Как Google обучает ML-модели «на лету» и индексирует их для генерации прогнозов в поисковой выдаче

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему предоставления ответов на запросы, для которых в индексе или структурированных базах данных отсутствуют готовые или авторитетные ответы. Это часто касается предиктивных запросов (например, «Сколько врачей будет в Китае в 2050 году?») или запросов, по которым существующий контент имеет низкое качество. Изобретение направлено на удовлетворение информационных потребностей пользователя путем генерации ответа, когда стандартное извлечение информации (retrieval) неэффективно.

Что запатентовано

Запатентована система, которая интегрирует вывод моделей машинного обучения (Machine Learning Model Output) в результаты поиска. Если стандартные ресурсы не соответствуют определенным критериям, система активирует ML-механизм. Он может либо обучить модель «на лету» (on the fly), используя данные из структурированных источников (Structured Database), либо использовать предварительно обученную и проиндексированную модель. В ответ предоставляется прогнозируемый ответ (Predicted Answer) или интерактивный интерфейс (Interactive Interface).

Как это работает

Система работает в двух основных режимах:

1. Обучение «на лету» (On-the-fly Training): Если ответ на запрос отсутствует (например, ищется будущее значение), система ищет исторические вариации данных (например, продажи за прошлые дни для прогноза на завтра). Эти данные используются как обучающие примеры (training instances) для немедленного обучения ML-модели, которая затем генерирует прогноз.
2. Использование индексированных моделей (Indexed Model Retrieval): ML-модели индексируются на основе контента (content items) из ресурсов, на которых они были обучены (например, заголовки таблиц, сущности). При получении запроса система может найти релевантную проиндексированную модель и использовать ее для генерации ответа.

В обоих случаях результат явно помечается как прогноз (PREDICTION) и может отображаться выше стандартных результатов.

Актуальность для SEO

Высокая. Патент напрямую связан с эволюцией поиска от извлечения информации к ее генерации с помощью ИИ (например, AI Overviews/SGE). Механизмы заполнения информационных пробелов с помощью обучения «на лету» и концепция индексирования самих ML-моделей крайне актуальны для понимания стратегии Google в 2025 году.

Важность для SEO

Влияние на SEO (85/100) – очень высокое. Этот патент описывает не традиционные факторы ранжирования, а фундаментальный сдвиг: ML-модели становятся самостоятельными, индексируемыми результатами поиска. Это вводит новый тип контента в SERP – Predicted Answer и Interactive Interface. Для SEO-специалистов критически важным становится предоставление структурированных, полных и исторических данных, которые Google может использовать для обучения своих моделей. Становление источником данных для обучения модели (Data Optimization) приобретает стратегическое значение.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Items (Элементы контента)

Данные, извлеченные из ресурсов, которые использовались для обучения ML-модели. Включают контент из обучающих примеров, заголовки таблиц, дескрипторы столбцов, названия веб-страниц или сущности, связанные с источником данных. Используются для индексирования самой ML-модели.

Interactive Interface (Интерактивный интерфейс)

Один из вариантов Machine Learning Model Output. Графический интерфейс в SERP, позволяющий пользователю изменять входные параметры модели и получать обновленные прогнозы в реальном времени.

Learning Machine Engine (Движок машинного обучения)

Компонент поискового приложения, включающий модуль обучения (Training Module) и модуль индексирования (Indexing Module).

Machine Learning Model Output (Вывод модели машинного обучения)

Результат, сгенерированный на основе ML-модели. Может быть Predicted Answer или Interactive Interface.

On-the-fly Training (Обучение «на лету»)

Процесс генерации обучающих примеров и обучения ML-модели непосредственно в момент обработки поискового запроса.

Predicted Answer (Прогнозируемый ответ)

Значение, сгенерированное ML-моделью в ответ на запрос. Явно помечается индикатором (например, «PREDICTION»), чтобы отличить его от извлеченных фактов.

Structured Database (Структурированная база данных)

Источник данных для обучения моделей. Упоминаются Knowledge Graph, публичные данные, таблицы, а также частные данные пользователя или организации.

Training Instances (Обучающие примеры)

Наборы данных (входные и выходные), используемые для обучения модели. Генерируются на основе вариаций параметров запроса и их известных значений.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на пунктах формулы изобретения (Claims 1-19) заявки US20230273923A1.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод использования ML-модели, когда стандартный поиск неудовлетворителен.

1. Получение поискового запроса.
2. Определение того, что поисковые ресурсы (search resources), релевантные запросу, не удовлетворяют определенным критериям (например, качества).
3. В ответ на это определение: обработка запроса с использованием ML-модели для генерации Predicted Answer.
4. Передача Machine Learning Model Output.
5. Ключевое условие: вывод должен рендериться с индикатором (indication), указывающим, что ответ является прогнозом, сгенерированным ML-моделью.

Claim 12 (Независимый пункт): Описывает метод выбора и использования ML-модели в ответ на запрос (без обязательного условия неудачи стандартного поиска).

1. Получение поискового запроса.
2. Выбор ML-модели из множества моделей на основе запроса.
3. Обработка запроса с использованием выбранной ML-модели для генерации Predicted Answer.
4. Передача Machine Learning Model Output.
5. Ключевое условие: вывод должен рендериться с индикатором, что это прогноз.

Claims 4, 7, 15 (Зависимые): Детализируют позиционирование в SERP.

Когда стандартные поисковые результаты отображаются вместе с Machine Learning Model Output, вывод ML-модели рендерится позиционно выше стандартных результатов.

Claims 10, 16 (Зависимые): Детализируют интерактивность.

Machine Learning Model Output включает интерактивное поле (interactive field). Система получает дополнительный ввод пользователя через это поле, обрабатывает его с помощью той же ML-модели и обновляет вывод, включая новый прогнозируемый ответ.

Claims 2, 18 (Зависимые): Детализируют обработку задержек (например, при обучении «на лету»).

Система может сначала отобразить уведомление (prompt), информирующее, что вывод ML-модели будет предоставлен позже, а затем передать сам вывод.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, переопределяя процесс индексирования и генерации результатов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

Патент расширяет понятие индекса. Система индексирует не только документы, но и сами ML-модели (в Learning Model Database). Indexing Module автоматически ассоциирует модель с Content Items из ресурсов, на которых она была обучена (например, сущностями или заголовками таблиц). Это позволяет искать модели как ресурсы.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Input Parsing Engine анализирует запрос для выявления сущностей и искомых параметров. Система должна определить интент, который может быть удовлетворен прогнозом, а не фактом.

RANKING – Ранжирование

Search Engine оценивает стандартные результаты. Если они не удовлетворяют критериям качества (Claim 1), это может стать триггером для активации Learning Machine Engine. Также на этом этапе происходит поиск релевантных ML-моделей в индексе (Claim 12).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование

Основной этап применения. Output Engine внедряет Machine Learning Model Output в SERP. Этот вывод может быть размещен выше стандартных результатов и должен быть явно помечен как PREDICTION.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на предиктивные запросы («сколько будет стоить X в следующем году») и запросы, для которых данные разрежены или отсутствуют.
• Типы контента: Повышается значимость структурированных данных (таблицы, базы данных, Knowledge Graph), так как они являются источником для обучения моделей.
• Конкретные ниши: Финансы, недвижимость, погода, статистика, E-commerce (прогноз спроса/цен) – любые ниши, где исторические данные могут служить основой для прогнозов.

Когда применяется

Алгоритм применяется в трех основных сценариях:

1. Низкое качество стандартного поиска: Когда определено, что доступные ресурсы не удовлетворяют определенным критериям качества или авторитетности (Claim 1).
2. Отсутствие данных (инициирует обучение «на лету»): Когда для искомого параметра не определено известное значение в структурированной базе (описано в спецификации, FIG 5).
3. Высокая релевантность ML-модели: Когда система определяет, что предварительно проиндексированная ML-модель высоко релевантна запросу (Claim 12).

Пошаговый алгоритм

Патент описывает несколько взаимосвязанных процессов.

Процесс А: Обучение ML-модели «на лету» (Спецификация, FIG. 5)

1. Парсинг запроса: Определение сущностей и искомого параметра (например, Сущность: «Продажи снежков», Параметр: «Завтра»).
2. Поиск в базе данных: Запрос к Structured Database.
3. Проверка наличия значения (Триггер): Определение того, что известное значение для параметра не определено (нет данных на «Завтра»).
4. Поиск вариаций: Запрос к базе данных для поиска значений для вариаций параметра (например, продажи за «Вчера», «Позавчера»).
5. Генерация обучающих примеров: Создание training instances на основе вариаций и их значений. (Вход: День, Погода; Выход: Продажи).
6. Обучение модели: Обучение ML-модели с использованием сгенерированных примеров.
7. (Опционально) Валидация модели: Проверка качества модели (например, с использованием hold out training instances). Если качество ниже порога (threshold quality), вывод может быть подавлен.
8. Генерация вывода: Использование обученной модели для генерации прогноза на «Завтра».

Процесс Б: Индексирование ML-модели (Спецификация, FIG. 6)

1. Обучение модели: Обучение ML-модели на основе ресурсов (может происходить офлайн или во время Процесса А).
2. Индексирование модели: Сохранение модели и автоматическое создание ассоциации в поисковом индексе с Content Items из ресурсов (например, заголовки таблиц, сущности).

Процесс В: Использование ML-модели при обработке запроса (Claims 1, 12)

1. Получение запроса.
2. Оценка и выбор: Система оценивает стандартную выдачу (Claim 1) ИЛИ выбирает подходящую модель из индекса (Claim 12).
3. Генерация предсказания: Использование ML-модели (либо выбранной из индекса, либо обученной «на лету») для генерации Predicted Answer.
4. Формирование SERP: Передача Machine Learning Model Output с обязательной меткой PREDICTION, часто выше стандартных результатов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система в значительной степени полагается на структурированные данные для обучения моделей.

• Структурные факторы: Данные из Structured Database (Knowledge Graph, публичные и частные базы данных). Критически важны исторические данные и вариации параметров (например, временные ряды). Используются данные из таблиц, включая заголовки и дескрипторы столбцов.
• Контентные факторы: Content Items из ресурсов, используемых для обучения. Эти элементы используются для индексации самой модели (например, текст веб-страниц, заголовки).
• Пользовательские факторы: Запрос пользователя определяет сущности и параметры. Также могут использоваться частные базы данных пользователя или организации.

Какие метрики используются и как они считаются

• Критерии качества ресурсов (Quality Criteria): Используются для определения того, удовлетворяют ли стандартные поисковые результаты запросу (Claim 1). Если нет, активируется ML-механизм. Могут основываться на стандартных сигналах ранжирования (ranking signals) или наличии авторитетного ответа (authoritative answer).
• Валидация модели (Model Validation): Упоминается возможность валидации обученной «на лету» модели для гарантии качества прогнозов выше порогового значения (threshold quality). Используются методы, такие как контрольная выборка (hold out training instances).
• Сопоставление с индексом (Index Matching): Метрики для определения релевантности проиндексированной ML-модели запросу на основе совпадения признаков запроса с Content Items модели.

Выводы

1. Генерация ответов при отсутствии данных: Google активно развивает механизмы для синтеза ответов (прогнозов), когда информация отсутствует в индексе. Если система не может найти факт, она может попытаться его спрогнозировать, обучив ML-модель «на лету».
2. ML-модели как индексируемые ресурсы: Патент описывает механизм, где сами ML-модели становятся объектами индекса. Они индексируются по Content Items – данным, на которых они были обучены (сущностям, заголовкам таблиц и т.д.). Это позволяет поисковой системе находить и предлагать релевантные модели как результаты поиска.
3. Новый тип результата в SERP – Прогноз и Интерфейс: Вводится Machine Learning Model Output как особый тип результата. Он может быть представлен как прямой ответ (Predicted Answer) или как интерактивный интерфейс (Interactive Interface).
4. Приоритет ML-вывода над стандартными ссылками: В случаях, когда стандартные результаты признаны неудовлетворительными, сгенерированный ML-вывод может занимать верхнюю позицию в выдаче (Claims 4, 7, 15).
5. Интерактивность в SERP: Система может предоставить интерфейс для взаимодействия с моделью, позволяя пользователю уточнять параметры и получать новые прогнозы без отправки новых запросов и не покидая SERP.
6. Критичность структурированных данных (Data Optimization): Источником для обучения моделей являются структурированные данные (Knowledge Graph, таблицы). Качество этих данных напрямую влияет на возможность генерации прогнозов.
7. Прозрачность генерации: Система требует, чтобы сгенерированные ответы были явно помечены как прогнозы (PREDICTION).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Предоставление полных исторических данных (Data Provisioning): Чтобы Google мог обучать модели на вашем контенте, предоставляйте полные временные ряды и исторические данные (цены, статистика, показатели). Чем полнее и качественнее данные, тем выше вероятность, что они будут использованы для генерации training instances.
• Фокус на структурированных данных и разметке таблиц: Модели обучаются на структурированных данных, а индексируются по Content Items (включая заголовки таблиц и столбцов). Необходимо обеспечить максимальную четкость и семантическую ясность табличных данных на сайте. Используйте понятные заголовки и разметку Schema.org (например, Dataset).
• Построение авторитетности в данных (Data Authority): Стремитесь стать авторитетным источником структурированных данных в своей нише. Если Google обучит модель на ваших данных, эта модель может быть проиндексирована с ассоциацией к вашему ресурсу.
• Оптимизация под сущности (Entity Optimization): Убедитесь, что ваши данные четко ассоциированы с правильными сущностями в Knowledge Graph. Четкое определение сущностей в контексте данных критически важно для корректного обучения и индексирования моделей.

Worst practices (это делать не надо)

• Скрытие или обфускация данных: Предоставление данных только в виде изображений, PDF или сложных для парсинга JavaScript-виджетов может помешать Google извлечь данные для обучения моделей.
• Удаление исторических данных: Удаление старых страниц со статистикой или ценами лишает систему возможности использовать эти данные для анализа трендов и обучения предиктивных моделей.
• Игнорирование табличной структуры: Использование несемантической верстки для представления табличных данных (например, верстка div вместо table, th, tr) затрудняет парсинг и интерпретацию данных как Structured Database.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает переход поиска от роли «библиотекаря» к роли «аналитика». Система не просто ищет существующие ответы, но и готова генерировать новые на основе имеющихся данных. Стратегическое значение для SEO заключается в смещении фокуса с оптимизации конечного контента на оптимизацию исходных данных (Data Optimization). Владельцы сайтов, предоставляющие наиболее качественные и полные наборы данных, получат преимущество, так как их данные лягут в основу сгенерированных ответов и индексируемых моделей Google.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сайта по продаже автомобилей для предиктивных запросов

Задача: Обеспечить видимость сайта по запросам типа «Сколько будет стоить [Модель Авто] в 2026 году?».

1. Сбор данных: Обеспечить наличие на сайте исторических данных о ценах на конкретные модели авто за последние 5-10 лет.
2. Структурирование: Представить эти данные в виде четкой HTML-таблицы на отдельной странице «История цен на [Модель Авто]».
3. Оптимизация Content Items: Убедиться, что заголовки таблицы (например, «Год», «Средняя цена», «Комплектация») и заголовок страницы четко описывают данные. Это увеличит вероятность использования этих элементов для индексации модели.
4. Ожидаемый результат: При обработке запроса Google может определить, что авторитетного ответа на 2026 год нет. Система инициирует обучение «на лету» (Процесс А), используя данные с вашего сайта как training instances. В SERP появляется блок Predicted Answer или Interactive Interface, сгенерированный на основе ваших данных.

Вопросы и ответы