Как Google анализирует видео по кадрам, чтобы создавать динамические превью и таймкоды на основе запроса пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективного предварительного просмотра видео, особенно длинных форматов. Стандартный подход с использованием одного статичного эскиза (часто первого кадра или выбранного автором) не способен точно отразить все разнообразие контента в видео. Это затрудняет пользователю понимание того, содержит ли видео интересующую его информацию, без необходимости просмотра самого видео. Изобретение улучшает пользовательский опыт, предоставляя динамические, контекстно-зависимые превью, которые лучше суммируют содержание видео.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматического выбора и представления репрезентативных кадров (Representative Frames) из видео. Система анализирует видео, извлекая семантические признаки (Semantic Features) для каждого кадра, сегментирует видео на сцены и оценивает кадры внутри каждого сегмента. Для генерации превью система выбирает наиболее релевантные сегменты и их репрезентативные кадры, основываясь на контексте запроса пользователя (поисковый запрос, интересы), и представляет их в виде сториборда или маркеров на временной шкале плеера.

Как это работает

Система работает в два основных этапа: офлайн-обработка и онлайн-генерация превью.

Офлайн:

• Извлечение признаков: Для каждого кадра определяются низкоуровневые (цвет, движение) и семантические признаки (вероятность присутствия концепций, например, «собака», «погоня»).
• Сегментация: Видео делится на сегменты (сцены).
• Выбор репрезентативного кадра: Внутри каждого сегмента кадры оцениваются по семантической значимости (насколько хорошо кадр отражает ключевые концепции сегмента) и эстетическому качеству (Aesthetic Score). Лучший кадр выбирается как репрезентативный для этого сегмента.
• Индексация: Данные сохраняются в Segment Table (таблица сегментов), включающей таймкоды сегмента, репрезентативный кадр и связанные семантические концепции.

Онлайн (при запросе пользователя):

• Система анализирует запрос пользователя (поисковый запрос или интересы).
• Выбираются сегменты из Segment Table, чьи семантические концепции релевантны запросу.
• Генерируется превью (например, сториборд или анимация) из репрезентативных кадров выбранных сегментов, или эти кадры отображаются как маркеры (таймкоды) на прогресс-баре видеоплеера.

Актуальность для SEO

Высокая. Технологии, описанные в патенте, активно используются и развиваются в современных поисковых системах и видеохостингах (например, YouTube). Автоматическая генерация таймкодов (Key Moments), динамические превью при наведении курсора и выбор эскизов на основе содержания видео являются критически важными функциями для улучшения навигации и вовлеченности пользователей в 2025 году.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для Video SEO (VSEO). Он раскрывает механизм, с помощью которого Google понимает содержание видео на гранулярном уровне (по кадрам и сценам) и использует это понимание для формирования превью в выдаче и интерфейсе плеера. Это напрямую влияет на видимость видео в поиске (включая универсальный поиск и Google Images/Video) и на CTR (Click-Through Rate). Понимание этого механизма позволяет оптимизировать визуальное содержание видео так, чтобы система могла корректно идентифицировать ключевые семантические концепции и генерировать привлекательные и релевантные превью.

Детальный разбор

Термины и определения

Aesthetic Score (Эстетическая оценка)

Метрика, оценивающая визуальное качество кадра. Учитывает такие параметры, как резкость, контрастность, میزان движения (motion), и общее качество фотографии.

Feature Extraction Module (Модуль извлечения признаков)

Компонент системы, отвечающий за анализ кадров видео и генерацию низкоуровневых и семантических признаков.

Frame Selection Module (Модуль выбора кадров)

Компонент, который оценивает кадры внутри сегмента и выбирает лучший Representative Frame на основе комбинированной оценки (семантической и эстетической).

Representative Frame (Репрезентативный кадр)

Кадр, выбранный из видеосегмента как наилучшим образом представляющий и суммирующий содержание этого сегмента.

Segment Table (Таблица сегментов)

Структура данных, хранящая информацию об обработанном видео: идентификаторы сегментов, их временные метки, соответствующие им Representative Frames и связанные семантические концепции.

Semantic Classifiers (Семантические классификаторы)

Компьютерные модели (часто нейронные сети), обученные определять вероятность того, что кадр или видеосегмент содержит определенную семантическую концепцию (например, объект, действие, место).

Semantic Concept (Семантическая концепция)

Метка, присваиваемая контенту кадра или сегмента, описывающая его содержание (например, «лев», «газель», «охота»).

Semantic Features (Семантические признаки)

Данные, описывающие содержание кадра в терминах вероятности присутствия различных Semantic Concepts.

Video Segmentation Module (Модуль сегментации видео)

Компонент, который анализирует визуальные и аудио признаки для разделения видео на последовательные сегменты (сцены или шоты).

Video Summary Module (Модуль суммирования видео)

Компонент, который в ответ на запрос пользователя выбирает релевантные сегменты и генерирует итоговое превью (сториборд, анимацию) из их Representative Frames.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает процесс реагирования на поисковый запрос и представление результатов в интерфейсе плеера.

1. Система получает поисковый запрос от пользователя.
2. Идентифицируются семантические признаки (Semantic Features) для кадров видео. Это делается путем использования семантических классификаторов (Semantic Classifiers) для определения вероятности отображения семантической концепции в кадре и присвоения метки (label) кадру на основе этой вероятности.
3. Выбирается набор репрезентативных кадров (Representative Frames) видео. Выбор основан на определении того, что присвоенная метка релевантна полученному поисковому запросу.
4. Система инициирует отображение интерфейса плеера с видео.
5. Интерфейс включает прогресс-бар. На нем отображается маркер, указывающий время в видео, когда появляется репрезентативный кадр (выбранный на основе релевантности запросу).
6. Взаимодействие с маркером вызывает отображение этого репрезентативного кадра рядом с маркером вместе с текстовым описанием семантической концепции, изображенной на кадре.

Claim 6 (Зависимый от 1): Детализирует процесс сегментации и оценки, который лежит в основе выбора репрезентативных кадров.

1. Генерируется набор видеосегментов, каждый из которых содержит хронологический набор кадров.
2. Для каждого сегмента генерируется оценка (score) для каждого кадра на основе, по крайней мере, семантических признаков.
3. Репрезентативный кадр для сегмента выбирается на основе этих оценок (т.е. кадр с лучшей оценкой).

Claim 7 (Зависимый от 6): Детализирует расчет семантической оценки (Semantic Score).

1. Идентификация набора семантических концепций для видеосегмента путем сравнения семантических признаков кадров с пороговым значением (т.е. концепции, которые достаточно уверено присутствуют в сегменте).
2. Для каждой концепции определяется оценка на уровне кадра (frame-level score), основанная на том, насколько сильно эта концепция представлена в кадре по сравнению с референсным значением.
3. Семантическая оценка кадра определяется путем агрегирования этих оценок на уровне кадра.

Claim 9 (Зависимый от 6): Уточняет, что итоговая оценка кадра может быть комбинацией семантической оценки (Semantic Score) и эстетической оценки (Aesthetic Score), рассчитанной с использованием показателей качества.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько ключевых этапов работы поисковой системы, преимущественно в контексте обработки и поиска видеоконтента.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап, на котором происходит глубокая обработка видеоконтента.

• Извлечение признаков: Feature Extraction Module анализирует видео по кадрам, используя Semantic Classifiers для определения Semantic Features (вероятности присутствия концепций). Также извлекаются низкоуровневые признаки для оценки Aesthetic Score.
• Сегментация: Video Segmentation Module делит видео на сцены.
• Оценка и выбор кадров: Frame Selection Module рассчитывает оценки для кадров и выбирает Representative Frame для каждого сегмента.
• Хранение: Результаты анализа (сегменты, репрезентативные кадры, семантические концепции) сохраняются в Segment Table и индексируются для быстрого доступа.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система интерпретирует поисковый запрос или анализирует интересы пользователя (user interest information), чтобы определить релевантные семантические концепции, которые будут использоваться для выбора превью.

RANKING – Ранжирование / RERANKING – Переранжирование
Хотя патент не фокусируется на ранжировании самих видео, он описывает процесс ранжирования сегментов и кадров внутри видео для целей суммирования.

• Система рассчитывает Relevance Score для сегментов и их репрезентативных кадров на основе соответствия между семантическими концепциями запроса/интересов пользователя и концепциями сегмента.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
На этом этапе формируется финальная выдача или интерфейс пользователя.

• Video Summary Module выбирает лучшие репрезентативные кадры на основе Relevance Score и разнообразия (diversity).
• Генерируется видео превью (сториборд, анимация) для отображения в результатах поиска (Universal Search, Video Search).
• Система может заменить стандартный эскиз видео на наиболее релевантный репрезентативный кадр.
• В интерфейсе видеоплеера система отображает маркеры (таймкоды) на прогресс-баре, соответствующие релевантным репрезентативным кадрам (как описано в Claim 1).

На что влияет

• Типы контента: В первую очередь влияет на видеоконтент, особенно на длинные видео, содержащие множество различных сцен и тем (влоги, документальные фильмы, обзоры, инструкции).
• Специфические запросы: Наиболее заметно влияние на информационные и уточняющие запросы, где пользователь ищет конкретный момент или объект внутри видео.
• Форматы выдачи: Влияет на отображение видео в результатах поиска (выбор эскиза, наличие сториборда), а также на интерфейс воспроизведения видео (наличие автоматических таймкодов/Key Moments).

Когда применяется

• Триггеры активации (Офлайн): Процесс анализа активируется при загрузке нового видео или при периодическом обновлении индекса видеоконтента.
• Триггеры активации (Онлайн): Генерация динамического превью активируется, когда пользователь просматривает результаты поиска, содержащие видео, или когда система определяет, что для данного видео и контекста пользователя доступны релевантные репрезентативные кадры. Отображение маркеров в плеере активируется при воспроизведении видео.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм состоит из двух основных процессов.

Процесс А: Офлайн-обработка видео (Индексирование)

1. Получение видео: Система получает видео для анализа.
2. Извлечение признаков: Для каждого кадра видео:
   • Извлекаются низкоуровневые признаки (цвет, резкость, движение).
   • Применяются Semantic Classifiers для генерации Semantic Features (вероятности присутствия различных концепций).
3. Сегментация видео: Видео делится на хронологические сегменты (сцены) на основе анализа признаков и определения границ шотов.
4. Оценка кадров в сегментах: Для каждого кадра внутри сегмента рассчитываются оценки:
   • Semantic Score: Оценка того, насколько хорошо кадр представляет ключевые семантические концепции всего сегмента (концепции, превышающие порог присутствия в сегменте). Кадры с несколькими ключевыми концепциями получают более высокий балл.
   • Aesthetic Score: Оценка визуального качества кадра.
   • Combined Score: Комбинация семантической и эстетической оценок.
5. Выбор репрезентативных кадров: Для каждого сегмента выбирается кадр с наивысшим Combined Score в качестве Representative Frame.
6. Сохранение данных: Информация о сегментах, их Representative Frames и связанных семантических концепциях сохраняется в Segment Table.

Процесс Б: Онлайн-генерация превью (Обработка запроса)

1. Получение запроса на суммирование: Система получает запрос на генерацию превью для видео. Запрос может включать поисковый запрос пользователя или информацию о его интересах.
2. Определение релевантных концепций: Система анализирует запрос (или метаданные видео, если запрос отсутствует) для определения целевых семантических концепций.
3. Идентификация релевантных сегментов: Система обращается к Segment Table и идентифицирует сегменты, чьи семантические концепции соответствуют целевым концепциям запроса.
4. Оценка и выбор репрезентативных сегментов: Релевантные сегменты оцениваются (Relevance Score). Выбирается набор сегментов с наивысшей оценкой, при этом может учитываться разнообразие (diversity) концепций.
5. Генерация видео превью: Система извлекает Representative Frames выбранных сегментов.
6. Представление превью:
   • В поиске: Кадры комбинируются в хронологическом порядке для создания сториборда или анимации, или лучший кадр используется как эскиз видео.
   • В плеере: На прогресс-баре отображаются маркеры в моменты времени, соответствующие выбранным кадрам. При взаимодействии с маркером отображается кадр и текстовое описание концепции (Claim 1).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Видео): Сырые видеоданные (визуальный ряд, аудиодорожка).
• Контентные факторы (Текст): Метаданные видео (название, описание, теги). Используются для определения релевантности сегментов, если отсутствует прямой поисковый запрос.
• Пользовательские факторы:
  • Поисковый запрос пользователя.
  • Интересы пользователя (user interest information), которые могут быть определены по истории просмотров или активности на других сайтах.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент описывает несколько ключевых метрик для оценки кадров и сегментов:

• Likelihood of Semantic Concept (Вероятность семантической концепции): Выход Semantic Classifiers. Числовое значение (например, 0-1), указывающее уверенность системы в присутствии концепции в кадре.
• Semantic Score (Семантическая оценка кадра): Агрегированная оценка того, насколько хорошо кадр представляет важные концепции сегмента. Рассчитывается путем суммирования оценок для каждой концепции, присутствующей в сегменте. В одном из вариантов (Equation 1) используется формула: S(f) = sum_c(concept_segment(c) * likelihood(c,f)), где concept_segment(c) – значимость концепции для сегмента, а likelihood(c,f) – вероятность концепции в кадре f.
• Aesthetic Score (Эстетическая оценка кадра): Комбинированная оценка визуального качества, основанная на низкоуровневых признаках (резкость, контраст, движение и т.д.).
• Combined Score (Комбинированная оценка кадра): Итоговая оценка для выбора Representative Frame. Может быть взвешенной суммой или результатом работы модели машинного обучения, объединяющей Semantic Score и Aesthetic Score. Оценки могут быть нормализованы перед комбинированием.
• Relevance Score (Оценка релевантности сегмента): Метрика, используемая во время запроса для определения того, насколько сегмент соответствует поисковому запросу, интересам пользователя или метаданным видео.

Выводы

1. Глубокое понимание видеоконтента: Google анализирует видео не только по метаданным, но и на уровне отдельных кадров и сцен, используя машинное зрение для идентификации семантических концепций (объектов, действий).
2. Семантика важнее эстетики (но эстетика тоже важна): При выборе репрезентативного кадра для сегмента приоритет отдается кадрам, которые лучше всего отражают ключевые семантические концепции этого сегмента (Semantic Score). Однако, из семантически значимых кадров выбирается наиболее качественный (Aesthetic Score).
3. Динамические и контекстные превью: Система не использует один статичный эскиз для всех случаев. Превью (эскиз, сториборд или таймкоды) генерируются динамически в зависимости от того, что именно ищет пользователь или чем он интересуется.
4. Автоматическая генерация таймкодов (Key Moments): Механизм, описанный в патенте, является основой для автоматического создания таймкодов. Система идентифицирует релевантные сегменты и помечает их на временной шкале плеера.
5. Визуальное содержание критично для VSEO: Для того чтобы система могла идентифицировать концепции и выбрать кадры из видео, эти концепции должны быть четко представлены визуально в самом видео. Оптимизация только метаданных недостаточна.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение визуальной ясности ключевых концепций: Убедитесь, что основные темы, объекты и действия, под которые оптимизируется видео, четко и качественно представлены в визуальном ряде. Система должна иметь возможность визуально распознать эти концепции для генерации Semantic Features.
• Структурирование видео на четкие сегменты: Создавайте видео с логичной структурой и четкими переходами между темами. Это облегчает работу Video Segmentation Module и позволяет системе более точно выделить сцены и выбрать для них релевантные Representative Frames.
• Оптимизация под разнообразие интентов: Если видео покрывает несколько подтем, убедитесь, что каждая из них визуально раскрыта. Это увеличивает вероятность того, что система найдет релевантные сегменты для разных поисковых запросов и сгенерирует соответствующие превью или таймкоды.
• Повышение эстетического качества видеоряда: Используйте хорошее освещение, стабилизацию и высокое разрешение. Поскольку Aesthetic Score учитывается при выборе финального Representative Frame, более качественные кадры имеют больше шансов быть выбранными для превью, что повышает CTR.
• Согласование метаданных и визуального ряда: Убедитесь, что название, описание и теги точно соответствуют тому, что визуально происходит в видео. Метаданные могут использоваться системой для определения релевантности сегментов (Relevance Score).

Worst practices (это делать не надо)

• Кликбейт и несоответствие контента: Использование названий и описаний, которые не соответствуют визуальному содержанию видео. Система не сможет найти визуальные подтверждения заявленным темам, что приведет к нерелевантным превью или отсутствию автоматических таймкодов.
• Низкое визуальное качество: Публикация видео с плохим освещением, «трясущейся» камерой или низким разрешением. Это снижает Aesthetic Score и уменьшает вероятность выбора кадров в качестве превью.
• Смешивание множества тем в одном непрерывном шоте: Создание длинных, неструктурированных сегментов, где быстро меняются объекты и действия. Это затрудняет для системы выделение четких семантических сегментов и выбор одного репрезентативного кадра.
• Игнорирование визуальной составляющей: Фокусироваться только на аудиодорожке (например, подкаст со статичной картинкой), полагаясь на распознавание речи. Данный патент фокусируется именно на анализе визуальных Semantic Features для генерации превью.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегическую важность глубокого анализа контента с помощью ИИ для улучшения поиска. Для VSEO это означает переход от оптимизации метаданных к оптимизации самого содержания видео. Стратегия должна включать планирование видеопроизводства с учетом того, как машинное зрение будет интерпретировать контент. Визуальное повествование становится ключевым фактором ранжирования и видимости, поскольку оно напрямую влияет на то, как видео будет представлено пользователю в поиске и плеере.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация видеообзора смартфона для генерации таймкодов.

Задача: Убедиться, что система автоматически создаст таймкоды для разделов «Распаковка», «Тест камеры» и «Тест батареи».

Действия на основе патента:

1. Визуальная сегментация: Использовать четкие визуальные переходы (например, заставки или смену фона) между разделами, чтобы помочь Video Segmentation Module определить границы сцен.
2. Четкая демонстрация концепций:
   • В разделе «Распаковка»: Показать крупным планом коробку, процесс ее открытия и сам телефон. Система должна идентифицировать концепции «unboxing», «smartphone».
   • В разделе «Тест камеры»: Четко показать интерфейс камеры и примеры фотографий. Система должна идентифицировать концепции «camera test», «photography».
   • В разделе «Тест батареи»: Показать иконки батареи, графики энергопотребления. Система должна идентифицировать концепции «battery life».
3. Качество съемки: Снимать в 4K с хорошим освещением, чтобы Aesthetic Score кадров был высоким.

Ожидаемый результат: Система успешно идентифицирует семантические концепции в каждом разделе, выбирает качественные репрезентативные кадры и автоматически генерирует соответствующие маркеры (Key Moments) на прогресс-баре плеера, улучшая навигацию для пользователей.

Вопросы и ответы