Как Google использует Топ-N терминов и URL-паттерны для быстрой кластеризации похожих страниц на сайте

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему вычислительной сложности традиционных алгоритмов кластеризации документов (часто требующих времени O(n²)), что делает их непрактичными для обработки данных в масштабах веба. Цель изобретения — предоставить высокоэффективный механизм кластеризации, работающий за линейное время (O(n)), для быстрого группирования схожих документов, что позволяет оптимизировать дальнейшую обработку (например, применяя ее к выборке из кластера, а не ко всем документам).

Что запатентовано

Запатентован метод эффективной кластеризации документов, использующий двухэтапный подход. Система сначала группирует документы, у которых идентичны Топ-N терминов (Top N Terms) по оценке частотности. Для этого используется Modified TF-IDF, смещающий вес в сторону шаблонного контента (boilerplate). Затем для этой группы идентифицируется общий строковый паттерн (Pattern String), основанный на URL. Документы, удовлетворяющие этому паттерну, формируют итоговый кластер.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Расчет оценок терминов: Для набора документов (обычно с одного сайта) рассчитываются оценки Modified TF-IDF. Эта метрика специально разработана для выделения общего шаблонного текста.
• Группировка по Топ-N: Документы группируются, если у них идентичны Top N Terms и их порядок. Система итеративно увеличивает N (начиная с 1 до максимума M), чтобы найти оптимальный баланс между схожестью и размером группы.
• Идентификация паттерна URL: Для подходящей группы определяется шаблон URL (Pattern String). Для выбора наилучшего шаблона используется принцип минимальной длины описания (Minimum Description Length, MDL).
• Кластеризация: Все документы из исходного набора, которые удовлетворяют найденному шаблону URL, объединяются в финальный кластер. Процесс повторяется для оставшихся документов.

Актуальность для SEO

Средняя/Высокая. Эффективная обработка данных остается критически важной задачей. Хотя методы анализа контента эволюционировали с 2008 года (например, в сторону векторных эмбеддингов), базовые принципы быстрой (O(n)) структурной кластеризации на основе частотности терминов и URL-паттернов остаются актуальными для инфраструктурных задач, таких как управление краулинговым бюджетом, анализ структуры сайтов и обнаружение шаблонов (boilerplate detection).

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренное (4/10), преимущественно в области технического SEO. Это инфраструктурный патент, направленный на повышение эффективности индексирования и сканирования, а не на ранжирование. Он не вводит новых сигналов ранжирования. Однако он демонстрирует, как Google структурно анализирует сайты, подчеркивая важность консистентной архитектуры и шаблонов URL для эффективной обработки ресурса.

Детальный разбор

Термины и определения

Document Cluster (Кластер документов)

Финальная группа документов, которые удовлетворяют определенному Pattern String.

Document Group (Группа документов)

Предварительная группа документов, которые имеют идентичные Top N Terms. Используется как основа для поиска Pattern String.

Fingerprint (Отпечаток)

Хеш или компактное представление конкатенации Top N Terms документа. Используется для быстрого сравнения документов при реализации алгоритма.

Minimum Description Length (MDL) (Принцип минимальной длины описания)

Принцип, используемый для выбора наилучшего Pattern String. Он балансирует точность шаблона (меньше подстановочных знаков) с его охватом (больше совпадений URL).

Modified TF-IDF (Модифицированный TF-IDF)

Специфическая метрика оценки терминов, используемая в патенте. Она смещает вес в сторону терминов, часто встречающихся в анализируемом наборе документов (например, шаблонный текст сайта), за счет компонента S в формуле.

Pattern String (Строка шаблона / Шаблон URL)

Шаблон, основанный на URL с использованием подстановочных знаков (например, * или <>), который идентифицируется как общий для подмножества документов.

Term Frequency Score (Оценка частотности термина)

Метрика, оценивающая важность термина в документе (в данном случае, Modified TF-IDF).

Top N Terms (Топ-N терминов)

N терминов с наивысшими оценками Term Frequency Score в документе.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод кластеризации.

1. Система идентифицирует множество документов из набора, у которых Top N Terms (по оценке частоты термина) одинаковы.
2. Идентифицируется подмножество этих документов, которые удовлетворяют определенной строке шаблона (Pattern String).
3. Формируется кластер документов (Document Cluster) как минимум из этого подмножества.

Claim 2 и 3 (Зависимые): Уточняют процесс идентификации схожести.

1. Система определяет оценки частоты терминов и упорядочивает их (Claim 2).
2. Критическое уточнение (Claim 3): Идентифицируются документы, у которых не только одинаковые Top N Terms, но и одинаковый порядок этих терминов (по их оценкам). Это строгий критерий структурной схожести.

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет область применения. Набор документов — это документы, принадлежащие одному и тому же веб-сайту.

Claim 8 (Зависимый от 1): Уточняет природу Pattern String. Строка шаблона — это строка, которой удовлетворяют URL (Universal Resource Locators) документов.

Claim 13 (Независимый пункт): Описывает систему, реализующую метод, аналогичный Claim 1, с акцентом на этапы (расчет оценок, идентификация первого подмножества по Top N и порядку, идентификация второго подмножества по Pattern String, формирование кластера).

Где и как применяется

Изобретение направлено на повышение эффективности внутренних процессов Google на этапах индексирования и сканирования.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основное применение патента. После сканивания система анализирует документы для вычисления Term Frequency Scores и определения Top N Terms. Этот процесс является частью структурного анализа сайта и обнаружения шаблонного контента (boilerplate detection). Цель — сгруппировать похожие страницы до того, как они будут полностью обработаны, что позволяет применять дальнейшую обработку к выборке из кластера или обрабатывать кластер как единое целое.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Результаты кластеризации могут влиять на планирование сканирования (Crawl Scheduling). Если система идентифицирует Document Cluster через шаблон URL (Pattern String), она может оптимизировать краулинговый бюджет, например, адаптируя частоту сканирования для всего кластера на основе анализа выборки документов (sampling).

Входные данные:

• Набор документов (обычно с одного веб-сайта, согласно Claim 7).
• URL этих документов.
• Предварительно рассчитанная статистика корпуса (для компонента IDF).

Выходные данные:

• Кластеры документов (Document Clusters), каждый из которых связан с определенным Pattern String.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Особенно эффективно на крупных веб-сайтах с шаблонной структурой и предсказуемыми шаблонами URL. Примеры: страницы товаров в E-commerce, новостные статьи, ветки форумов, профили пользователей. Менее эффективно для сайтов с хаотичной структурой или уникальным дизайном каждой страницы.

Когда применяется

• При каких условиях работает алгоритм: При обработке набора документов, принадлежащих одному веб-сайту, для выявления структурных сходств.
• Триггеры активации и пороговые значения: Процесс группирования активируется, если достаточное количество документов (превышающее пороговый минимальный размер группы, threshold minimum size, например, 4) имеют идентичные Top N Terms. Итерации ограничены максимальным значением N (параметр M, например, 100) для гарантии эффективности O(n).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Группировка документов (Поиск оптимального N)

1. Расчет оценок: Для всех терминов в наборе документов рассчитываются Modified TF-IDF. Термины в каждом документе сортируются по убыванию оценки.
2. Инициализация N: Устанавливается значение $N=1$.
3. Группировка по Топ-N: Вычисляются отпечатки (Fingerprint) конкатенации Top N Terms (с учетом порядка). Документы с одинаковыми отпечатками объединяются в Document Groups.
4. Проверка размера групп: Проверяется, есть ли хотя бы одна группа, размер которой равен или превышает пороговое значение (threshold minimum size).
5. Условие итерации:
   • Если размер достаточен И N меньше максимального порога M: N увеличивается на 1, процесс возвращается к шагу 3.
   • Если размер недостаточен: процесс останавливается, используются группы, полученные для $N-1$.
   • Если $N=M$: процесс останавливается, используются группы для N.

Процесс Б: Кластеризация на основе групп

1. Выбор группы: Выбирается Document Group (например, самая большая), сгенерированная в Процессе А.
2. Идентификация паттерна: Анализируются URL документов в группе для поиска общего Pattern String. Используется принцип MDL для выбора наилучшего шаблона (баланс точности и охвата).
3. Формирование кластера: Идентифицируются ВСЕ документы в исходном наборе (не только в текущей группе), которые удовлетворяют найденному Pattern String. Они формируют Document Cluster.
4. Итерация: Процесс повторяется для оставшихся некластеризованных документов до тех пор, пока возможно формирование групп достаточного размера.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст документов. Система анализирует частоту терминов внутри каждого документа (n) и в пределах всего набора документов/сайта (S).
• Технические факторы: URL-адреса документов. Они используются на этапе Pattern Matching для формирования финальных кластеров. URL сегментируются по разделителям (например, «/» и «?»).
• Статистические данные корпуса: Общее количество документов в корпусе (D) и количество документов в корпусе, содержащих термин (d), необходимые для расчета IDF-компоненты.

Какие метрики используются и как они считаются

• Modified TF-IDF: Ключевая метрика для определения важности термина. Формула, приведенная в патенте: $\text{Modified TF-IDF}=(n+S)\cdot \log$

Выводы

1. Эффективность как приоритет (O(n)): Основная цель патента — обеспечить быструю (линейное время) кластеризацию. Система использует упрощенные признаки (Top N Terms и шаблоны URL) для достижения этой цели в масштабах веба.
2. Двухэтапный подход (Контент + Структура): Система сначала идентифицирует схожесть контента (Top N Terms), а затем подтверждает и расширяет группу на основе структурной схожести (URL Pattern String). Это надежный метод для выявления страниц, сгенерированных одним шаблоном.
3. Специальный фокус на шаблонном контенте (Boilerplate): Использование Modified TF-IDF $((n+S)\cdot\log(D/d))$ явно направлено на придание большего веса терминам, повторяющимся на сайте (S). Это означает, что кластеризация основана преимущественно на структурных элементах (меню, футер), а не на уникальном семантическом контенте.
4. Строгое определение схожести: На этапе группировки требуется не только совпадение Top N Terms, но и совпадение их порядка (Claim 3). Это очень строгий критерий, гарантирующий, что группируются только страницы с идентичной структурой частотности.
5. Критическая роль структуры URL: Финальные кластеры определяются шаблонами URL. Это подтверждает важность последовательной и логичной архитектуры сайта для эффективной обработки поисковыми системами.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент является инфраструктурным, он подчеркивает важность технического SEO для эффективного индексирования и сканирования.

• Проектирование чистой и последовательной структуры URL: Используйте логичные, иерархические и предсказуемые структуры URL. Поскольку финальная кластеризация основана на URL Pattern Strings, это помогает системе правильно идентифицировать разделы сайта (например, /blog/*, /products/*).
• Обеспечение консистентности шаблонов (Templating): Убедитесь, что страницы одного типа используют строго одинаковую структуру шаблона и элементы навигации (boilerplate). Это облегчает идентификацию общих Top N Terms (которые часто являются boilerplate из-за Modified TF-IDF) и помогает корректно кластеризовать эти страницы как группу.
• Оптимизация краулингового бюджета: Понимание того, что Google ищет шаблоны URL для кластеризации и потенциальной выборочной обработки (sampling), подчеркивает важность чистой архитектуры. Это помогает Google эффективнее расходовать краулинговый бюджет на вашем сайте.

Worst practices (это делать не надо)

• Хаотичные структуры URL для однотипного контента: Использование непоследовательных путей или параметров для одного и того же типа контента затрудняет системе поиск эффективных Pattern Strings. Это усложняет анализ сайта и может привести к неэффективному сканированию.
• Непоследовательное использование шаблонов и Boilerplate: Применение разных шаблонов или значительные вариации в навигации/футерах на страницах одного типа может нарушить процесс сопоставления Top N Terms, препятствуя кластеризации.
• Чрезмерное раздувание шаблонного контента: Если boilerplate составляет подавляющую часть контента, Top N Terms будут состоять только из него. Это увеличивает риск того, что страницы с разным основным содержанием будут считаться почти идентичными.

Стратегическое значение

Патент подтверждает критическую важность технического SEO и продуманной архитектуры сайта. Он показывает, что Google анализирует сайты структурно, ища закономерности для оптимизации использования своих вычислительных ресурсов. Стратегически важно проектировать сайты так, чтобы их структура была очевидна алгоритмам кластеризации. Это влияет на то, как быстро и полно Google сможет обработать контент сайта.

Практические примеры

Сценарий: Кластеризация страниц товаров в E-commerce

1. Набор данных: 10,000 страниц интернет-магазина shop.com.
2. Анализ контента (Modified TF-IDF): Система рассчитывает оценки. Термины из меню и футера («Доставка», «Контакты», «Корзина») получают высокие оценки из-за частого повторения на сайте (высокий S).
3. Группировка (Top N=5): 8,000 страниц имеют одинаковые Топ-5 терминов в одинаковом порядке. Они формируют Document Group.
4. Идентификация паттерна (Pattern Matching): Система анализирует URL этих 8,000 страниц. Примеры:
   • shop.com/product/item-123
   • shop.com/product/item-456
5. Выбор Pattern String: Система идентифицирует оптимальный паттерн с помощью MDL: shop.com/product/<>.
6. Кластеризация: Все страницы на сайте, соответствующие этому URL-паттерну, объединяются в кластер «Страницы товаров». Google теперь может использовать этот кластер для эффективного планирования сканирования этого раздела.

Вопросы и ответы