Как поисковые системы используют мультимодальный анализ и кластеризацию для понимания контента и поведения пользователей

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему навигации, анализа и интерпретации больших, неструктурированных коллекций документов (таких как World Wide Web), которые содержат разнородные типы данных. Он устраняет ограничения систем, полагающихся на одну модальность (например, только текст), и предлагает методы для интеграции мультимодальных признаков. Также решается задача анализа и визуализации поведения пользователей путем кластеризации их интересов на основе контента, который они потребляют.

Что запатентовано

Запатентована система и методы для представления документов и пользователей с использованием Multi-modal features (текст, ссылки, изображения, жанр, использование) в виде векторов в многомерных пространствах. Это позволяет количественно измерять сходство и выполнять кластеризацию. Ядром изобретения являются методы анализа использования коллекции (CUA) и визуализации кластеров пользователей: графически (через популярные документы) и текстуально (через Salient Dimensions – ключевые характеристики кластера).

Как это работает

Система функционирует через несколько ключевых механизмов:

• Векторизация: Различные признаки (модальности) извлекаются и преобразуются в числовые векторы (Feature Vectors). Для текста, ссылок и поведения часто используется взвешивание tf*icf (аналог TF-IDF).
• Расчет сходства: Сходство между векторами вычисляется с помощью косинусного расстояния (Cosine Distance).
• Кластеризация: Документы и пользователи группируются на основе сходства (например, с помощью k-means).
• Медиация (Mediation): Пользователи представляются через контент, который они потребляют. Это позволяет кластеризовать пользователей по интересам, даже если они не посещали одинаковые страницы.
• Визуализация и Рекомендации: Кластеры используются для итеративного поиска (Scatter/Gather), формирования рекомендаций и анализа интересов групп пользователей.

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя патент подан в 1999 году (Xerox PARC), описанные в нем концепции являются фундаментальными для современного Information Retrieval. Векторные представления (Embeddings), мультимодальный анализ (ключевой для Google MUM), кластеризация пользователей и анализ поведения являются центральными элементами современных поисковых и рекомендательных систем.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (85/100). Он не описывает конкретные сигналы ранжирования, но раскрывает математические модели, используемые для понимания схожести контента и интересов пользователей. Понимание мультимодальной кластеризации критично для построения Topical Authority. Концепция Mediation подчеркивает, что профиль аудитории, которую привлекает сайт, и ее поведение напрямую влияют на то, как система классифицирует сайт.

Детальный разбор

Термины и определения

Collection Use Analysis (CUA) (Анализ использования коллекции)

Методология анализа взаимодействия пользователей с коллекцией документов, основанная на кластеризации поведения.

Cosine Distance (Косинусное расстояние/сходство)

Метрика сходства между двумя векторами. Используется для определения близости документов или пользователей в векторном пространстве.

Disk Tree (Дисковое дерево)

Метод визуализации иерархической структуры (например, сайта) в виде концентрических колец.

Feature Vector (Вектор признаков)

Числовое представление объекта (документа или пользователя) в многомерном пространстве.

Mediation (Медиация/Опосредованное представление)

Ключевая техника представления пользователей на основе характеристик контента, который они потребляют. Вычисляется путем матричного умножения (например, Матрица Текста * Матрица Посещений).

Modality (Модальность)

Тип информации или источник данных, связанный с объектом (текст, ссылки, URL, изображения, жанр, логи использования).

Multi-modal Features (Мультимодальные признаки)

Использование информации из нескольких разнородных источников (модальностей) для описания объекта.

Salient Dimensions (Значимые измерения/Ключевые характеристики)

Компоненты вектора (например, ключевые слова), имеющие наибольший вес в центроиде кластера. Используются для текстового обобщения кластера.

Scatter/Gather (Разбиение/Сборка)

Метод итеративного просмотра документов. Система разбивает коллекцию на кластеры (Scatter), пользователь выбирает интересующие (Gather) для дальнейшего уточнения.

tf*icf (Token Frequency * Inverse Context Frequency)

Метод взвешивания компонентов вектора. Обобщение tf*idf, применимое не только к тексту, но и к другим модальностям (ссылкам, поведению).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методах визуализации кластеров, особенно кластеров пользователей, сформированных на основе анализа использования коллекции (CUA).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод графической визуализации кластеров пользователей с использованием Disk Tree.

1. Идентификация кластера пользователей на основе multi-modal collection use analysis.
2. Определение вероятности доступа P(p|u) (частота, с которой пользователь u посещал документ p).
3. Вычисление агрегированной вероятности доступа P(p|c) — вероятности того, что пользователь из кластера c посетит документ p.
4. Отображение Disk Tree (иерархии документов).
5. Выделение (подсветка) узлов в Disk Tree, чья агрегированная вероятность P(p|c) превышает порог.

Система визуализирует интересы группы пользователей, показывая, какие части коллекции документов они чаще всего посещают.

Claim 4 (Независимый пункт): Описывает метод текстовой визуализации (обобщения) кластеров пользователей через Salient Dimensions.

1. [Шаги 1-3 аналогичны Claim 1: идентификация кластера и расчет P(p|c)].
2. Визуальное отображение путем:
   1. Вычисления агрегированного вектора признаков (центроида кластера). Это сумма векторов признаков документов, взвешенных по их P(p|c).
   2. Выделения salient terms — компонентов с наибольшими весами в этом векторе.
   3. Определения соответствующих им Salient Dimensions (например, ключевых слов).
   4. Вывода списка этих Salient Dimensions.

Система создает текстовое резюме интересов кластера, определяя наиболее характерные элементы (слова, ссылки) в контенте, который этот кластер потребляет.

Где и как применяется

Изобретение охватывает фундаментальные процессы обработки данных, применяемые на разных этапах поисковой архитектуры.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система собирает мультимодальные данные: текст, изображения, структуру ссылок (Inlinks/Outlinks), а также логи поведения пользователей (Usage logs).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап обработки данных. Здесь происходит:

• Извлечение признаков из всех модальностей.
• Векторизация: Преобразование признаков в Feature Vectors. Для текстовых, ссылочных и поведенческих данных используется взвешивание tf*icf.
• Кластеризация (Офлайн): Предварительная кластеризация документов и пользователей для анализа (CUA) и построения моделей.

RANKING / RERANKING (Персонализация и Рекомендации)
Методы кластеризации пользователей и Mediation предоставляют инфраструктуру для систем рекомендаций. Результаты CUA могут использоваться для персонализации выдачи (RERANKING) на основе принадлежности пользователя к определенному кластеру интересов.

METASEARCH (Интерфейсы и Визуализация)
Методы визуализации (Disk Trees, Salient Dimensions) используются для представления результатов анализа данных. Концепция мультимодальности критична для смешивания результатов из разных вертикалей.

Входные данные:

• Коллекция документов (текст, HTML, изображения).
• Структура ссылок (Inlinks, Outlinks).
• Логи использования (Page Usage Logs).

Выходные данные:

• Feature Vectors для документов и пользователей.
• Кластеры документов и пользователей.
• Визуализации кластеров и рекомендации контента.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на все типы контента, которые можно векторизовать. Особенно сильно влияет на анализ сложных документов, сочетающих текст и изображения.
• Системы рекомендаций и Персонализация: Описывает конкретный механизм формирования рекомендаций на основе кластеризации пользовательских интересов (CUA и Mediation).
• Анализ поведения: Предоставляет инструменты для глубокого анализа того, как пользователи взаимодействуют с коллекцией, что критично для понимания интента.

Когда применяется

• Извлечение признаков и Векторизация: Применяется во время индексации контента и обработки логов пользователей (постоянно или периодически).
• Кластеризация: Обычно выполняется офлайн в пакетном режиме для анализа данных и обновления моделей рекомендаций.
• Визуализация и Рекомендации: Применяется в реальном времени при взаимодействии пользователя с системой (запрос рекомендаций или аналитического отчета).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Мультимодальная Векторизация Документов

1. Сбор данных: Получение документа.
2. Извлечение признаков по модальностям: Изоляция текста, URL, Inlinks, Outlinks, Жанра, Изображений.
3. Векторизация Текста/Ссылок/URL:
   1. Подсчет вхождений элементов (слов, ссылок).
   2. Расчет Token Frequency (tf): log(1+N_ci).
   3. Расчет Inverse Context Frequency (icf): log(N/N_i).
   4. Вычисление компонента вектора: tf * icf.
4. Векторизация Изображений: Расчет Color Histogram (распределение цветов) и Color Complexity (сложность цветовых переходов).
5. Хранение: Сохранение всех Feature Vectors.

Процесс Б: Анализ Использования и Кластеризация Пользователей (CUA)

1. Сбор данных об использовании: Получение логов доступа.
2. Векторизация использования: Создание векторов доступа пользователей (Матрица P).
3. Медиация (Mediation): Расчет опосредованных представлений пользователей. Например, для текста: Умножение матрицы текста документов (T) на матрицу доступов пользователей (P) -> P_T = T · P. Это переносит векторы пользователей в пространство контента.
4. Расчет сходства: Использование косинусного расстояния для определения близости пользователей на основе их опосредованных представлений.
5. Кластеризация пользователей: Применение алгоритма кластеризации (например, k-means) к пользователям.

Процесс В: Визуализация Кластера (Salient Dimensions)

1. Выбор кластера: Определение целевого кластера (пользователей или документов).
2. Расчет агрегированного вектора (Центроида): Вычисление среднего вектора признаков для всех объектов в кластере (для пользователей – с учетом вероятностей доступа P(p|c)).
3. Определение Salient Dimensions: Идентификация компонентов (терминов) в центроиде, имеющих наибольшие веса.
4. Генерация сводки: Вывод этих измерений как текстового описания кластера.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует широкий спектр данных из разных модальностей:

• Контентные факторы (Text, Subject): Текст документа, заголовки, подписи. Для изображений – окружающий текст, ALT-теги.
• Технические факторы (URL): Термины, извлеченные из URL документа.
• Ссылочные факторы (Inlinks/Outlinks): Входящие и исходящие ссылки.
• Поведенческие факторы (Page Usage): Логи доступа пользователей к страницам.
• Структурные факторы (Genre): Автоматически определенный жанр текста (например, новость, отчет).
• Мультимедиа факторы (Image Features): Характеристики изображений: Color Histogram (распределение цветов в HSV) и Color Complexity (сложность изображения на основе длины цветовых прогонов).

Какие метрики используются и как они считаются

• Token Frequency (tf): log(1+N_ci). Логарифмическое шкалирование частоты элемента в контексте.
• Inverse Context Frequency (icf): log(N/N_i). Измерение информативности элемента на основе его редкости.
• Векторное представление (Embedding): Для большинства модальностей (текст, ссылки, поведение) вектор рассчитывается как произведение tf * icf.
• Сходство (Cosine Similarity): Основная метрика для сравнения векторов. Вычисляет косинус угла между двумя векторами.
• Агрегированное сходство (Aggregate Similarity): Взвешенная сумма сходств по отдельным модальностям. Sim = Σ (w_j * Sim_j).
• Вероятность доступа P(p|u) и P(p|c): Относительная частота доступа к странице пользователем и кластером соответственно. Используется для визуализации и рекомендаций.

Выводы

1. Фундаментальность векторных моделей: Патент подтверждает, что представление разнородных данных (текст, ссылки, изображения, поведение) в виде векторов является основой для современных систем Information Retrieval. Это позволяет применять единые математические методы (косинусное сходство) для анализа и кластеризации.
2. Мультимодальность как стандарт: Анализ контента не ограничивается текстом. Поисковые системы интегрируют признаки из разных модальностей для глубокого понимания документов и интентов пользователей.
3. Анализ поведения через потребляемый контент (Mediation): Ключевая концепция – представление пользователей через характеристики посещенных ими страниц. Это позволяет строить богатые профили интересов пользователей даже при разреженных данных о посещениях и находить схожесть интересов у пользователей, не посещавших одинаковые URL.
4. Кластеризация для понимания и рекомендаций: Multi-modal Clustering используется для организации контента (связь с Topical Authority) и для анализа аудитории (CUA), что является основой для систем рекомендаций и персонализации.
5. Автоматическое обобщение (Salient Dimensions): Система использует центроиды кластеров для автоматического определения наиболее важных признаков (ключевых слов, тем), характеризующих группу документов или пользователей.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Усиление тематической кластеризации (Topical Authority): Создавайте контент, который формирует плотные тематические кластеры. Используйте анализ Salient Dimensions для выявления ключевых терминов и сущностей, которые должны присутствовать в кластере, чтобы максимизировать косинусное сходство между документами внутри темы.
• Фокус на качестве и релевантности аудитории (CUA и Mediation): Привлекайте целевую аудиторию и обеспечивайте ее качественное взаимодействие с контентом. Механизм Mediation означает, что профиль вашей аудитории напрямую влияет на то, как система классифицирует ваш сайт. Ассоциация сайта с авторитетными кластерами пользователей может улучшить E-E-A-T.
• Мультимодальная оптимизация контента: Обеспечивайте консистентность сигналов во всех модальностях. Текст, изображения (и их контекст), URL и ссылочный профиль должны быть тематически связаны. Это увеличивает общее мультимодальное сходство документа с целевым кластером.
• Оптимизация внутренней перелинковки на основе поведения: Анализируйте пути пользователей по сайту (аналогично CUA). Страницы, которые часто просматриваются вместе пользователями одного кластера, должны быть связаны ссылками для улучшения навигации и поведенческих факторов.

Worst practices (это делать не надо)

• Привлечение нерелевантного трафика и размытие тематики: Покупка трафика или оптимизация под слишком широкие запросы размывает профиль аудитории сайта. Механизм Mediation свяжет сайт с нерелевантными интересами, ухудшая тематическую привязку и потенциально снижая оценку качества.
• Фокус только на тексте: Игнорирование оптимизации изображений, ссылочной структуры (включая URL) и поведенческих факторов противоречит принципам мультимодального анализа.
• Создание тематически разрозненного контента: Публикация статей на разные темы без четкой структуры приведет к тому, что документы сайта не сформируют плотных кластеров, снижая общую авторитетность ресурса.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность перехода от оптимизации отдельных страниц к построению тематически связанных экосистем контента и глубокому пониманию аудитории. Он дает математическое обоснование тому, почему важны Topical Authority и E-E-A-T. Долгосрочная SEO-стратегия должна фокусироваться на создании контента и структуры, которые способствуют формированию четких кластеров по всем модальностям и удовлетворяют потребности конкретных кластеров пользователей.

Практические примеры

Сценарий: Использование CUA и Mediation для улучшения E-E-A-T медицинского сайта

1. Ситуация: Медицинский сайт публикует качественный контент, но имеет средние позиции.
2. Анализ (в терминах патента): Поисковая система использует CUA и видит, что значительная часть пользователей сайта также посещает сайты с нетрадиционной медициной низкого качества.
3. Применение Mediation: Система пересчитывает векторы этих пользователей на основе контента всех посещенных ими сайтов. В результате, кластер пользователей, ассоциированный с медицинским сайтом, приобретает характеристики (Salient Dimensions), связанные с неавторитетной информацией.
4. Результат: Поисковая система понижает доверие (E-E-A-T) к медицинскому сайту из-за ассоциации с низкокачественным кластером интересов пользователей.
5. SEO-Действие: Необходимо пересмотреть источники трафика и контент-стратегию, чтобы минимизировать привлечение нецелевой аудитории. Усилить сигналы авторитетности для привлечения более авторитетных кластеров пользователей (например, врачей, исследователей).

Вопросы и ответы