Как Google персонализирует и ранжирует контент в телевизионных гидах (Google TV)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности и негибкости традиционных электронных программных гидов (EPG) для телевидения, которые организованы в виде двухмерной сетки по осям «канал» и «время». Такие гиды не учитывают персонализацию, затрудняют поиск релевантного контента и могут придавать одинаковый визуальный вес передачам, которые уже заканчиваются, и тем, которые только начинаются. Патент направлен на улучшение пользовательского опыта при выборе телевизионного контента, транслируемого по расписанию. Он не устраняет SEO-уязвимости или манипуляции, так как относится к интерфейсам Smart TV, а не к веб-поиску.

Что запатентовано

Запатентована система генерации динамического и персонализированного руководства по программам (Program Guide) для контента, транслируемого по расписанию (например, Live TV). Суть изобретения заключается в отказе от традиционной сетки «канал/время» и ранжировании доступных программ на основе рассчитанной оценки релевантности (Relevance Score или Relevance Rank). Эта оценка учитывает множество факторов, включая предпочтения пользователя, контекст и характеристики контента.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Сбор данных: Получаются данные о расписании (Schedule Data) с различных каналов, а также данные о пользователе (история, настройки, местоположение) и статистика просмотров в реальном времени.
• Расчет релевантности: Компонент анализа (Analysis Component) вычисляет Relevance Rank для каждой программы. Для этого используются различные факторы: оставшееся время эфира (Time Adjustment), язык и местоположение (Language Adjustment), персонализация (Personalization Adjustment), популярность в реальном времени (Real-Time Popularity) и время суток (Daypart Adjustment).
• Применение моделей: Для расчета используются несколько моделей ранжирования (Ranking Models), каждая из которых может быть настроена на определенный тип данных.
• Генерация гида: Компонент гида (Guide Component) формирует интерфейс, упорядочивая программы исключительно на основе Relevance Rank, независимо от того, на каком канале и в какое время они идут.

Актуальность для SEO

Средняя/Высокая для индустрии Smart TV и стриминговых интерфейсов (например, Google TV, Android TV). Концепции персонализированного подбора контента и отказа от линейных расписаний являются ключевыми трендами в этой области. Однако актуальность патента для специалистов по SEO веб-сайтов крайне низкая.

Важность для SEO

Патент имеет минимальное значение (5/100) для SEO-стратегий веб-сайтов. Он описывает механизмы ранжирования, применяемые исключительно в контексте телевизионных программных гидов (EPG) для контента, транслируемого по расписанию (Live TV). Хотя он дает представление о подходах Google к персонализации, использованию машинного обучения и оценке релевантности, описанные факторы (например, оставшееся время эфира, разрешение HD/SD) и их применение не переносятся на ранжирование веб-страниц в Google Поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

Analysis Component (Компонент анализа)

Часть системы, отвечающая за расчет Relevance Rank для программ на основе данных расписания и входных данных о пользователе и контексте.

Daypart Adjustment (Корректировка по времени суток)

Фактор ранжирования, основанный на календарном времени трансляции (день недели, время суток). Используется для прогнозирования популярности программы.

Language Adjustment Value (Значение языковой корректировки)

Фактор ранжирования, определяемый на основе языковых настроек устройства пользователя и/или его местоположения, определенного с помощью IP-геолокации.

Program Guide (Руководство по программам, Гид)

Пользовательский интерфейс, отображающий доступные для просмотра программы, упорядоченные по релевантности.

Ranking Models (Модели ранжирования)

Набор алгоритмов или моделей (включая машинное обучение), используемых для оценки релевантности. Система может использовать разные модели для разных типов данных (например, одну для популярности, другую для персонализации).

Real-Time Popularity Adjustment (Корректировка по популярности в реальном времени)

Фактор ранжирования, основанный на текущей статистике просмотров программы (например, резкий рост аудитории).

Relevance Rank / Relevance Score (Ранг / Оценка релевантности)

Числовая метрика, определяющая порядок отображения программы в гиде. Вычисляется на основе комбинации различных факторов.

Schedule Data (Данные расписания)

Информация о программах, включающая название, время начала и канал трансляции.

Time Adjustment Factor (Фактор временной корректировки)

Фактор ранжирования, зависящий от того, сколько времени прошло с начала трансляции или сколько осталось до конца. Может применяться с разным весом в зависимости от жанра.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основную систему медиа-гида.

1. Система получает данные руководства (guidance data) для множества медиа-контента.
2. Определяется relevance score для каждого элемента контента.
3. Ключевое условие: relevance score основан на language adjustment value. Этот value определяется путем (i) определения местоположения устройства пользователя с использованием IP-геолокации и (ii) определения самого значения корректировки на основе этого местоположения.
4. Генерируется модифицированный программный гид (modified program guide), куда контент включается и упорядочивается на основе relevance score.
5. Ключевое условие: Упорядочивание происходит независимо от информации об источнике (канале) и времени трансляции.
6. Гид отображается пользователю.

Ядром изобретения является генерация программного гида, который не привязан к сетке канал/время и использует IP-геолокацию для определения языковой релевантности как одного из ключевых факторов ранжирования.

Claim 7 (Зависимый пункт): Детализирует механизм расчета relevance score с использованием множественных моделей.

1. Определяется relevance score на основе стиля просмотра пользователя (viewing style).
2. Для каждого из множества факторов релевантности (например, Time Adjustment, Language Adjustment, Popularity Adjustment) выбирается соответствующая модель ранжирования (ranking model) из пула доступных моделей.
3. Каждая выбранная модель применяется к соответствующему фактору. Например:
   • Выход первой модели показывает вероятность просмотра на основе Time Adjustment.
   • Выход второй модели показывает вероятность просмотра контента на определенном языке на основе Language Adjustment.
   • Выход третьей модели показывает вероятность просмотра на основе Popularity Adjustment.
4. Выходы всех выбранных моделей комбинируются для генерации итогового relevance score.

Этот пункт раскрывает архитектуру ранжирования, основанную на ансамбле специализированных моделей, оценивающих вероятность просмотра по разным критериям.

Где и как применяется

Важно отметить, что этот патент НЕ применяется к стандартной 6-этапной архитектуре веб-поиска Google (Crawling, Indexing, QUnderstanding, Ranking, Metasearch, Reranking). Он описывает работу отдельного продукта или функции — электронного программного гида (EPG), вероятно, в рамках платформ Google TV или Android TV.

Взаимодействие с компонентами системы (в контексте Smart TV):

• Система взаимодействует с базами данных расписаний телеканалов (поставщиками метаданных EPG).
• Она взаимодействует с профилем пользователя на устройстве (Smart TV, приставка) для получения истории просмотров, настроек языка и данных IP-геолокации.
• Она может взаимодействовать с серверами, агрегирующими статистику просмотров в реальном времени.

Входные данные:

• Schedule Data: Название, время начала/конца, канал, жанр, язык трансляции, разрешение (HD/SD).
• Данные пользователя: История просмотров, предпочтения, настройки языка.
• Контекстные данные: Текущее время, IP-адрес (для геолокации).
• Данные о популярности: Статистика просмотров в реальном времени.

Выходные данные:

• Персонализированный Program Guide (пользовательский интерфейс), где контент отсортирован по Relevance Score.

На что влияет

Патент влияет исключительно на отображение и ранжирование контента в рамках телевизионных гидов.

• Конкретные типы контента: Влияет на программы, транслируемые по расписанию (Live TV, кабельное, спутниковое ТВ).
• Специфические запросы: Не применимо, так как система работает проактивно при открытии гида, а не в ответ на текстовый запрос пользователя.
• Географические и языковые ограничения: Система активно использует язык и геолокацию (Language Adjustment Value) для адаптации выдачи под конкретного пользователя в конкретном регионе.

В контексте веб-поиска и SEO патент не влияет на ранжирование статей, товаров, локальных страниц, YMYL-тематик и т.д.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Алгоритм активируется каждый раз, когда пользователь открывает или обновляет программный гид на своем устройстве (например, Smart TV).
• Временные рамки: Расчеты происходят в реальном времени или квази-реальном времени для учета текущего времени (Time Adjustment) и актуальной популярности (Real-Time Popularity).

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы ранжирования EPG:

1. Сбор данных о расписании: Получение актуального Schedule Data для набора доступных каналов.
2. Сбор контекстных данных и данных пользователя: Определение текущего времени. Определение местоположения устройства через IP-геолокацию. Получение языковых настроек и истории просмотров пользователя (viewing style). Сбор данных о популярности программ в реальном времени.
3. Определение факторов релевантности: Расчет базовых значений для корректировок:
   • Time Adjustment Factor: Расчет оставшегося времени эфира.
   • Language Adjustment Value: Определение на основе геолокации и настроек.
   • Daypart Adjustment: Определение текущего временного слота (например, вечер пятницы).
4. Применение моделей ранжирования: Выбор и применение специализированных Ranking Models для каждого фактора. Каждая модель оценивает вероятность того, что пользователь захочет посмотреть программу, исходя из своего набора данных.
5. Взвешивание и агрегация (Расчет Relevance Score): Комбинирование выходов всех моделей ранжирования для получения финальной оценки Relevance Score для каждой программы. На этом этапе также может применяться взвешивание факторов (например, Time Adjustment Factor может быть взвешен в зависимости от жанра).
6. Генерация Гида: Выбор подмножества программ с наивысшими Relevance Score.
7. Отображение Гида: Формирование пользовательского интерфейса, где программы упорядочены строго по Relevance Score, без использования осей времени или каналов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует следующие типы данных, специфичные для домена телевидения:

• Контентные факторы: Название программы, Жанр/Категория (например, комедия, новости, фильм, сериал), Язык трансляции.
• Технические факторы (Медиа): Разрешение трансляции (Media Content Quality, например, HD или SD).
• Временные факторы: Время начала трансляции, Время окончания трансляции, Продолжительность программы. Текущее время используется для расчета Time Adjustment и Daypart Adjustment.
• Поведенческие факторы (Популярность): Статистика просмотров в реальном времени (Real-Time Popularity), агрегированная от множества пользователей.
• Географические факторы: Местоположение устройства, определяемое с помощью IP-геолокации (используется для Language Adjustment).
• Пользовательские факторы (Персонализация): История просмотров пользователя (viewing style), Языковые настройки устройства или приложения, Предпочтения пользователя, Возможности устройства (например, поддержка HD).

Какие метрики используются и как они считаются

• Relevance Score: Основная метрика ранжирования. Рассчитывается путем комбинирования выходов нескольких Ranking Models.
• Time Adjustment Factor: Метрика, которая обычно пессимизирует программы, которые уже идут давно или скоро закончатся. Патент подчеркивает, что этот фактор взвешивается в зависимости от жанра. Например, фильм, который идет уже час, сильно пессимизируется, а новости или спортивное событие — слабо или вообще не пессимизируются.
• Language Adjustment Value: Метрика, повышающая или понижающая релевантность в зависимости от совпадения языка контента с предпочтениями пользователя и его локацией. В патенте указано использование IP-геолокации для определения этого значения.
• Алгоритмы машинного обучения: Система использует Ranking Models, которые могут быть основаны на машинном обучении и тренируются специально для предсказания вероятности просмотра контента Live TV.
• Ансамбль моделей: Используется подход, при котором разные модели обрабатывают разные наборы признаков (время, язык, популярность), а их результаты затем комбинируются (Claim 7).

Выводы

1. Патент не относится к веб-поиску: Патент описывает внутренние процессы Google, применяемые для ранжирования контента в телевизионных гидах (например, Google TV). Он не содержит прямых рекомендаций или инсайтов для SEO веб-сайтов.
2. Приоритет персонализированной релевантности над структурой: Ключевая идея — отказ от жесткой структуры (сетка канал/время) в пользу списка, отсортированного по персонализированной релевантности (Relevance Score). Это отражает общую философию Google по предоставлению наиболее подходящего контента пользователю.
3. Сложные модели ранжирования (Ансамбли): Патент описывает использование нескольких специализированных Ranking Models, результаты которых комбинируются. Это подтверждает использование Google сложных ансамблей моделей для решения задач ранжирования в разных продуктах.
4. Важность контекста (Время, Место, Язык): Система активно использует контекст пользователя для ранжирования:
   • Время: Учитывается как оставшееся время эфира (Time Adjustment), так и время суток (Daypart Adjustment).
   • Место и Язык: IP-геолокация и языковые настройки используются для расчета Language Adjustment Value (Claim 1).
5. Чувствительность ко времени зависит от типа контента: Система учитывает, что актуальность контента со временем падает по-разному для разных жанров (фильм против новостей).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает инфраструктуру и алгоритмы для продукта Google TV / EPG и не дает практических выводов для SEO веб-сайтов. Прямых рекомендаций для работы по SEO продвижению сайтов на основе этого патента нет.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO веб-сайтов.

Стратегическое значение

Для SEO стратегическое значение минимально. Патент интересен с точки зрения Information Retrieval как пример реализации системы ранжирования в специфическом домене (Live TV). Он подтверждает глобальный тренд Google на глубокую персонализацию, использование машинного обучения (Ranking Models) и учет контекста (время, местоположение) для определения релевантности во всех своих продуктах. Однако для веб-поиска это не является новым инсайтом, и данный патент не добавляет специфики для SEO-стратегий.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Приведенный ниже пример демонстрирует работу патента в контексте Smart TV.

Сценарий: Персонализация ТВ-гида в зависимости от контекста

1. Ситуация 1: Пользователь А открывает ТВ-гид в 21:00 в пятницу. Его история просмотров показывает предпочтение боевикам и спорту.
2. Работа алгоритма:
   • Personalization Adjustment повышает боевики и спорт.
   • Daypart Adjustment (вечер пятницы) повышает развлекательный контент.
   • Time Adjustment пессимизирует фильмы, которые начались до 20:00.
   • Real-Time Popularity повышает футбольный матч, который сейчас активно смотрят.
3. Результат (Гид Пользователя А): На первых позициях гида будут: (1) Популярный футбольный матч (только начался), (2) Боевик, начинающийся в 21:00, (3) Боевик, начавшийся в 20:45. Традиционный гид показал бы каналы по порядку (CNN, BBC, ESPN…).
4. Ситуация 2: Пользователь Б (в том же доме, но другой профиль) открывает гид в 08:00 утра в субботу. Он смотрит новости и мультфильмы.
5. Результат (Гид Пользователя Б): На первых позициях будут утренние новости и мультфильмы, начинающиеся в ближайшее время, даже если они идут на разных каналах в конце списка.

Вопросы и ответы