Как Google использует машинное обучение для распознавания структуры вопросов и ответов при генерации Featured Snippets

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу автоматической и масштабируемой идентификации запросов, целью которых является получение краткого, точного ответа (answer-seeking query), и последующего надежного извлечения соответствующего текстового пассажа из веб-документов. Цель — повысить точность и покрытие прямых ответов (например, Featured Snippets или Answer Boxes), даже если запрос не сформулирован как явный вопрос.

Что запатентовано

Запатентована система, которая использует машинное обучение для автоматического обнаружения характеристических элементов в вопросах (Question Elements) и ответах (Answer Elements). Система выявляет статистически значимые ассоциации между шаблонами запросов (Question Types) и шаблонами ответов (Answer Types). При получении запроса система классифицирует его по типу и использует эту классификацию для оценки фрагментов текста в результатах поиска, основываясь на том, насколько хорошо они соответствуют ожидаемым шаблонам ответа.

Как это работает

Система работает в двух основных режимах:

1. Офлайн-обучение (Training): Система анализирует обучающие данные (пары вопрос-ответ или логи запросов/кликов). Из них извлекаются элементы (сущности, части речи, корневые слова, измерения, позиционные данные) и генерируются обобщенные Question Types и Answer Types. Затем рассчитывается сила связи (например, Pointwise Mutual Information — PMI) между парами Q-Type/A-Type.
2. Онлайн-обработка (Serving): При получении запроса система проверяет, соответствует ли он какому-либо Question Type. Если да, она получает связанные Answer Types. Затем Answer Scoring Engine сканирует пассажи в топовых результатах поиска и рассчитывает оценку (score) для каждого пассажа на основе количества и качества совпадений с Answer Types. Пассаж с наивысшей оценкой, превышающей порог, отображается в блоке ответа.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Featured Snippets являются доминирующим элементом современной поисковой выдачи. Этот патент описывает масштабируемый, основанный на машинном обучении подход к их генерации, который позволяет автоматически обнаруживать миллионы шаблонов вопросов и ответов. Это полностью соответствует стратегии Google по предоставлению прямых ответов в SERP.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение (95/100) для современных SEO-стратегий, особенно для оптимизации под Featured Snippets. Он раскрывает механизм, подчеркивающий важность не только релевантности контента, но и его структуры и семантических элементов. Понимание того, как Google обобщает типы вопросов и ищет соответствующие шаблоны ответов (Answer Types), является ключом к получению позиций в блоках с ответами.

Детальный разбор

Термины и определения

Answer Element (Элемент ответа)

Конкретная характеристика n-граммы в ответе. Примеры: измерение (measurement), глагол (verb), сущность (entity instance), класс глагола (verb class), а также позиционные элементы (например, n-gram near entity).

Answer-seeking query (Запрос, ищущий ответ)

Запрос, отправленный пользователем, который ищет краткий ответ. Не обязательно должен быть сформулирован как вопрос.

Answer Scoring Engine (Механизм оценки ответов)

Компонент системы, который в режиме онлайн оценивает пассажи текста из результатов поиска на основе их соответствия Answer Types.

Answer Type (Тип ответа)

Группа Answer Elements, которые коллективно представляют характеристики правильного ответа. Обобщенный шаблон ответа.

Entity Class (Класс сущности)

Тип сущности. Например, n-грамма «лазанья» является экземпляром класса «блюда» (entity/dishes).

Entity Instance (Экземпляр сущности)

Конкретная именованная сущность, например, entity/Abraham_Lincoln.

PMI / NPMI (Pointwise Mutual Information / Normalized PMI)

Статистическая мера, используемая для оценки силы связи между Question Type и Answer Type. Высокий PMI указывает на высокую вероятность того, что данный тип ответа соответствует данному типу вопроса.

Positional Elements (Позиционные элементы)

Элементы, которые накладывают ограничения на расположение других элементов. Примеры: n-gram near entity (n-грамма рядом с сущностью), verb near entity (глагол рядом с сущностью), skip grams.

Question Element (Элемент вопроса)

Конкретная характеристика n-граммы в вопросе. Примеры: Entity Instance, Entity Class, часть речи (Part of Speech Class), корневое слово (Root Word), N-грамма (часто вопросительные слова).

Question Type (Тип вопроса)

Группа Question Elements, которые коллективно представляют характеристики answer-seeking query. Обобщенный шаблон запроса. Например, (how, cook).

Root Word (Корневое слово)

Слово в запросе, которое не зависит от других слов. Например, в запросе «how to cook lasagna» корневым словом является «cook».

Skip Grams (Скип-граммы)

Тип элемента, определяющий биграмму и количество слов, которые могут находиться между терминами биграммы (например, «where * the»).

Training Data (Обучающие данные)

Коллекция данных, связывающих вопросы с ответами. Может включать пары вопрос-ответ или данные о запросах и сниппетах, на которые кликали пользователи.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс обработки запроса в реальном времени для генерации ответа.

1. Система получает запрос.
2. Запрос классифицируется как answer-seeking query определенного Question Type.
3. Система получает один или несколько Answer Types, связанных с этим Question Type.
4. Получаются результаты поиска (документы).
5. Для пассажей текста в этих документах вычисляется количество (count) совпадающих Answer Types. Answer Type считается совпадающим, если его элементы (Answer Elements) присутствуют в пассаже.
6. Вычисляется итоговая оценка (score) для каждого пассажа на основе подсчитанного количества совпадений.
7. Определяется, удовлетворяет ли оценка первого пассажа пороговому значению (threshold).
8. Если ДА, в ответ на запрос предоставляется презентация (например, Featured Snippet), включающая этот пассаж.

Claim 3 (Зависимый): Детализирует процесс классификации запроса (Шаг 2).

Классификация включает сопоставление терминов запроса с множеством Question Types, каждый из которых состоит из Question Elements.

Claims 4 и 5 (Зависимые): Уточняют типы Question Elements.

Сопоставление может включать определение того, что n-грамма в запросе представляет собой экземпляр сущности (Entity Instance) или класс (Class).

Claim 6 (Зависимый): Детализирует процесс сопоставления пассажа с Answer Type (Шаг 5).

Пассаж соответствует Answer Type, если он содержит n-граммы, которые соответствуют Answer Elements этого типа.

Claims 7, 8, 9 (Зависимые): Приводят примеры конкретных Answer Elements.

• Claim 7: Числовое измерение (numerical measurement).
• Claim 8: Класс глагола (verb class).
• Claim 9: Позиционное ограничение: n-грамма находится вблизи (не далее порогового числа терминов) от сущности.

Claims 11 и 12 (Зависимые): Описывают альтернативные методы расчета итоговой оценки пассажа (Шаг 6).

• Claim 11: Оценка представляет собой количество Answer Types, которые соответствуют пассажу.
• Claim 12: Оценка вычисляется путем агрегирования индивидуальных оценок (например, PMI), связанных с каждым из Answer Types, которые соответствуют пассажу.

Где и как применяется

Изобретение охватывает несколько этапов поисковой архитектуры, используя предварительно вычисленные данные для генерации специфического элемента выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе извлекаются признаки, необходимые для сопоставления с Answer Elements. Это включает распознавание сущностей (Entity Instances и Classes), частей речи (PoS tagging), числовых измерений и классов глаголов в тексте документов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Офлайн)
Training Engine работает офлайн, анализируя Training Data для генерации базы данных пар Question Type / Answer Type и их оценок (PMI). Это процесс глобального изучения структуры вопросов и ответов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Онлайн)
При получении запроса система в реальном времени сопоставляет его с базой данных Question Types, чтобы определить, является ли он answer-seeking и к какому типу относится.

RANKING – Ранжирование
Стандартный поисковый движок извлекает и ранжирует начальный набор релевантных документов-кандидатов.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Основное применение патента. Answer Scoring Engine анализирует топовые документы, полученные на этапе RANKING. Он оценивает пассажи в этих документах на основе связанных Answer Types. Если пассаж набирает достаточно высокую оценку, система формирует блок ответа (Featured Snippet) и внедряет его в поисковую выдачу.

Входные данные:

• Входящий запрос.
• База данных Question Types и связанных с ними Answer Types (с оценками PMI).
• Топовые результаты поиска (документы) и извлеченные из них признаки (сущности, PoS и т.д.).

Выходные данные:

• Решение о показе блока с ответом.
• Выбранный пассаж текста для отображения в качестве ответа.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на информационные запросы, требующие краткого ответа (что такое, как сделать, когда, сколько). Важно, что запрос не обязан содержать вопросительные слова.
• Конкретные типы и форматы контента: Влияет на контент, содержащий четко структурированные пассажи: определения, списки (упорядоченные и неупорядоченные), таблицы и короткие параграфы. Система предпочитает форматы, соответствующие изученным Answer Types.

Когда применяется

• Триггеры активации: Система активируется, когда входящий запрос успешно соответствует одному или нескольким предварительно определенным Question Types.
• Условие применения: Блок с ответом генерируется только в том случае, если система находит пассаж текста в топовых результатах поиска, который соответствует связанным Answer Types, И оценка этого пассажа превышает установленный порог (threshold).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-обучение (Генерация Q/A пар)

1. Сбор данных: Идентификация коллекции обучающих данных (пары вопрос-ответ, логи запросов/кликов).
2. Предварительная обработка: Фильтрация стоп-слов, каноникализация терминов в вопросах и ответах.
3. Генерация Question Types: Обработка вопросов. Определяются Question Elements (сущности, PoS, корневое слово). Генерируются различные комбинации этих элементов для создания Question Types разного уровня обобщенности (например, от (how, cook, lasagna) до (how, cook, entity/dishes)).
4. Генерация Answer Types: Обработка ответов. Определяются Answer Elements (измерения, глаголы, позиционные элементы). Генерируются Answer Types.
5. Подсчет частотности: Подсчет количества вхождений каждой пары (Question Type, Answer Type) в обучающих данных.
6. Расчет оценок: Вычисление оценки PMI или NPMI для каждой пары, отражающей силу их связи.
7. Фильтрация и Индексация: Выбор пар с наилучшими оценками и создание индекса, сопоставляющего Question Types с отсортированным списком связанных Answer Types.

Процесс Б: Онлайн-обработка запроса (Генерация ответа)

1. Получение запроса и результатов: Система получает запрос и стандартные результаты поиска.
2. Классификация запроса: Система проверяет, соответствует ли запрос какому-либо Question Type в индексе. Если нет — отобразить стандартную выдачу. Если да — классифицировать как answer-seeking.
3. Получение Answer Types: Из индекса извлекаются Answer Types, связанные с совпадающим Question Type.
4. Оценка пассажей: Answer Scoring Engine анализирует пассажи текста в документах. Для каждого пассажа вычисляется оценка на основе того, сколько Answer Types ему соответствует (путем подсчета совпадений или агрегации оценок PMI).
5. Проверка порога: Система определяет, удовлетворяет ли оценка пассажа с наивысшим баллом пороговому значению. Если нет — отобразить стандартную выдачу.
6. Генерация выдачи: Включить пассаж с наивысшей оценкой в блок ответа (Featured Snippet) на странице результатов поиска.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует данные, извлеченные как из запросов, так и из контента документов, с фокусом на структурные и семантические признаки.

• Контентные факторы: Текстовые пассажи из индексированных документов.
• Структурные и NLP факторы (Ключевые):
  • Сущности: Распознанные Entity Instances (например, «Авраам Линкольн») и Entity Classes (например, «блюда»).
  • Части речи (PoS): Идентификация глаголов, предлогов.
  • Классы глаголов (Verb Classes): Группировка глаголов по семантике (например, класс verb/blend включает mix, combine, add).
  • Измерения (Measurements): Числовые данные, даты, продолжительность, физические величины.
  • Корневые слова (Root Words): Идентификация основного действия или темы запроса.
• Позиционные данные: Относительное расположение элементов в тексте (например, близость глагола к сущности, skip grams).
• Поведенческие факторы (для обучения): Training Data, основанные на логах запросов и кликах пользователей на сниппеты, используются для офлайн-обучения.

Какие метрики используются и как они считаются

• Conditional Rate (CR, Условная частота): Используется при расчете PMI. Показывает, как часто данный Answer Type встречается с данным Question Type.
• Global Rate (GR, Глобальная частота): Используется при расчете PMI. Показывает общую частоту встречаемости Answer Type.
• PMI (Pointwise Mutual Information): Основная метрика для офлайн-оценки связи между Q-Type и A-Type. Рассчитывается как log(CR/GR).
• Online Answer Score (Онлайн-оценка пассажа): Метрика для выбора лучшего пассажа в реальном времени. Может рассчитываться двумя способами:
  • Подсчет количества Answer Types, которым соответствует пассаж.
  • Агрегация (например, суммирование) оценок PMI тех Answer Types, которым соответствует пассаж.
• Threshold (Порог): Минимальное значение Online Answer Score, необходимое для того, чтобы пассаж был выбран для отображения в блоке ответа.

Выводы

1. Структурное соответствие критично для Featured Snippets: Ключевой вывод — Google стремится найти ответ, который структурно и семантически соответствует ожидаемому шаблону (Answer Type) для данного типа вопроса (Question Type). Система обучается распознавать «форму» ответа (например, список шагов, определение, числовое значение рядом с сущностью).
2. Автоматизация и масштабируемость через ML: Описанный механизм позволяет Google автоматически изучать миллионы шаблонов вопросов и ответов из обучающих данных без ручного создания правил, обеспечивая широкое покрытие для генерации Featured Snippets.
3. Многоуровневая генерализация: Система генерирует шаблоны на разных уровнях абстракции (например, от конкретного запроса к более общим, заменяя сущности на классы сущностей). Это позволяет распознавать новые запросы, соответствующие изученным шаблонам.
4. Критичность NLP-признаков и позиционирования: Генерация элементов полностью зависит от качества извлечения NLP-признаков: сущностей, классов глаголов, измерений и, что особенно важно, позиционных взаимосвязей (например, verb near entity). Расположение информации в тексте имеет значение.
5. Оценка на основе статистической вероятности: Использование PMI гарантирует, что выбираются только те пары Q-Type/A-Type, которые статистически значимо связаны, что повышает точность генерируемых ответов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Анализ и реверс-инжиниринг SERP: Изучайте существующие Featured Snippets по вашим целевым запросам. Определите вероятный Question Type и проанализируйте структуру ответа-победителя, чтобы понять, какой Answer Type предпочитает Google (параграф, список, таблица) и какие Answer Elements он содержит (измерения, специфические глаголы).
• Структурирование контента под Answer Types: Адаптируйте форматирование контента для соответствия ожидаемым шаблонам ответов.
  • Для инструкций (Question Type с «how to» или «steps»): используйте четкие, упорядоченные списки с императивными глаголами (Verb Classes).
  • Для определений (Question Type с «what is»): предоставляйте краткий, четкий параграф, начинающийся с определения термина.
  • Для фактических данных: включайте Measurements (даты, количества).
• Учет позиционных элементов (Proximity): Убедитесь, что ключевые элементы ответа расположены близко к упоминанию основной сущности в тексте. Это критично для соответствия элементам типа verb near entity или measurement near entity. Пишите кратко: «Обама родился в Гонолулу».
• Использование семантически богатого языка (Verb Classes): Используйте точные и разнообразные глаголы действия. Поскольку система распознает классы глаголов, использование релевантных терминов (например, mix, combine, blend для рецептов) увеличивает соответствие Answer Type.
• Обеспечение корректного распознавания сущностей: Убедитесь, что Google правильно идентифицирует ключевые сущности в вашем контенте, так как они являются центральными элементами многих Question и Answer Types.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание плотного, неструктурированного текста: Написание длинных абзацев без четкой структуры затрудняет для системы идентификацию пассажей, соответствующих ожидаемым Answer Types.
• Фокус только на ключевых словах: Оптимизация текста только под наличие ключевых слов без учета структуры ответа неэффективна. Структура и наличие ожидаемых Answer Elements имеют первостепенное значение для Featured Snippets.
• Использование неоднозначного или образного языка в ответах: Использование метафор или сложного языка может помешать системе распознать базовые Answer Elements (глаголы, измерения, сущности) и сопоставить их с шаблоном.
• Отделение ответа от контекста сущности: Размещение ключевых фактов далеко от упоминания основной сущности снижает вероятность совпадения с позиционными Answer Elements (near entity).

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что оптимизация под Featured Snippets — это отдельная дисциплина в рамках SEO, требующая глубокого понимания NLP и структуры информации. Для доминирования в блоках с ответами недостаточно быть релевантным; необходимо иметь наиболее структурно и семантически подходящий ответ среди топовых результатов. Стратегия должна включать создание контента, который предвосхищает Answer Types, которые система ищет для ключевых Question Types в нише.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация рецепта под Featured Snippet

Запрос: «steps for cooking potatoes» (как на FIG. 1 в патенте)

1. Анализ Question Type (Предполагаемый): Система распознает элементы: (N-gram: «steps for», Root Word: «cook», Entity: «potatoes»). Обобщенный тип может быть: (steps for, cook, entity/food).
2. Анализ ожидаемого Answer Type (Предполагаемый): На основе обучения система знает, что для этого Question Type ожидается ответ, содержащий последовательность действий с императивными глаголами (Verb Classes) и измерениями (Measurements).
3. Действия по оптимизации контента:
   • Использовать упорядоченный или неупорядоченный список для шагов.
   • Начинать каждый шаг с четкого глагола (Answer Element: verb). Например: «Preheat» (Разогрейте), «Coat» (Покройте), «Poke» (Проткните), «Place» (Поместите).
   • Включить точные измерения (Answer Element: measurement). Например: «425F».
   • Убедиться, что эти шаги представлены как единый пассаж.
4. Ожидаемый результат: Answer Scoring Engine обнаружит, что этот пассаж имеет высокое соответствие ожидаемому Answer Type (наличие нескольких глаголов и измерения), присвоит ему высокую оценку и выберет его для Featured Snippet.

Вопросы и ответы