Как Google анализирует обучающие видео, чтобы понять, какие инструменты и материалы нужны для выполнения задачи

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему информирования пользователей о том, какие инструменты, детали или расходные материалы (обобщенно называемые implements) необходимы для выполнения определенной задачи (Task) перед тем, как пользователь начнет эту задачу или просмотрит соответствующее руководство (interactive session). Это устраняет необходимость ручного поиска этой информации, который может быть времязатратным и давать противоречивые результаты.

Что запатентовано

Запатентована система автоматического определения и классификации ресурсов, необходимых для выполнения задач. Система анализирует множество interactive sessions (например, обучающих видео) по одной теме, используя методы распознавания объектов и речи для идентификации используемых инструментов и материалов. На основе частоты их использования система классифицирует их как обязательные (Required Implements) или опциональные (Optional Implements).

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Сбор данных: Идентифицируются интерактивные сессии, относящиеся к конкретной задаче.
• Анализ контента: В каждой сессии анализируется аудио и видео ряд для идентификации используемых инструментов и материалов.
• Агрегация и Классификация: Подсчитывается частота (Inclusion Value) использования каждого инструмента во всех сессиях. Если частота превышает порог, инструмент классифицируется как обязательный.
• Индексация: Создается индекс (Implement Index), связывающий задачи со списками обязательных и опциональных инструментов.
• Предоставление информации: Когда пользователь ищет информацию о задаче, система предоставляет ему этот список.
• Персонализация и Реклама: Система может определить, каких инструментов не хватает пользователю на основе его истории, и предложить соответствующую рекламу.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание процедурного контента (How-to) и связанных с ним сущностей (инструментов, продуктов) является ключевым направлением развития поиска, особенно с ростом популярности видеоформата. Механизм извлечения структурированных данных из видео и аудио для предоставления прямых ответов и улучшения пользовательского опыта крайне актуален.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние на SEO (7.5/10), особенно для создателей обучающего контента и видео. Он демонстрирует, как Google разбирает видеоконтент на составляющие (задачи, инструменты). Это подчеркивает важность четкости демонстрации и наименования используемых ресурсов в видео и аудио для корректного индексирования и потенциального получения расширенных сниппетов (например, списка необходимых материалов) в выдаче.

Детальный разбор

Термины и определения

Available Implements (Доступные инструменты)

Инструменты и материалы, которые уже есть у пользователя. Определяются на основе его прошлых интерактивных сессий, покупок или данных, предоставленных пользователем.

Candidate Failed Part (Кандидат на неисправную деталь)

Деталь продукта, которая с высокой вероятностью вышла из строя, согласно Reliability Profile.

Expiring Implement (Истекающий ресурс)

Инструмент или материал, чей срок службы (Useful Period) подходит к концу или которого недостаточно для выполнения задачи (например, расходные материалы).

Implement (Инструмент/Материал)

Общий термин для обозначения инструментов (Tools), деталей (Parts) и расходных материалов (Supplies), используемых при выполнении задачи.

Implement Index (Индекс инструментов)

База данных, хранящая классифицированные (обязательные и опциональные) инструменты в привязке к конкретным задачам.

Inclusion Value (Показатель включения)

Метрика, указывающая на процент интерактивных сессий по данной задаче, в которых был идентифицирован конкретный инструмент.

Interactive Session (Интерактивная сессия)

Онлайн-сессия или презентация, во время которой выполняется задача. Примеры: обучающее видео, пошаговое руководство, консультация в реальном времени.

Needed Implement (Необходимый инструмент)

Инструмент, который требуется для задачи, но отсутствует у пользователя, или является Expiring Implement.

Optional Implement (Опциональный инструмент)

Инструмент, который используется в некоторых сессиях, но его Inclusion Value ниже порога для классификации как обязательного.

Reliability Measure / Reliability Profile (Показатель / Профиль надежности)

Метрика, указывающая на частоту отказов продукта или его частей. Рассчитывается на основе анализа сессий, посвященных ремонту.

Required Implement (Обязательный инструмент)

Инструмент, необходимый для выполнения задачи. Классифицируется как таковой, если его Inclusion Value превышает определенный порог.

Task (Задача)

Конкретное действие или процедура, выполняемая во время интерактивной сессии (например, «установка динамика», «ремонт компьютера»).

Threshold Inclusion Value (Пороговое значение включения)

Минимальный процент сессий (например, 70%), в которых должен присутствовать инструмент, чтобы считаться обязательным.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Примечание: В патенте Claims 1-20 отмечены как (canceled). Анализ сосредоточен на действующих Claims 21-40.

Claim 21 (Независимый пункт): Описывает основной процесс персонализированной идентификации потребностей пользователя.

1. На основе анализа аудио или видео множества интерактивных сессий система идентифицирует набор обязательных инструментов (set of required implements) для выполнения конкретной задачи.
2. Система определяет, что конкретный пользователь заинтересован в этой задаче (например, отправил запрос).
3. На основе предыдущих интерактивных сессий, в которых участвовал пользователь, система идентифицирует набор доступных ему инструментов (set of available implements).
4. Система определяет, что в наборе доступных инструментов отсутствует некий обязательный инструмент.
5. Система предоставляет пользователю данные, указывающие на этот отсутствующий обязательный инструмент.

Claim 22 (Зависимый от 21): Детализирует механизм классификации (который также является основой для шага 1 в Claim 21).

1. Классификация инструмента как обязательного основывается, по крайней мере частично, на количестве (частоте) интерактивных сессий, в которых этот инструмент использовался для выполнения задачи.
2. Создается индекс классифицированных инструментов для задачи.

Claim 24 (Зависимый от 23, который зависит от 21): Описывает механизм рекомендации замены имеющихся инструментов.

1. Система определяет, что ранее использованный пользователем инструмент соответствует обязательному инструменту для текущей задачи.
2. На основе истории использования этого инструмента (history of use) система определяет, что рекомендуется его замена (например, он изношен или израсходован).
3. Система информирует пользователя о рекомендации замены.

Claim 25 (Зависимый от 24): Уточняет способ информирования о замене. Предоставление информации о рекомендуемой замене включает показ пользователю рекламы этого инструмента.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, с акцентом на глубокий анализ контента и персонализацию выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап работы системы. Происходит офлайн-анализ контента interactive sessions (видео, аудио). Используются технологии распознавания визуальных объектов (visual object recognition) и речи (speech recognition) для извлечения списка implements. Система рассчитывает частоту (Inclusion Value), классифицирует инструменты и строит Implement Index. Также на этом этапе могут рассчитываться Reliability Profiles продуктов на основе анализа сессий по ремонту.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система должна определить Task, которую подразумевает запрос пользователя. Это включает маппинг запросов на конкретные задачи, часто на основе того, какие интерактивные сессии пользователи выбирали по этому запросу ранее.

RANKING / METASEARCH – Ранжирование и Смешивание
В ответ на запрос, связанный с задачей, система извлекает релевантные интерактивные сессии. Одновременно она обращается к Implement Index для получения списка связанных инструментов.

RERANKING / Presentation Layer (Не указан явно, но подразумевается)
Результаты поиска форматируются для отображения списка инструментов (например, в виде расширенного сниппета для видео). Система управления контентом (Content Item Management System, т.е. рекламная система) использует данные о потребностях пользователя (Needed Implements) для выбора и показа таргетированной рекламы.

Входные данные:

• Контент интерактивных сессий (аудио, видео).
• Метаданные и метки (labels) сессий.
• История пользователя (прошлые сессии, известные инструменты, покупки).
• Поисковый запрос.

Выходные данные:

• Implement Index (списки обязательных/опциональных инструментов для каждой задачи).
• Reliability Profile для продуктов/деталей.
• SERP, отображающий списки инструментов вместе с результатами.
• Таргетированные рекламные объявления.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на информационные запросы типа «How-to» (как сделать), руководства по ремонту, DIY-проекты, кулинарные рецепты, сборка мебели и т.д.
• Типы контента: В первую очередь влияет на видеоконтент и другие мультимедийные руководства, которые система может анализировать.
• Конкретные ниши: E-commerce сайты, продающие инструменты и расходные материалы; аффилиатные сайты с обзорами инструментов; сайты производителей, предоставляющие инструкции.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда поисковый запрос идентифицируется как относящийся к конкретной Task, для которой система уже проанализировала достаточное количество interactive sessions и сформировала Implement Index.
• Персонализация: Механизмы определения недостающих (Needed) или истекающих (Expiring) инструментов активируются, если доступна история пользователя.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-индексация и классификация инструментов

1. Идентификация сессий: Определение набора интерактивных сессий, относящихся к конкретной задаче (например, на основе меток или метаданных).
2. Извлечение инструментов: Анализ контента (видео и аудио) каждой сессии. Применение технологий распознавания объектов и речи для идентификации используемых инструментов и материалов.
3. Агрегация данных: Составление сводного списка всех идентифицированных инструментов для данной задачи.
4. Расчет частоты: Подсчет Inclusion Value – процента сессий, в которых появился каждый инструмент.
5. Классификация: Сравнение Inclusion Value каждого инструмента с пороговым значением (Threshold Inclusion Value).
6. Определение статуса: Классификация инструмента как Required Implement, если значение превышает порог, или как Optional Implement в противном случае.
7. Индексация: Сохранение классифицированных списков в Implement Index в привязке к задаче.

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени и персонализация

1. Получение запроса и идентификация задачи: Получение запроса от пользователя и определение связанной с ним Task.
2. Получение списка инструментов: Извлечение списка обязательных и опциональных инструментов для этой задачи из Implement Index.
3. Анализ профиля пользователя: Идентификация набора инструментов, доступных пользователю (Available Implements), на основе его истории (прошлые сессии, покупки).
4. Идентификация недостающих инструментов: Сравнение списка обязательных инструментов со списком доступных. Определение Needed Implement.
5. Проверка состояния инструментов: Определение, есть ли среди доступных инструментов те, чей срок службы истекает или которых недостаточно для задачи (Expiring Implements), на основе оценок Useful Period.
6. Формирование выдачи: Предоставление пользователю результатов поиска (ссылок на сессии) вместе с аннотацией, содержащей список инструментов.
7. Выбор рекламы: Передача списка Needed Implements и Expiring Implements в рекламную систему для таргетинга релевантных объявлений.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Мультимедиа факторы: Видеопоток и аудиодорожка интерактивных сессий. Это основной источник данных для идентификации инструментов.
• Контентные факторы: Метки (labels), ключевые слова, описания и метаданные, связанные с интерактивной сессией. Используются для классификации сессии по задачам (Tasks).
• Пользовательские факторы: История участия пользователя в предыдущих сессиях, явные списки имеющихся у пользователя инструментов, данные о предыдущих покупках пользователя. Используются для персонализации и определения Available Implements.
• Поведенческие факторы: Данные о том, какие интерактивные сессии пользователи выбирают в ответ на определенные поисковые запросы. Используются для улучшения маппинга запросов на задачи.

Какие метрики используются и как они считаются

• Inclusion Value: Рассчитывается как процент сессий по данной задаче, в которых был идентифицирован инструмент. Формула: (Количество сессий с инструментом / Общее количество сессий по задаче) * 100%.
• Threshold Inclusion Value: Предопределенное пороговое значение (например, 70%) для разделения инструментов на обязательные и опциональные.
• Useful Period: Оценка срока службы или расхода инструмента. Используется для определения Expiring Implement.
• Reliability Measure / Failure Rate: Рассчитывается на основе анализа сессий по ремонту. Определяется как частота, с которой конкретная деталь ремонтируется или заменяется в общем числе сессий по ремонту данного продукта.
• Методы анализа текста и мультимедиа: Visual object recognition (распознавание объектов на видео/изображениях) и Speech recognition (распознавание речи для идентификации названий инструментов).

Выводы

1. Извлечение структурированных данных из мультимедиа: Google активно использует технологии машинного зрения и распознавания речи для извлечения структурированных данных (списков инструментов и материалов) из неструктурированного контента (видео и аудио).
2. Понимание задач (Task Understanding): Система стремится понять не только информационное содержание запроса, но и практическую задачу, стоящую за ним, включая необходимые для ее выполнения ресурсы.
3. Консенсус определяет необходимость: Классификация инструмента как «обязательного» основана на консенсусе среди создателей контента. Если большинство инструкций используют инструмент, система считает его необходимым.
4. Персонализация на основе активности: Патент описывает глубокую персонализацию, при которой учитывается прошлый опыт пользователя (просмотренные руководства, предполагаемое наличие инструментов) для определения его текущих потребностей.
5. Прямая связь контента и коммерции: Идентифицированные потребности пользователя (недостающие или требующие замены инструменты) напрямую используются для таргетинга рекламы, создавая прямую связь между информационным поиском и коммерческими предложениями.
6. Анализ надежности через контент: Система может агрегировать данные из ремонтных руководств для создания профилей надежности продуктов, что показывает использование пользовательского контента для оценки качества товаров.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Максимальная четкость в обучающем контенте (особенно видео): При создании How-to видео необходимо четко показывать крупным планом и ясно называть все используемые инструменты и материалы. Это помогает системам Object Recognition и Speech Recognition корректно их идентифицировать.
• Стандартизация терминологии: Использовать общепринятые названия инструментов и материалов. Это повышает вероятность того, что система правильно распознает сущность и агрегирует данные по ней из разных источников.
• Дублирование информации в тексте: Продублировать список необходимых ресурсов в текстовом формате (в описании видео, в статье). Это служит дополнительным сигналом и помогает в случаях, когда автоматическое распознавание затруднено.
• Использование структурных данных: Применять микроразметку для процедурного контента (например, Schema.org/HowTo) с явным указанием необходимых ресурсов (supply и tool), чтобы предоставить системе информацию в уже структурированном виде.
• Оптимизация под задачи (Task Optimization): Фокусироваться на создании контента, который полностью покрывает выполнение конкретной задачи. Четкое определение задачи в заголовках и метаданных поможет системе правильно классифицировать контент.

Worst practices (это делать не надо)

• Неполная демонстрация процесса: Создание руководств, в которых пропускаются шаги или не показываются важные инструменты. Такой контент будет признан менее полезным и может быть некорректно проанализирован.
• Низкое качество продакшена: Видео с плохим освещением, расфокусом или тихим звуком затрудняет работу систем распознавания, что приведет к потере данных об используемых инструментах.
• Использование жаргона или неоднозначных названий: Использование нестандартных терминов для обозначения инструментов может привести к тому, что система не сможет их корректно идентифицировать и связать с известными сущностями.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по переходу от простого поиска информации к помощи в выполнении задач (Task Completion). Для SEO это означает, что понимание сущностей (Entities) в контексте действий (Tasks) становится критически важным. Google стремится стать посредником, который не только знает, как что-то сделать, но и знает, что для этого нужно, и может сразу предложить это купить. Это усиливает важность создания высококачественного, структурированного и детального процедурного контента.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация видеорецепта «Приготовление пасты Карбонара»

1. Задача (Task): Приготовление пасты Карбонара.
2. Действия по оптимизации:
   • В начале видео сделать кадр со всеми ингредиентами (спагетти, бекон/гуанчиале, яйца, пармезан, перец) и кухонными принадлежностями (кастрюля, сковорода, терка, миска).
   • Четко проговорить название каждого элемента, когда он впервые используется.
   • В описании видео предоставить текстовый список всех ингредиентов и инструментов.
   • Использовать разметку Recipe, указывая ингредиенты.
3. Ожидаемый результат: Система анализирует видео, распознает ингредиенты и инструменты. Она классифицирует спагетти, яйца и сыр как Required Implements. Когда пользователь ищет «как приготовить карбонару», Google может показать это видео с расширенным сниппетом, перечисляющим необходимые продукты. Если система знает (например, из истории покупок), что у пользователя нет пармезана, она может показать рекламу доставки продуктов.

Вопросы и ответы