Как Google использует онтологии и модули контента для формирования универсальной выдачи (Universal Search)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу перехода от статических веб-страниц и простых списков ссылок к динамически синтезируемой поисковой выдаче, которая предоставляет структурированный контент, релевантный теме запроса. Цель — обогатить результаты поиска, предоставляя пользователю не только ссылки на внешние сайты, но и конкретные блоки информации (модули), собранные из разных источников и организованные вокруг идентифицированной темы.

Что запатентовано

Запатентована система для генерации поисковой выдачи, состоящей из двух областей: стандартных результатов поиска (LHS — Left Hand Side) и динамически выбираемых «Модулей Контента» (RHS — Right Hand Side). Выбор модулей основан на сопоставлении запроса с «Идентификатором Категории Субъекта» (Subject Category Identifier или TID — Topic ID) в иерархической директории (онтологии). Ключевым элементом является алгоритм обхода этой иерархии для сбора релевантных модулей.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Идентификация темы: Запрос пользователя анализируется для сопоставления с TID с использованием таблиц точного (Exact Match Table) и альтернативного (Alternative Match Table) соответствия.
• Разрешение неоднозначности: Если запрос соответствует нескольким TID, пользователю может быть показана промежуточная страница (Interstitial Page) для уточнения.
• Обход онтологии: Идентифицированный TID используется как стартовый узел в иерархической директории контента (Онтология/BRIAN).
• Специфическая логика обхода: Если соответствие было точным (Exact Match), система обходит дерево ВНИЗ к дочерним узлам для получения более специфичного контента. Если соответствие было альтернативным (Alternative Match), система обходит дерево ВВЕРХ к родительским узлам для получения более общего контента.
• Синтез SERP: Собранные модули отображаются на правой стороне выдачи (RHS), а стандартные веб-результаты — на левой (LHS).

Актуальность для SEO

Средняя. Концептуально патент крайне актуален, так как описывает фундаментальные принципы Универсального Поиска (Universal Search), использования онтологий и формирования SERP Features. Однако конкретная техническая реализация (таблицы соответствия, жесткие правила обхода вверх/вниз) устарела и, вероятно, заменена более сложными механизмамы на основе машинного обучения и Графа Знаний (Knowledge Graph). Этот патент является важным историческим документом для понимания эволюции SERP.

Важность для SEO

Патент имеет значительное стратегическое влияние на SEO. Он демонстрирует ранний переход Google от ключевых слов к темам (Topics/Entities) и подчеркивает важность структурирования контента. Для SEO-специалистов это означает, что оптимизация направлена не только на ранжирование в стандартной выдаче (LHS), но и на то, чтобы контент сайта мог быть извлечен и использован Google в качестве «Модуля Контента» (RHS), что сегодня соответствует оптимизации под SERP Features.

Детальный разбор

Термины и определения

Alternative Match Table (Таблица альтернативных соответствий)

База данных (также упоминается как XS — Extended Keyword Service), используемая для поиска TID, если в таблице точных соответствий ничего не найдено. Соответствие здесь указывает на меньшую уверенность в интенте.

BRIAN

Кодовое название для архитектуры и базы данных Онтологии (Ontology Architecture/Database). Представляет собой иерархическую структуру данных (например, дерево), где хранятся связи между темами и указатели на модули контента.

Content Module (Модуль Контента)

Дискретный фрагмент контента («discrete chunk of content») или единица HTML-представления. Сочетание одного или нескольких модулей синтезирует часть веб-страницы (например, блок новостей, биографию, блок с изображениями).

Exact Match Table (Таблица точных соответствий)

База данных, используемая для поиска TID, который точно соответствует запросу пользователя. Соответствие здесь указывает на высокую уверенность в интенте.

Interstitial Page (Промежуточная страница)

Страница разрешения неоднозначности. Показывается пользователю, если его запрос соответствует нескольким TID в альтернативной таблице, чтобы сузить выбор до одного TID.

LHS (Left Hand Side)

Левая сторона поисковой выдачи. В контексте патента содержит стандартные результаты веб-поиска (список сайтов).

RHS (Right Hand Side)

Правая сторона поисковой выдачи. В контексте патента содержит динамически выбранные Content Modules.

Subject Category Identifier (Идентификатор Категории Субъекта)

Уникальный идентификатор, присваиваемый теме или концепции. Соответствует термину TID (Topic ID). Используется для навигации по онтологии (BRIAN).

TID (Topic ID)

Идентификатор темы. Эквивалентен Subject Category Identifier.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 и Claim 7 (Независимые пункты): Описывают основной метод отображения информации и соответствующий носитель с инструкциями.

1. Система хранит множество Content Modules в директории данных, организованной в виде иерархического дерева (data tree hierarchy). Каждый узел дерева связан с Subject Category Identifier (TID) и содержит указатель на модуль.
2. Система получает запрос (query).
3. Проверяется соответствие запроса TID в Exact Match Table.
4. Логика А (Exact Match): Если точное соответствие найдено:
   1. Извлекается первый модуль, связанный с этим TID.
   2. Система обходит дерево ВНИЗ от этого узла к дочернему узлу (child node).
   3. Извлекается второй модуль, который содержит более специфичный контент (more specific content), чем первый.
5. Если точное соответствие НЕ найдено, проверяется соответствие в Alternative Match Table.
6. Логика Б (Alternative Match): Если альтернативное соответствие найдено:
   1. Извлекается первый модуль, связанный с этим TID.
   2. Система обходит дерево ВВЕРХ от этого узла к родительскому узлу (parent node).
   3. Извлекается второй модуль, который содержит более общий контент (more general content), чем первый.
7. Система выводит контент извлеченных модулей на экран.

Claim 2 и Claim 8 (Зависимые): Уточняют формат вывода.

Результаты выводятся в ответ на один пользовательский ввод. Резюме множества найденных веб-сайтов (стандартный поиск) отображаются в первой области экрана (LHS), а контент из модулей — во второй области (RHS).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько ключевых этапов поиска, формируя архитектуру для Универсального Поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит предварительная подготовка данных. Генерируются Content Modules (извлечение контента из веб-сайтов). Строится и поддерживается Онтология (BRIAN) — иерархическая структура тем (TID) и их связей с модулями. Также формируются таблицы соответствий (Exact и Alternative).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основная часть логики идентификации. Система принимает запрос пользователя (QT — User Typed Text) и пытается сопоставить его с TID. Это включает проверку таблиц Exact и Alternative Match. Если найдено несколько альтернативных соответствий, активируется механизм разрешения неоднозначности (Interstitial Page).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Universal Search & Blending)
Ключевой этап применения патента. Система выполняет два параллельных процесса:

1. Получение LHS: Выполняется стандартный поиск для получения списка веб-сайтов.
2. Получение RHS: Используя идентифицированный TID, система выполняет алгоритмический обход онтологии (BRIAN) для сбора Content Modules. Применяется специфическая логика обхода (вверх или вниз в зависимости от типа соответствия).
3. Смешивание (Blending): Результаты LHS и RHS объединяются и отображаются на единой странице SERP.

Входные данные:

• Запрос пользователя (QT).
• Exact Match Table.
• Alternative Match Table (XS).
• Онтология (BRIAN) с TID и указателями на модули.
• База данных с самими Content Modules (CDBM).

Выходные данные:

• Синтезированная страница SERP с двумя областями: LHS (веб-результаты) и RHS (модули контента).
• Или Interstitial Page в случае неоднозначности.

На что влияет

• Структура SERP: Влияет непосредственно на внешний вид и структуру поисковой выдачи, внедряя блоки со структурированным контентом (модули) рядом со стандартными ссылками.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на информационные запросы, где можно четко идентифицировать тему или сущность (например, имена людей, названия фильмов, географические объекты, общие понятия), для которых у Google есть подготовленные модули и структура в онтологии.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении следующих условий:

• Триггер активации: Когда запрос пользователя успешно сопоставлен с хотя бы одним Subject Category Identifier (TID) в Exact Match Table или Alternative Match Table.
• Исключения: Если соответствие не найдено ни в одной из таблиц, система не активирует сбор модулей и показывает только стандартные результаты (LHS).

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и генерации SERP

1. Получение ввода: Система получает запрос от пользователя.
2. Поиск точного соответствия: Система проверяет Exact Match Table на наличие TID, соответствующего запросу.
3. Обработка точного соответствия (Логика А): Если TID найден:
   1. Используется этот TID как стартовый узел в Онтологии (BRIAN).
   2. Извлекается модуль контента для этого узла.
   3. Система выполняет обход ВНИЗ к дочерним узлам для сбора более специфичных модулей.
   4. Переход к шагу 8.
4. Поиск альтернативного соответствия: Если точное соответствие не найдено, система проверяет Alternative Match Table.
5. Обработка отсутствия соответствия: Если TID не найден нигде, процесс сбора модулей останавливается. Показывается только LHS.
6. Обработка множественных альтернативных соответствий: Если найдено несколько TID:
   1. Пользователю показывается Interstitial Page для выбора одной темы.
   2. Выбранный пользователем TID используется для перехода к шагу 7.
7. Обработка единственного альтернативного соответствия (Логика Б): Если найден один TID (или выбран пользователем на шаге 6):
   1. Используется этот TID как стартовый узел в Онтологии.
   2. Извлекается модуль контента для этого узла.
   3. Система выполняет обход ВВЕРХ к родительским узлам для сбора более общих модулей.
   4. Переход к шагу 8.
8. Сбор модулей: Система собирает все модули, полученные в результате обхода (Логика А или Б).
9. Получение стандартных результатов: Параллельно система получает стандартные веб-результаты для запроса.
10. Синтез и отображение: Система формирует финальную SERP, размещая стандартные результаты в LHS и собранные модули в RHS.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на инфраструктуре и организации данных, а не на факторах ранжирования. Он использует следующие типы данных:

• Пользовательские данные: Запрос пользователя (QT — User Typed Text).
• Структурные данные (Онтология): Иерархическая структура данных (BRIAN), которая определяет отношения между темами (TID) — родитель/потомок. Это определяет логику обхода (генерализация/специализация).
• Данные соответствия (Mapping Data): Exact Match Table и Alternative Match Table (XS), которые связывают текстовые запросы с TID.
• Контентные данные (Модули): База данных (CDBM), хранящая сами Content Modules — фрагменты контента (текст, изображения, ссылки, таблицы), извлеченные из веб-сайтов.

Какие метрики используются и как они считаются

В патенте не описаны метрики ранжирования (например, Ranking Scores). Он описывает метрики и механизмы для извлечения и организации контента:

• TID (Topic ID) / Subject Category Identifier: Ключевая метрика, используемая для навигации по онтологии.
• Тип соответствия (Exact vs. Alternative): Бинарная классификация уверенности системы в понимании запроса. Этот тип определяет направление обхода дерева (вверх или вниз).
• Иерархические отношения (Parent/Child): Используются для определения того, является ли контент более общим (родитель) или более специфичным (потомок) относительно стартового узла.

Выводы

1. Фундамент Универсального Поиска: Патент описывает архитектуру, которая позволяет Google синтезировать SERP из разных источников данных (веб-индекс и база данных модулей), что является основой Universal Search и современных SERP Features.
2. Важность Онтологий и Идентификации Тем: Система полагается на предопределенную онтологию (BRIAN) и способность точно сопоставлять запросы с темами (TID). Это подчеркивает стратегический переход от ключевых слов к сущностям и концепциям.
3. Динамическая Генерализация и Специализация: Ключевым изобретением является логика обхода онтологии, зависящая от уверенности в соответствии (Exact vs. Alternative). Если система уверена в теме (Exact), она ищет более специфичный контент (обход вниз). Если не уверена (Alternative), она предоставляет более общий контент (обход вверх).
4. Обработка Неоднозначности: Система включает механизм для разрешения неоднозначных запросов через Interstitial Page, что является ранней формой уточнения поискового намерения.
5. Структура SERP (LHS/RHS): Патент формализует разделение выдачи на основную область (стандартные результаты) и дополнительную (структурированные данные/модули).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на Entity SEO и Тематическое Покрытие: Создавайте контент, ориентированный на темы и сущности, а не только на ключевые слова. Необходимо помочь Google четко идентифицировать основную тему страницы (TID).
• Иерархическая организация контента: Структурируйте сайт и контент так, чтобы отражать иерархические отношения между темами (например, Общая категория -> Подкатегория -> Конкретный продукт/статья). Это соответствует структуре онтологии (BRIAN), описанной в патенте.
• Использование Структурированных Данных (Schema.org): Внедряйте микроразметку для явного указания сущностей и их атрибутов. Это облегчает Google извлечение данных для формирования Content Modules (современных SERP Features).
• Создание Четкого и Извлекаемого Контента: Пишите контент так, чтобы его фрагменты могли функционировать как независимые модули. Используйте четкие заголовки, списки, таблицы и определения, которые легко парсить и отображать в RHS.

Worst practices (это делать не надо)

• Оптимизация только под ключевые слова: Игнорирование тематического контекста и сущностей снижает вероятность того, что система сможет точно сопоставить контент с TID в своей онтологии.
• Неструктурированный контент: Создание «монолитных» блоков текста без четкой структуры затрудняет извлечение отдельных Content Modules для использования в RHS.
• Игнорирование неоднозначности: Использование терминов, которые имеют несколько значений, без предоставления достаточного контекста для их различения, может привести к неправильной идентификации темы или активации механизма Interstitial Page.

Стратегическое значение

Этот патент является одним из первых публичных подтверждений стратегии Google по переходу к семантическому поиску и Универсальной Выдаче. Он показывает, что Google давно рассматривает SERP как динамически синтезируемый продукт, а не просто отсортированный список. Для долгосрочной SEO-стратегии это означает, что необходимо фокусироваться на создании авторитетного контента по конкретным темам и обеспечивать его техническую доступность для извлечения и повторного использования в различных модулях выдачи (SERP Features).

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы о фильме для попадания в Content Module

1. Цель: Увеличить вероятность того, что контент со страницы о фильме «Начало» будет использован в модуле RHS (например, в Панели Знаний или блоке о фильме).
2. Анализ (на основе патента): Google должен идентифицировать TID для фильма (Exact Match) и извлечь модули контента.
3. Действия:
   1. Четкая идентификация сущности: Убедиться, что заголовок, H1 и мета-теги четко указывают на тему (Фильм «Начало» 2010 года).
   2. Внедрение Schema.org: Использовать разметку Movie, указав режиссера, актерский состав, дату выхода, рейтинг (aggregateRating).
   3. Структурирование контента в «модули»: Создать четкие разделы на странице: «Актерский состав» (в виде списка или таблицы), «Сюжет», «Отзывы критиков». Это облегчает парсинг и создание Content Modules.
4. Ожидаемый результат: Google точно идентифицирует сущность и использует структурированные данные со страницы для наполнения модулей в RHS при соответствующих запросах.

Вопросы и ответы