Как Google использует машинное обучение для выбора лучших скриншотов и видео в магазинах приложений (Google Play)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неоптимального выбора визуальных активов (скриншотов, видео) разработчиками для продвижения своего продукта в Application Store (магазине приложений). Разработчики часто выбирают изображения субъективно или без учета маркетинговой эффективности, что может негативно влиять на решение пользователя загрузить приложение. Система автоматизирует этот выбор на основе данных, чтобы максимизировать вероятность успеха приложения.

Что запатентовано

Запатентована система для Application Store, которая использует методы машинного обучения для определения корреляции между характеристиками визуальных активов (изображений и видео) и метриками успеха приложения (Application Metric). Система создает классификатор (Classifier), который анализирует признаки изображений и предсказывает, какие из них с наибольшей вероятностью приведут к успеху приложения.

Как это работает

Система работает в два этапа: обучение и применение.

• Обучение (Офлайн): Система вычисляет Application Metric (показатель успеха) для существующих приложений. Выбирается группа успешных приложений (Training Set). Из их изображений и видео извлекаются различные визуальные признаки (цвет, разрешение, композиция). Classifier обучается находить корреляции между этими признаками и успехом приложения.
• Применение (Онлайн): Когда разработчик загружает новые изображения для своего приложения, система применяет обученный Classifier для их оценки и рекомендует те, которые наиболее вероятно повысят конверсию.

Актуальность для SEO

Высокая для ASO (App Store Optimization). Оптимизация визуальных активов и конверсии является ключевой задачей в магазинах приложений (например, Google Play), и использование ML для этого является стандартом индустрии. Для SEO (Web Search) актуальность низкая, так как патент описывает исключительно внутренние процессы магазина приложений, а не веб-поиск.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент не имеет отношения к SEO (Search Engine Optimization) для веб-сайтов. Он полностью сфокусирован на ASO (App Store Optimization). Описанные механизмы применяются во внутренней экосистеме Application Store для оптимизации конверсии загрузок и успеха приложений, а не для сканирования, индексирования или ранжирования веб-страниц в поиске Google.

Детальный разбор

Термины и определения

Application Metric (Метрика приложения)

Композитная оценка (composite score), отражающая успех приложения в Application Store. Основана на статистике конверсий, загрузок, рейтинге, удержании и популярности.

Application Store (Магазин приложений)

Платформа для распространения приложений (например, Google Play).

Classifier (Классификатор)

Модель машинного обучения, обученная определять набор признаков (Feature Set), которые коррелируют с Application Metric. Используется для предсказания эффективности изображений.

Conversion statistic (Статистика конверсий)

Метрика, отражающая частоту совершения покупок пользователями (например, внутриигровых покупок) или частоту покупки платной версии приложения.

Download statistic (Статистика загрузок)

Метрика, отражающая отношение числа загрузок к числу просмотров страницы приложения. Может быть взвешена по времени, проведенному на странице.

Feature Set (Набор признаков)

Подмножество извлеченных характеристик изображений/видео, которые статистически коррелируют с успехом приложения (Application Metric).

Features (Признаки)

Извлекаемые визуальные характеристики изображений и видео (например, цвет, разрешение, визуальная плотность, композиция).

Retention statistic (Статистика удержания)

Метрика, отражающая, как долго пользователи сохраняют приложение установленным на устройстве и/или как часто его используют.

Popularity statistic (Статистика популярности)

Метрика, основанная на общем количестве загрузок, просмотров страницы приложения или внешних сигналах (например, упоминаниях в социальных сетях).

Training Set (Обучающая выборка)

Группа приложений с высоким Application Metric, используемая для обучения классификатора.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод обучения классификатора.

1. Система (сервер Application Store) определяет Application Metric для множества приложений. Метрика является композитной оценкой (composite score) на основе статистики конверсий, загрузок, рейтинга, удержания и/или популярности.
2. Выбирается первое приложение (или группа приложений для Training Set) на основе этой метрики (обычно высокое значение для обучения на успехе).
3. Извлекается множество признаков (plurality of features) для изображений, связанных с этим приложением.
4. Создается классификатор (Classifier) путем определения набора признаков (Feature Set), которые коррелируют с Application Metric.

Claim 4 (Зависимый от 1): Описывает процесс применения обученного классификатора к новому приложению.

1. Сервер получает множество изображений для нового приложения от клиентского устройства (разработчика).
2. Classifier применяется к этим изображениям.
3. Выбирается подмножество изображений (наиболее перспективных).
4. Это подмножество представляется обратно на клиентское устройство (в виде рекомендации).

Claim 5 (Зависимый от 4): Уточняет, что применение классификатора зависит от категории приложения.

Система определяет категорию нового приложения и применяет Classifier, соответствующий именно этой категории.

Claim 9 (Зависимый от 1): Уточняет процесс обучения.

Получение классификатора включает его обучение на приложениях, у которых значение Application Metric выше определенного порога (т.е. на успешных приложениях).

Где и как применяется

ВАЖНО: Этот патент не применяется в стандартной 6-этапной архитектуре веб-поиска Google (CRAWLING, INDEXING, RANKING и т.д.).

Он применяется исключительно в инфраструктуре Application Store (например, Google Play).

Компоненты системы и взаимодействие:

• База данных Application Store: Хранит данные о приложениях, их визуальные активы (изображения, видео), статистику использования, рейтинги и вычисленные Application Metric.
• Модуль машинного обучения (Analysis System): Отвечает за офлайн-обработку данных, извлечение признаков и обучение классификаторов (Classifier) для разных категорий приложений и, возможно, разных демографических групп или форм-факторов устройств.
• Интерфейс разработчика (Developer Console): Используется для загрузки приложений и активов. Здесь же система предоставляет рекомендации по выбору лучших изображений.

Входные данные:

• Статистика использования приложений (загрузки, покупки, время использования, удаления).
• Визуальные активы (изображения, видео) существующих приложений.
• Метаданные приложений (категория).
• Новые визуальные активы, загружаемые разработчиком.

Выходные данные:

• Вычисленные значения Application Metric.
• Обученные классификаторы (Classifier) для разных категорий.
• Рекомендация для разработчика (ранжированный список лучших изображений).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на выбор скриншотов и видеороликов, отображаемых на странице приложения в Application Store.
• Влияние на показатели: Напрямую влияет на конверсию (CVR) страницы приложения в загрузку и потенциально на последующее удержание и монетизацию.
• Конкретные ниши или тематики: Применимо ко всем категориям (игры, утилиты, фото, путешествия и т.д.). Однако патент подчеркивает, что для разных категорий используются разные классификаторы, так как признаки успеха отличаются (например, для фото-приложения важна демонстрация тональных эффектов, для игры – интенсивная графика).
• SEO: Не влияет на ранжирование веб-сайтов в поисковых системах.

Когда применяется

• Обучение (Офлайн-процесс): Происходит периодически для анализа накопленных данных об эффективности приложений и обновления классификаторов.
• Применение (Онлайн-процесс): Активируется в момент, когда разработчик загружает или обновляет визуальные активы для своего приложения в консоли Application Store. Система оценивает загруженные материалы и выдает рекомендацию.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обучение Классификатора (Офлайн)

1. Сбор данных: Агрегация статистики использования и визуальных активов для множества приложений в Application Store.
2. Вычисление Application Metric: Расчет композитной оценки успеха (composite score) для каждого приложения на основе данных о загрузках, удержании, конверсиях и т.д.
3. Выбор обучающей выборки: Отбор группы успешных приложений (Training Set), у которых Application Metric выше заданного порога. Отбор может производиться по категориям.
4. Извлечение признаков (Feature Extraction): Анализ изображений и видео из обучающей выборки. Извлечение численных характеристик (цвет, композиция, плотность, разрешение и т.д.).
5. Обучение модели: Применение алгоритмов машинного обучения для определения, какие признаки (Feature Set) статистически коррелируют с высоким значением Application Metric.
6. Формирование Классификатора: Создание и сохранение модели (Classifier) на основе найденных корреляций. Этот процесс повторяется для разных категорий приложений.

Процесс Б: Применение Классификатора (Онлайн)

1. Получение данных: Разработчик загружает приложение и набор потенциальных изображений/видео.
2. Определение контекста: Определение категории приложения и, возможно, целевой демографии или форм-фактора устройства.
3. Применение Классификатора: Загрузка соответствующего классификатора для данной категории.
4. Оценка активов: Использование классификатора для оценки каждого загруженного изображения/видео на предмет его потенциального вклада в успех приложения.
5. Ранжирование: Сортировка визуальных активов по предсказанной эффективности.
6. Рекомендация: Представление ранжированного списка лучших активов разработчику для финального выбора.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на двух основных типах данных: метриках успеха приложений и характеристиках визуальных активов.

Поведенческие факторы (в контексте App Store): Эти данные используются для расчета Application Metric.

• Conversion statistic: Данные о покупках внутри приложения или покупке самого приложения.
• Download statistic: Соотношение загрузок к просмотрам страницы приложения.
• Retention statistic: Время от установки до удаления приложения, частота запусков, время использования.
• Rating: Оценки пользователей в магазине приложений.
• Popularity statistic: Общее количество загрузок, данные из внешних источников (просмотры видео на агрегаторах, упоминания в социальных сетях).

Мультимедиа факторы (Признаки изображений и видео): Система извлекает детальные визуальные характеристики (Features):

• Цвет и тон: Hue (оттенок), Background color, Color combination (цветовая палитра), Tonal heat (тональная теплота), Color density, Color gradient.
• Композиция и Текстура: Visual density (визуальная плотность, анализ текстуры), Image simplicity (простота изображения), Whitespace (пустое пространство, оценка минимализма, измеряемая через плотность пикселей).
• Контент: Количество объектов или лиц (через facial recognition), расстояние до субъекта.
• Качество и Стиль: Resolution (разрешение), оценка размытости или нечеткости изображения, Finish type (тип покрытия, например, матовый или глянцевый).
• Специфичные для видео: Частота смены сцен (Frequency of scene changes), Frame rate (частота кадров).
• Технические метаданные: Aperture (диафрагма), Focus (фокус), Exposure (экспозиция).

Пользовательские и Технические факторы:

• Демографические данные (возраст, пол, локация) и форм-фактор устройства (размер экрана) могут использоваться для обучения специфических классификаторов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Application Metric: Композитная оценка. Рассчитывается путем нормализации и агрегации (например, взвешенного суммирования) отдельных метрик (Conversion, Download, Retention, Popularity, Rating).
• Нормализация: Метрики часто нормализуются относительно средних значений по всем приложениям или по приложениям в той же категории. Например, Retention statistic может быть рассчитана как среднее удержание приложения, деленное на среднее удержание по категории.
• Методы анализа изображений: Для анализа текстуры и визуальной плотности упоминаются техники обнаружения границ (edge detection technique) и гистограмма градиентов (histogram of gradients).
• Алгоритмы машинного обучения: Для обучения классификатора и поиска корреляций в патенте упоминаются методы контролируемого обучения (supervised machine learning): k-nearest neighbors, linear regression, logistic regression, или support vector machine (SVM).

Выводы

1. Патент строго относится к ASO, а не к SEO: Описанные механизмы предназначены для оптимизации представления приложения внутри Application Store и не влияют на веб-поиск. SEO-специалистам не следует искать здесь прямых рекомендаций по ранжированию сайтов.
2. Data-Driven подход к визуальному маркетингу: Google стремится заменить субъективный выбор разработчиков на автоматизированный выбор, основанный на данных о том, какие визуальные характеристики реально влияют на поведение пользователей.
3. Успех приложения – комплексная метрика: Application Metric учитывает не только загрузки, но и качество взаимодействия – удержание (retention) и монетизацию (conversion).
4. Глубина анализа визуальных признаков: Система способна анализировать изображения на детальном уровне, извлекая десятки признаков (от цвета до композиции и технического качества), которые коррелируют с успехом.
5. Специфичность по категориям и контексту: Признаки успеха не универсальны. Классификаторы обучаются отдельно для разных категорий приложений, типов устройств и демографических групп, признавая, что критерии успеха зависят от контекста.

Практика

ВАЖНО: Этот патент не имеет прямого практического применения в SEO (оптимизации веб-сайтов для поисковых систем). Все рекомендации ниже относятся исключительно к App Store Optimization (ASO).

Best practices (для ASO)

• Data-Driven подход и A/B тестирование: Необходимо применять методы, основанные на данных (например, A/B тестирование), для выбора скриншотов и видео. Не полагайтесь на субъективное мнение дизайнера.
• Анализ конкурентов в категории: Изучайте визуальные активы самых успешных приложений в вашей категории. Обращайте внимание на общие паттерны: цветовую палитру, композицию, плотность элементов, стиль (минимализм или насыщенность), так как Classifier обучается на этих данных.
• Тестирование разнообразных концепций: Важно тестировать разные визуальные концепции (от цвета до композиции), чтобы определить, что лучше всего конвертирует вашу целевую аудиторию.
• Качество и Адаптация: Обеспечивайте высокое техническое качество изображений (разрешение, четкость). Оптимизируйте изображения под конкретные устройства (смартфон vs планшет), так как патент упоминает учет форм-факторов.

Worst practices (для ASO)

• Субъективный выбор скриншотов: Выбор изображений без учета данных о конверсии и трендов в категории снижает эффективность маркетинга.
• Использование некачественных активов: Использование изображений низкого разрешения, размытых или нечетких негативно оценивается системой (как указано в описании признаков качества изображения).
• Игнорирование специфики категории: Использование визуального стиля, который успешен в одной категории (например, яркие цвета в играх), для приложения в другой категории (например, бизнес-утилита), скорее всего, будет неэффективным.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает важность визуальной коммуникации и использования машинного обучения для оптимизации конверсии в цифровых продуктах. Хотя он не применим к SEO напрямую, он иллюстрирует общий подход Google к анализу визуального контента и его влияния на поведение пользователей. Это подтверждает тренд на использование ML для оценки качества и привлекательности контента во всех продуктах Google.

Практические примеры (для ASO)

Практических примеров для SEO нет.

Сценарий (ASO): Оптимизация скриншотов для новой игры

1. Действие разработчика: Разработчик загружает в консоль Application Store 50 разнообразных скриншотов для новой игры в жанре RPG.
2. Анализ системы: Система определяет категорию (RPG) и применяет соответствующий классификатор. Этот классификатор был обучен на данных успешных RPG и знает, что для этой категории коррелируют с успехом изображения с высокой визуальной плотностью (visual density), определенной цветовой палитрой и демонстрацией ключевых механик.
3. Извлечение признаков: Система анализирует 50 загруженных изображений, извлекая их характеристики.
4. Ранжирование и рекомендация: Система ранжирует изображения и рекомендует Топ-8 скриншотов, которые наиболее соответствуют профилю успеха в категории RPG.
5. Результат: Разработчик использует рекомендованные скриншоты, что повышает вероятность загрузки приложения пользователями.

Вопросы и ответы