Как Google создает цифровые отпечатки авторов (Author Vectors) для оценки стиля, экспертизы и персонализации ранжирования

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу создания масштабируемого и эффективного метода для характеристики автора на основе его текстов, не требуя ручной разметки данных. Система генерирует машиночитаемое представление (вектор), которое инкапсулирует стиль коммуникации, авторство и потенциально личностные черты автора. Для поисковых систем это предоставляет механизм для алгоритмического понимания того, кто написал контент и как он это делает.

Что запатентовано

Запатентована система, использующая нейронные сети для генерации плотных векторных представлений авторов (Author Vectors). Вектор обучается путем тренировки модели на предсказание следующего слова или последовательности слов в тексте, при условии, что известен идентификатор автора (Author ID). Этот процесс вынуждает модель инкапсулировать уникальные стилистические и семантические характеристики автора в его векторное представление.

Как это работает

Система получает на вход последовательности слов и Author ID. Embedding Layer преобразует их в векторы. В патенте описаны разные архитектуры, включая использование Encoder/Decoder LSTM (Long Short-Term Memory) сетей. В этом случае Encoder LSTM сжимает входной текст в промежуточное представление. Это представление комбинируется с Author Vector. Затем Decoder LSTM или слой классификатора пытается предсказать последующий текст. В процессе обучения Author Vector корректируется для минимизации ошибок предсказания, тем самым улавливая уникальные особенности автора.

Актуальность для SEO

Высокая. Патент выдан в 2024 году, основываясь на разработках 2015 года. Значимость авторства в контексте E-E-A-T постоянно растет. Лежащие в основе технологии (эмбеддинги, LSTM и их эволюция в Трансформеры) являются центральными для современной NLP и поиска. Изобретатель Quoc V. Le является ключевой фигурой в области глубокого обучения Google (Word2Vec, Seq2Seq).

Важность для SEO

Критическое влияние (8/10). Этот патент предоставляет конкретный механизм того, как Google может численно представлять и оценивать компонент «Автор» в E-E-A-T. В тексте патента (в частности, в Claims 2 и 3) прямо указано использование этих векторов и их кластеров для корректировки (conditioning) ранжирования контента. Это означает, что стиль, экспертиза и последовательность автора становятся измеримыми сигналами ранжирования.

Детальный разбор

Термины и определения

Author Vector (Вектор автора)

Вектор числовых значений (эмбеддинг), который характеризует автора. Может отражать стиль коммуникации, тип личности или вероятность выбора определенного контента автором.

Author ID (Идентификатор автора)

Уникальный идентификатор, связывающий текст с конкретным автором или пользователем.

Embedding Layer (Слой эмбеддингов)

Слой нейронной сети, который преобразует дискретные элементы (Author ID или слова) в плотные векторные представления (Author Vectors, Word Vectors).

LSTM (Long Short-Term Memory)

Тип архитектуры рекуррентной нейронной сети, используемый для обработки последовательностей.

Encoder LSTM Neural Network (Кодирующая LSTM нейросеть)

Нейросеть, которая обрабатывает начальную последовательность слов и преобразует ее в альтернативное представление (Alternative Representation) фиксированной длины.

Decoder LSTM Neural Network (Декодирующая LSTM нейросеть)

Нейросеть, которая генерирует предсказанную следующую последовательность слов на основе комбинированного представления.

Combining Layer/Subsystem (Комбинирующий слой/подсистема)

Компонент, который объединяет Author Vector и векторное представление текста в единое комбинированное представление (Combined Representation), например, путем конкатенации или усреднения.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на ключевых пунктах патента US11868724B2.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод применения обученной модели для генерации ответа.

1. Система получает запрос, включающий входную последовательность слов.
2. Система получает предсказанное следующее слово от обученной модели (machine-learned model). Модель принимает на вход идентификатор автора (Author ID) и входную последовательность.
3. Предсказанное слово предоставляется как ответ на запрос.
4. Ключевые компоненты модели:
   • Encoder neural network: преобразует входную последовательность в альтернативное представление (alternative representation).
   • Combining layer: принимает альтернативное представление и Author Vector (сгенерированный на основе Author ID) и выводит комбинированное представление (combined representation).

Этот пункт описывает применение архитектуры (Encoder-Combiner) для генерации ответа, персонализированного под автора (пользователя), подавшего запрос.

Claim 2 (Зависимый от 1): Критически важный пункт для SEO.

• Ранжирование одного или нескольких высокоранжированных элементов контента в ответах, предоставляемых пользователям системы, обусловлено (conditioned on) векторами авторов (Author Vectors), полученными от модели.

Это прямое подтверждение того, что Author Vectors используются для корректировки ранжирования результатов поиска или другого контента. Ранжирование персонализируется на основе профиля пользователя.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует механизм ранжирования через кластеризацию.

• Ранжирование обусловлено кластером векторов авторов (cluster of author vectors), к которому принадлежит данный Author Vector.

Google группирует пользователей/авторов с похожим стилем, экспертизой или типом личности и применяет корректировки ранжирования на основе характеристик группы.

Claim 6 (Зависимый от 3): Детализирует механизм коллаборативной фильтрации.

• Ранжирование контента основано на частоте выбора (frequency of selection) этого контента авторами (пользователями), чьи векторы принадлежат к данному кластеру.

Если пользователи, похожие на вас (в вашем кластере), часто выбирают определенный результат, он будет ранжироваться выше для вас.

Claim 7 (Зависимый от 1): Дополняет архитектуру.

• Модель включает Decoder neural network, которая принимает комбинированное представление и выводит предсказанное следующее слово.

Это завершает описание архитектуры Encoder-Decoder.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска и может применяться как к авторам контента, так и к пользователям поисковой системы.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Генерация Author Vectors для создателей контента. Тексты, атрибутированные конкретному автору, обрабатываются (вероятно, в офлайн-процессе) для вычисления и сохранения его вектора. Этот вектор может служить сигналом E-E-A-T, отражая стиль и последовательность автора.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Профилирование пользователя)
Генерация Author Vector для пользователя поисковой системы на основе его прошлых взаимодействий (запросов, написанных текстов, если доступны). Этот вектор характеризует стиль коммуникации и предпочтения пользователя.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
Основная область применения, согласно Claims 2, 3 и 6.

1. Оценка контента: Использование Author Vector автора контента как сигнала качества или авторитетности.
2. Персонализация: Использование Author Vector пользователя для корректировки ранжирования. Система может повышать контент, который предпочитают пользователи из того же кластера (коллаборативная фильтрация).

Входные данные:

• Последовательности слов, атрибутированные автору/пользователю.
• Идентификатор автора (Author ID).

Выходные данные:

• Author Vector.
• Модифицированные оценки ранжирования (Ranking Scores) во время персонализации.

На что влияет

• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние в YMYL-тематиках и областях, где экспертиза автора критически важна (финансы, здоровье, наука, журналистика).
• Конкретные типы контента: Статьи, блоги, обзоры — любой контент с атрибутируемым авторством.
• Персонализация выдачи: Влияет на то, какие результаты увидит конкретный пользователь, основываясь на его профиле и предпочтениях его кластера.

Когда применяется

• Триггеры активации: Когда система может надежно атрибутировать достаточный объем контента конкретному автору или пользователю для вычисления стабильного Author Vector.
• Частота применения: Генерация векторов происходит периодически (офлайн). Использование векторов для ранжирования происходит в реальном времени при обработке запросов идентифицированных пользователей.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает два основных процесса: Обучение базовой модели и Генерация вектора для нового автора (Inference). Алгоритм ниже фокусируется на архитектуре Encoder/Decoder LSTM.

Процесс А: Обучение базовой модели (Training)

1. Сбор данных: Получение наборов последовательностей слов от множества авторов (начальная последовательность + следующая последовательность + Author ID).
2. Инициализация: Инициализация параметров нейронной сети (Embedding Layers, Encoder LSTM, Decoder LSTM) и начальных Author Vectors.
3. Итеративное обучение:
   1. Эмбеддинг автора: Преобразование Author ID в текущий Author Vector.
   2. Кодирование последовательности: Обработка начальной последовательности с помощью Encoder LSTM для получения Alternative Representation фиксированной длины.
   3. Комбинирование: Объединение Author Vector и Alternative Representation (например, конкатенация).
   4. Предсказание (Декодирование): Использование Decoder LSTM для генерации предсказанной следующей последовательности.
   5. Расчет ошибки: Сравнение предсказанной последовательности с фактической.
   6. Обратное распространение ошибки (Backpropagation): Корректировка ВСЕХ параметров сети, включая параметры Author Vector, для минимизации ошибки.

Процесс Б: Генерация вектора для нового автора (Inference)

1. Фиксация модели: Параметры обученной модели (Encoder, Decoder, Word Embeddings) замораживаются.
2. Инициализация вектора: Для нового автора инициализируется новый Author Vector.
3. Обработка текстов автора: Тексты нового автора обрабатываются через фиксированную модель (шаги 3.2 — 3.5 Процесса А).
4. Адаптация вектора: Вычисляется ошибка предсказания. С помощью Backpropagation корректируется ТОЛЬКО Author Vector нового автора, чтобы он лучше соответствовал его стилю в контексте обученной модели.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Основными данными являются последовательности слов (текст). Анализ паттернов, стиля, лексики и структуры предложений формирует вектор.
• Системные данные: Идентификатор автора (Author ID).
• Поведенческие факторы (для применения в ранжировании): В Claim 6 упоминается использование данных о частоте выбора контента (frequency of selection) пользователями внутри кластера для коллаборативной фильтрации.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент описывает стандартный подход глубокого обучения (Deep Learning).

• Метрики оценки (Функция потерь): Точность предсказания следующего слова или последовательности. Цель обучения — минимизировать эту ошибку (например, используя cross-entropy loss).
• Методы обучения: Градиентный спуск (Gradient Descent) и обратное распространение ошибки (Backpropagation).
• Алгоритмы машинного обучения: Нейронные сети, в частности LSTM и архитектура Encoder-Decoder.
• Кластеризация: Используется для группировки похожих Author Vectors (Claim 3). Эти кластеры используются для корректировки ранжирования и коллаборативной фильтрации.

Выводы

1. Численное представление автора и стиля: Google обладает запатентованным механизмом для создания числовых векторов (Author Vectors), которые кодируют стиль письма, способ коммуникации и потенциально личностные черты автора на основе его текстов.
2. Неявное обучение характеристик: Author Vector обучается неявно в процессе предсказания текста. Это означает, что уникальный, последовательный и экспертный стиль будет автоматически отражен в векторе.
3. Техническая основа для E-E-A-T: Этот механизм предоставляет алгоритмический способ оценки характеристик автора контента. Он может использоваться для верификации авторства и оценки экспертизы, выходя за рамки анализа биографии или ссылок.
4. Author Vectors как фактор персонализированного ранжирования: Патент прямо заявляет (Claim 2), что Author Vectors (пользователей) используются для корректировки ранжирования контента. Это подтверждает наличие глубокой персонализации поиска.
5. Кластеризация и Коллаборативная фильтрация: Пользователи группируются в кластеры на основе их векторов (Claim 3). Ранжирование адаптируется под предпочтения кластера (Claim 6) — система показывает то, что популярно у похожих пользователей.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Установление и усиление четкого авторства: Необходимо максимально упростить для Google идентификацию авторов контента. Используйте разметку Schema.org/Person, создавайте подробные страницы авторов и используйте последовательные подписи (bylines) на всех платформах. Это критично для связывания контента с Author ID.
• Развитие последовательной сигнатуры экспертизы: Авторы должны писать обширно и последовательно в рамках своей области знаний. Author Vector строится на основе корпуса работ. Фокус на узкой тематике и демонстрация глубокой экспертизы помогут сформировать сильный вектор.
• Поддержание высокого качества и уникального стиля: Вектор улавливает стиль и качество. Авторы, создающие уникальный, авторитетный контент с узнаваемым стилем (Tone of Voice), разовьют более сильные и позитивные векторы по сравнению с авторами генерического контента.
• Анализ целевых кластеров аудитории: Понимайте стиль коммуникации вашей аудитории. Поскольку ранжирование персонализируется по кластерам (Claim 3), контент должен соответствовать предпочтениям и стилю целевых пользователей.

Worst practices (это делать не надо)

• Непоследовательный гострайтинг: Использование нескольких гострайтеров с разными стилями под одним именем автора может «запутать» модель и привести к слабому или нестабильному Author Vector. Последовательность стиля критична.
• Публикация генерического AI-контента: Если автор публикует большое количество сгенерированного текста без придания ему уникального стиля, его Author Vector будет отражать характеристики ИИ-модели, а не эксперта. Это может негативно повлиять на ранжирование всего его контента (Claim 2).
• Анонимный контент в YMYL: Полагаться на анонимный или плохо атрибутированный контент в критических нишах рискованно, так как он не сможет воспользоваться преимуществами сильного Author Vector.
• Расфокусировка автора: Автор, пишущий обо всем подряд с разным уровнем качества, не сможет сформировать четкий вектор экспертизы в конкретной области.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический сдвиг в сторону оценки создателя контента как ключевого элемента E-E-A-T. Построение авторитета и узнаваемой экспертной сигнатуры отдельных авторов является долгосрочной SEO-стратегией. Это предполагает, что Google может оценивать экспертизу, анализируя непосредственно сам текст и выявляя стилистические паттерны, которые коррелируют с наличием или отсутствием глубоких знаний. Также он подчеркивает важность понимания механизмов глубокой персонализации поиска.

Практические примеры

Сценарий 1: Усиление E-E-A-T для медицинского автора

1. Действие: Известный врач регулярно публикует статьи на сайте клиники, используя последовательный научный стиль и точную терминологию. Все статьи четко атрибутированы ему.
2. Механизм: Google анализирует этот корпус текстов и формирует сильный Author Vector для врача, который попадает в кластер «Медицинские эксперты».
3. Результат: При ранжировании по YMYL-запросам Google использует этот вектор как положительный сигнал (E-E-A-T), повышая контент врача над статьями, написанными авторами с менее выраженными или общими векторами.

Сценарий 2: Персонализация и Коллаборативная фильтрация

1. Действие: Пользователь часто ищет техническую документацию и пишет запросы в сложном, профессиональном стиле. Google формирует его Author Vector и относит к кластеру «Инженеры-программисты».
2. Механизм: Пользователь ищет «лучшие практики python». Система анализирует, какие сайты предпочитают другие пользователи в кластере «Инженеры-программисты» по этому запросу (Claim 6).
3. Результат: В выдаче пользователя повышаются результаты с официальной документацией, Stack Overflow и глубокими техническими блогами, а не базовые курсы для новичков, даже если у курсов лучше общие SEO-показатели.

Вопросы и ответы