Как Google извлекает прямые ответы на вопросы, анализируя сущности в тексте топовых результатов поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу автоматического предоставления прямых ответов на фактические вопросы (например, запросы типа «Кто», «Где», «Когда»). Система улучшает способность поиска извлекать факты непосредственно из Unstructured Data (обычного текста веб-страниц), не полагаясь исключительно на структурированные базы данных или заранее подготовленные ответы.

Что запатентовано

Запатентована система ответов на вопросы (Question Answering System), которая идентифицирует сущности (Entities) непосредственно в контенте топовых результатов поиска. Если запрос подразумевает ответ определенного типа (Entity Type), система агрегирует и ранжирует сущности этого типа, найденные в неструктурированных данных, и выбирает лучшую в качестве ответа.

Как это работает

Ключевой механизм работы системы:

• Определение типа запроса: Система получает запрос (например, на естественном языке) и определяет ожидаемый тип ответа (например, «Кто» подразумевает тип «Персона»).
• Генерация результатов: Генерируется стандартный набор топовых результатов поиска (top-ranked search results).
• Извлечение сущностей: Система извлекает или получает предварительно извлеченные ссылки на сущности (Entity References) ожидаемого типа из контента этих топовых результатов.
• Ранжирование сущностей: Извлеченные сущности ранжируются на основе различных сигналов, таких как частота встречаемости (Frequency of Occurrence) и оценка тематичности (Topicality Score).
• Формирование ответа: Сущность с наивысшим рейтингом выбирается и предоставляется пользователю в качестве прямого ответа.

Актуальность для SEO

Высокая. Извлечение фактов и генерация прямых ответов (например, Featured Snippets) являются критически важными элементами современного поиска. Акцент на способности извлекать сущности из Unstructured Data отражает текущие тенденции в NLP и Information Retrieval, позволяя системе отвечать на вопросы, даже если информация отсутствует в структурированных базах знаний. Тот факт, что это продолжение (continuation) патента с приоритетом от 2013 года, подчеркивает его актуальность.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для SEO (85/100). Он описывает механизм, который может лежать в основе генерации прямых ответов (Direct Answers), часто отображаемых в Featured Snippets («нулевая позиция»). Понимание того, как Google извлекает и выбирает сущности из неструктурированного контента, критично для стратегий оптимизации, направленных на то, чтобы контент сайта служил источником для этих ответов.

Детальный разбор

Термины и определения

Entity (Сущность)

Объект или концепция, которая является сингулярной, уникальной и четко определенной (например, человек, место, идея, конкретный элемент).

Entity Reference (Ссылка на сущность)

Текстовая строка или другой идентификатор, который ссылается на конкретную сущность (например, текстовая строка «Нью-Йорк Сити»).

Entity Type (Тип сущности)

Категоризация или определяющая характеристика сущности. В патенте упоминаются типы: Персона (Person), Локация (Location), Дата (Date).

Frequency of Occurrence (Частота встречаемости)

Сигнал ранжирования сущностей. Относится к количеству раз, когда ссылка на сущность появляется в документе или коллекции документов.

Knowledge Graph (Граф знаний)

Структура данных (граф из узлов и ребер), используемая для хранения сущностей и связей между ними. Упоминается как возможный способ хранения Entity References.

Natural Language Query (Естественно-языковой запрос)

Запрос, сформулированный с использованием разговорного языка, полных предложений или идиом.

Question Query (Вопросительный запрос)

Запрос (явный или неявный), который система идентифицирует как требующий ответа определенного типа сущности.

Topicality Score (Оценка тематичности)

Сигнал ранжирования сущностей. Оценивает взаимосвязь между ссылкой на сущность и контентом, в котором она появляется.

Unstructured Data (Неструктурированные данные)

Контент, не имеющий заранее определенной модели данных, например, обычный текст веб-страницы.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на Claims 1-3, представленных в публикации US20240362287A1.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод ответа на запрос.

1. Система получает топовые результаты поиска (top-ranked search results) по запросу.
2. На основе терминов запроса система идентифицирует его как вопросительный запрос (question query), запрашивающий определенный тип сущности (type of entity). Важное ограничение: тип является одним из: персона, локация или дата.
3. В контенте топовых результатов система идентифицирует ссылку на конкретную сущность (entity reference) требуемого типа. Важное условие: текст этой ссылки должен отличаться от терминов самого запроса.
4. Система генерирует ответ на запрос, который включает эту найденную entity reference.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет механизм генерации ответа.

Генерация ответа включает в себя включение изображения конкретной сущности, взятого из контента топовых результатов, вместе с entity reference.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет формат ответа.

Генерация ответа включает создание ответа на естественном языке (natural language response) на основе исходного запроса и найденной entity reference.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, используя данные, рассчитанные при индексировании, для генерации ответов на финальных этапах.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит предварительная обработка (offline processing). Система анализирует неструктурированный контент веб-страниц для идентификации Entity References и определения их типов. Эти данные сохраняются (previously generated data) для последующего использования во время поиска.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система анализирует входящий запрос, чтобы классифицировать его как Question Query и определить ожидаемый Entity Type ответа (например, запрос «Кто президент?» требует тип «Персона»).

RANKING – Ранжирование
Система генерирует стандартный набор top-ranked search results для запроса. Эти результаты служат пулом источников для ответа.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Генерация Ответов)
Основное применение патента для генерации SERP Features (например, Featured Snippets).

1. Получение данных о сущностях: Для топовых результатов извлекаются сохраненные данные об Entity References соответствующего типа.
2. Ранжирование сущностей: Система агрегирует и ранжирует эти сущности, используя сигналы, такие как Frequency of Occurrence и Topicality Score.
3. Выбор ответа: Выбирается сущность с наивысшим рангом (Entity Result).
4. Формирование ответа: Генерируется прямой ответ, возможно, на естественном языке и с включением изображения.

Входные данные:

• Запрос пользователя (Query).
• Топовые результаты поиска (Top-ranked search results).
• Предварительно извлеченные данные о сущностях (Entity References) и их типах, связанные с этими результатами.

Выходные данные:

• Прямой ответ (Answer), включающий выбранную Entity Reference.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние на информационный контент, содержащий фактические данные (статьи, справочные материалы, новости, биографии).
• Специфические запросы: Влияет на обработку фактических информационных запросов (Кто, Что, Где, Когда).
• Определенные форматы контента: Механизм напрямую влияет на генерацию блоков с прямыми ответами в выдаче (Featured Snippets).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда система идентифицирует запрос как Question Query, искомый ответ на который является сущностью определенного типа (в Claims патента явно указаны Персона, Локация, Дата).
• Условия применения: Применяется, когда система может идентифицировать релевантные сущности в Unstructured Data топовых результатов поиска. Система может анализировать больше результатов, если степень уверенности в ответе недостаточна (например, если несколько сущностей имеют близкий рейтинг).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Предварительная обработка (Индексирование)

1. Сбор контента: Получение неструктурированных данных веб-страниц.
2. Идентификация сущностей: Анализ текста для идентификации Entity References. Это может включать сравнение с базой известных имен или использование техник кластеризации (clustering techniques) для выявления часто встречающихся фраз.
3. Дисамбигуация: Разрешение неоднозначностей (например, определение, относится ли «Вашингтон» к человеку или к месту) с использованием контекстной информации.
4. Определение типа: Ассоциация каждой Entity Reference с Entity Type (Персона, Локация и т.д.).
5. Сохранение данных: Сохранение извлеченных данных (например, списка сущностей, их типов и частоты упоминания на странице) для использования во время поиска.

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Классификация запроса: Определение, является ли запрос вопросительным, и идентификация ожидаемого Entity Type ответа.
3. Генерация результатов: Генерация и ранжирование набора топовых результатов поиска.
4. Получение данных о сущностях: Запрос предварительно обработанных данных (Процесс А) о Entity References нужного типа для топовых результатов (например, Топ-10).
5. Ранжирование сущностей: Агрегация и ранжирование извлеченных сущностей. Ранжирование основано на сигналах (ranking signals).
6. Выбор ответа: Выбор сущности с наивысшим рангом (Entity Result).
7. Генерация ответа: Формирование ответа для пользователя, включающего выбранную сущность. Может включать генерацию естественно-языкового ответа и добавление изображения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Unstructured Data (неструктурированный текст) веб-страниц является основным источником для извлечения Entity References.
• Мультимедиа факторы: Изображения из контента топовых результатов могут быть использованы в ответе (Claim 2).
• Системные данные: Данные о ранжировании результатов поиска используются для определения набора «топовых» результатов, которые будут анализироваться для генерации ответа.

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует несколько сигналов ранжирования (ranking signals) для оценки сущностей, найденных в топовых результатах:

• Frequency of Occurrence (Частота встречаемости): Количество упоминаний сущности. Может рассчитываться для отдельного документа или агрегироваться по всем топовым результатам. Может нормализоваться по длине документа.
• Topicality Score (Оценка тематичности): Оценка связи между сущностью и контентом, в котором она появляется (например, [Барак Обама] имеет более высокий Topicality Score на сайте о политике, чем на сайте юридической школы). Патент также упоминает, что Topicality Score может включать или зависеть от:
  • Свежести (freshness) или возраста документа.
  • Количества ссылок на документ и из него.
  • Истории выборов этого документа в предыдущих результатах поиска.
  • Силы связи между документом и запросом.
• Вес результата поиска: В патенте упоминается, что при ранжировании сущностей может использоваться взвешенная комбинация сигналов, где вес может включать ранг результата поиска или другие метрики качества поиска.

Выводы

1. Генерация ответов из неструктурированного текста: Патент описывает конкретный механизм, позволяющий Google генерировать прямые ответы (Direct Answers), извлекая факты из обычного текста (Unstructured Data). Это ключевой компонент для работы Featured Snippets.
2. Зависимость от консенсуса Топа: Ответ формируется на основе анализа контента именно top-ranked search results. Качество и консенсус среди топовых страниц определяют, какой ответ будет показан.
3. Критичность распознавания сущностей (Entity Recognition): Способность системы точно идентифицировать и классифицировать сущности в тексте является основой этого механизма. Контент должен быть написан так, чтобы облегчить этот процесс.
4. Внутреннее ранжирование сущностей: Не все упоминания сущностей одинаково важны. Система ранжирует сущности, используя как минимум два ключевых сигнала: Frequency of Occurrence (частота) и Topicality Score (тематичность/релевантность контенту и источнику).
5. Ответы за пределами Knowledge Graph: Хотя система может использовать Knowledge Graph для хранения данных о сущностях, ее основное преимущество — способность отвечать на вопросы, извлекая информацию непосредственно из веб-индекса, даже если она не формализована в базе знаний.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под Featured Snippets: Целенаправленно создавать контент, отвечающий на фактические вопросы (Кто, Что, Где, Когда). Формулировать ответы четко и ясно, чтобы облегчить извлечение фактов из неструктурированного текста.
• Четкое и последовательное упоминание сущностей: Убедиться, что ключевые сущности (имена людей, названия мест, даты) четко указаны в тексте. Использовать полные наименования и избегать неоднозначности, чтобы система могла корректно выполнить Entity Recognition.
• Повышение частоты релевантных сущностей: Ключевая сущность, являющаяся ответом на вопрос, должна упоминаться в контенте достаточно часто (в естественном контексте), чтобы повысить ее Frequency of Occurrence в рамках анализируемых документов.
• Усиление Topicality Score сущностей: Упоминаемые сущности должны быть тесно связаны с основной темой документа. Сущность должна быть в фокусе контента, а не упоминаться вскользь. Также следует работать над общими сигналами качества страницы (свежесть, ссылки, релевантность), которые влияют на Topicality Score.
• Использование релевантных изображений: Включать в контент изображения ключевых сущностей (например, портреты людей, фотографии мест). Согласно Claim 2, эти изображения могут быть использованы Google в блоке прямого ответа.
• Повышение общего качества и ранга страницы: Поскольку система анализирует только top-ranked search results, необходимо применять комплексные SEO-стратегии для достижения высоких позиций по целевым запросам.

Worst practices (это делать не надо)

• Неоднозначное упоминание сущностей: Чрезмерное использование местоимений или сложных речевых оборотов без четкой привязки к конкретной сущности затрудняет ее идентификацию и снижает шансы на использование контента в качестве ответа.
• Спам сущностями (Entity Stuffing): Искусственное завышение частоты упоминаний сущностей (Frequency of Occurrence) без поддержания естественности и качества текста может привести к снижению общего качества страницы и, как следствие, ее позиций.
• Низкая тематичность упоминаний: Включение множества нерелевантных сущностей в текст. Это может снизить Topicality Score для ключевых сущностей.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность семантического поиска, основанного на сущностях. Для SEO это подчеркивает необходимость перехода от оптимизации под ключевые слова к оптимизации под сущности и интенты. Способность сайта предоставлять четкие, авторитетные и легко извлекаемые факты из неструктурированного контента напрямую влияет на видимость в наиболее заметных блоках SERP (Featured Snippets). Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на создании контента, который является лучшим источником фактической информации в своей нише.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация статьи для получения Featured Snippet по фактическому запросу.

1. Целевой запрос (Question Query): «Когда была основана компания Apple?» (Тип сущности: Дата).
2. Анализ текущей выдачи: Проверить, какие сайты сейчас занимают топовые позиции и какой ответ генерирует Google.
3. Оптимизация контента (Unstructured Data): В статье об истории Apple убедиться, что дата основания («1 апреля 1976 года») четко указана в тексте.
4. Повышение Frequency и Topicality: Упомянуть эту дату несколько раз в релевантном контексте (например, в вводном абзаце, в хронологической таблице, в подзаголовке). Сформулировать предложение: «Компания Apple была основана Стивом Джобсом, Стивом Возняком и Рональдом Уэйном 1 апреля 1976 года».
5. Добавление мультимедиа: Добавить изображение, связанное с основанием (например, фото первого офиса или логотипа того времени).
6. Ожидаемый результат: Когда статья достигнет топовых позиций, система проанализирует ее текст, идентифицирует дату «1 апреля 1976 года» как наиболее релевантную и частую сущность типа «Дата» и использует ее для генерации Featured Snippet, ссылаясь на сайт.

Вопросы и ответы