моментов (Popular Moments) в транслируемых программах на основе анализа истории поисковых запросов. Ключевым механизмом является использование всплесков объема поиска (Search Volume Spikes) как индикатора интереса. На основе этих моментов система генерирует интерактивные опросы (Polls) и гиды (Moments Guide).

Как это работает

Система работает путем анализа поисковых данных и данных о медиаконтенте:

• Обнаружение интереса: Система анализирует поток поисковых запросов и идентифицирует Search Event – аномальный всплеск объема поиска по связанным темам.
• Идентификация момента: Время и ключевые слова всплеска сопоставляются с контентом, транслируемым в это же время. Для сопоставления используются метаданные (субтитры, EPG) или аудио/видео отпечатки (Content Fingerprints). Это позволяет определить конкретный Moment в программе.
• Ранжирование: Идентифицированные моменты ранжируются по популярности (объем поиска) и актуальности (близость ко времени запроса пользователя).
• Генерация и Доставка: На основе топовых моментов автоматически генерируются опросы (Polls) или гиды (Moments Guide), которые доставляются пользователю (например, по запросу во время просмотра).

Актуальность для SEO

Высокая. Идентификация трендов в реальном времени (QDF — Query Deserves Freshness) и автоматическая сегментация видеоконтента (например, функция «Key Moments» на YouTube и в Поиске Google) являются ключевыми функциями современного поиска. Этот патент описывает базовую инфраструктуру для понимания того, какие части контента наиболее важны для пользователей, используя поисковый спрос как индикатор интереса.

Важность для SEO

Патент имеет важное значение (6/10) для SEO-стратегии, особенно для Video SEO, новостных сайтов и событийных ниш. Он не описывает ранжирование веб-страниц, но детально раскрывает механизм, как Google интерпретирует пользовательский интерес в реальном времени и идентифицирует микротемы внутри контента. Это критически важно для оптимизации под событийный трафик (Real-time SEO) и улучшения видимости отдельных фрагментов видео.

Детальный разбор

Термины и определения

Broadcast Program (Транслируемая программа)

Медиаконтент (ТВ-шоу, спортивные матчи, прямые эфиры и т.д.), распространяемый через эфир, кабель, спутник или Интернет.

Content Fingerprint (Цифровой отпечаток контента)

Компактное представление (сигнатура) аудио- или видеосигнала. Используется для точной идентификации медиаконтента и определения текущего момента воспроизведения.

EPG Data (Electronic Program Guide data)

Данные электронной программы передач. Используются как метаданные для идентификации программ и времени их трансляции.

Media Content Metadata (Метаданные медиаконтента)

Информация о программе. Включает данные EPG, название, описание, а также субтитры или скрытые титры (Subtitles data).

Moments Guide (Гид по моментам)

Сгенерированная системой презентация или список, включающий идентифицированные популярные моменты в медиаконтенте за определенный период или по теме.

Poll (Опрос)

Интерактивный элемент, генерируемый системой, включающий один или несколько вопросов, связанных с популярным моментом программы.

Popular Moment (Популярный момент)

Конкретное событие, сцена или фрагмент медиапрограммы, который привлек значительный интерес аудитории. Идентифицируется через Search Events.

Search Event (Поисковое событие)

Всплеск объема поиска (spike in search volume) выше определенного порогового значения для набора связанных запросов.

Triggering Event (Триггерное событие)

Действие, инициированное пользователем на его устройстве (например, нажатие кнопки, голосовая команда), которое запускает запрос на генерацию и показ опроса.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на генерации опросов на основе моментов, идентифицированных через анализ поиска.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации и ранжирования опросов по запросу пользователя.

1. Система получает первый запрос от устройства пользователя на предоставление опроса (poll) по программе, которую пользователь сейчас смотрит. Этот запрос является результатом triggering event.
2. Система получает поисковые запросы, связанные с этой программой, от множества устройств.
3. Происходит автоматическая идентификация одного или нескольких популярных моментов (popular moments) программы путем:
   1. Сравнения контента программы и истории связанных поисковых запросов.
   2. Ранжирования идентифицированных моментов на основе нескольких факторов, включая: (i) соответствующий объем поиска (respective search volume) для момента и (ii) разницу во времени между наступлением момента и временем получения первого запроса от пользователя (фактор актуальности).
4. Происходит автоматическая генерация опроса с вопросами, основанными на этих популярных моментах и в соответствии с их ранжированием.
5. Сгенерированный опрос отправляется на устройство пользователя для взаимодействия.

Claim 3 (Зависимый от 1): Описывает механизм социального взаимодействия.

Система получает второй запрос от пользователя с просьбой поделиться (share) сгенерированным опросом с кругом друзей и выполняет это действие.

Claim 5 (Зависимый от 3): Описывает механизм обратной связи.

Система получает ответы на опрос от круга друзей и использует эти ответы для верификации (подтверждения значимости) идентифицированных Popular Moments.

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет время идентификации моментов.

Идентификация популярных моментов происходит одновременно (concurrently) с просмотром программы пользователем (в реальном времени).

Где и как применяется

Изобретение интегрирует анализ данных в реальном времени с генерацией контента, затрагивая несколько этапов работы поисковой системы.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Система должна предварительно или в реальном времени обрабатывать медиаконтент. Индексируются метаданные (EPG data, субтитры), генерируются и сохраняются Content Fingerprints в Content/Fingerprint Database.

QUNDERSTANDING / RANKING (Анализ данных в реальном времени)
Search Analysis Module анализирует глобальный поток входящих поисковых запросов (Search Data) в реальном времени. Основная задача — быстрое обнаружение Search Volume Spikes и идентификация Search Events. Moments Module затем коррелирует эти события с индексированным контентом.

METASEARCH / RERANKING (Генерация контента и функций)
Это этап применения логики патента. После идентификации и ранжирования моментов (учитывая популярность и свежесть), Polling Module генерирует производный контент (Polls, Moments Guide). Этот контент может быть представлен пользователю в SERP (как SERP Feature) или через другие интерфейсы (например, Google Assistant).

Входные данные:

• Глобальная история поисковых запросов (Search data).
• Метаданные и отпечатки транслируемого контента (EPG, Субтитры, Content Fingerprints).
• Запрос пользователя на генерацию опроса (Triggering Event).
• Аудио, записанное устройством пользователя (для идентификации текущей программы).

Выходные данные:

• Идентифицированные и ранжированные Popular Moments.
• Сгенерированные интерактивные Polls или Moments Guides.

На что влияет

• Конкретные типы контента и Ниши: Наибольшее влияние на контент, генерирующий интерес в реальном времени: спорт, прямые эфиры, новости, популярные ТВ-шоу (Broadcast Program).
• Специфические запросы: Влияет на обработку запросов, связанных с актуальными событиями (где важен фактор QDF), и запросов о сущностях, которые участвуют в этих событиях.

Когда применяется

• Триггер активации (Идентификация моментов): Когда система обнаруживает Search Volume Spike, который превышает предопределенный порог (абсолютный или относительный к базовому уровню).
• Триггер активации (Генерация опросов): Получение явного запроса (Triggering Event) от пользователя, который смотрит программу, при условии, что для этой программы идентифицированы Popular Moments.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает два взаимосвязанных процесса.

Процесс А: Идентификация популярных моментов (Фоновый процесс / Реальное время)

1. Сбор данных поиска: Непрерывный сбор и анализ поисковых запросов.
2. Обнаружение поискового события: Идентификация всплеска объема поиска (Search Volume Spike) выше порога для связанных запросов.
3. Корреляция с контентом: Сравнение времени и содержания Search Event с контентом программ, транслируемых в это время. Это делается одним из способов:
   1. Через метаданные: Сопоставление ключевых слов запросов с метаданными (EPG, субтитры).
   2. Через отпечатки: Использование Content Fingerprints, в том числе полученных с устройств пользователей, которые отправляли запросы во время всплеска.
4. Идентификация и Ранжирование: Определение конкретных Popular Moments и их ранжирование на основе объема соответствующих поисковых всплесков.

Процесс Б: Генерация опроса (По запросу)

1. Получение запроса: Фиксация Triggering Event от пользователя, который смотрит программу.
2. Идентификация текущего контента: Система идентифицирует просматриваемую программу (например, через аудио-фингерпринтинг).
3. Ранжирование моментов для опроса: Ранжирование идентифицированных моментов (из Процесса А) на основе комбинации двух факторов: объема поиска (популярность) и разницы во времени между моментом и временем запроса пользователя (актуальность).
4. Генерация опроса: Автоматическое создание вопросов (Poll) на основе наиболее релевантных и популярных моментов.
5. Доставка и Взаимодействие: Отправка опроса пользователю. Сбор ответов и обработка запросов на публикацию опроса (sharing). Ответы могут использоваться для верификации популярности момента.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: История поисковых запросов (history of search queries) от множества пользователей. Это ключевой источник данных для определения популярности момента. Анализируются ключевые слова, время и объем запросов.
• Контентные/Технические факторы (Медиа): Содержание транслируемой программы (content of the broadcast program). Используются для привязки поискового интереса к конкретному времени в программе. Сюда входят:
  • Субтитры (Subtitles data) и скрытые титры.
  • Метаданные EPG (Electronic Program Guide).
  • Аудио/видео информация, часто представленная в виде Content Fingerprints. Включая аудио, записанное клиентскими устройствами.
• Пользовательские факторы: Явный запрос пользователя на генерацию опроса (Triggering Event). Демографическая информация (может использоваться для ранжирования моментов).

Какие метрики используются и как они считаются

• Search Volume Spike (Всплеск объема поиска): Метрика для определения Search Event. Рассчитывается как увеличение объема поиска по набору связанных запросов выше определенного порога (predefined threshold) относительно базового уровня за короткий промежуток времени.
• Time Difference (Разница во времени): Метрика актуальности. Рассчитывается как разница между временем наступления момента в программе и временем запроса пользователя на опрос.
• Ranking Score (Оценка ранжирования моментов): Комбинированная метрика для упорядочивания моментов при генерации опроса. Учитывает как respective search volume (популярность), так и time difference (актуальность).
• Poll Responses (Ответы на опрос): Метрика вовлеченности, используемая для верификации популярности идентифицированных моментов.

Выводы

1. Поисковые данные как индикатор важности сегментов видео: Патент демонстрирует, как Google использует агрегированные данные поисковых запросов для автоматического понимания интереса аудитории к конкретным фрагментам медиаконтента в реальном времени. Это позволяет сегментировать длинный контент на основе внешних сигналов интереса.
2. Идентификация моментов через аномалии (QDF): Идентификация «популярных моментов» основана на обнаружении аномалий (всплесков) в поведении пользователей. Это ключевой механизм работы систем типа QDF (Query Deserves Freshness) для выявления трендов.
3. Мультимодальная идентификация контента: Для сопоставления поисковой активности с контентом используются как метаданные (EPG, субтитры), так и мультимодальные сигналы (аудио/видео отпечатки), что подчеркивает важность качественных метаданных.
4. Двухфакторное ранжирование моментов: Система ранжирует моменты по двум критериям: общая популярность (объем поиска) и актуальность в реальном времени (близость к текущему моменту просмотра).
5. Основа для «Key Moments»: Описанная технология является одним из методов, которые Google может использовать для автоматического определения «Ключевых моментов» (Key Moments) в видео на YouTube и в Поиске.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент имеет важное значение для Video SEO и стратегий, связанных с трендами (Real-Time SEO).

• Оптимизация видео под «Key Moments»: Структурируйте видеоконтент так, чтобы он содержал четкие сегменты, которые могут вызвать вопросы у аудитории (и, как следствие, поисковые запросы). Используйте временные метки и главы. Это увеличивает вероятность автоматической идентификации этих сегментов как ключевых моментов.
• Предоставление точных транскрипций и субтитров: Это критически важно. Патент явно указывает на использование Subtitles data для сопоставления всплесков поисковых запросов с конкретными временными метками в контенте. Качественные субтитры повышают точность идентификации моментов.
• Мониторинг трендов и скорость реакции (QDF): Для новостных и событийных сайтов критически важно оперативно отслеживать всплески интереса (Search Events) и публиковать контент максимально быстро. Скорость реакции на тренд имеет решающее значение.
• Оптимизация под сущности в реальном времени: При освещении событий убедитесь, что контент четко упоминает ключевые сущности (имена, команды, термины). Именно по этим сущностям происходят всплески поиска, которые анализирует Google.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание монотонного, неструктурированного контента: Производство длинного видео без явных пиков интереса или четкого разделения на темы снижает вероятность его сегментации системами Google.
• Игнорирование качества субтитров и метаданных: Отсутствие субтитров или использование неточных автосубтитров мешает системам Google понять содержание и структуру видео, затрудняя сопоставление с поисковыми трендами.
• Игнорирование скорости публикации: Медленное освещение трендовых событий снижает шансы на получение трафика, так как пик интереса, который Google анализирует, может быстро пройти.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по сегментации контента и переходу к предоставлению прямых ответов в виде конкретных фрагментов. Он демонстрирует способность системы мгновенно определять тренды на основе агрегированного поведения пользователей. Для SEO-специалистов это сигнал о важности работы над внутренней структурой контента (особенно видео) и о необходимости интеграции инструментов для мониторинга трендов в реальном времени в свою стратегию.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация длинного видео-гайда для Key Moments

1. Ситуация: Есть 30-минутное видео «Руководство по настройке Google Analytics 4».
2. Применение принципов патента: Понимая, что Google ищет моменты, вызывающие интерес, необходимо структурировать видео.
3. Действия: Разделить видео на четкие главы («Установка кода», «Настройка конверсий»). Обеспечить, чтобы аудиодорожка и загруженные вручную субтитры (Subtitles data) четко отражали содержание каждой главы. Добавить временные метки.
4. Результат: Когда пользователи ищут «как настроить конверсии GA4», система с большей вероятностью идентифицирует этот фрагмент как Moment (Key Moment) и покажет его в SERP.

Сценарий 2: Освещение спортивного матча новостным сайтом (Real-Time SEO)

1. Событие: Во время футбольного матча судья принимает спорное решение (пенальти).
2. Реакция системы (по патенту): Google фиксирует Search Event (всплеск запросов «пенальти [Команда А]», «судья [Имя]»).
3. Действие SEO-команды: Максимально быстро опубликовать новость, используя точные формулировки и упоминая ключевые сущности (команды, судью).
4. Результат: Контент точно соответствует идентифицированному «моменту интереса» и имеет высокие шансы занять лидирующие позиции в новостной выдаче и блоках Top Stories.

Вопросы и ответы