Как Google использует Социальный Граф и метрику Affinity для персонализации и ранжирования поиска по картинкам

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему поиска и обнаружения релевантного контента (в частности, изображений), созданного или одобренного социальным окружением пользователя. В стандартной выдаче контент от друзей или знакомых часто теряется среди большого количества общих результатов. Изобретение направлено на улучшение пользовательского опыта за счет повышения видимости и доступности контента, ассоциированного с социальным графом (social graph) пользователя.

Что запатентовано

Запатентована система для интеграции социальных сигналов в поиск по изображениям. Система определяет Social Graph пользователя, индексирует контент, связанный с участниками этого графа, и предоставляет как общие, так и социальные результаты поиска (social image search results). Ключевым элементом является использование метрики Affinity (близость) — меры связи между пользователем и участником социального графа — для ранжирования и повышения социальных результатов в общей выдаче.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Определение Социального Графа: Идентифицируются связи пользователя (контакты email, чатов, социальные сети, подписки) и строятся связи до нескольких степеней разделения (друзья друзей).
• Индексирование Социального Контента: Контент (фотографии, обзоры, комментарии, блоги), созданный или одобренный участниками графа, индексируется.
• Обработка Запроса: При получении запроса система ищет как общие, так и социальные результаты.
• Ранжирование и Affinity: Результаты упорядочиваются в едином рейтинге (single ranking order). Позиция социальных результатов корректируется на основе Affinity между пользователем и автором контента. Affinity учитывает тип связи, количество общих друзей и частоту взаимодействий.
• Отображение и Фильтрация: Результаты могут быть смешаны (interleaved) или показаны отдельным блоком. Социальные результаты кластеризуются по авторам. Система предоставляет инструменты для фильтрации выдачи по социальному контенту, конкретному другу или источнику.

Актуальность для SEO

Средняя. Патент подан в 2010 году, в период активного развития социальных функций Google (например, Google+). Хотя конкретные реализации, описанные в патенте, могут быть устаревшими из-за свертывания собственных социальных платформ Google, базовые концепции использования Social Graph и Affinity для персонализации поиска остаются актуальными. Персонализация является важной частью поиска (например, в Google Photos, Discover), хотя источники сигналов для определения связей в 2025 году, вероятно, отличаются от описанных.

Важность для SEO

Влияние на традиционное SEO оценивается как среднее (5/10). Этот патент описывает механизмы глубокой персонализации, а не общего ранжирования. Он не дает прямых указаний о том, как повысить рейтинг сайта для всех пользователей. Однако он подчеркивает важность создания и распространения визуального контента, который стимулирует взаимодействие и обмен в социальных кругах. Контент, которым делятся авторитетные личности (с высоким Affinity к своей аудитории), может получить значительное повышение в персонализированной выдаче их подписчиков.

Детальный разбор

Термины и определения

Social Graph (Социальный граф)

Коллекция связей (пользователей или ресурсов), идентифицированных как имеющие отношение к пользователю в пределах определенной степени разделения (degree of separation). Может включать данные из разных источников (email, чат, социальные сети, подписки).

Affinity (Аффинити, Близость)

Ключевая метрика, определяющая близость участника социального графа к пользователю. Используется для ранжирования социальных результатов. Учитывает как структуру связей, так и взаимодействия (interactions) между пользователем и участником.

Degree of Separation (Степень разделения)

Мера социальной дистанции между пользователями (например, друг — 1-я степень, друг друга — 2-я степень).

Social Signals (Социальные сигналы)

Данные, используемые для определения Affinity. Включают частоту и тип взаимодействий (клики, комментарии, одобрения/endorsements) между пользователем и контактом.

General Image Search Results (Общие результаты поиска изображений)

Стандартные результаты поиска, не связанные с социальным графом пользователя.

Social Image Search Results (Социальные результаты поиска изображений)

Результаты поиска изображений, связанные с контентом, созданным или одобренным участниками социального графа пользователя.

Clustering (Кластеризация)

Группировка социальных результатов поиска по участнику социального графа (автору контента).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод интеграции социальных результатов в поиск по изображениям с использованием Affinity для ранжирования и последующей фильтрации.

1. Система получает запрос на поиск изображений от пользователя.
2. Идентифицируются результаты: как общие (general image search results), так и социальные (social image search results), где социальный результат связан с изображением, опубликованным участником Social Graph пользователя.
3. Результаты (общие и социальные) упорядочиваются в едином порядке ранжирования (single ranking order).
4. Позиционирование социальных результатов основано, по крайней мере частично, на мере соответствующего Affinity между пользователем и участником графа, опубликовавшим контент.
5. Критическое уточнение: Мера Affinity указывает на близость (closeness), основываясь на том, как пользователь связан с участником в социальном графе (структура связи) И на взаимодействиях (interactions) между ними.
6. Упорядоченные социальные результаты кластеризуются (clustering) в соответствии с участниками социального графа, которые их опубликовали.
7. Система предоставляет пользователю упорядоченные результаты в соответствии с единым порядком ранжирования.
8. После предоставления результатов система получает ввод от пользователя, указывающий фильтр.
9. В соответствии с фильтром, система удаляет все результаты, кроме тех, которые связаны с выбранным участником социального графа.

Claim 7 и 8 (Зависимые): Уточняют, что участники графа определяются по степени разделения (Claim 7), и что поиск социальных результатов происходит в специальном индексе информации для Social Graph (Claim 8).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры, преимущественно в области индексирования данных о пользователях и финального ранжирования/смешивания результатов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система выполняет ключевые задачи офлайн:

• Построение социального графа: Анализ профилей, списков контактов (email, чат), подписок и внешних социальных сетей для построения Social Graph, включая связи в несколько степеней разделения.
• Индексирование социального контента: Контент, созданный участниками графа (фото, обзоры, блоги), индексируется для быстрого поиска.
• Расчет Affinity: Система рассчитывает и обновляет метрики Affinity на основе Social Signals (частота взаимодействий, тип связи) и структуры графа.

RANKING – Ранжирование
Генерируются общие результаты поиска. Для потенциальных социальных результатов система извлекает или вычисляет Affinity автора контента к пользователю.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента происходит здесь, в реальном времени:

• Применение Affinity и Ранжирование: Система использует метрики Affinity для корректировки оценок ранжирования социальных результатов. Результаты с более высоким Affinity получают повышение (promotion).
• Смешивание и Кластеризация: Общие и социальные результаты объединяются в единый порядок ранжирования (single ranking order). Социальные результаты кластеризуются по авторам.
• Фильтрация: Система предоставляет UI и применяет фильтры (по друзьям, источникам, дате) на основе ввода пользователя.

Входные данные:

• Поисковый запрос пользователя.
• Социальный граф пользователя и метрики Affinity.
• Индекс социального контента.
• Индекс общего контента (изображений).

Выходные данные:

• Единая страница результатов поиска изображений, включающая персонализированные социальные результаты, ранжированные с учетом Affinity и кластеризованные по авторам.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь изображения (фотографии). Также упоминаются обзоры (местные, видео, продукты), комментарии в блогах и новостях, карты, публичные документы, потоковые обновления.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы, по которым у социального окружения пользователя есть релевантный контент (путешествия, события, продукты, хобби).
• Персонализация: Влияет исключительно на персонализированную выдачу залогиненного пользователя.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется при поиске по изображениям, когда пользователь идентифицирован системой и для него доступен Social Graph.
• Условия: Применяется, если в индексе социального контента найдены результаты, релевантные запросу. Степень влияния зависит от Affinity авторов контента.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Построение и Поддержка Социального Индекса (Офлайн)

1. Идентификация пользователя: Определение профиля пользователя.
2. Построение социального графа: Определение связей (друзья, контакты, подписки) и расширение графа на несколько степеней разделения.
3. Идентификация социального контента: Сбор контента, созданного или одобренного (endorsed) участниками графа.
4. Индексирование: Индексирование социального контента.
5. Расчет Affinity: Вычисление и периодическое обновление метрик Affinity на основе Social Signals (взаимодействий) и структуры графа.

Процесс Б: Обработка Запроса и Ранжирование (Реальное время)

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос от пользователя.
2. Параллельный поиск: Выполняется поиск общих и социальных результатов.
3. Ранжирование и корректировка по Affinity: Рассчитываются базовые оценки релевантности. Оценки социальных результатов корректируются с использованием метрик Affinity автора. Социальным результатам может применяться повышение (promotion), чтобы они не были погребены под общими результатами.
4. Формирование единого рейтинга: Общие и скорректированные социальные результаты объединяются в single ranking order.
5. Кластеризация: Социальные результаты группируются по авторам.
6. Презентация результатов: Формируется страница выдачи. Результаты могут быть смешаны или показаны отдельным блоком.
7. Обработка фильтров (Опционально): При получении ввода от пользователя (например, выбор конкретного друга) система обновляет выдачу.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует обширный набор данных, связанных с социальными взаимодействиями пользователя.

• Пользовательские факторы (User Profile Data):
  • Списки друзей и контактов (внутренние и внешние системы).
  • Подписки пользователя (блоги, RSS-фиды).
  • Связанные аккаунты/алиасы пользователя в разных системах.
• Структурные факторы (Social Graph Structure):
  • Степени разделения (Degree of separation).
  • Тип связи (email, чат, социальная сеть).
  • Количество общих друзей (common middle friends) (используется для расчета Affinity).
  • Количество путей к контакту в графе.
• Поведенческие факторы (Interactions / Social Signals):
  • Частота взаимодействий пользователя с контактом (например, как часто пользователь кликает на посты контакта).
  • Тип взаимодействия (просмотр, одобрение/лайк, комментарий). Комментарии могут давать более высокое Affinity, чем одобрения.
• Контентные факторы:
  • Контент, созданный участниками графа: изображения, фотоальбомы, обзоры, комментарии, блоги.
  • Метаданные контента (дата публикации, источник/сайт).

Какие метрики используются и как они считаются

• Affinity (Аффинити): Ключевая метрика, определяющая близость контакта к пользователю. Патент описывает факторы для ее расчета:
  • Структура графа: Друг друга с 5 общими друзьями имеет более высокое Affinity, чем друг друга с 1 общим другом. Учитывается источник связи и степень разделения.
  • Взаимодействия: Частота и тип взаимодействий пользователя с контентом контакта. Affinity динамично и меняется со временем при изменении взаимодействий.
• Information Retrieval (IR) Score: Стандартная оценка релевантности социального контента запросу.
• Ranking Score (Оценка ранжирования): Итоговая оценка для упорядочивания в single ranking order. Является функцией от IR Score, Affinity, типа контента, даты и факторов повышения.
• Boosting Factor (Фактор повышения): Может применяться к ресурсам, которые были одобрены (endorsed) участниками социального графа. Фактор может зависеть от количества одобривших друзей или от максимального Affinity одобрившего друга.

Выводы

1. Персонализация через Социальный Граф: Патент описывает конкретный механизм глубокой персонализации результатов поиска изображений на основе социального окружения пользователя. Это не алгоритм общего ранжирования.
2. Критичность метрики Affinity: Центральным элементом системы является расчет Affinity. Это не просто бинарный статус (друг/не друг), а взвешенная метрика, учитывающая структуру связей (общие друзья, степень разделения) и, что более важно, фактические взаимодействия (клики, комментарии) пользователя с контактом.
3. Affinity как фактор ранжирования: Affinity напрямую используется для корректировки позиций социальных результатов в единой выдаче (single ranking order). Контент от более близких (по Affinity) контактов ранжируется выше.
4. Динамическая природа связей: Social Graph и Affinity не статичны. Они меняются по мере того, как пользователь взаимодействует с контактами и их контентом.
5. Интеграция и Повышение: Система предполагает смешивание социальных и общих результатов, при этом социальным результатам может применяться повышение (promotion или boosting), чтобы гарантировать их видимость.
6. Широкий охват источников: Система агрегирует данные из множества источников (email, чаты, разные социальные сети, блоги) для построения наиболее полного Social Graph.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент фокусируется на персонализации, на которую сложно влиять напрямую, SEO-специалисты могут использовать эти знания для оптимизации стратегий распространения контента.

• Оптимизация визуального контента для обмена (Shareability): Создавайте высококачественные, уникальные и полезные изображения, которыми пользователи захотят делиться в своих социальных кругах (блогах, социальных сетях). Чем шире распространяется контент, тем выше вероятность, что он попадет в социальный индекс участников с высоким Affinity.
• Стимулирование взаимодействий (Engagement): Поощряйте взаимодействие с вашим контентом (комментарии, обсуждения, лайки). Согласно патенту, тип и частота взаимодействий повышают Affinity между пользователями, что увеличивает видимость контента в их персонализированном поиске.
• Построение сообщества и подписок: Развивайте активное сообщество вокруг бренда или авторов и стимулируйте подписки (например, через Follow). Подписки явно указаны как часть Social Graph. Активные участники формируют плотный граф с высоким взаимным Affinity.
• Работа с инфлюенсерами: Сотрудничайте с авторами и инфлюенсерами, у которых есть активная аудитория. Если инфлюенсер публикует или одобряет (endorses) ваш визуальный контент, этот контент может получить повышение в поиске у его подписчиков (при условии высокого Affinity между ними).

Worst practices (это делать не надо)

• Накрутка социальных сигналов: Попытки искусственно симулировать социальный граф или взаимодействия (например, массовый фолловинг, покупка лайков) неэффективны. Система использует Affinity, основанное на реальных взаимодействиях и глубине связей (общие друзья), а не на абсолютном количестве подписчиков.
• Игнорирование визуального контента в стратегии: Рассматривать SEO только как текстовую оптимизацию. Патент подчеркивает важность интеграции визуального контента в общую стратегию распространения и вовлечения.
• Фокус на анонимном трафике в ущерб сообществу: Стратегии, направленные исключительно на привлечение разового анонимного трафика без построения долгосрочных отношений, упускают преимущества персонализированного ранжирования, описанного в патенте.

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность персонализации в стратегии Google и демонстрирует, как социальные взаимодействия могут напрямую влиять на ранжирование в персонализированной выдаче. Хотя эти сигналы не влияют на общее ранжирование, внутри экосистемы пользователя его личные связи и взаимодействия (Affinity) являются мощными факторами. Стратегически это означает, что построение реальных отношений, развитие авторитета авторов (E-E-A-T) и стимулирование органического обмена контентом критичны для долгосрочной видимости.

Практические примеры

Сценарий: Повышение видимости обзора нового продукта (например, камеры)

1. Цель: Максимизировать видимость изображений из обзора в персонализированном поиске.
2. Действия SEO и SMM:
   • Создать обзор с уникальными, высококачественными фотографиями продукта.
   • Сотрудничать с известным фотографом (Инфлюенсер), у которого есть активный блог.
   • Инфлюенсер публикует свой обзор или делится изображениями с сайта в своем блоге.
3. Механизм работы (по патенту):
   • Пользователь (Подписчик) активно читает и комментирует блог Инфлюенсера. Система рассчитывает высокое Affinity между ними.
   • Контент Инфлюенсера (включая изображения) попадает в социальный индекс Подписчика.
   • Подписчик ищет в поиске по картинкам «обзор камеры XYZ».
4. Ожидаемый результат: Система идентифицирует изображения Инфлюенсера как релевантные социальные результаты. Благодаря высокому Affinity, эти изображения получают значительное повышение (boosting) и отображаются на высоких позициях в персонализированной выдаче Подписчика, возможно, выше общих результатов.

Вопросы и ответы