Как Google эффективно ранжирует миллиарды документов, разделяя Query-Independent и Query-Dependent сигналы

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему эффективности и масштабируемости информационного поиска: как быстро отобрать Топ-N лучших элементов контента (документов или рекламы) из огромного корпуса данных (миллиарды элементов) в реальном времени. Метод «грубого перебора» (оценка каждого документа) слишком медленный. Изобретение позволяет находить Топ-N результатов с высокой точностью, но значительно быстрее, вычисляя финальные оценки только для небольшого подмножества кандидатов.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для быстрого ранжирования, использующие модели (например, Odds Model), основанные на «сепарабельных» (разделяемых) признаках (Separable Features). Суть заключается в разделении функции ранжирования: предварительное вычисление базовых оценок (Base Scores или Prior Odds), зависящих только от документа, и использование эффективной индексной структуры (Odds Map) для быстрой корректировки этих оценок на основе признаков запроса в реальном времени.

Как это работает

Ключевой механизм основан на разделении признаков и оптимизации индекса:

• Пре-калькуляция (Офлайн): Система рассчитывает Base Scores (независимые от запроса) для всех документов. Строится Odds Map, который связывает признаки запросов (Query Keys) с признаками документов (Doc Keys) и определяет силу их влияния (Odds Multiplier).
• Оптимизация Индекса: Индекс организуется в эффективные структуры (например, Partitioned Odds Iterators), где документы сгруппированы и отсортированы по Base Score.
• Обработка запроса (Рантайм): При получении запроса извлекаются Query Keys. Система определяет, какие группы документов затрагиваются, и применяет соответствующие Odds Multipliers.
• Эффективный отбор: Система перебирает документы в порядке убывания итоговой оценки и останавливается сразу после нахождения Топ-N результатов, не сканируя весь индекс.

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя патент использует примеры из рекламы, описанные принципы Information Retrieval являются фундаментальными для современных поисковых систем. Разделение query-independent и query-dependent сигналов, а также описание аппроксимационных методов (быстрый отбор кандидатов с последующим точным ранжированием) точно соответствуют архитектуре каскадного ранжирования (L1/L2/L3), используемой Google сегодня.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (85/100) для понимания архитектуры поиска. Он объясняет фундаментальные механизмы ранжирования и подтверждает важность как статических (query-independent) сигналов качества и авторитетности (аналог Base Score), так и динамических сигналов релевантности. Понимание того, как Google использует каскадное ранжирование (L1/L2/L3) для достижения эффективности, критично для разработки долгосрочных SEO-стратегий.

Детальный разбор

Термины и определения

Base Score (Базовая оценка) / Prior Odds

Предварительно рассчитанная оценка документа, которая зависит только от атрибутов самого документа и не зависит от запроса (Query-Independent Score). Аналог статических сигналов качества (например, E-E-A-T, PageRank) в SEO.

Doc Key (Ключ документа)

Признак (feature), значение которого зависит только от документа (например, язык, тематика, ID автора).

Document / Content Item

Элемент контента, подлежащий ранжированию (веб-страница или реклама).

Inseparable Feature Template (Неразделяемый шаблон признака)

Признак, который требует одновременного анализа и запроса, и документа. Пример: точное семантическое соответствие текста запроса абзацу документа (анализ с помощью BERT/MUM). Используется преимущественно на этапе L3.

Odds Map (Карта шансов)

Структура данных (часто трехчастный граф), хранящая связи между Query Keys и Doc Keys, а также соответствующие им множители (Odds Multipliers).

Odds Model (Модель шансов)

Модель ранжирования, которая выражает финальную оценку через набор корректировок (Odds Multipliers) к базовой оценке (Base Score).

Odds Multiplier (Множитель шансов) / Adjustment

Числовое значение, на которое умножается базовая оценка документа, если активированы связанные признаки запроса и документа.

Partitioned Odds Iterators (Итераторы разделенных шансов)

Оптимизированная индексная структура, в которой документы разделены на непересекающиеся наборы (partitions или buckets). Внутри каждого набора документы отсортированы по Base Score. Это позволяет находить Топ-N очень быстро.

Query Key (Ключ запроса)

Признак, значение которого зависит только от запроса (например, интент, локация пользователя, язык запроса).

Separable Feature Template (Разделяемый шаблон признака)

Признак, который может быть вычислен путем независимого измерения свойств документа и запроса. Пример: Совпадение языка запроса и языка документа. Критичен для скорости ранжирования L1/L2.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод эффективного ранжирования.

1. Определение базовых оценок (Base Scores) для контента на основе его атрибутов (query-independent).
2. Получение запроса и извлечение его атрибутов.
3. Корректировка базовых оценок на основе взаимосвязи атрибутов. Корректировка определяется моделью, включающей два отображения: (i) Query Keys в Doc Keys и (ii) Doc Keys в Контент.
4. Выбор подмножества контента с наивысшими скорректированными оценками.

Claim 9 (Зависимый от 8 и 1): Описывает ключевую оптимизацию индекса (Partitioned Odds Iterators).

Трансформация индексной структуры таким образом, чтобы каждый элемент контента появлялся только в одном из списков (создание непересекающихся разделов/partitions). Это позволяет системе перебирать документы строго в порядке убывания финальной оценки.

Claim 17 (Независимый пункт): Описывает метод построения индексной структуры (Odds Map) офлайн.

Генерация первой карты (Query Keys -> Doc Keys) и второй карты (Doc Keys -> Элементы контента), и их сохранение.

Claim 28 (Независимый пункт): Описывает метод аппроксимации (Каскадное Ранжирование).

1. Получение запроса.
2. Идентификация первого подмножества (Топ-M) с наивысшими *приблизительными* оценками, используя *приблизительную* модель (approximate odds model), основанную на предопределенных картах (т.е. быструю модель L1/L2).
3. Применение *точной* модели (exact odds model) для определения точных оценок этого первого подмножества (т.е. сложную модель L3).
4. Вывод второго подмножества (Топ-N) с наивысшими точными оценками.

Это прямое описание архитектуры L1/L2/L3 ранжирования.

Где и как применяется

Изобретение описывает фундаментальную архитектуру для эффективного поиска и ранжирования, затрагивающую ключевые этапы.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

• Извлечение признаков и Расчет Базовых Оценок: Из документов извлекаются Doc Keys. Вычисляются и сохраняются Base Scores (query-independent сигналы).
• Построение индекса (Офлайн): Система строит Odds Map на основе машинного обучения. Индекс оптимизируется (например, через Partitioned Odds Iterators) для быстрого доступа.

RANKING – Ранжирование (L1/L2/L3)

• Отбор кандидатов и Легковесное ранжирование (L1/L2): Основное применение патента. Система использует описанные механизмы (Odds Model, Separable Features, оптимизированный индекс) для быстрого расчета скорректированных оценок. Это позволяет эффективно сократить миллиарды документов до сотен кандидатов (Топ-M). Как указано в Claim 28, на этом этапе используется approximate odds model.
• Глубокое ранжирование (L3): К отобранным M кандидатам применяется exact odds model (Claim 28). Эта модель может включать сложные Inseparable Features (например, BERT/MUM), требующие одновременного анализа запроса и документа.

Входные данные: Запрос пользователя, предварительно рассчитанные Base Scores, индексная структура (Odds Map).
Выходные данные: Отсортированный список Топ-N документов.

На что влияет

• Все типы контента и запросов: Механизм является общим для Information Retrieval. Хотя примеры сфокусированы на рекламе, Claims используют общие термины «content items» и «documents», что указывает на применимость к органическому поиску.
• Семантический поиск: Патент явно указывает на возможность keywordless ad targeting (таргетинг без ключевых слов), основываясь на признаках (features), а не только на текстовом совпадении. Это соответствует принципам семантического поиска.

Когда применяется

• Условия работы: Применяется при каждом запросе для ранжирования большого корпуса документов.
• Ограничения и Вариативность: Максимальная эффективность достигается при использовании Separable Features. При наличии сложных Inseparable Features система переключается на метод аппроксимации (Каскадное ранжирование, Claim 28).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Построение индекса (Офлайн)

1. Определение признаков: Идентификация Query Keys и Doc Keys.
2. Расчет базовых оценок: Вычисление Base Score для каждого документа.
3. Обучение модели: Анализ исторических данных для определения Odds Multipliers для комбинаций признаков.
4. Построение Карт (Odds Map): Создание Query Map (Query Key -> Doc Key + Multiplier) и Doc Map (Doc Key -> Documents).
5. Оптимизация индекса: Преобразование индекса в структуру Partitioned Odds Iterators: группировка документов в непересекающиеся списки, отсортированные по Base Score.

Процесс Б: Обработка запроса (Рантайм) — Оптимизированный вариант (L1/L2)

1. Получение запроса и извлечение признаков: Извлечение Query Keys.
2. Определение корректировок: Расчет итоговых Odds Multipliers для соответствующих разделов индекса (partitions).
3. Итеративный отбор Топ-M: Система итерирует по разделам:
   1. Вычисляется финальная оценка для лучшего документа в каждом разделе (Base Score * Odds Multiplier раздела).
   2. Выбирается документ с наивысшей финальной оценкой среди всех разделов (используя Priority Queue).
   3. Итератор для этого раздела сдвигается.
4. Завершение: Процесс повторяется до нахождения M результатов. Остановка гарантирует оптимальность, так как перебор идет строго в порядке убывания оценки.

Процесс В: Глубокое Ранжирование (L3)

1. Получение Топ-M кандидатов из Процесса Б.
2. Применение точной модели: Применение exact odds model (сложной, с Inseparable Features, например NLP-модели) к Топ-M кандидатам для расчета точных оценок.
3. Финальный отбор: Выбор Топ-N документов из M.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Ключевым является разделение данных на типы:

• Query-Independent данные (Атрибуты Документа): Любые данные, которые можно вычислить на основе только документа. Используются для Base Score и Doc Keys. (Примеры из патента: язык документа, spam score, customer ID. В SEO: E-E-A-T, PageRank).
• Query-Dependent данные (Атрибуты Запроса): Любые данные из запроса или контекста пользователя. Используются для Query Keys. (Примеры из патента: текст запроса, локация пользователя, IP адрес, история пользователя).
• Исторические данные (Training Data): Логи прошлых взаимодействий (клики/показы). Используются для обучения Odds Model и определения Odds Multipliers.

Какие метрики используются и как они считаются

• Base Score (Prior Odds): Базовая метрика качества/релевантности документа, рассчитываемая офлайн.
• Odds Multiplier: Метрика влияния комбинации признаков запроса и документа. Рассчитывается офлайн с помощью машинного обучения (упоминается логистическая регрессия).
• Posterior Odds (Финальная оценка): Итоговая оценка ранжирования, рассчитываемая в рантайме. Формула (упрощенно): Posterior Odds = Base Score * Multiplier 1 * Multiplier 2 * …

Выводы

1. Фундаментальный принцип эффективности поиска: Патент объясняет, как Google достигает скорости в масштабе. Ключ к эффективности — максимальное использование предварительных вычислений (Base Scores) и минимизация вычислений во время запроса с помощью оптимизированных индексов (Partitioned Odds Iterators).
2. Разделение сигналов (Separability): Эффективность системы на ранних этапах (L1/L2) зависит от использования Separable Features. Это подчеркивает важность разделения Query-Independent (статическое качество) и Query-Dependent (релевантность запросу) факторов ранжирования.
3. Подтверждение Архитектуры Каскадного Ранжирования (L1/L2/L3): Патент (особенно Claim 28) дает теоретическое обоснование многоуровневого ранжирования. Системы используют быстрые, приблизительные модели (L1/L2) для начального отбора, а затем применяют медленные, точные модели, использующие Inseparable Features (L3), к меньшему набору кандидатов.
4. Критическая важность статических сигналов (Base Score): Base Score определяет стартовую позицию документа в оптимизированных индексах. Документы с низким Base Score эффективно отфильтровываются на ранних этапах и могут не дойти до L3.
5. Отход от ключевых слов к признакам: Упоминание «keywordless targeting» показывает, что система работает с абстрактными признаками (features), а не только с совпадением ключевых слов, что является основой семантического поиска.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент носит инфраструктурный характер и подтверждает стратегические направления.

• Усиление Query-Independent сигналов (Base Score): Приоритет отдается долгосрочным сигналам, которые Google оценивает независимо от запроса. Это E-E-A-T, общая авторитетность сайта, качество контента и техническое состояние. Высокий Base Score необходим для прохождения ранних этапов ранжирования (L1/L2).
• Оптимизация под Разделяемые Признаки (L1/L2): Убедитесь, что ключевые атрибуты документа (Doc Keys) легко извлекаются. Это включает четкое указание языка (hreflang), локации, тематики (структура, разметка) и типа контента. Это облегчает системе быстрое сопоставление с атрибутами запроса (Query Keys).
• Оптимизация под Неразделяемые Признаки (L3): Для финального ранжирования (L3), где используются сложные модели (BERT/MUM) для анализа взаимодействия запроса и документа (Inseparable Features), необходимо фокусироваться на глубокой семантической релевантности и точном ответе на интент пользователя.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус только на Query-Dependent сигналах: Стратегии, основанные исключительно на манипулировании релевантностью под конкретный запрос (например, переоптимизация ключевыми словами) без сильного Base Score, неэффективны. Документ может быть отсеян на этапах L1/L2 и никогда не дойти до L3.
• Игнорирование технических и структурных основ: Если атрибуты документа (Doc Keys) сложно извлечь из-за технических проблем или запутанной структуры, система не сможет корректно классифицировать и эффективно ранжировать документ на ранних этапах.

Стратегическое значение

Патент критически важен для понимания работы современного поиска. Он демонстрирует, что ранжирование — это не единый алгоритм, а каскад моделей разной сложности и скорости (L1/L2/L3). Стратегия SEO должна учитывать все этапы: необходимо иметь достаточно высокий Base Score (статическое качество), чтобы пройти первичный отбор (L1/L2), и обладать высокой семантической релевантностью (Inseparable Features), чтобы выиграть в финальном ранжировании (L3).

Практические примеры

Сценарий: Каскадное ранжирование информационного запроса (YMYL)

1. Индексирование (Офлайн): Google анализирует два сайта: Сайт А (авторитетный медицинский портал) и Сайт Б (новый блог о здоровье). Сайту А присваивается высокий Base Score (высокий E-E-A-T), Сайту Б — низкий. Определяются Doc Keys (например, Тематика=Медицина).
2. Запрос (Рантайм): Пользователь вводит «симптомы дефицита витамина Д». Извлекаются Query Keys (Интент=Информационный, YMYL=Да).
3. L1/L2 Ранжирование (Быстрое): Система использует approximate model (Claim 28), основанную на Separable Features. Она быстро сопоставляет признаки. Благодаря высокому Base Score, Сайт А легко проходит в Топ-M кандидатов. Сайт Б отсеивается из-за низкого Base Score, несмотря на возможную текстовую релевантность.
4. L3 Ранжирование (Точное): Система применяет exact model (Claim 28, например, MUM/BERT) к Топ-M кандидатам. Эта модель анализирует Inseparable Features (глубокое семантическое соответствие между запросом и текстом статьи на Сайте А).
5. Результат: Сайт А ранжируется на первой позиции благодаря комбинации высокого Base Score (прохождение L1/L2) и точной релевантности (победа в L3).

Вопросы и ответы