Как Google использует машинное обучение для прогнозирования отсутствующих сигналов ранжирования (ссылок и поведения пользователей) на основе контента страницы

Google использует модели машинного обучения (например, архитектуру Encoder-Decoder) для анализа контента ресурса и прогнозирования значений критически важных сигналов ранжирования, которые отсутствуют (например, каким был бы анкорный текст ссылок или по каким запросам пользователи кликали бы на ресурс). Эти спрогнозированные сигналы затем используются в ранжировании наравне с реальными данными.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему «холодного старта» (Zero-Day Ranking) и неполноты данных для ранжирования. Поисковые системы традиционно полагаются на внешние сигналы (например, ссылочные и поведенческие данные) для оценки ресурсов. Однако для многих ресурсов (нового контента, длиннохвостового контента, а также контента в частных коллекциях, например, Intranet или email) эти сигналы часто недоступны. Изобретение позволяет системе эффективно ранжировать такие ресурсы, синтезируя (прогнозируя) отсутствующие сигналы на основе самого контента ресурса.

Что запатентовано

Запатентована система, которая использует модель машинного обучения для прогнозирования отсутствующих сигналов ранжирования (search engine ranking signals). Если для ресурса в индексе отсутствует значение критически важного сигнала (например, anchor text или user behavior signals), система анализирует контент этого ресурса с помощью обученной ML-модели (в частности, упоминается нейронная сеть Encoder-Decoder) для генерации прогнозируемого значения (predicted value) этого сигнала. Это значение добавляется в индекс и используется для ранжирования.

Как это работает

Ключевой механизм основан на обученной модели машинного обучения:

Идентификация пробела: Во время индексирования система определяет ресурс, для которого отсутствует значение определенного сигнала ранжирования.
Анализ контента (Encoding): Текст (или другие данные, например, изображения) этого ресурса подается на вход модели. Encoder создает семантическое представление контента (Encoded Representation).
Прогнозирование сигнала (Decoding): Decoder прогнозирует, каким было бы значение отсутствующего сигнала. Например, прогнозирует вероятный анкорный текст или успешные поисковые запросы.
Обновление индекса: Спрогнозированное значение ассоциируется с ресурсом в поисковом индексе.
Ранжирование: Поисковая система использует это спрогнозированное значение вместо реального значения при расчете ranking score.

Актуальность для SEO

Высокая. Патент отражает стратегическое направление развития поиска: использование сложных моделей машинного обучения (Deep Learning, NLP) для глубокого понимания контента. Учитывая, что одним из изобретателей является Quoc V. Le (ключевая фигура в Google AI), описанные технологии (Encoder-Decoder, Sequence-to-Sequence) лежат в основе современных поисковых систем (например, Трансформеров). Способность оценивать потенциал контента до накопления внешних сигналов критически важна для Google.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение для SEO (85/100). Он демонстрирует конкретный механизм, позволяющий Google оценивать релевантность и потенциальное качество страницы исключительно по ее содержанию, даже при полном отсутствии обратных ссылок или данных о поведении пользователей. Это подчеркивает первостепенную важность качества, структуры и семантической полноты контента, поскольку именно контент становится источником для прогнозирования всех остальных ключевых сигналов.

Детальный разбор

Термины и определения

Search engine ranking signal (Сигнал ранжирования поисковой системы): Тип данных, характеризующий ресурс и используемый поисковой системой для его ранжирования. В контексте патента это часто текст определенного типа (например, анкорный текст или запрос пользователя).
Predicted value (Прогнозируемое значение): Значение сигнала ранжирования, сгенерированное моделью машинного обучения, когда реальное (actual value) недоступно. Используется системой ранжирования вместо реального значения.
Link information signals (Сигналы ссылочной информации): Сигналы, полученные из ссылок на ресурс. Примеры: Anchor text (текст ссылок) и заголовки (titles) ссылающихся страниц.
User behavior signals (Сигналы поведения пользователей): Сигналы, основанные на действиях пользователей. Пример: поисковые запросы, которые часто приводят к выбору (клику) данного ресурса.
Machine learning model (Модель машинного обучения): Модель (например, нейронная сеть), обученная прогнозировать значения сигналов ранжирования на основе контента ресурса.
Encoder neural network (Кодирующая нейронная сеть / Энкодер): Часть ML-модели, которая обрабатывает входной текст ресурса и генерирует его закодированное представление (encoded representation).
Decoder neural network (Декодирующая нейронная сеть / Декодер): Часть ML-модели, которая использует закодированное представление ресурса для генерации прогнозируемого значения сигнала ранжирования.
Internet resources (Интернет-ресурсы): Публично доступные ресурсы (например, веб-страницы). Используются как обучающий набор данных, так как для них известны и контент, и сигналы ранжирования.
Entity-specific resources (Ресурсы, специфичные для сущности/организации): Частные или ограниченно доступные коллекции ресурсов (например, электронные письма, файлы в облачном хранилище, Intranet). Для них часто отсутствуют публичные сигналы ранжирования.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм применения системы для дополнения индекса.

Система поддерживает первый поисковый индекс, где ресурсы ассоциированы с сигналами ранжирования (которые являются текстом определенного типа, характеризующим ресурс).
Идентифицируется первый ресурс, для которого реальное значение (actual value) определенного сигнала ранжирования недоступно в индексе.
Текст этого ресурса обрабатывается моделью машинного обучения.
Модель генерирует прогнозируемый текст этого определенного типа (т.е. прогнозирует сигнал).
Индекс обновляется: сгенерированный текст ассоциируется с ресурсом как predicted value сигнала ранжирования.
Система предоставляет это predicted value поисковой системе для использования вместо реального значения при генерации ranking score для ресурса в ответ на запрос.

Claim 2 (Зависимый от 1): Описывает процесс обучения модели (Трансферное обучение).

Идентифицируется множество вторых ресурсов из второго поискового индекса (индексирующего вторую коллекцию), для которых значения этого сигнала ранжирования известны.
Генерируются обучающие данные: пары (Текст ресурса, Известное значение сигнала).
Модель машинного обучения обучается на этих данных.

Claims 3, 4, 5 (Зависимые): Детализируют сценарий применения.

Модель обучается на Второй коллекции (Internet resources — публичный веб) и применяется к Первой коллекции, которая отличается от второй и может являться коллекцией entity-specific resources (частные данные).

Claim 7 (Зависимый от 1): Определяет архитектуру модели.

Модель включает Encoder neural network для обработки текста и генерации закодированного представления, и first Decoder neural network для генерации прогнозируемого значения сигнала из этого представления (архитектура Sequence-to-Sequence).

Claim 8 (Зависимый от 7): Описывает многозадачное обучение (Multi-task learning).

Если для ресурса также недоступно значение второго сигнала ранжирования, система использует second Decoder neural network. Этот второй декодер использует то же самое закодированное представление (от Энкодера) для прогнозирования значения второго сигнала. Это позволяет эффективно прогнозировать несколько отсутствующих сигналов за один проход.

Где и как применяется

Изобретение применяется преимущественно на этапе индексирования для обогащения данных о ресурсе и напрямую влияет на этап ранжирования.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения. Когда система обрабатывает ресурс (новый или существующий), она определяет доступность ключевых search engine ranking signals. Если сигнал отсутствует, активируется Machine learning model для анализа контента ресурса и генерации predicted value для отсутствующего сигнала. Эти данные сохраняются в Index Database как признаки ресурса.

RANKING – Ранжирование
На этом этапе Ranking Engine использует данные, сгенерированные во время индексирования. Система использует predicted value сигнала точно так же, как если бы это было реальное значение (actual value), для расчета итогового ranking score ресурса.

Входные данные:

Текст ресурса (text from the first resource).
В патенте также упоминается возможность использования других данных ресурса: image, sound, or a video.

Выходные данные:

Predicted value отсутствующего сигнала ранжирования (например, текст прогнозируемых анкоров или прогнозируемых успешных запросов).

На что влияет

Типы контента и ресурсов: Наибольшее влияние оказывается на ресурсы, для которых внешние сигналы (ссылки, поведение пользователей) обычно отсутствуют или минимальны:
- Новый контент: Решение проблемы «холодного старта» (Zero-Day Ranking).
- Длиннохвостый (Long-tail) контент: Контент, который редко получает ссылки или трафик.
- Частные и корпоративные данные: (Entity-specific resources), такие как документы Google Workspace, Intranet-порталы, базы знаний, электронная почта.
Конкретные ниши: Влияет на все ниши, позволяя новым качественным страницам быстрее набирать видимость, не дожидаясь накопления внешних сигналов.

Когда применяется

Условия активации: Алгоритм активируется, когда система индексирования идентифицирует ресурс, для которого значение (value) определенного search engine ranking signal недоступно (not available). Это может означать полное отсутствие значения или наличие плейсхолдера, указывающего на недоступность данных.
Временные рамки: Применяется в процессе индексирования или переиндексирования ресурса.
Дополнительный сценарий: Патент также описывает возможность использования схожего механизма для генерации *дополнительных* поисковых запросов на основе уже существующих запросов, связанных с ресурсом, для повышения точности ранжирования.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка ресурса и прогнозирование (Этап Индексирования)

Идентификация ресурса и проверка сигналов: Система выбирает ресурс для индексирования и определяет, отсутствует ли для него значение ключевого сигнала ранжирования (например, Anchor text или User behavior signals).
Активация ML-модели: Если сигнал отсутствует, контент ресурса (текст, медиа) передается в модель машинного обучения.
Кодирование контента: Encoder neural network обрабатывает контент и генерирует его внутреннее закодированное представление (encoded representation).
Декодирование и Прогнозирование: Decoder neural network (специфичный для отсутствующего сигнала) использует закодированное представление для генерации predicted value сигнала. Если отсутствует несколько сигналов, могут использоваться несколько Декодеров параллельно.
Обновление индекса: Система сохраняет predicted value в поисковом индексе, ассоциируя его с ресурсом.
Использование в ранжировании: При получении запроса Ranking Engine использует это predicted value для расчета релевантности ресурса.

Процесс Б: Обучение модели (Офлайн-процесс)

Выбор обучающего корпуса: Идентифицируется коллекция ресурсов (например, Internet resources), для которых известны как контент, так и реальные значения сигналов ранжирования.
Генерация обучающих данных: Создаются пары данных: Вход (текст ресурса) и Выход (реальное значение сигнала ранжирования, например, реальный анкорный текст).
Обучение модели: Модель машинного обучения (Encoder-Decoder) тренируется на этих данных с использованием стандартных техник (например, стохастический градиентный спуск и обратное распространение ошибки) для минимизации ошибки прогнозирования.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании контента ресурса для прогнозирования других сигналов.

Контентные факторы: Основной входной фактор — это text from the first resource. Модель анализирует весь доступный текст.
Мультимедиа факторы: В описании также упоминается возможность использования image, sound, or a video в качестве входных данных для модели.

Следующие факторы используются как цель прогнозирования (и как ground truth при обучении):

Ссылочные факторы (Цель): Система стремится спрогнозировать Link information signals, такие как Anchor text и заголовки ссылающихся страниц, когда реальные ссылки отсутствуют.
Поведенческие факторы (Цель): Система стремится спрогнозировать User behavior signals, такие как запросы, по которым пользователи будут кликать на этот ресурс, когда реальных данных о поведении нет.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает конкретные метрики ранжирования, но описывает механизм генерации входных данных для них.

Predicted Value как замена реального сигнала: Ключевая концепция заключается в том, что predicted value используется поисковой системой вместо actual value (Claim 1). Спрогнозированный сигнал обрабатывается стандартными алгоритмами ранжирования.
Методы анализа текста (NLP) и Алгоритмы машинного обучения: Используется архитектура глубоких нейронных сетей Encoder-Decoder. Это продвинутый метод NLP (используемый в задачах Sequence-to-Sequence, таких как перевод или суммаризация), который позволяет модели улавливать сложные семантические связи между контентом (входная последовательность) и сигналами ранжирования (выходная последовательность).
Многозадачное обучение (Multi-task Learning): Описана реализация, где один энкодер генерирует представление, а несколько декодеров используют его для прогнозирования значений разных сигналов ранжирования одновременно.

Выводы

Google может синтезировать внешние сигналы из контента: Это ключевой вывод. Система может прогнозировать, как другие сайты будут ссылаться на ресурс (Anchor text) и как пользователи будут его находить (User behavior signals), анализируя только содержание этого ресурса.
Решение проблемы «Холодного старта» (Zero-Day Ranking): Патент предоставляет конкретный механизм, позволяющий новым или малоизвестным страницам ранжироваться эффективно до того, как они накопят реальные обратные ссылки или поведенческие данные.
Контент должен имплицитно отражать авторитетность и релевантность: Поскольку модель обучается на публичном вебе, она изучает паттерны: какой тип контента генерирует высококачественные внешние сигналы. Следовательно, контент должен быть написан и структурирован так, чтобы соответствовать этим паттернам качества.
Сложная NLP-архитектура для оценки контента: Использование Encoder-Decoder нейронных сетей указывает на глубокий семантический анализ. Система не просто ищет ключевые слова, а понимает контекст и структуру, чтобы предсказать внешнее восприятие контента.
Трансферное обучение между индексами: Система использует данные из публичного веба для обучения моделей, которые затем применяются к коллекциям с недостатком данных (например, корпоративный поиск, личные файлы), демонстрируя гибкость подхода и перенос знаний.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Создание контента, предугадывающего анкорный текст: Пишите контент так, чтобы он естественным образом предполагал, как на него будут ссылаться авторитетные источники. Если ваша страница является исчерпывающим руководством, убедитесь, что ее структура и заголовки четко это отражают. ML-модель, прогнозирующая Anchor text, будет использовать эти сигналы для генерации релевантных прогнозируемых анкоров.
Фокус на семантическом соответствии интенту пользователя: Поскольку система прогнозирует успешные запросы пользователей (User behavior signals) на основе контента, крайне важно, чтобы контент точно и полно отвечал на потенциальные запросы. Используйте естественный язык и покрывайте смежные темы, чтобы модель точно определила релевантность.
Повышение качества и глубины контента (E-E-A-T): Модель обучается на корреляции между контентом и качественными сигналами в публичном вебе. Чтобы система прогнозировала высококачественные сигналы для вашей страницы, ваш контент должен соответствовать паттернам контента авторитетных сайтов.
Четкая структура и иерархия страницы: Используйте логичную структуру документа. Encoder neural network обрабатывает весь текст страницы для создания внутреннего представления. Хорошо структурированный контент помогает модели точнее понять основную тему и, следовательно, точнее спрогнозировать сигналы.

Worst practices (это делать не надо)

Полагаться исключительно на Off-Page SEO при слабом контенте: Если реальные внешние сигналы слабые или отсутствуют, система будет полагаться на прогнозируемые сигналы. Если контент низкого качества, прогнозируемые сигналы также будут отражать низкое качество, что ограничит потенциал ранжирования.
Использование неестественного языка и переоптимизации: Сложные NLP-модели (Encoder-Decoder) анализируют общую семантику и структуру. Манипулятивные техники, такие как keyword stuffing, будут неэффективны и могут привести к генерации нерелевантных или спамных прогнозируемых сигналов.
Игнорирование оптимизации нового контента: Не стоит думать, что новый контент не может ранжироваться, пока не получит ссылки. Этот патент описывает механизм, специально предназначенный для ранжирования контента без внешних сигналов. Новый контент должен быть оптимизирован с первого дня.
Создание двусмысленного или расплывчатого контента: Контент, который не имеет четкого фокуса, затруднит для модели создание точного Encoded Representation, что приведет к слабым прогнозируемым сигналам.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегию Google по снижению зависимости от легко манипулируемых внешних сигналов (таких как ссылки) и увеличению роли машинного анализа самого контента. Способность синтезировать сигналы означает, что качество контента является фундаментальным фактором ранжирования с момента его публикации. Для SEO это означает, что инвестиции в глубокий, хорошо структурированный и семантически богатый контент имеют прямое влияние на то, как Google воспринимает авторитетность и релевантность страницы.

Практические примеры

Сценарий: Запуск новой страницы с исследованием в узкой нише

Ситуация: Публикуется страница с уникальным исследованием. На момент публикации у нее нет обратных ссылок и нет данных о поведении пользователей.
Действие системы (Индексирование): Google индексирует страницу и определяет, что сигналы Anchor text и User behavior signals отсутствуют.
Применение ML-модели: Текст исследования подается на вход модели Encoder-Decoder.
Прогнозирование (Anchor Text Decoder): Анализируя текст, модель прогнозирует, что если бы на страницу ссылались авторитетные ресурсы, они использовали бы анкоры вроде: «детальное исследование рынка X», «статистика по тренду Y 2025».
Прогнозирование (User Behavior Decoder): Модель прогнозирует, что пользователи, ищущие «глубокий анализ рынка X» или «прогнозы развития Y», будут удовлетворены этим контентом и кликнут на него.
Результат (Ранжирование): Страница начинает ранжироваться по этим запросам, используя спрогнозированные анкоры и поведенческие сигналы для расчета ranking score, несмотря на отсутствие реальных внешних данных.

Вопросы и ответы

Что именно система пытается спрогнозировать?

Система прогнозирует значения отсутствующих сигналов ранжирования (search engine ranking signals). В патенте явно упоминаются два основных типа: Link information signals (например, анкорный текст ссылок или заголовки ссылающихся страниц) и User behavior signals (например, запросы, по которым пользователи кликают на ресурс). По сути, система пытается предсказать, как внешний мир отреагировал бы на этот контент.

Как система прогнозирует анкорный текст, если ссылок нет?

Она использует модель машинного обучения, обученную на огромном количестве страниц из публичного веба, для которых известны и контент, и реальный анкорный текст. Модель учится находить корреляцию между содержанием страницы и тем, как на нее ссылаются. При обработке новой страницы модель анализирует ее контент и генерирует текст, который, по ее мнению, наиболее вероятно использовался бы в качестве анкоров.

Что означает архитектура Encoder-Decoder для SEO?

Это продвинутая архитектура нейронных сетей, часто используемая для задач перевода (Sequence-to-Sequence). В контексте SEO это означает, что Google применяет очень сложные методы NLP для анализа контента. Энкодер «понимает» и сжимает весь контент страницы в семантическое представление, а Декодер «переводит» это представление в прогнозируемые сигналы. Это требует от SEO-специалистов фокуса на общей семантике, структуре и качестве, а не на отдельных ключевых словах.

Значит ли это, что обратные ссылки больше не нужны?

Нет. Реальные данные (actual value) всегда предпочтительнее прогнозируемых. Этот механизм предназначен для ситуаций, когда реальные данные отсутствуют (not available). Наличие качественных реальных обратных ссылок и данных о поведении пользователей остается критически важным фактором ранжирования. Однако этот механизм позволяет качественному контенту конкурировать даже до того, как он получит внешние сигналы.

Как этот патент влияет на новый сайт или новый контент?

Он оказывает значительное положительное влияние, решая проблему «холодного старта» (Zero-Day Ranking). Новый контент или сайт может начать ранжироваться практически сразу после индексации, так как система спрогнозирует необходимые сигналы ранжирования на основе его содержания. Это подчеркивает важность высокого качества контента с самого начала.

Может ли система прогнозировать несколько отсутствующих сигналов одновременно?

Да. В патенте описан механизм многозадачного обучения (Multi-task learning). Используется один Энкодер для анализа контента и несколько разных Декодеров, работающих параллельно. Например, один Декодер может прогнозировать Anchor text, а второй — User behavior signals, используя одно и то же внутреннее представление контента.

Где обучается эта модель машинного обучения?

Модель обучается на коллекции ресурсов, где и контент, и сигналы ранжирования известны. В патенте в качестве примера приводятся Internet resources (публичный веб). Система изучает паттерны на миллиардах веб-страниц, чтобы понять, как контент связан с внешними сигналами, а затем применяет эти знания (трансферное обучение).

Применяется ли этот механизм только к публичному вебу?

Нет, и это важный момент. Патент специально подчеркивает применение модели, обученной на публичном вебе (Internet resources), к другим коллекциям, таким как entity-specific resources (например, Intranet, email, документы Google Workspace). Это позволяет Google ранжировать частный контент, у которого по определению нет публичных ссылок или широких поведенческих данных.

Как я могу оптимизировать свой контент, чтобы система прогнозировала лучшие сигналы?

Вы должны создавать контент, который имитирует характеристики страниц, получающих высококачественные сигналы в вашей нише. Это включает глубину проработки темы, четкую структуру, использование естественного языка, точное соответствие интенту пользователя и демонстрацию экспертности (E-E-A-T). Если контент выглядит авторитетно, система спрогнозирует авторитетные сигналы.

Связан ли этот патент с алгоритмами типа BERT или MUM?

Хотя BERT и MUM не упоминаются напрямую, они являются развитием описанных здесь технологий. BERT и MUM — это мощные модели понимания языка, основанные на архитектуре Трансформер (эволюция энкодер-декодер моделей). Они, вероятно, используются в качестве Энкодера для создания высокоточных векторных представлений текста (Encoded Representation), которые затем используются для прогнозирования сигналов.