Как Google извлекает, формирует и оценивает контент для Featured Snippets из структурированных и неструктурированных данных

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу предоставления пользователям прямых, развернутых ответов (Answer Passages, известных как Featured Snippets) непосредственно на странице результатов поиска в ответ на запросы-вопросы (Question Queries). Основная цель — улучшить качество и формат этих ответов за счет способности системы корректно извлекать и комбинировать как неструктурированный контент (обычный текст), так и структурированный контент (списки, таблицы), что позволяет давать более полные и лучше отформатированные ответы.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для генерации кандидатных ответных пассажей из ресурсов, входящих в топ выдачи. Ключевым элементом изобретения является применение различных наборов критериев выбора (Passage Unit Selection Criteria) для обработки структурированного и неструктурированного контента. Это позволяет системе применять специфическую логику для извлечения текста, списков и таблиц, обеспечивая корректное формирование итогового сниппета.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Идентификация запроса: Определяется, что входящий запрос является вопросом (Question Query).
• Анализ ресурсов: Анализируется контент топовых ранжируемых ресурсов (Top-N).
• Идентификация блоков: Контент разделяется на блоки (Passage Units) — предложения, заголовки, элементы списка, ячейки таблиц.
• Применение критериев извлечения: Система применяет правила для формирования кандидата. Используются разные правила для текста (например, проверка на полные предложения, видимость) и для структурированных данных (например, инкрементальная генерация списка, обработка пар ключ-значение).
• Скоринг: Сформированные кандидаты оцениваются Answer Passage Scorer с использованием сигналов, зависящих от запроса (Query Dependent) и не зависящих от запроса (Query Independent).
• Выбор: Выбирается кандидат с наивысшей оценкой для показа в качестве Featured Snippet.

Актуальность для SEO

Высокая. Featured Snippets являются доминирующим элементом современной поисковой выдачи Google. Описанные в патенте механизмы, особенно касающиеся извлечения и форматирования списков и таблиц, напрямую соответствуют тому, как Google генерирует эти блоки ответов сегодня. Понимание этих правил критически важно для SEO в 2025 году.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение для SEO (95/100). Он детально описывает технические механизмы, лежащие в основе генерации и выбора Featured Snippets. Понимание специфических правил извлечения контента (особенно для списков и таблиц) и факторов скоринга дает конкретные рычаги для оптимизации контента с целью занятия «нулевой позиции» в выдаче.

Детальный разбор

Термины и определения

Answer Passage (Ответный пассаж)

Развернутый ответ на запрос-вопрос, предоставляемый отдельно от стандартных результатов поиска (Featured Snippet).

Answer Passage Generator (Генератор ответных пассажей)

Компонент системы, отвечающий за извлечение контента из ресурсов и формирование кандидатных пассажей.

Answer Passage Scorer (Оценщик ответных пассажей)

Компонент системы, оценивающий качество и релевантность кандидатных пассажей.

Answer Term Match Score (Оценка совпадения терминов ответа)

Часть Query Dependent Score. Метрика, оценивающая сходство пассажа с набором «вероятных терминов ответа», извлеченных из всех топовых ресурсов.

Enumerating Reference (Перечисляющая ссылка)

Термин или фраза в тексте, которая указывает на последующий список или таблицу (например, «следующие шаги:», «в этой таблице:»).

Passage Unit (Блок пассажа)

Единица контента из ресурса, которая может быть включена в ответный пассаж (например, предложение, заголовок, элемент списка, ячейка таблицы).

Passage Unit Selection Criteria (Критерии выбора блоков пассажа)

Набор правил, определяющих условия включения Passage Unit в кандидатный пассаж. Существуют разные наборы правил для структурированного и неструктурированного контента.

Query Dependent Score (Оценка, зависящая от запроса)

Оценка релевантности пассажа запросу, основанная на совпадении терминов запроса и терминов ответа.

Query Independent Score (Оценка, не зависящая от запроса)

Оценка качества пассажа на основе его характеристик (языковая модель, позиция на странице, форматирование) и характеристик источника, без учета терминов запроса.

Question Query (Запрос-вопрос)

Запрос пользователя, сформулированный как вопрос (явно или неявно) и ищущий конкретный ответ.

Structured Content (Структурированный контент)

Контент, организованный для визуализации отношений между атрибутами данных (например, списки, таблицы).

Unstructured Content (Неструктурированный контент)

Контент в форме текстовых пассажей (например, статьи, параграфы), не организованный по строгой визуальной структуре атрибутов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый процесс генерации ответных пассажей.

1. Система получает запрос-вопрос и список ранжированных ресурсов.
2. Для каждого ресурса в топе идентифицируются блоки контента (Passage Units).
3. К этим блокам применяется набор критериев выбора (Passage Unit Selection Criteria). Ключевое утверждение: первый поднабор критериев применяется к структурированному контенту, второй — к неструктурированному.
4. Из блоков, удовлетворяющих критериям, генерируется набор кандидатных ответных пассажей.

Claim 3 (Зависимый): Детализирует правила для неструктурированного текста, предшествующего структурированному контенту (например, вводное предложение перед списком).

Если предложение, непосредственно предшествующее структурированному контенту, содержит Enumerating Reference (например, «следующие шаги:»), то в пассаж включается только это одно предложение. Если Enumerating Reference отсутствует, то в пассаж включаются два или более предшествующих предложений.

Claim 4 и 9 (Зависимые): Описывают механизм инкрементальной генерации списка (Incremental list generation) для структурированного контента (списков, таблиц).

Блоки из структурированного контента выбираются итеративно таким образом, что один блок из каждого реляционного атрибута (например, из каждого пункта списка или строки таблицы) выбирается до того, как будет выбран второй блок из любого атрибута. Процесс продолжается до выполнения условия остановки (например, достижения максимального размера пассажа). Это гарантирует, что система пытается собрать полный список первых предложений из каждого пункта, прежде чем брать вторые предложения (сборка «в ширину»).

Claim 7 и 10 (Зависимые): Описывают обработку запросов с суперлативами (превосходной степенью).

Если запрос ищет суперлативы по определенному атрибуту (например, «самые длинные мосты»), система выбирает из структурированного контента подмножество блоков в порядке убывания их ранга согласно этому атрибуту.

Claim 8 (Зависимый): Описывает обработку запросов об атрибутах сущности.

Если запрос ищет атрибут конкретной сущности (например, «стоимость багажа Airline X»), система выбирает блок, содержащий значение этого атрибута для данной сущности.

Claim 11 (Зависимый): Описывает обработку пар ключ-значение.

Если структурированный контент содержит пары ключ-значение, система выбирает полные пары для включения в пассаж.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах обработки поискового запроса для формирования блока Featured Snippet.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система должна определить, что запрос является Question Query, что служит триггером для активации описанного механизма. Также определяется тип вопроса (например, суперлативный), что влияет на логику извлечения.

RANKING – Ранжирование
Этот этап предоставляет входные данные для системы: набор топовых ранжируемых ресурсов (Top-N), из которых будут извлекаться ответы.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента. Answer Passage Generator анализирует контент из Top-N ресурсов, применяет Selection Criteria и генерирует кандидатов. Затем Answer Passage Scorer оценивает их. Лучший результат внедряется в выдачу как отдельный блок (Featured Snippet).

Входные данные:

• Запрос-вопрос (Question Query).
• Top-N ранжированных ресурсов.
• Наборы критериев выбора (Passage Unit Selection Criteria).
• Данные для скоринга (языковые модели, исторические данные ответов).

Выходные данные:

• Набор кандидатных ответных пассажей с присвоенными оценками (Answer Scores).
• Выбранный Featured Snippet для показа пользователю.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на все типы контента, которые могут содержать ответы. Особенно критично для статей, инструкций (How-to), списков и сравнительных таблиц.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на информационные запросы, где пользователи ищут определения, объяснения процессов, списки шагов или сравнения.
• Форматы контента: Повышает значимость корректно отформатированных списков (<ol>, <ul>) и таблиц (<table>).

Когда применяется

• Триггер активации: Когда система классифицирует запрос как Question Query, ищущий ответ.
• Условия применения: Алгоритм анализирует только ресурсы из топового подмножества (Top-N) результатов поиска.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Генерация кандидатов (Answer Passage Generator)

1. Получение данных: Получение Question Query и Top-N ресурсов.
2. Идентификация блоков: В каждом ресурсе определяются Passage Units (предложения, заголовки, элементы списков, ячейки таблиц).
3. Итеративное формирование кандидата: Для формирования конкретного кандидата:
   1. Выбор блока: Выбирается начальный Passage Unit.
   2. Применение критериев неструктурированного контента: Проверяется, соответствует ли блок критериям для текста (например, является ли полным предложением, видимость контента, отсутствие boilerplate, не является ли подписью к изображению). Если ОК, блок включается.
   3. Применение критериев структурированного контента: Если блок является частью списка или таблицы, применяются специфические правила:
      • Инкрементальная генерация: Соблюдается порядок выбора (сначала первые элементы из всех пунктов, затем вторые).
      • Обработка инструкций: Если обнаружены маркеры шагов («первый», «второй»), система пытается включить все шаги.
      • Обработка суперлативов/атрибутов: Выборка данных согласно запросу (топ по рангу или конкретный атрибут сущности).
   4. Применение критериев комбинирования: При переходе от текста к структуре проверяется наличие Enumerating Reference в последнем текстовом блоке для определения количества включаемого текста. Также может быть правило, запрещающее добавление текста после структуры.
   5. Проверка условий остановки: Проверяется, достигнут ли максимальный размер пассажа или закончился ли релевантный контент.
4. Сохранение кандидата: Сформированный кандидат передается на оценку.

Этап 2: Скоринг кандидатов (Answer Passage Scorer)

1. Расчет Query Dependent Score:
   1. Query Term Match Score: Оценка совпадения терминов запроса с пассажем.
   2. Answer Term Match Score: Оценка совпадения пассажа с «вероятными терминами ответа» (генерируется путем анализа и взвешивания терминов из всех Top-N ресурсов).
2. Расчет Query Independent Score: Оценка на основе позиционных, языковых, структурных факторов и качества источника (детали в разделе 4.2).
3. Комбинирование оценок: Генерация итогового Answer Score.
4. Выбор: Выбор кандидата с наивысшей оценкой.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные и Структурные факторы: Система анализирует текст, заголовки и HTML-структуру ресурса для идентификации параграфов (<p>), списков (<ul>, <ol>, <li>) и таблиц (<table>, <tr>, <td>). Это критически важно для разделения контента на структурированный и неструктурированный.
• Технические факторы: Учитывается видимость контента. Контент, скрытый от пользователя (например, через CSS/JS), исключается из рассмотрения.
• Системные данные: Используется исходное ранжирование ресурсов для определения Top-N и для учета ранга ресурса при скоринге пассажа.

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует два основных типа оценок: Query Dependent Score и Query Independent Score.

Query Dependent Score (Зависящая от запроса)

• Query Term Match Score: Метрика сходства терминов запроса с терминами пассажа (например, на основе количества совпадений, возможно с весами TF-IDF).
• Answer Term Match Score: Метрика сходства пассажа с «идеальным ответом». Рассчитывается следующим образом:
  1. Генерируется список всех терминов из Top-N ресурсов.
  2. Для каждого термина рассчитывается вес (например, на основе количества ресурсов, где он встретился, умноженного на IDF термина). Это формирует вектор «вероятных терминов ответа».
  3. Каждый кандидатный пассаж сравнивается с этим вектором (путем умножения веса термина на частоту его встречаемости в пассаже и суммирования).
  4. Дополнительно может проверяться тип сущности ответа (например, если запрос «кто», ищется сущность типа «человек»). Отсутствие нужного типа снижает оценку.

Query Independent Score (Не зависящая от запроса)

• Passage Unit Position Score: Оценка позиции контента на странице. Чем выше контент, тем выше оценка.
• Language Model Score: Оценка соответствия пассажа языковой модели. Проверяет грамматическую корректность (полные предложения). Также проверяет, насколько текст похож на исторические ответные пассажи в целом (например, используя N-грамм модели). Структурированный контент может быть исключением из этих правил.
• Section Boundary Score: Штраф, если пассаж пересекает границы форматирования (например, параграфы или разрывы разделов).
• Interrogative Score: Штраф, если пассаж содержит вопросительные термины или сам является вопросом.
• Discourse Boundary Term Position Score: Штраф, если пассаж начинается с дискурсивного маркера (например, «однако», «с другой стороны», «наоборот»).
• Resource Scores: Оценки источника, из которого взят пассаж. Включают Ranking Score ресурса, его репутацию и Site Quality Score.

Выводы

1. Дифференцированная обработка контента: Google применяет принципиально разные правила для извлечения текста, списков и таблиц при формировании Featured Snippets. Оптимизация требует понимания правил для каждого формата.
2. Правила комбинирования (Enumerating Reference): Существуют четкие правила для определения того, сколько текста включать перед списком или таблицей. Наличие или отсутствие Enumerating Reference («следующие шаги:») определяет, будет ли включено одно предложение или несколько.
3. Инкрементальная генерация списков (Сборка «в ширину»): Механизм Incremental list generation критически важен. Google стремится включить понемногу из каждого пункта списка (обычно первое предложение), прежде чем брать дополнительный контент из этих же пунктов. Это диктует структуру написания списков.
4. Комплексный скоринг: Выбор сниппета зависит не только от релевантности запросу. Query Independent Score учитывает множество факторов: позицию на странице, качество языка, форматирование и авторитетность источника.
5. Релевантность «Идеальному ответу»: Answer Term Match Score показывает, что Google оценивает пассаж не только по запросу, но и по его соответствию консенсусу ответов, найденных в Топ-N результатах. Это подчеркивает важность Topical Authority и полноты раскрытия темы.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Четкое структурирование ответов: Используйте нативные HTML-теги для списков (<ol>, <ul>) и таблиц (<table>) при ответе на запросы типа «How-to», инструкции или сравнения. Это позволяет системе идентифицировать контент как структурированный и применить соответствующие правила извлечения.
• Оптимизация под инкрементальную генерацию: При создании списков убедитесь, что первое предложение каждого пункта (bullet point) содержит самую важную информацию. Согласно правилу Incremental list generation, Google скорее всего возьмет именно эти первые предложения.
• Управление вводным текстом (Enumerating Reference): Контролируйте, сколько текста будет захвачено перед списком или таблицей. Используйте явные Enumerating References (например, «Вот инструкция:», «Шаги включают:»), чтобы ограничить вводный текст одним предложением. Если вводный контекст важен, избегайте этих маркеров, чтобы захватить больше текста.
• Декларативный и чистый язык: Пишите четкие, полные, декларативные предложения. Это повышает Language Model Score. Избегайте использования вопросов в той части контента, которая предназначена для ответа (снижает Interrogative Score).
• Позиционирование ответов: Размещайте контент, оптимизированный под Featured Snippet, как можно выше на странице, чтобы повысить Passage Unit Position Score.
• Повышение полноты ответа (Topical Authority): Анализируйте терминологию, используемую конкурентами в Топ-N. Убедитесь, что ваш контент содержит термины, которые Google считает важными для ответа (те, что имеют высокий вес в Answer Term Match Score).

Worst practices (это делать не надо)

• Использование сложной верстки для имитации структур: Использование <div> или CSS для создания визуальных списков или таблиц вместо нативных HTML-тегов может помешать системе распознать контент как структурированный.
• Начинать ответ с дискурсивных маркеров: Избегайте начинать параграфы, оптимизированные под сниппет, со слов типа «Однако», «С другой стороны», «Тем не менее». Это снижает Discourse Boundary Term Position Score.
• «Хоронить» ключевую информацию: Размещение основного ответа глубоко в тексте параграфа или во втором-третьем предложении пункта списка снижает вероятность его выбора из-за правил позиционирования и инкрементальной генерации.
• Скрытие контента: Попытки предоставить ответ в контенте, который скрыт от пользователя. Система проверяет видимость контента.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает критическую важность семантической структуры и форматирования контента для захвата Featured Snippets. SEO-стратегия должна включать не только написание релевантного текста, но и его форматирование в соответствии с правилами извлечения Google для различных типов данных. Понимание того, как Google комбинирует и оценивает блоки контента, позволяет проводить более точную оптимизацию для занятия «нулевой позиции».

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация статьи «Как завязать галстук» для получения Featured Snippet в виде нумерованного списка.

1. Анализ запроса: Запрос «Как завязать галстук» является Question Query типа «How-to». Целевой формат — нумерованный список (<ol>).
2. Форматирование вводного предложения: Используем явный Enumerating Reference, чтобы Google взял только одно предложение перед списком. Текст: «Чтобы завязать галстук узлом Виндзор, выполните следующие шаги:».
3. Структурирование списка: Используем тег <ol>.
4. Оптимизация пунктов (Incremental Generation): Для каждого шага формулируем первое предложение максимально четко и информативно.
   Пример плохого пункта: «Теперь перекиньте широкий конец. Это важно сделать аккуратно. Затем протяните его через петлю.»
   Пример хорошего пункта: «Перекиньте широкий конец галстука через узкий. Убедитесь, что он лежит ровно, и протяните его через шейную петлю снизу вверх.»
   Google с большей вероятностью возьмет первое предложение из хорошего примера.
5. Позиционирование: Размещаем эту инструкцию сразу после основного заголовка H1 и краткого введения.
6. Ожидаемый результат: Google извлекает вводное предложение и первые предложения каждого шага из списка для формирования Featured Snippet.

Вопросы и ответы