Как Google проверяет факты в ответах LLM (AI Overviews) с помощью поиска и моделей подтверждения

Описание

Какую задачу решает

Патент решает критическую проблему генеративных моделей, включая Большие Языковые Модели (LLMs) — склонность генерировать ложную информацию или «галлюцинации» (hallucinations). Эта проблема подрывает доверие пользователей к сгенерированному контенту. Изобретение предлагает автоматизированный механизм для идентификации потенциально ложной информации путем оценки подтверждения (entailment evaluation) выходных данных генеративной модели на основе внешних источников.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для автоматической проверки достоверности контента, сгенерированного LLM. Система извлекает текстовые фрагменты из ответа LLM, определяет, подлежат ли они проверке (suitable for textual entailment analysis), и выполняет поиск подтверждающей информации. Затем используются специализированные модели машинного обучения (Entailment Models), чтобы определить, подтверждается (corroborates) или опровергается (contradicts) ли утверждение LLM найденными документами. Результаты проверки представляются пользователю в виде аннотаций к сгенерированному тексту.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Генерация ответа: LLM генерирует ответ на запрос пользователя.
• Извлечение фрагментов: Ответ разбивается на отдельные текстовые фрагменты (утверждения).
• Фильтрация: Система определяет, какие фрагменты содержат проверяемые факты (например, отсеивая приветствия).
• Поиск доказательств: Для проверяемых фрагментов формулируются поисковые запросы, и из индекса извлекаются релевантные документы.
• Оценка подтверждения (Entailment Evaluation): Фрагмент и найденные документы обрабатываются моделями подтверждения (Corroboration Model и Contradiction Model) для генерации оценок подтверждения и опровержения.
• Аннотирование: На основе сравнения этих оценок система генерирует аннотации (например, выделение цветом), указывающие на достоверность или сомнительность фрагмента, и предоставляет ссылки на источники.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Патент подан в сентябре 2024 года и опубликован в марте 2025 года. Он напрямую связан с текущими усилиями Google по интеграции генеративного ИИ в поиск (например, AI Overviews/SGE) и необходимостью обеспечения фактической точности этих ответов. Описанный механизм является фундаментальным для работы систем, основанных на Retrieval-Augmented Generation (RAG) и факт-чекинге ИИ.

Важность для SEO

Влияние на SEO критическое (10/10). Хотя патент описывает пост-обработку сгенерированного контента, он определяет, как Google использует веб-индекс в качестве источника истины для валидации ответов ИИ. Это радикально меняет роль SEO: теперь ключевая задача — не просто ранжироваться, а стать тем источником, который Google использует для подтверждения (corroboration) информации. Контент, который легко интерпретируется моделями подтверждения, получит преимущество в виде цитирования в ответах ИИ.

Детальный разбор

Термины и определения

Entailment Evaluation (Оценка Подтверждения)

Процесс определения, подтверждается или опровергается ли текстовый фрагмент (например, утверждение LLM) содержанием другого документа (например, результатом поиска).

Generative Model / LLM (Генеративная Модель / Большая Языковая Модель)

Тип модели машинного обучения (например, PaLM, LaMDA, BERT, Gemini), которая генерирует последовательности выходных данных (текст, изображения и т.д.) на основе входных данных. Используется для создания ответов на запросы.

Hallucinations (Галлюцинации)

Ложная или вымышленная информация, сгенерированная LLM.

Textual Fragment (Текстовый фрагмент)

Часть текста (предложение, утверждение, независимая клаузула), извлеченная из выходных данных LLM для последующего анализа.

Entailment Filtering Engine (Механизм фильтрации подтверждений)

Компонент, который оценивает текстовые фрагменты, чтобы определить, подходят ли они для анализа подтверждения (т.е. содержат ли они проверяемые факты).

Classifier(s) 133 (Классификаторы пригодности)

Модели машинного обучения (например, RNN, LSTM, Трансформеры или «облегченные» LLM), обученные определять пригодность фрагмента для анализа подтверждения.

Entailment Models (Модели Подтверждения)

Модели машинного обучения, используемые для оценки взаимосвязи между текстовым фрагментом и документом.

Corroboration Model (Модель Подтверждения)

Модель подтверждения, обученная генерировать выходные данные (Corroboration metric), указывающие на то, подтверждает ли документ текстовый фрагмент.

Contradiction Model (Модель Опровержения)

Модель подтверждения, обученная генерировать выходные данные (Contradiction metric), указывающие на то, противоречит ли документ текстовому фрагменту.

Incorrectness Score (i) (Оценка Некорректности)

Взвешенная метрика, рассчитываемая на основе оценки подтверждения (e) и оценки опровержения (c), используемая для принятия решения об аннотировании фрагмента.

Annotations (Аннотации)

Визуальные или аудио элементы (например, выделение цветом, всплывающие окна, ссылки), добавляемые к выходным данным LLM для указания результатов оценки подтверждения.

Responsive Content Quality Metric (Метрика качества адаптивного контента)

Оценка качества, надежности или авторитетности документа, найденного в поиске. Может использоваться как порог для принятия решения о том, следует ли доверять этому документу при проверке фактов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод проверки выходных данных генеративной модели.

1. Система получает запрос.
2. Генерируется выходной контент с использованием генеративной модели.
3. Из выходного контента извлекается множество текстовых фрагментов.
4. Определяется подмножество фрагментов, пригодных для анализа текстового подтверждения (suitable for textual entailment analysis).
5. Для каждого фрагмента из подмножества выполняется анализ:
   1. Формулируется поисковый запрос на основе фрагмента.
   2. Извлекается как минимум один документ, релевантный поисковому запросу.
   3. Фрагмент и документ обрабатываются одной или несколькими Entailment Models для генерации прогноза: подтверждает или опровергает документ данный фрагмент.
6. На клиентском устройстве отображается ответ на естественном языке (NL).
7. На клиентском устройстве отображаются аннотации (annotations), которые выражают эти прогнозы для фрагментов.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет типы используемых Entailment Models.

Система использует две отдельные модели: Corroboration machine learning model (для проверки подтверждения) и Contradiction machine learning model (для проверки опровержения).

Claim 3 и 4 (Зависимые от 2): Детализируют механизм принятия решений и аннотирования.

Прогноз (подтверждено/опровергнуто) определяется на основе сравнения выходных данных обеих моделей (подтверждения и опровержения). Визуальные атрибуты аннотаций (например, цвет выделения) выбираются на основе этого сравнения.

Claim 5 и 6 (Зависимые от 1): Описывают механизм классификации пригодности фрагментов.

Пригодность фрагмента для анализа определяется с помощью обученной модели классификатора (classifier machine learning model) или регрессионной модели, предсказывающей оценку пригодности (entailment score).

Claim 15 (Зависимый от 1): Вводит понятие качества источника.

Генерация прогнозов (подтверждение/опровержение) может выполняться условно, в зависимости от метрики качества найденного документа (responsive content quality metric).

Где и как применяется

Изобретение описывает систему (NL based response system), которая находится между пользователем и поисковой системой, а также использует LLM. Оно затрагивает несколько этапов обработки запроса и генерации ответа.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система получает запрос от пользователя и может использовать контекст для подготовки входных данных (input prompts) для LLM.

RANKING – Ранжирование (Вспомогательная роль)
Механизм Entailment Evaluation использует поисковую систему (Search System) для извлечения документов (Responsive Content) в ответ на запросы, сформулированные на основе фрагментов текста LLM. На этом этапе также могут рассчитываться метрики качества источников (Responsive Content Quality Metric).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование (Генерация и Валидация Ответа)
Это основной этап применения патента, который можно рассматривать как фазу генерации и валидации ответа ИИ:

1. Генерация: LLM Response Generation Engine создает первоначальный ответ.
2. Валидация (Entailment Analysis): Компоненты Fragment Extraction, Entailment Filtering и Entailment Evaluation работают вместе для проверки сгенерированного контента против индекса.
3. Представление (UX Engine): Финальный ответ аннотируется и представляется пользователю. Это модификация стандартной выдачи путем добавления слоя сгенерированного и проверенного контента.

Входные данные:

• Исходный запрос пользователя и контекст.
• Документы из поискового индекса (Responsive Content).
• Метрики качества документов (Responsive Content Quality Metric).

Выходные данные:

• Сгенерированный ответ на естественном языке (LLM Output).
• Аннотации (Annotations), указывающие на подтверждение или опровержение фрагментов ответа.
• Ссылки на подтверждающие/опровергающие документы.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние оказывается на контент, содержащий проверяемые факты, утверждения, цифры, цитаты. Меньше влияет на субъективные мнения или творческий текст.
• Специфические запросы: Информационные запросы, где фактическая точность имеет решающее значение.
• Конкретные ниши или тематики: Критически важно для YMYL-тематик (здоровье, финансы, новости), где галлюцинации ИИ могут нанести реальный вред.

Когда применяется

• Триггеры активации: Механизм активируется, когда система решает использовать LLM для генерации ответа на запрос. В патенте также упоминается возможность активации пользователем вручную (например, нажатием кнопки для проверки фактов).
• Условия работы: Применяется только к тем фрагментам текста, которые классифицированы как пригодные для анализа подтверждения (suitable for textual entailment analysis).
• Ограничения: Эффективность зависит от наличия и качества релевантных документов в поисковом индексе. Если информации нет или источники низкого качества (низкий Responsive Content Quality Metric), система может не предоставить аннотаций или указать на отсутствие релевантного контента.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и валидации ответа LLM

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Генерация ответа LLM: LLM Input Engine готовит промпт, а LLM Response Generation Engine генерирует выходные данные (LLM Output).
3. Извлечение фрагментов: Fragment Extraction Engine анализирует LLM Output и извлекает текстовые фрагменты (утверждения).
4. Фильтрация пригодности: Entailment Filtering Engine использует классификаторы, чтобы определить подмножество фрагментов, пригодных для анализа подтверждения. Фрагменты без фактов отбрасываются.
5. Параллельный анализ подтверждения (для каждого пригодного фрагмента):
   1. Формулирование запроса: На основе текстового фрагмента формулируется поисковый запрос.
   2. Извлечение документов: Поисковая система возвращает релевантные документы (Responsive Content) и, возможно, их метрики качества.
   3. Оценка качества источника (Опционально): Система может проверить Responsive Content Quality Metric. Если качество ниже порога, документ может быть проигнорирован.
   4. Генерация оценок подтверждения: Entailment Evaluation Engine обрабатывает пару (Фрагмент + Документ) с помощью Corroboration Model (генерирует оценку ‘e’) и Contradiction Model (генерирует оценку ‘c’).
6. Вычисление Оценки Некорректности: Для каждого фрагмента рассчитывается Incorrectness Score (i) по формуле, например: i=αc+(1-α)(1-e) (где α — весовой коэффициент).
7. Принятие решения об аннотировании: UX Engine использует оценку ‘i’ и пороговые значения для ‘c’ и ‘e’, чтобы классифицировать фрагмент (например, Подтвержден, Опровергнут, Контент не найден, Без визуального выделения).
8. Отображение результата: Система отображает LLM Output пользователю.
9. Отображение аннотаций: Система добавляет к LLM Output аннотации (визуальное выделение, ссылки), основанные на результатах классификации. Аннотации могут быть интерактивными, позволяя пользователю увидеть подтверждающий/опровергающий источник.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на механизме валидации и использует следующие типы данных:

• Контентные факторы (LLM Output): Текст, сгенерированный LLM, который является объектом анализа.
• Контентные факторы (Responsive Content): Текст, сниппеты или полные документы из поискового индекса, используемые как доказательная база.
• Факторы качества сайта/документа: Упоминается Responsive Content Quality Metric — предварительно рассчитанная оценка качества или авторитетности найденных документов. Система может использовать эти метрики для фильтрации источников, которым можно доверять.
• Пользовательские факторы: Запрос пользователя и его контекст используются для генерации исходного ответа LLM.

Какие метрики используются и как они считаются

Система вычисляет несколько ключевых метрик для оценки достоверности:

• Corroboration Metric (e): Оценка, сгенерированная Corroboration Model. Указывает на степень подтверждения фрагмента документом.
• Contradiction Metric (c): Оценка, сгенерированная Contradiction Model. Указывает на степень опровержения фрагмента документом.
• Incorrectness Score (i): Агрегированная оценка некорректности. Рассчитывается как взвешенное среднее между оценкой опровержения и отсутствием подтверждения. Формула: i=αc+(1-α)(1-e). Эта формула учитывает ситуации, когда нет ни сильного подтверждения, ни сильного опровержения.
• Пороговые значения: Система использует пороги для принятия решений. В примере патента:
  • Порог для ‘i’ (например, 0.75) для определения потенциальной некорректности.
  • Пороги для ‘c’ и ‘e’ (например, 0.9) для финальной классификации как «Подтверждено» или «Опровергнуто».
• Методы анализа текста (NLP): Используются сложные NLP-модели (Трансформеры, LLM) для реализации Entailment Models, которые требуют глубокого семантического понимания для сравнения утверждений LLM и контента веб-страниц.

Выводы

1. Веб-индекс как источник истины для ИИ: Патент подтверждает, что Google использует свой поисковый индекс для наземной проверки (grounding) и валидации ответов, сгенерированных LLM. Это центральный механизм борьбы с галлюцинациями.
2. Сложный механизм валидации (Entailment): Валидация — это не просто поиск ключевых слов. Используются специализированные Entailment Models (подтверждение и опровержение), которые семантически сравнивают утверждения LLM с контентом веб-страниц.
3. Важность качества источников: Система учитывает качество найденных документов (Responsive Content Quality Metric). Только авторитетные источники могут использоваться для подтверждения или опровержения информации. Это подчеркивает важность E-E-A-T.
4. Автоматизированный факт-чекинг на уровне фрагментов: Проверка выполняется гранулярно, на уровне отдельных утверждений (Textual Fragments), а не всего ответа в целом. Это позволяет точно указывать на достоверные и сомнительные части ответа.
5. Новая цель для SEO – Стать источником подтверждения: Для SEO-специалистов это означает смещение фокуса. Важно создавать контент таким образом, чтобы Entailment Models могли легко интерпретировать его как подтверждение фактической информации. Это требует ясности, точности и авторитетности.
6. Прозрачность и аннотации: Система стремится к прозрачности, предоставляя пользователям аннотации и ссылки на источники, что напрямую ведет трафик на сайты, которые служат основой для подтверждения.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Создание четкого, фактического контента: Пишите контент с четкими, однозначными утверждениями. Entailment Models лучше работают с точными фактами, чем с расплывчатыми формулировками. Убедитесь, что ваш контент может служить надежным источником для подтверждения (corroboration).
• Усиление сигналов E-E-A-T: Поскольку система использует Responsive Content Quality Metric для оценки надежности источников, работа над авторитетностью сайта и авторов критически важна. Google должен доверять вашему сайту, чтобы использовать его для валидации ответов ИИ.
• Оптимизация под семантическое соответствие: Сосредоточьтесь на том, чтобы ваш контент точно отвечал на конкретные вопросы. Entailment Models ищут семантическое подтверждение, а не просто совпадение терминов.
• Использование структурированных данных (Schema.org): Хотя патент прямо не упоминает Schema, предоставление информации в структурированном виде может помочь моделям легче извлекать и интерпретировать факты, что потенциально улучшает процесс подтверждения.
• Мониторинг цитирования в AI Overviews: Анализируйте, когда и как ваш контент используется в качестве аннотации (ссылки) в сгенерированных ответах. Это прямой показатель того, что система считает ваш контент подтверждающим источником.

Worst practices (это делать не надо)

• Публикация непроверенной или двусмысленной информации: Контент, который может быть интерпретирован как противоречащий авторитетным источникам или содержащий галлюцинации, не будет использоваться для подтверждения и может негативно сказаться на оценке качества сайта.
• Использование кликбейта и преувеличений: Заявления, которые не выдерживают фактической проверки со стороны Contradiction Model, бесполезны в контексте этого патента.
• Игнорирование авторитетности домена: Попытки ранжироваться по фактическим запросам с сайтов с низким E-E-A-T будут неэффективны, так как система может отфильтровать их на этапе проверки Responsive Content Quality Metric.
• Создание контента исключительно с помощью ИИ без редактуры: Публикация не отредактированного ИИ-контента рискованна, так как он может содержать те самые галлюцинации, против которых направлен этот патент.

Стратегическое значение

Этот патент имеет фундаментальное значение для эры генеративного поиска. Он описывает инфраструктуру, которая делает возможным масштабирование ИИ-ответов при сохранении (или попытке сохранения) фактической точности. Стратегически, SEO переходит от «оптимизации для ранжирования» к «оптимизации для подтверждения» (Optimization for Corroboration). Веб-сайты становятся базой знаний, которую ИИ использует и на которую ссылается. Долгосрочная стратегия должна быть направлена на создание наиболее точного, авторитетного и семантически ясного источника информации в своей нише.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация статьи о питании для подтверждения (Corroboration)

1. Анализ интента: Пользователь спрашивает: «Сколько белка нужно потреблять в день?». LLM генерирует ответ.
2. Цель SEO: Сделать так, чтобы наша статья использовалась как источник для аннотации в ответе LLM.
3. Действия (Контент): Вместо расплывчатого текста «Нужно есть много белка», предоставить точные данные: «Рекомендуемая суточная норма (RDA) белка составляет 0.8 грамма на килограмм веса тела».
4. Действия (Авторитетность): Указать автора статьи (дипломированного нутрициолога) и добавить ссылки на оригинальные исследования (например, ВОЗ). Это повышает Responsive Content Quality Metric.
5. Процесс Google:
   • LLM генерирует: «Ежедневно требуется 0.8 г белка на кг веса».
   • Система извлекает этот фрагмент.
   • Система ищет подтверждение и находит нашу статью.
   • Corroboration Model сравнивает фрагмент LLM и наше утверждение. Оценка ‘e’ высокая (например, 0.95).
   • Contradiction Model не находит противоречий. Оценка ‘c’ низкая.
6. Результат: Ответ LLM помечается как подтвержденный, и наша статья получает ссылку (аннотацию) в AI Overview.

Вопросы и ответы