Как Google автоматически проверяет и добавляет данные сторонних поставщиков в Граф Знаний (Knowledge Graph)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности и ресурсоемкости интеграции (onboarding) больших и потенциально противоречивых наборов данных от сторонних поставщиков (Third Party Providers) в существующий Граф Знаний (Knowledge Graph). Различные поставщики используют разные форматы данных, и их данные могут содержать пропуски или ошибки. Изобретение автоматизирует процесс валидации и обратной связи, сокращая количество итераций и ресурсов, необходимых для успешного добавления данных в Knowledge Graph.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматизированной проверки качества сторонних данных о сущностях в процессе их онбординга. Ключевым механизмом является использование «семантических отпечатков» (Semantic Fingerprints) для группировки схожих сущностей и применения правил валидации (Rules) к этим группам. Система вычисляет статистику ошибок (Failure Statistic) и инициирует корректирующие действия, такие как отправка отчетов об ошибках поставщику или генерация синтетических данных (Synthetic Data).

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Получение данных: Система получает данные о сущностях от стороннего поставщика.
• Идентификация семантических отпечатков: Данные анализируются для выявления групп сущностей с общими идентификаторами (атрибутами/типами) и связями. Эти шаблоны называются Semantic Fingerprints.
• Применение правил: К каждой группе сущностей, соответствующей определенному отпечатку, применяются правила валидации (например, требования схемы).
• Расчет статистики: Определяется процент сущностей в группе, нарушающих те или иные правила (Failure Statistic).
• Корректирующие действия: На основе статистики система либо генерирует отчет об ошибках (Failure Report) и предлагает действия (Suggested Actions) поставщику, либо пытается автоматически дополнить недостающие данные (Synthetic Data).

Актуальность для SEO

Высокая. Управление сущностями и Граф Знаний лежат в основе современного поиска (включая E-E-A-T, расширенные результаты, ответы Ассистента). Эффективное и масштабируемое наполнение Knowledge Graph достоверными данными от партнеров (например, музыкальных сервисов, бизнес-каталогов, e-commerce) остается критически важной задачей для Google.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для Entity SEO и оптимизации под Граф Знаний. Он напрямую описывает механизмы, которые Google использует для обработки и валидации структурированных данных (из фидов, разметки, API) перед их добавлением в Knowledge Graph. Понимание этого процесса критически важно для SEO-специалистов, стремящихся обеспечить корректное отображение сущностей (компаний, продуктов, контента) в Панелях Знаний, расширенных результатах и других функциях поиска, основанных на сущностях. Если данные не проходят валидацию, сущность не будет корректно интегрирована в Граф Знаний.

Детальный разбор

Термины и определения

Entity (Сущность)

Единица данных, представляющая объект реального мира (человек, место, организация, продукт, медиафайл и т.д.). В Графе Знаний представлена узлом.

Failure Report (Отчет об ошибках)

Отчет, генерируемый системой и отправляемый стороннему поставщику. Содержит Failure Statistics и Suggested Actions.

Failure Statistic (Статистика ошибок)

Метрика, представляющая успех или неудачу применения одного или нескольких правил к подмножеству сущностей, соответствующих определенному Semantic Fingerprint. Обычно выражается в процентах.

Identifier (Идентификатор)

Любой атрибут сущности, кроме связи. Включает типы (Types, например, MusicRecording или GasStation) и свойства (Properties, например, name, telephone).

Knowledge Graph (Граф Знаний)

База данных, хранящая информацию о сущностях и связях между ними в виде узлов и ребер.

Onboarding (Онбординг)

Процесс интеграции сторонних данных в существующий Граф Знаний. Включает синхронизацию, создание маппингов, добавление новых сущностей и связей.

Relationship (Связь)

Отношение между двумя сущностями. В Графе Знаний представлена ребром (например, связь между сущностью песни и сущностью артиста через предикат byArtist).

Rule (Правило)

Критерий валидации данных, часто основанный на схеме Knowledge Graph. Например, правило MISSING_PHONE_NUMBER для сущности GasStation. Правила могут быть блокирующими (blocking) или неблокирующими (non-blocking).

Semantic Fingerprint (Семантический отпечаток)

Шаблон, определяющий сущности с общими идентификаторами и/или связями. Используется для группировки схожих сущностей для эффективной валидации. Например, отпечаток может соответствовать всем сущностям, имеющим тип GasStation, свойство telephone и связь address.

Suggested Actions (Предлагаемые действия)

Рекомендации для стороннего поставщика по исправлению данных, сгенерированные на основе статистики ошибок.

Synthetic Data (Синтетические данные)

Данные, которые система генерирует или находит (из других источников) для заполнения пропусков в сторонних данных, если эти пропуски нарушают правила валидации.

Third Party Entity Data (Сторонние данные о сущностях)

Данные, предоставляемые внешними организациями (например, музыкальными сервисами, бизнес-каталогами) для интеграции в Knowledge Graph.

Typeset (Набор типов/идентификаторов)

Обязательный компонент Semantic Fingerprint, который определяет набор идентификаторов, присутствующих в сущностях, соответствующих данному отпечатку.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на Claims патента US20240086735A1 (Continuation Application).

Claim 2 (Независимый пункт): Описывает основной процесс валидации данных.

1. Система получает запрос на онбординг множества сущностей в Knowledge Graph.
2. Анализируется Entity Data для идентификации хотя бы одной сущности, имеющей общий идентификатор или общую связь (т.е. определение Semantic Fingerprint и соответствующего подмножества сущностей).
3. Определяется, представляет ли статистика (statistic) неудачу применения хотя бы одного правила (rule) к этой сущности (или подмножеству).
4. Если статистика представляет неудачу, инициируется корректирующее действие (remedial action).

Ядро изобретения — это автоматизированный контроль качества при массовом импорте данных. Система не проверяет каждую сущность индивидуально, а ищет паттерны (общие идентификаторы/связи), группирует сущности по этим паттернам и применяет правила к группам. Это позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных и выявлять систематические ошибки в их структуре.

Claim 3 (Зависимый от 2): Уточняет природу правил.

Применение правила включает проверку удовлетворения требованиям наличия определенного идентификатора или определенной связи у сущности.

Это подтверждает, что правила валидации основаны на структурных требованиях схемы (например, «У сущности типа X должно быть свойство Y»).

Claim 6 (Зависимый от 2): Уточняет одно из корректирующих действий.

Корректирующее действие включает предоставление статистики (statistic) источнику данных (Third Party Provider).

Это описывает механизм обратной связи через Failure Report.

Claim 7 (Зависимый от 2): Уточняет другое корректирующее действие (автоматическое исправление).

1. Система проводит онбординг сущностей.
2. Корректирующее действие включает автоматический онбординг синтетических данных (synthetic data) для сущности, которая нарушила правило из-за отсутствия определенного идентификатора или связи.
3. Синтетические данные подбираются на основе отсутствующего идентификатора или связи.

Это критически важный механизм. Если данные отсутствуют, система может попытаться заполнить пробел автоматически (используя данные по умолчанию или данные, полученные из других источников), чтобы обеспечить успешный онбординг сущности, пусть и с потенциально неполной или неточной информацией.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе сбора и обработки данных перед их окончательным включением в Граф Знаний.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков (Data Acquisition & Validation)
Это основной этап применения патента. Система выступает в роли шлюза и валидатора (KG Engine) при получении данных от сторонних поставщиков (Third Party Providers). Происходит анализ структуры данных, проверка на соответствие внутренней схеме Knowledge Graph и принятие решения об интеграции данных.

Взаимодействие с компонентами:

• KG Engine (130): Центральный компонент, включающий Onboarding Module (240), Analysis Module (242) и Reporting Module (244).
• Third Party Provider (132): Источник внешних данных. Получает Failure Reports от KG Engine.
• Knowledge Graph (134): Целевое хранилище для валидированных данных.

Входные данные:

• Third Party Entity Data (в форматах типа JSON, XML).
• Правила валидации (Rules), основанные на схеме Knowledge Graph.

Выходные данные:

• Валидированные сущности, интегрированные в Knowledge Graph.
• Failure Reports со статистикой ошибок и предлагаемыми действиями.
• Сгенерированные Synthetic Data (в случае автоматического дополнения).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на все типы сущностей, которые Google интегрирует от партнеров. В патенте упоминаются медиа (песни, артисты), локальные бизнесы (заправочные станции, рестораны), организации, продукты.
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние в нишах, где данные агрегируются из множества источников или через фиды: E-commerce (фиды Merchant Center), Local SEO (данные из каталогов и API), медиа-стриминг, базы данных фильмов/сериалов.
• Форматы данных: Влияет на обработку структурированных данных (JSON, XML и т.д.).

Когда применяется

• Триггеры активации: Процесс активируется, когда сторонний поставщик инициирует запрос на онбординг или предоставляет новый набор данных (в виде дампа или потока).
• Частота применения: Может применяться периодически (для регулярных обновлений фидов) или непрерывно (для потоковых данных).
• Итеративность: Процесс является итеративным. Поставщик получает отчет, исправляет данные и отправляет их снова. Цикл продолжается до тех пор, пока уровень ошибок не упадет ниже приемлемого порога.

Пошаговый алгоритм

Процесс валидации и онбординга данных

1. Получение запроса и данных: Система получает запрос от стороннего поставщика на онбординг и принимает первый набор Third Party Entity Data.
2. Анализ и идентификация отпечатков: Analysis Module обрабатывает данные для идентификации Semantic Fingerprints. Это включает выявление сущностей с общими наборами идентификаторов и связей (Typeset).
3. Группировка сущностей: Сущности группируются в подмножества, соответствующие каждому идентифицированному Semantic Fingerprint.
4. Применение правил валидации: К каждому подмножеству применяются соответствующие правила (Rules). Правила проверяют наличие обязательных идентификаторов или связей.
5. Вычисление статистики ошибок: Для каждого Semantic Fingerprint и каждого правила рассчитывается Failure Statistic (процент сущностей в группе, нарушивших правило). Также определяется тип нарушения (блокирующее или неблокирующее).
6. Генерация предлагаемых действий: На основе статистики ошибок система вычисляет Suggested Actions для поставщика (например, «добавить номер телефона» для типа GasStation).
7. Принятие корректирующих мер (Remedial Actions): Система выбирает одно или оба действия:
   1. Обратная связь: Reporting Module генерирует Failure Report (включая статистику и предложения) и отправляет его поставщику.
   2. Генерация синтетических данных: Система пытается найти или сгенерировать Synthetic Data для заполнения пропусков, вызвавших нарушение правил (например, используя данные по умолчанию или информацию из других источников).
8. Итерация или Онбординг:
   • Если был отправлен отчет, система ожидает получения второго (исправленного) набора данных от поставщика и повторяет процесс.
   • Если данные удовлетворительны или были дополнены Synthetic Data, Onboarding Module интегрирует сущности в Knowledge Graph.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке структурированных данных, предоставляемых внешними источниками.

• Структурные и Контентные факторы: Основными входными данными являются сами структурированные описания сущностей. Система анализирует наличие и структуру идентификаторов (Identifiers) и связей (Relationships).
  • Идентификаторы: Типы сущностей (например, schema.org/GasStation, schema.org/MusicRecording) и их свойства (name, telephone, URL, address, dateCreated).
  • Связи: Отношения между сущностями (например, byArtist, addressLocality).
• Технические факторы: Формат предоставляемых данных (в патенте упоминаются XML, JSON).

Какие метрики используются и как они считаются

• Semantic Fingerprint Coverage (Покрытие семантическим отпечатком): Процент от общего числа сущностей в наборе данных, который соответствует определенному Semantic Fingerprint (например, 10.1% сущностей имеют набор типов {GasStation, ConvenienceStore}).
• Failure Statistic (Статистика ошибок): Рассчитывается для конкретного правила применительно к подмножеству сущностей, соответствующих Semantic Fingerprint. Указывает процент нарушений (например, 14% сущностей в этой группе нарушили правило MISSING_PHONE_NUMBER).
• Классификация правил (Blocking/Non-blocking): Качественная метрика важности правила. Нарушение blocking rule предотвращает онбординг сущности без исправления или генерации Synthetic Data.
• Confidence Measure (Мера уверенности): (Подразумевается для Synthetic Data). Если система генерирует данные автоматически, она может использовать порог уверенности, чтобы решить, применять ли эти данные или запросить подтверждение у поставщика.

Выводы

1. Автоматизированная валидация как основа Knowledge Graph: Google в значительной степени полагается на автоматизированные системы контроля качества для интеграции внешних данных в Граф Знаний. Ручная проверка немасштабируема.
2. Структурная консистентность критична (Semantic Fingerprints): Система не просто валидирует данные, она ищет паттерны. Semantic Fingerprint показывает, что Google группирует сущности по их структурному сходству. Это подчеркивает важность единообразного использования схем и свойств для однотипных сущностей.
3. Соответствие схеме обязательно (Rules): Данные должны соответствовать ожидаемым схемам (Правилам). Google четко различает критически важные данные (blocking rules) и опциональные (non-blocking rules). Отсутствие критических данных приведет к отказу в онбординге.
4. Готовность к использованию неточных данных (Synthetic Data): Механизм Synthetic Data показывает, что Google может предпочесть заполнить пробелы автоматически (используя значения по умолчанию или данные из других источников), вместо того чтобы полностью отклонить сущность. Это может привести к появлению неточной информации в Knowledge Graph, если поставщик не предоставляет полные данные.
5. Фиды и API как основной путь в Knowledge Graph: Патент ориентирован на обработку данных от партнеров (Third Parties), что подтверждает важность использования фидов (Merchant Center, Manufacturer Center) и API для прямой передачи информации о сущностях в Google.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Строгое соблюдение стандартов Schema.org: Необходимо использовать корректные типы и заполнять все обязательные (required) и рекомендуемые (recommended) свойства для выбранного типа сущности. Это увеличивает вероятность соответствия внутренним правилам (Rules) Google.
• Обеспечение консистентности структурированных данных: Все сущности одного типа на сайте или в фиде должны иметь одинаковую структуру и набор заполненных полей. Это позволяет системе корректно идентифицировать Semantic Fingerprint и применять единые правила валидации. Разнородность данных усложняет обработку.
• Приоритет полноты данных для ключевых свойств: Необходимо гарантировать наличие данных для свойств, которые могут быть классифицированы как блокирующие (blocking rules). Например, адрес и телефон для LocalBusiness, артист для MusicRecording, цена и наличие для Product.
• Использование фидов для передачи данных: Для e-commerce и производителей следует активно использовать фиды (Merchant Center, Manufacturer Center). Патент описывает механизм обработки именно таких массивов данных от сторонних поставщиков.
• Мониторинг отчетов о валидации: Необходимо тщательно анализировать отчеты валидаторов (например, в Google Search Console, Merchant Center), так как они, вероятно, основаны на механизмах, схожих с описанными в патенте (Failure Reports).

Worst practices (это делать не надо)

• Предоставление неполных данных: Разметка сущностей с пропуском обязательных свойств. Это приведет либо к игнорированию сущности, либо к генерации Synthetic Data, которые могут быть неточными (например, неверные часы работы или характеристики товара).
• Использование противоречивых схем: Применение разных шаблонов разметки или разных наборов свойств для однотипных сущностей на разных страницах сайта. Это затрудняет идентификацию единого Semantic Fingerprint.
• Игнорирование ошибок валидации: Отношение к предупреждениям валидаторов как к несущественным. Даже non-blocking ошибки снижают общую ценность предоставляемых данных.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Google на структурированных, верифицируемых данных для наполнения Knowledge Graph. Для того чтобы быть распознанным как сущность и участвовать в entity-based поиске (Knowledge Panels, Rich Results, ответы Ассистента), данные должны успешно пройти этот автоматизированный слой валидации. Это подчеркивает важность технического SEO и глубокого понимания Schema.org для долгосрочной стратегии продвижения. Качество и консистентность реализации структурированных данных становятся факторами, определяющими видимость в поиске.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация фида для E-commerce (Merchant Center)

1. Задача: Интернет-магазин загружает фид товаров (Products) в Merchant Center для онбординга в Knowledge Graph (для Google Shopping и Rich Results).
2. Анализ (Google): Система Google анализирует фид. Она идентифицирует Semantic Fingerprint для товаров: Тип {Product}, Свойства {Name, SKU, GTIN, Price, Availability}.
3. Валидация: Применяются правила. Например, MISSING_GTIN и MISSING_PRICE являются блокирующими правилами.
4. Результат: Система обнаруживает, что 20% товаров в фиде не имеют GTIN. Генерируется Failure Statistic: 20% для правила MISSING_GTIN.
5. Действие SEO-специалиста: Специалист получает отчет (Failure Report в Merchant Center) с указанием проблемы. Suggested Action: предоставить корректные GTIN. Специалист должен скорректировать процесс генерации фида, чтобы гарантировать наличие GTIN для всех товаров, где это применимо, и перезагрузить фид.
6. Альтернативный исход (Synthetic Data): Если бы правило было неблокирующим (например, отсутствие Color), Google мог бы попытаться извлечь цвет из названия или изображения (Synthetic Data), но с риском ошибки.

Вопросы и ответы