Как Google идентифицирует синонимы для транслитерированных слов, чтобы расширить поисковые запросы

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему вариативности написания при транслитерации. Когда слова одного языка (Source Language, например, Хинди) записываются алфавитом другого языка (Target Language, например, Английский/Латиница), не существует единого «правильного» написания. Это приводит к множеству вариантов (например, «chakrabarti» и «chakrabarty»). Если пользователь ищет один вариант, а в документе используется другой, релевантный контент может быть упущен. Стандартные методы поиска синонимов (на основе NLP или логов поиска) часто неэффективны для таких терминов.

Что запатентовано

Запатентован метод идентификации кандидатов в синонимы (Candidate Synonyms) для транслитерированных терминов с целью расширения запроса (Query Expansion). Суть изобретения заключается в использовании обратной транслитерации: если два разных термина в целевом языке сопоставляются (mapping) с одним и тем же термином в исходном языке, они считаются синонимами.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Идентификация транслитераций: Система определяет потенциальные транслитерированные термины в целевом языке. Это часто делается статистически, например, анализируя, насколько часто слово встречается в регионах, связанных с исходным языком.
• Обратное сопоставление (Mapping): Эти термины транслитерируются обратно в исходный язык.
• Идентификация синонимов: Система ищет пересечения. Если несколько терминов в целевом языке указывают на одно и то же слово в исходном языке, они группируются как синонимы.
• Оценка уверенности: Для каждой пары рассчитывается Confidence Value для обеспечения надежности.
• Применение: Синонимы используются для расширения запроса пользователя или для сопоставления на стороне документа (Document-side mapping).

Актуальность для SEO

Высокая (для релевантных рынков). Транслитерация остается распространенной практикой в регионах с нелатинскими алфавитами (Индия, Ближний Восток, Азия, СНГ), где пользователи часто используют латиницу для ввода текста на родном языке. Понимание этих вариаций критически важно для качества поиска на этих рынках.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (7/10) для международных сайтов, ориентированных на рынки с активной транслитерацией. Патент демонстрирует, что Google стремится автоматически связывать различные варианты написания. Это снижает необходимость для SEO-специалистов оптимизировать контент под все возможные фонетические варианты, но подчеркивает важность использования наиболее распространенных форм и правильной локализации сайта.

Детальный разбор

Термины и определения

Candidate Synonyms (Кандидаты в синонимы)

Термины в целевом языке, идентифицированные как альтернативные варианты написания (транслитерации) для заданного термина.

Confidence Value (Оценка уверенности)

Метрика для оценки надежности кандидата в синонимы. Зависит от качества обратной транслитерации, количества общих сопоставлений и частоты использования термина в вебе.

Mapping (Сопоставление / Обратная транслитерация)

Процесс конвертации транслитерированного термина из целевого языка обратно в один или несколько терминов исходного языка.

Source Language (Исходный язык)

Язык, с которого изначально был транслитерирован термин (например, Хинди, Русский).

Target Language (Целевой язык)

Язык или алфавит, используемый для написания транслитерированного термина (например, Английский/Латиница).

Transliterated Term (Транслитерированный термин)

Слово, конвертированное из одной системы письма в другую.

Transliteration Score (Оценка транслитерации)

Метрика, генерируемая моделью транслитерации, оценивающая вероятность сопоставления между термином целевого языка и термином исходного языка.

Document-Side Mapping (Сопоставление на стороне документа)

Механизм, при котором документ, содержащий синоним искомого термина (но не сам термин), рассматривается как релевантный результат, возможно, с модификацией его оценки ранжирования.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод идентификации синонимов транслитерации.

1. Идентификация множества транслитерированных терминов в Target Language.
2. Сопоставление (Mapping) каждого термина с одним или несколькими терминами в Source Language.
3. Определение того, что первый транслитерированный термин (T1) и один или несколько вторых транслитерированных терминов (T2, T3…) сопоставлены с одним и тем же термином (S1) в исходном языке.
4. Идентификация вторых терминов как Candidate Synonyms для первого термина на основании этого общего сопоставления (T1->S1 и T2->S1).

Ядро изобретения — использование исходного языка как посредника для установления синонимичности.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет, что кандидаты в синонимы должны иметь Confidence Value выше определенного порога.

Claim 4 (Зависимый): Определяет один из способов расчета Confidence Value: как функцию от количества общих терминов в исходном языке. (Больше общих сопоставлений = выше уверенность).

Claim 5 и 6 (Зависимые): Вводят понятие Transliteration Score, генерируемого при сопоставлении. Claim 6 уточняет, что Confidence Value также может зависеть от этих оценок транслитерации и от вероятности появления (частоты использования) термина в веб-ресурсах (probability of occurrence).

Claim 8 (Зависимый): Описывает метод идентификации того, является ли термин транслитерацией (Шаг 1 из Claim 1). Он включает вычисление статистики для термина и сравнение ее с порогом. (В описании патента уточняется, что эта статистика часто связана с частотой использования в региональных доменах/локалях).

Claim 10 и 11 (Зависимые): Описывают применение через расширение запроса. Система получает запрос и расширяет его синонимами (автоматически (10) или предлагая варианты пользователю (11)).

Claim 12 и 13 (Зависимые): Описывают применение через Document-Side Mapping. Если веб-ресурс содержит синоним (12) или исходное слово (13), но не содержит термин из запроса, он все равно может быть идентифицирован как результат. При этом его оценка ранжирования (score или information retrieval score) может быть модифицирована (понижена).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, включая предварительную обработку данных и обработку запросов в реальном времени.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

• Сбор данных: Система анализирует корпус веб-документов, собирая статистику о частотности слов и их ассоциации с различными локалями или доменами верхнего уровня (TLD). Это необходимо для идентификации транслитерированных терминов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

• Офлайн-процессы: Основная логика патента выполняется офлайн для генерации базы синонимов. Это включает идентификацию транслитераций, их обратное сопоставление с исходным языком, поиск пересечений и расчет Confidence Values.
• Онлайн-процессы: При получении запроса система проверяет наличие транслитерированных терминов и использует предварительно сгенерированную базу для расширения запроса (Query Expansion) или предложения альтернатив.

RANKING / RERANKING – Ранжирование / Переранжирование

• Система использует расширенный запрос для поиска кандидатов. Если используется Document-Side Mapping, система находит документы, соответствующие запросу только через синоним. В этом случае Information Retrieval Score таких документов может быть модифицирован (понижен).

На что влияет

• Специфические запросы: Запросы, содержащие имена собственные, названия брендов, продуктов, фильмов, песен или локальные термины, которые часто подвергаются транслитерации.
• Конкретные ниши или тематики: Развлекательный контент, блоги, форумы и новостные сайты в регионах, где активно используется транслитерация.
• Языковые и географические ограничения: Критически важно для языков с нелатинским алфавитом (Хинди, Русский, Арабский, Китайский и т.д.), когда пользователи вводят запросы латиницей.

Когда применяется

• Триггеры активации: Наличие в запросе термина, который система идентифицировала как транслитерированный.
• Условия и пороги: Для данного термина должны существовать синонимы, чье Confidence Value превышает установленный порог. Также сам термин должен был быть идентифицирован на основе статистического порога в офлайн-процессе.

Пошаговый алгоритм

Процесс разделен на офлайн-генерацию и онлайн-применение.

Процесс А: Офлайн-генерация базы синонимов

1. Идентификация кандидатов: Анализ веб-ресурсов для поиска слов, состоящих из символов целевого языка.
2. Фильтрация (Определение транслитерации): Для каждого слова вычисляется статистика (например, соотношение частоты в локальных доменах к глобальной частоте).
3. Применение порога: Если статистика превышает порог, слово считается транслитерированным термином.
4. Обратное сопоставление (Mapping): Каждый транслитерированный термин конвертируется в один или несколько терминов исходного языка. Генерируется Transliteration Score для каждого соответствия.
5. Поиск пересечений: Система ищет группы транслитерированных терминов, которые имеют хотя бы одно общее слово в исходном языке.
6. Расчет Confidence Value: Для каждой пары рассчитывается мера уверенности. Она учитывает количество общих слов, их Transliteration Scores и общую частоту использования термина в вебе (probability of occurrence).
7. Сохранение синонимов: Пары, чья Confidence Value превышает порог, сохраняются как Candidate Synonyms.

Процесс Б: Онлайн-обработка запроса

1. Получение запроса: Система получает запрос с транслитерированным термином (T1).
2. Поиск синонимов: Извлечение синонимов (T2, T3…) из базы.
3. Применение (Варианты):
   • Query Expansion: Автоматическое формирование расширенного запроса (например, «T1 OR T2»).
   • Query Suggestion: Предложение пользователю альтернативных запросов.
   • Document-Side Mapping: Поиск по T1, но учет документов с T2 или исходным словом S1 при ранжировании с модификацией их Information Retrieval Score.
4. Выполнение поиска и предоставление результатов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные/Статистические факторы: Данные о частоте использования слов (вероятность появления) в корпусе веб-ресурсов.
• Географические/Технические факторы: Данные об ассоциации веб-ресурсов с конкретными локалями (странами или регионами), где говорят на исходном языке. Это может определяться по домену верхнего уровня (TLD) или другим сигналам.
• Поведенческие факторы (Опционально): Журналы поисковых запросов (search logs) из разных регионов также могут использоваться для идентификации транслитерированных терминов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Статистика идентификации транслитерации: Рассчитывается как соотношение вероятности появления термина в локальных ресурсах (связанных с исходным языком) к вероятности появления в любых ресурсах.
• Transliteration Score: Вероятностная оценка, генерируемая моделью обратной транслитерации для пары (Транслитерированный термин -> Термин исходного языка).
• Confidence Value: Мера надежности синонима. Рассчитывается на основе:
  • Количества общих слов в исходном языке, на которые указывают оба термина (Claim 4).
  • Transliteration Scores обоих терминов (Claim 6).
  • Вероятности появления (частоты использования) термина в веб-ресурсах (Claim 6).
• Information Retrieval Score: Стандартная оценка релевантности. Может быть модифицирована (понижена), если документ соответствует запросу только через синоним (Claim 12, 13).

Выводы

1. Автоматическое связывание вариантов написания: Google активно решает проблему вариативности написания в мультиязычном поиске. Система автоматически связывает разные фонетические написания одного слова, если они являются транслитерациями.
2. Исходный язык как «анкорь» (Pivot): Ключевой механизм — использование исходного языка как семантического анкоря. Если разные транслитерации ведут к одному слову в исходном языке, они считаются семантически эквивалентными.
3. Статистическая и географическая идентификация: Идентификация того, является ли слово транслитерацией, основана на статистическом анализе его использования в разных регионах или доменах, а не только на лингвистике.
4. Контроль качества синонимов (Confidence Value): Надежность синонимов контролируется комплексно. Confidence Value учитывает как лингвистическую вероятность (Transliteration Score), так и реальное использование термина в вебе (популярность).
5. Гибкость применения и влияние на ранжирование: Система может применять синонимы через расширение запроса или через сопоставление на стороне документа. Во втором случае релевантность документа может быть дисконтирована (модификация Information Retrieval Score).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Эти рекомендации особенно важны для рынков, где распространена транслитерация (Индия, Ближний Восток, СНГ).

• Используйте наиболее распространенный вариант транслитерации: Исследуйте, какой вариант написания ключевых терминов (брендов, продуктов) наиболее популярен у аудитории. Используйте его как основной. Патент указывает, что частота использования термина в вебе влияет на Confidence Value, давая преимущество популярным написаниям.
• Усиливайте региональные и языковые сигналы: Убедитесь в наличии четких сигналов локализации (правильный TLD, hreflang, язык контента). Это критически важно, так как идентификация транслитерированных терминов основана на региональной статистике использования слов.
• Используйте написание на исходном языке: Для важных терминов целесообразно использовать написание на исходном языке (кириллице, деванагари и т.д.) рядом с транслитерацией, если это уместно. Это может помочь поисковой системе точнее понять семантику и подтвердить связь.

Worst practices (это делать не надо)

• Спам вариантами транслитерации (Keyword Stuffing): Не нужно перечислять все возможные варианты транслитерации ключевого слова в тексте или мета-тегах. Патент направлен на то, чтобы система автоматически связывала эти варианты, делая такой спам излишним и потенциально вредным.
• Использование редких или искаженных написаний: Не полагайтесь на очень редкие варианты транслитерации. Система может присвоить им низкий Confidence Value из-за низкой частоты использования или плохого качества обратной транслитерации.
• Игнорирование локальных особенностей: Применение стандартных SEO-стратегий без учета того, как пользователи реально вводят запросы (используя транслитерацию), приведет к потере трафика на релевантных рынках.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google на переход от точного совпадения ключевых слов к семантическому пониманию с учетом лингвистических и поведенческих особенностей разных регионов. В контексте мультиязычного SEO система берет на себя задачу нормализации и связи различных фонетических вариантов написания. Стратегия SEO должна фокусироваться на создании качественного контента на естественном для пользователя языке (включая общепринятую транслитерацию), а не на технической оптимизации под каждый вариант ввода.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы фильма для индийского рынка

1. Задача: Продвинуть страницу нового фильма на хинди, название которого пользователи часто пишут латиницей.
2. Исследование: Анализ показывает два популярных варианта: «Zindagi Na Milegi Dobara» (Частотный) и «Zindagi Na Milegi Dubara» (Менее частотный).
3. Действия (Оптимизация): В Title, H1 и основном тексте используется частотный вариант — «Zindagi Na Milegi Dobara». Сайт имеет четкий геотаргетинг на Индию.
4. Работа системы (согласно патенту):
   • Google идентифицирует эти термины как транслитерации (из-за частоты на индийских ресурсах).
   • Система выполняет обратную транслитерацию и определяет, что оба варианта соответствуют одному и тому же названию на хинди. Они помечаются как синонимы с высоким Confidence Value.
5. Ожидаемый результат: Когда пользователь ищет «Zindagi Na Milegi Dubara», Google расширяет запрос, включая основной вариант, и показывает оптимизированную страницу в результатах поиска.

Вопросы и ответы