Как Google встраивает модели машинного обучения прямо в поисковый индекс для мгновенного и точного ранжирования

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему баланса между эффективностью (скоростью) и точностью в системах поиска и рекомендаций. Традиционные системы используют двухэтапный процесс: 1) Быстрый, но грубый отбор кандидатов (Information Retrieval, IR); 2) Медленное, но точное ранжирование с помощью машинного обучения (Machine-Learned Ranking). Ключевая уязвимость: этап IR может отфильтровать высокорелевантные документы, которые ML-модель оценила бы высоко. Также патент решает проблему высокой вычислительной стоимости запуска сложных ML-моделей в реальном времени.

Что запатентовано

Запатентован метод создания поискового индекса (Searchable Index) путем прямой интеграции в него логики модели машинного обучения (Machine-Learned Model). Вместо использования ML-модели для ранжирования в реальном времени, ее предсказания и правила «запекаются» в структуру стандартного индекса (например, инвертированного индекса). Это позволяет использовать сложные сигналы ранжирования уже на этапе быстрого извлечения кандидатов (Retrieval).

Как это работает

Система декомпозирует ML-модель в набор правил (Rules). Каждое правило связывает набор признаков (Features, например, ключевое слово, локация пользователя) с результатом (Outcome, например, видео или документ) и вероятностью (Outcome Probability, вес).

Эти правила трансформируются в записи индекса. Outcomes выступают в роли «документов», а Features — в роли «токенов» (Tokens), взвешенных по Probabilities. При запросе система использует стандартные методы IR для поиска по токенам и мгновенно извлекает Outcomes, уже отранжированные по весам, предсказанным ML-моделью.

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя приоритет изобретения датируется 2014 годом, описанная архитектура чрезвычайно актуальна и лежит в основе современных подходов, часто называемых «Neural IR» или «Learned Sparse Retrieval». Это фундаментальный сдвиг в архитектуре поисковых систем, направленный на объединение этапов извлечения и ранжирования для повышения эффективности и точности.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (8/10). Он описывает инфраструктуру, позволяющую Google применять сложнейшие ML-модели ко всему корпусу документов практически мгновенно. Для SEO это означает, что ранжирование становится менее зависимым от простых сигналов (как точное вхождение ключей) и более зависимым от комплексной оценки релевантности, контекста и качества, которую ML-модель вычисляет на основе тысяч признаков (Features).

Детальный разбор

Термины и определения

Feature (Признак)

Любая информация, используемая ML-моделью для прогнозирования. Примеры: текст запроса, местоположение пользователя, время суток, история просмотров, тип устройства, язык браузера.

Machine-Learned Model (Модель машинного обучения)

Прогностический движок, обученный на данных (например, supervised learning) для оценки вероятности наступления результата на основе входных признаков.

Outcome (Исход / Результат)

Элемент, который система рекомендует или прогнозирует (веб-документ, видео, реклама). В контексте индекса рассматривается как «документ».

Outcome Probability (Вероятность исхода / Вес)

Числовая оценка (вес, вероятность), предсказанная ML-моделью для данного Outcome на основе конкретных Features. Используется как вес токена в индексе.

Rule (Правило)

Промежуточное представление логики ML-модели. Состоит из набора Features, Outcome и соответствующей Outcome Probability. Пример: (keyword:car, location:USA) -> (Video A), 0.05.

Token (Токен)

Представление признака (Feature) внутри поискового индекса. Используется как ключ для поиска. Пример: location:USA.

Token-based Index / Searchable Index (Токенизированный индекс / Поисковый индекс)

Структура данных (например, inverted index или posting list), созданная на основе правил ML-модели. Хранит предварительно вычисленные результаты работы модели.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на доступном тексте Пункта 1 (Claim 1), который определяет ядро изобретения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод, основанный на предварительном вычислении и хранении результатов работы ML-модели для последующего быстрого извлечения.

1. Этап 1: Предварительное вычисление (Офлайн). Выполняется до получения последующего ввода (запроса):
   1. Генерация с помощью machine learning model выходных данных (model output, т.е. предсказание/вероятность) для входных данных (model input), связанных с признаками (features).
   2. Сохранение в записи базы данных (record entry of a database, т.е. Searchable Index) ассоциации между входными и сгенерированными выходными данными.
2. Этап 2: Обработка запроса (Онлайн).
   1. Получение последующего ввода (запроса/события).
   2. В ответ на получение: Доступ к записи базы данных для идентификации ранее сгенерированных выходных данных, релевантных текущему вводу.
   3. Предоставление этих выходных данных.

Ядро изобретения — это отказ от запуска вычислительно сложной ML-модели в реальном времени при каждом запросе. Вместо этого система заранее рассчитывает прогнозы модели и сохраняет их в индексе. Это позволяет совместить точность ML-модели со скоростью традиционного информационного поиска (IR) путем быстрого поиска (look-up) предварительно рассчитанных оценок.

Где и как применяется

Изобретение радикально меняет архитектуру поиска, затрагивая этапы индексирования и ранжирования (особенно L1 Retrieval).

INDEXING – Индексирование (Офлайн-процессы)
На этом этапе происходит основная трансформация. Вместо традиционного индексирования контента, система индексирует логику ML-модели:

• Анализирует обученную Machine-Learned Model.
• Генерирует Rules, покрывающие различные комбинации Features и Outcomes.
• Создает Searchable Index, встраивая прогнозы ML-модели (Probabilities) в качестве весов токенов.

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval / Отбор кандидатов)
Традиционный этап L1 (отбор кандидатов) заменяется или дополняется поиском по этому новому Searchable Index. Поскольку веса из ML-модели уже встроены в индекс, система может мгновенно извлечь Топ-N кандидатов, используя всю мощь машинного обучения. Это устраняет необходимость в отдельном, менее точном этапе извлечения данных, стирая грань между Retrieval и Ranking.

Входные данные (Офлайн):

• Обученная Machine-Learned Model.

Входные данные (Онлайн):

• Запрос (Query) или событие, представленное как набор Features (ключевые слова, контекст пользователя).

Выходные данные:

• Список Outcomes (документы, видео), отранжированных по предварительно рассчитанным Outcome Probabilities.

На что влияет

• Конкретные типы контента и Системы: Метод универсален (упоминаются видео, реклама, музыка, текстовые документы). Наибольшее влияние оказывается на рекомендательные системы (YouTube, Discover, Ads), где критически важен учет контекста и персонализации (которые являются Features). Применение в основном веб-поиске также возможно как часть инфраструктуры Neural IR.
• Специфические запросы: Влияет на все типы запросов, особенно там, где контекст пользователя (история, местоположение, устройство) играет важную роль в определении релевантности.

Когда применяется

• Условия применения: Когда необходимо одновременно обеспечить высокую точность (предоставляемую ML-моделями) и высокую эффективность/скорость (предоставляемую IR-системами).
• Временные рамки: Генерация индекса происходит периодически в офлайн-режиме по мере обновления Machine-Learned Model. Поиск по индексу применяется при каждом пользовательском запросе или событии.

Пошаговый алгоритм

Процесс делится на две основные фазы: генерация индекса (офлайн) и обработка запроса (онлайн).

Фаза 1: Генерация индекса (Офлайн)

1. Обучение модели: Система обучает Machine-Learned Model на основе размеченных данных (labeled examples).
2. Генерация правил: Из обученной модели извлекаются множественные правила. Каждое правило содержит Outcome, Features и Outcome Probability.
   Пример правила: (keyword:car, video:carmaker_1) -> 0.03.
3. Трансформация правил в записи индекса: Каждое правило преобразуется в запись для Token-based Index. Outcome становится идентификатором записи (документом), а Features преобразуются в токены с весами, равными Outcome Probability.
   Пример записи: carmaker_1: [keyword:car, 0.03].
4. Построение индекса: Записи компилируются в эффективную структуру данных, например, inverted index.

Фаза 2: Обработка запроса (Онлайн)

1. Получение запроса/События: Система получает запрос (Query) или фиксирует событие.
2. Извлечение признаков (Токенизация): Характеристики запроса/события преобразуются в набор токенов (Features).
   Пример: keyword:car, location:Canada, language:French.
3. Поиск по индексу: Система ищет в Token-based Index записи (Outcomes), содержащие токены, соответствующие запросу.
4. Расчет оценки и ранжирование: Система агрегирует веса совпадающих токенов для каждого Outcome. Поскольку веса были заранее рассчитаны ML-моделью, этот шаг одновременно является и извлечением, и ранжированием.
5. Предоставление результатов: Система предоставляет Outcomes с наивысшими оценками.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Ключевыми данными являются Features, которые используются ML-моделью для обучения и затем становятся токенами в индексе. Патент упоминает следующие примеры:

• Контентные/Запросные факторы: Текст запроса (keyword), тема контента.
• Пользовательские факторы: История просмотров (view history), предпочтения (language preference), демография, подписки, учетные записи.
• Географические факторы: Местоположение пользователя (user location, например, Europe, America, USA, Canada).
• Технические/Устройство: Конфигурация браузера, тип устройства, ОС, разрешение экрана, пропускная способность сети (High Bandwidth).
• Временные факторы: Время суток (time of day).

Какие метрики используются и как они считаются

• Outcome Probability (Вероятность результата): Основная метрика. Это прогноз ML-модели о вероятности того, что пользователь выберет данный Outcome при наличии определенных Features. Может выражаться в виде вероятности клика (CTR), прогнозируемой длительности просмотра (duration prediction), вероятности конверсии и т.д. Эта метрика сохраняется непосредственно в индексе как вес соответствующего токена.
• Weights (Веса признаков): Внутренние параметры ML-модели, которые определяют вклад каждого признака в итоговую вероятность. Они используются на этапе генерации правил офлайн.

Выводы

1. Слияние Retrieval и Ranking: Патент описывает механизм, устраняющий разрыв между этапом быстрого извлечения кандидатов (L1) и последующим ML-ранжированием. Ранжирование фактически происходит уже на этапе извлечения, так как оценки ML-модели встроены в индекс.
2. Инфраструктура для Neural IR: Это фундаментальный патент для реализации того, что сейчас называется Neural Information Retrieval (в частности, Learned Sparse Retrieval). Он позволяет применять сложные ML-модели (например, нейронные сети) ко всему корпусу документов с минимальной задержкой.
3. Индексация Признаков, а не только Ключевых слов: Индекс строится на основе токенов, представляющих любые Features (контекст, персонализация, технические параметры), а не только текст. Это меняет понимание того, что такое релевантность.
4. Ключевая роль предварительных вычислений: Эффективность системы достигается за счет переноса сложных вычислений (работы ML-модели) в офлайн-процесс генерации индекса.
5. Основа для гиперперсонализации: Эта архитектура идеально подходит для систем, требующих глубокой и мгновенной персонализации (YouTube, Discover, Ads), так как позволяет эффективно учитывать сотни персональных признаков как токены для поиска.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает внутреннюю архитектуру, он дает критически важное понимание приоритетов Google, что влияет на SEO-стратегию.

• Фокус на признаках, важных для ML-моделей: Необходимо сосредоточиться на создании контента и оптимизации сайта так, чтобы генерировать Features, которые ML-модели ассоциируют с высокой вероятностью успеха (удовлетворенностью пользователя, вовлеченностью). Это подтверждает важность качества контента, E-E-A-T и сильных поведенческих сигналов.
• Семантическое и контекстуальное соответствие: Поскольку ML-модель определяет, какие токены (признаки) важны для документа и с каким весом они будут храниться в индексе, необходимо обеспечить глубокое соответствие интенту пользователя в различных контекстах. Важно не просто наличие ключевых слов, а то, как ML-модель интерпретирует ваш контент и его полезность для конкретного пользователя в конкретной ситуации.
• (Для Рекомендательных систем — YouTube, Discover): Оптимизация под вовлеченность: В этих системах ML-модели часто предсказывают вероятность клика или длительность просмотра. Создание контента, который стимулирует вовлечение и серийное потребление, напрямую влияет на Outcome Probability, которая будет сохранена в индексе.

Worst practices (это делать не надо)

• Чрезмерная опора на точное вхождение ключей: В архитектуре, где индекс строится на основе ML-прогнозов (Neural IR), попытки манипулировать ранжированием с помощью переспама ключевыми словами становятся неэффективными. ML-модель может присвоить низкий вес (Probability) документу, даже если он содержит ключевые слова, если другие признаки указывают на низкое качество или плохое соответствие контексту.
• Игнорирование контекста пользователя и персонализации: Создание «усредненного» контента без учета того, что ML-модели генерируют разные вероятности для разных контекстов (локация, история пользователя, устройство). Система спроектирована для учета этих факторов уже на этапе извлечения.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает долгосрочную стратегию Google по переходу от классического информационного поиска к системам на базе машинного обучения (Neural IR). Архитектура позволяет сделать поиск полностью управляемым ML-моделями с самого первого этапа. Для SEO это означает, что понимание принципов машинного обучения, семантики, контекста пользователя и анализа интентов становится критически важным. Ранжирование определяется не фиксированными факторами, а динамически обучаемой моделью, предсказывающей поведение пользователя.

Практические примеры

Сценарий: Рекомендация следующего видео на YouTube

Этот патент идеально описывает механизм работы системы рекомендаций.

1. Офлайн (Индексация): ML-модель YouTube анализирует просмотры и генерирует правило: ‘Если пользователь смотрел Видео А (Признак) и находится в США (Признак), то он с вероятностью 9% посмотрит Видео Б (Результат)’. Это сохраняется в Token-based Index: Видео Б: [watched:VideoA, location:USA, 0.09].
2. Онлайн (Событие): Пользователь в США заканчивает смотреть Видео А. Это событие является триггером (Query).
3. Поиск: Система мгновенно токенизирует текущие признаки (watched:VideoA, location:USA) и ищет их в индексе.
4. Результат: Система находит запись для Видео Б с уже рассчитанной вероятностью 9%. Если это одна из самых высоких вероятностей, Видео Б будет показано в блоке рекомендаций. Сложная ML-модель не запускалась в реальном времени.

Вопросы и ответы