Как Google использует ИИ-оркестратор (Router Model) для анализа конкретных фрагментов видео и ответов на запросы пользователей

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности и высокой вычислительной стоимости анализа видеоконтента в ответ на запросы пользователей. Пользователям сложно сформулировать текстовый запрос о визуальном содержании, а использование скриншотов неудобно и упускает динамический контекст (например, последовательность действий). Система призвана обеспечить точные ответы на гранулярные вопросы о видео в реальном времени, минимизируя вычислительные затраты за счет анализа только релевантных сегментов.

Что запатентовано

Запатентована архитектура для контекстуализации видеозапросов, ядром которой является machine-learned router model (модель-маршрутизатор, часто LLM). Эта модель действует как оркестратор: она анализирует запрос пользователя и контекст видео (включая момент времени запроса), определяет намерение, выделяет релевантный фрагмент данных (Video Clip или Subset of Video Data) и генерирует Routing Data. Эти данные определяют, какая специализированная Processing System (например, VLM или Поиск) должна обработать фрагмент.

Как это работает

Система функционирует следующим образом:

• Ввод и Контекст: Пользователь вводит запрос во время просмотра видео. Система фиксирует запрос и контекст (таймкод, отображаемые кадры).
• Маршрутизация (Router Model): Router Model анализирует запрос и контекст для определения намерения.
• Сегментация: Модель выделяет релевантный Video Clip или подмножество данных.
• Выбор инструмента: Модель генерирует Routing Data (например, API-вызовы), направляя фрагмент в соответствующую Processing System (например, Vision Language Model для описания, Embedding Search для поиска товаров).
• Обработка: Выбранная система анализирует фрагмент и генерирует Model Output.
• Генерация ответа: Generative Model (например, NLP-модель) синтезирует финальный ответ пользователю в естественном языке (Query Response).

Актуальность для SEO

Крайне высокая. Патент подан в конце 2023 года и отражает текущий стратегический вектор развития Google в области мультимодального поиска (Gemini), глубокого понимания видеоконтента и развития интерактивных функций, подобных SGE (Search Generative Experience), в видеоплеерах (например, YouTube).

Важность для SEO

Влияние на SEO, особенно Video SEO, высокое (85/100). Патент описывает инфраструктуру, которая позволяет Google извлекать и понимать информацию внутри видео на уровне отдельных кадров, объектов и действий. Это фундаментально меняет подход к оптимизации: приоритет смещается с оптимизации видео как единого блока на обеспечение максимальной индексируемости его внутренних компонентов (сущностей, сегментов, аудио и визуального ряда) для ИИ-систем.

Детальный разбор

Термины и определения

Entity Tags (Теги сущностей)

Предварительно сгенерированные метки, идентифицирующие объекты, локации или сущности в видео. Генерируются на этапе индексации с помощью Tagging Model или coarse classifiers.

Generative Model (Генеративная модель)

Модель (часто NLP или LLM), используемая на финальном этапе для синтеза Model Output в связный ответ на естественном языке (Query Response).

Processing System (Система обработки)

Одна из множества специализированных систем или моделей, выбранная Router Model для выполнения задачи. Примеры: Embedding Search, Vision Language Model (VLM), Segmentation Model, List Generation Model.

Router Model (Модель-маршрутизатор)

Ключевой компонент (часто LLM). Анализирует запрос и контекст видео, определяет намерение, сегментирует релевантные данные (Video Clip) и генерирует инструкции (Routing Data) для дальнейшей обработки.

Routing Data (Данные маршрутизации)

Инструкции от Router Model, определяющие, какая Processing System должна использоваться. Могут включать вызовы API.

Transcription Model (Модель транскрипции)

Модель, используемая на этапе индексации для генерации текстовой расшифровки аудиодорожки видео.

Video Clip (Видеоклип)

Конкретная последовательность кадров, сегментированная из исходного видео, признанная релевантной запросу.

Video Data (Видеоданные)

Полный набор данных о видео: кадры, аудио, а также результаты предобработки (транскрипт, Entity Tags) и метаданные.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит три независимых пункта (Claims 1, 11, 17), описывающих варианты системы.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовую систему генерации результатов поиска.

1. Система получает входной запрос и Video Data.
2. Machine-learned router model обрабатывает их для генерации Video Clip и Routing Data.
3. Ключевая функция маршрутизатора: (i) Определить контекст того, когда был введен запрос относительно того, какая последовательность кадров отображалась; (ii) Использовать этот контекст и запрос для определения релевантной части видеоданных (Video Clip); (iii) Определить конкретную Processing System из множества доступных.
4. Выбранная система обрабатывает Video Clip для определения одного или нескольких search results.
5. Система предоставляет эти результаты.

Claim 11 (Независимый пункт): Описывает метод с акцентом на генерацию ответа с помощью ИИ.

1. Процесс аналогичен Claim 1, включая определение контекста времени ввода запроса.
2. Routing Data определяют конкретную particular machine-learned model (например, VLM).
3. Эта модель обрабатывает Video Clip и генерирует Model Output (например, описание сцены).
4. Затем Model Output обрабатывается Generative Model (NLP-моделью) для генерации финального Query Response.
5. Ответ предоставляется для отображения вместе с видео.

Claim 17 (Независимый пункт): Описывает реализацию в формате чат-интерфейса и использование подмножества данных.

1. Запрос получается через Chat Interface, отображаемый одновременно с окном просмотра видео.
2. Router Model определяет Subset of the Video Data (не обязательно клип, это могут быть метаданные или теги) на основе запроса и контекста времени ввода запроса.
3. После обработки специализированной моделью и генерации Model Output, Generative Model обрабатывает Input Query и Model Output для создания ответа на естественном языке (Natural Language Response).
4. Ответ отображается в Chat Interface.

Где и как применяется

Изобретение интегрирует предварительные вычисления с обработкой запросов в реальном времени, затрагивая несколько этапов поисковой архитектуры.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит критически важная предобработка видео. Система использует Transcription Model для генерации транскрипта и Tagging Model (или Coarse Classifiers, как указано в Claim 4) для генерации Entity Tags, связанных с обнаруженными объектами. Эти данные сохраняются как часть Video Data.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Здесь работает Router Model. В реальном времени она анализирует Input Query и контекст воспроизведения (таймкод, текущие кадры). Она определяет намерение пользователя и решает, какие данные использовать (сегментирует Video Clip) и как их обрабатывать (выбирает Processing System и генерирует Routing Data).

RANKING / RETRIEVAL – Ранжирование / Поиск информации
Router Model направляет запрос к специализированным Processing Systems. Например, активируется Embedding Search для поиска товаров или Vision Language Model для анализа сцены. Эти системы выполняют фактический поиск или анализ.

METASEARCH / RERANKING – Метапоиск / Переранжирование (Синтез ответа)
На финальном этапе Generative Model синтезирует Model Output, полученный от специализированных систем, в итоговый Query Response (часто мультимодальный и на естественном языке).

Входные данные:

• Input Query пользователя.
• Video Data (кадры, аудио, транскрипт, Entity Tags, метаданные).
• Контекст воспроизведения (таймкод запроса, отображаемый кадр).

Выходные данные:

• Query Response (текст на естественном языке, результаты поиска, ссылки на продукты, сгенерированные списки, извлеченные данные).

На что влияет

• Типы контента и ниши: Наибольшее влияние на видеоконтент, из которого можно извлечь структурированную информацию: обзоры продуктов (E-commerce), тревел-влоги (Travel), обучающие видео (Education, DIY), кулинарные рецепты.
• Специфические запросы: Влияет на информационные («Что это?»), коммерческие («Где купить это?») и инструктивные («Как это сделать?», «Составь план по этому видео») запросы, заданные в контексте видео.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда пользователь инициирует запрос через специализированный интерфейс взаимодействия с видео (например, функция «Спросить об этом видео» или чат-бот, ассоциированный с плеером).
• Условия работы: Работает в реальном времени во время воспроизведения или паузы. Система использует контекст момента ввода запроса для определения релевантного сегмента.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Предварительная обработка видео (Офлайн / Индексирование)

1. Получение видео.
2. Транскрипция: Обработка аудио с помощью Transcription Model для создания текстовой расшифровки.
3. Тегирование: Обработка кадров с помощью Tagging Model (Coarse Classifiers) для генерации Entity Tags (объекты, локации, темы).
4. Сохранение: Кадры, аудио, транскрипт и теги сохраняются как единый пакет Video Data.

Процесс Б: Обработка запроса (Реальное время)

1. Получение запроса и контекста: Система получает Input Query и фиксирует контекст (таймкод, отображаемые кадры).
2. Анализ намерения (Router Model): Router Model обрабатывает запрос и Video Data для определения цели пользователя.
3. Сегментация данных (Router Model): На основе намерения и контекста модель определяет релевантное Subset of Video Data (например, генерирует Video Clip).
4. Генерация маршрута (Router Model): Модель определяет оптимальную Processing System (например, VLM или Embedding Search) и генерирует Routing Data (API-вызовы).
5. Специализированная обработка: Выбранная Processing System обрабатывает Subset of Video Data и возвращает Model Output.
6. Генерация ответа: Generative Model обрабатывает Input Query и Model Output для создания связного Query Response на естественном языке.
7. Отображение результата: Ответ предоставляется пользователю в интерфейсе (например, в чате) без остановки воспроизведения видео.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует комбинацию мультимедийных, структурных и контекстных данных.

• Мультимедиа факторы:
  • Кадры видео (plurality of frames). Используются для генерации Video Clip и анализа визуальными моделями.
  • Аудиодорожка. Используется для генерации транскрипта и может анализироваться напрямую (например, для идентификации музыки).
• Контентные / Структурные факторы (Метаданные):
  • Транскрипт (Transcript). Текстовая расшифровка аудио, сгенерированная заранее. Используется Router Model для понимания контекста.
  • Метки сущностей (Entity Tags). Предварительно вычисленные метки об объектах или темах в видео.
  • Метаданные видео (Название, описание, главы). Упоминаются как часть Video Data.
• Пользовательские / Контекстные факторы:
  • Входной запрос (Input Query).
  • Контекст времени ввода запроса (context of when the input query was input). Таймкод или отображаемый кадр в момент запроса. Критически важно для сегментации данных.
  • Пользовательские корректировки (например, ручной выбор временного диапазона).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не предоставляет конкретных формул или метрик ранжирования. Он описывает архитектуру и логику маршрутизации данных.

Основной метод вычисления — это использование машинного обучения на разных этапах:

• Router Model (LLM): Используется для интерпретации намерения (Intent Understanding), определения релевантности сегментов и генерации инструкций маршрутизации (API calls).
• Специализированные модели:
  • VLM: Используется для анализа визуального контента и генерации текстовых описаний.
  • Embedding Models: Используются для генерации эмбеддингов и поиска похожих результатов (Embedding Search).
  • Classification Models: Используются для генерации Entity Tags на этапе индексации.
• Generative Model (NLP/LLM): Используется для синтеза финального ответа.

Выводы

1. Оркестрация как ключевая инновация: Центральным элементом является Router Model. Google использует ИИ (LLM) как диспетчер для эффективного управления мультимодальными запросами, определяя, ЧТО анализировать (сегментация данных) и КАК (выбор специализированной системы).
2. Контекст времени запроса критичен: Система явно учитывает контекст момента запроса (что именно пользователь видит на экране) (Claim 1). Это критично для точности ответов в длинных видео и позволяет точно определить релевантный Video Clip.
3. Эффективность через предобработку (Индексацию): Система полагается на предварительно вычисленные данные (Entity Tags и Transcripts), сгенерированные на этапе индексирования (Claim 4). Это позволяет Router Model быстро понимать содержание видео без глубокого анализа кадров в реальном времени.
4. Инфраструктура для Мультимодального SGE: Патент описывает архитектуру, необходимую для реализации функций, подобных SGE, в контексте видео. Generative Model используется на финальном этапе для формирования ответа в удобной, разговорной форме.
5. Извлечение структурированных данных: Система предназначена не только для ответов на вопросы, но и для извлечения сложных структурированных данных из видео, таких как маршруты (Itineraries), рецепты (Recipes) и решение задач (Quantitative Reasoning).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации направлены на улучшение понимания видеоконтента ИИ-системами Google.

• Оптимизация аудио и транскрипции: Обеспечивайте высокое качество аудиодорожки и четкую речь. Поскольку Transcription Model генерирует данные, которые использует Router Model, точность транскрипта критически важна. Проверяйте и корректируйте автоматические субтитры.
• Визуальная четкость ключевых элементов: Обеспечивайте хорошую видимость продуктов, локаций, текста на экране или действий. Специализированные системы (VLM, Embedding Search) полагаются на качество визуальных данных в извлеченном Video Clip для корректной идентификации.
• Логическая структура и сегментация (Главы): Структурируйте видео на четкие логические блоки (например, шаги в инструкции, отдельные локации в блоге). Используйте главы (Chapters) в YouTube. Это помогает Router Model точнее определить релевантный сегмент для ответа на запрос.
• Синхронизация мультимодальных сигналов: Убедитесь, что аудиодорожка соответствует визуальному ряду. Система анализирует обе модальности (multimodal processing). Проговаривайте названия сущностей (брендов, мест), когда они появляются в кадре.
• Создание контента для извлечения данных: При создании рецептов или инструкций четко проговаривайте шаги и ингредиенты. Это облегчает работу List Generation Model по извлечению структурированных инструкций.

Worst practices (это делать не надо)

• Низкое качество продакшена: Плохое освещение, затрудняющее распознавание объектов, или низкое качество звука, мешающее точной транскрипции, снижают объем и качество данных, доступных Router Model.
• Визуальный беспорядок и отсутствие структуры: Перегруженные кадры или длинные видео без четкой сегментации затрудняют для системы выделение конкретного Video Clip, релевантного запросу пользователя.
• Несоответствие аудио и видео (Dissonance): Если в аудио обсуждается одно, а визуальный ряд показывает другое, это может запутать Router Model при определении контекста и привести к неточным ответам.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегический переход Google к глубокому мультимодальному пониманию контента и реализации прямых ответов внутри платформ. Видео больше не рассматривается как монолитный блок, а как источник структурированной информации. Для Video SEO это означает, что оптимизация должна быть направлена на то, чтобы каждый сегмент видео был максимально понятным для ИИ-систем. Способность Google отвечать на вопросы непосредственно из видео может повысить вовлеченность на платформе (например, YouTube) и потенциально снизить переходы на внешние сайты.

Практические примеры

Сценарий 1: Поиск товара в видеообзоре

1. Ситуация: Пользователь смотрит видеообзор гаджетов. На отметке 05:23 показана умная колонка.
2. Запрос: Пользователь спрашивает: «Сколько стоит эта колонка?».
3. Действие системы: Router Model анализирует запрос («Сколько стоит») и контекст (05:23). Она генерирует Video Clip (05:20-05:30) и направляет его в Embedding Search (поиск продукта). Система идентифицирует модель колонки.
4. Результат: Generative Model формирует ответ с названием модели, ценой и ссылками на магазины.
5. Вывод для SEO: Креатору выгодно четко показать продукт и произнести его название для облегчения идентификации.

Сценарий 2: Запрос инструкции в кулинарном видео

1. Ситуация: Пользователь смотрит рецепт пасты.
2. Запрос: «Какой рецепт этого блюда?».
3. Действие системы: Router Model определяет, что запрос требует анализа структуры всего видео. Она направляет данные (транскрипт, ключевые кадры) в List Generation Model. Модель извлекает ингредиенты и шаги из транскрипта и видеоряда.
4. Результат: Generative Model формирует пошаговый ответ с инструкциями.
5. Вывод для SEO: Важно структурировать видео главами и четко проговаривать каждый шаг и ингредиент.

Вопросы и ответы