Как Google оптимизирует внутренние фильтры (Bloom Filters) для поиска по аннотациям и меткам

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурную проблему эффективности и точности при фильтрации результатов поиска на основе предопределенных аннотаций (Annotations) и меток (Labels). Это актуально для систем (например, Google Programmable Search Engine), где контент маркируется метками, привязанными к шаблонам URL (URL Patterns). Для быстрой фильтрации используются компактные структуры данных, такие как Bloom Filters, которые склонны к ложным срабатываниям (false positives). Изобретение направлено на минимизацию этих ошибок без чрезмерного увеличения размера фильтра.

Что запатентовано

Запатентован метод динамической оптимизации конфигурации Domain Filter (реализованного как Bloom Filter). Суть изобретения — в алгоритме, который итеративно определяет оптимальный набор смещений (Offsets) — длин префиксов URL, включаемых в фильтр. Цель — минимизировать ошибку смещения (Offset Error), возникающую из-за сокращения URL-паттернов, сохраняя при этом размер фильтра в заданных пределах.

Как это работает

Когда запрос содержит метку (например, «camera label: review»), система извлекает все связанные URL Patterns. Затем запускается Filter Constructor для создания оптимизированного Domain Filter. Система анализирует длины путей в этих URL-паттернах и итеративно тестирует различные комбинации сокращений (Offsets). Для каждой комбинации рассчитывается суммарная Offset Error (количество символов, потерянных при сокращении). Система выбирает конфигурацию, которая дает наименьшую ошибку, не превышая при этом пороговых значений по размеру фильтра и общей частоте ошибок.

Актуальность для SEO

Низкая. Патент описывает инфраструктурное решение для специфической задачи — поиска по явно заданным аннотациям и меткам. Хотя базовая технология оптимизации Bloom Filters актуальна как алгоритмическая задача, контекст применения (характерный для Google Custom Search/Programmable Search Engine) имеет ограниченное отношение к современным механизмам ранжирования в общем веб-поиске Google.

Важность для SEO

(2/10) Минимальное/Инфраструктура. Это чисто технический патент, описывающий внутреннюю оптимизацию структур данных Google. Он не касается алгоритмов ранжирования, оценки качества контента (E-E-A-T) или поведения пользователей. Он не оказывает прямого влияния на стандартные SEO-стратегии и не содержит действенных рекомендаций для оптимизаторов.

Детальный разбор

Термины и определения

Annotation (Аннотация)

Структура данных, связывающая метку (Label) с шаблоном URL (URL Pattern). Формат: <label, URL pattern>.

Bloom Filter (Фильтр Блума)

Вероятностная структура данных, используемая для компактной и быстрой проверки принадлежности элемента к множеству. Допускает ложные срабатывания (false positives).

Domain Filter (Фильтр домена)

Фильтр (реализованный как Bloom Filter), содержащий домены или префиксы URL из аннотаций, соответствующих меткам в запросе.

Filter Constructor (Конструктор фильтра)

Компонент системы, реализующий алгоритм оптимизации для создания Domain Filter.

Label (Метка)

Термин, используемый для маркировки контента. Используется в запросах для уточнения интента (например, «label: review»).

Offset (Смещение)

Часть URL после доменного имени (также Path Component). В контексте оптимизации — это выбранная длина префикса URL, которая кодируется в фильтр.

Offset Error (Ошибка смещения)

Количество символов в Path Component URL-паттерна, которые были проигнорированы (усечены) при включении в фильтр. Усечение экономит место, но увеличивает вероятность ложных срабатываний.

Offset Selector (Селектор смещений)

Компонент внутри Filter Constructor, который выполняет итеративный (рекурсивный) поиск для определения оптимального набора Offsets.

URL Pattern (Шаблон URL)

Спецификация шаблона (префикс, суффикс и т.д.), используемая в аннотациях для идентификации набора документов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод генерации оптимизированного Domain Filter в ответ на запрос с меткой.

1. Система получает запрос, включающий термин и метку (label of interest).
2. Запускается процесс генерации Domain Filter, который должен удовлетворять двум условиям: максимальному порогу размера (maximum size threshold) и максимальному порогу ошибки (maximum false positive error rate threshold).
3. Генерация включает итеративную настройку размера фильтра.
4. В каждой итерации система идентифицирует новый набор URL patterns как текущий набор смещений (current set of offsets).
5. Вычисляется Offset Error для этого набора.
6. Сравнение: Текущая ошибка больше, чем ошибка для лучшего найденного набора (best set of offsets)?
   • Если ДА (ошибка больше): перейти к следующей итерации.
   • Если НЕТ (ошибка меньше или равна): Проверить, удовлетворяет ли текущий размер фильтра и текущий уровень ошибки пороговым значениям.
     • Если ДА: Обновить best set of offsets текущим набором и перейти к следующей итерации.
     • Если НЕТ: Перейти к следующей итерации без обновления.
7. После завершения итераций (когда новые наборы не могут быть идентифицированы), генерируется финальный Domain Filter с использованием best set of offsets.
8. Результаты поиска фильтруются с использованием этого Domain Filter.

Ядро изобретения — это алгоритм оптимизации структуры данных. Система ищет баланс между точностью (минимизация Offset Error требует включения более длинных префиксов) и эффективностью (более длинные префиксы увеличивают размер фильтра). Алгоритм динамически определяет наилучший способ усечения URL-паттернов для достижения этого баланса в рамках заданных ограничений.

Где и как применяется

Изобретение применяется в инфраструктуре, поддерживающей поиск по аннотированному контенту (например, Programmable Search Engine).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна поддерживать базу данных аннотаций (Annotation Database), хранящую связи между Labels и URL Patterns.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Query Processor анализирует запрос на наличие меток (Labels).

RANKING (Этап фильтрации/Retrieval)
Основное применение патента. Если метки обнаружены:

1. Filter Constructor извлекает соответствующие URL Patterns.
2. Filter Constructor запускает итеративный алгоритм оптимизации для определения best set of offsets.
3. Генерируется оптимизированный Domain Filter (Bloom Filter).
4. Поисковый движок использует этот фильтр для быстрого отбора кандидатов (retrieval), чьи URL соответствуют паттернам в фильтре.

Входные данные:

• Запрос с метками.
• Коллекция URL Patterns, связанных с метками.
• Пороговые значения для размера фильтра и допустимой ошибки.

Выходные данные:

• Оптимизированный Domain Filter.
• Отфильтрованный набор результатов поиска.

На что влияет

• Специфические запросы: Влияет исключительно на запросы, которые явно используют механизм меток (Labels).
• Общий веб-поиск: Не оказывает влияния на стандартный веб-поиск и ранжирование. Область применения ограничена системами, использующими явные аннотации (например, CSE).

Когда применяется

• Триггеры активации: Наличие распознанной метки (Label) в поисковом запросе.
• Условия работы: Алгоритм оптимизации запускается динамически (в реальном времени или из кэша) для создания наиболее эффективного фильтра для данного запроса.

Пошаговый алгоритм

Процесс оптимизации фильтра (работа Filter Constructor):

1. Анализ шаблонов (Pattern Analysis):
   1. Получение всех URL Patterns, связанных с меткой запроса.
   2. Pattern Lengths Calculator вычисляет длину пути (Pattern Length) для каждого шаблона.
   3. Генерация статистики распределения длин (pattern_lengths_count).
   4. Lengths Populator создает вектор уникальных длин (lengths vector).
2. Инициализация (Initialization): Установка начального количества смещений (num_offsets = 1). Инициализация best_error высоким значением.
3. Определение лучших смещений (Offset Selection):
   1. Offset Selector выполняет рекурсивный поиск (например, depth-first traversal), чтобы перебрать все возможные комбинации смещений из lengths vector для текущего num_offsets.
   2. Для каждой комбинации Offset Error Calculator рассчитывает общую ошибку смещения (сумму усеченных символов).
   3. Выбирается комбинация (best_offsets), дающая минимальную ошибку (best_error).
4. Расчет параметров фильтра (Filter Calculation):
   1. Error Analyzer оценивает best_error и рассчитывает ожидаемую частоту ложных срабатываний.
   2. Filter Size Calculator рассчитывает необходимый размер фильтра.
5. Проверка порогов (Threshold Check):
   1. Проверяется, не превышает ли размер фильтра максимальный порог.
   2. Проверяется, является ли частота ошибок приемлемой.
6. Принятие решения и Итерация (Decision/Iteration):
   1. Если пороги соблюдены и ошибка приемлема: Оптимизация завершена. Фильтр генерируется с использованием best_offsets.
   2. Если ошибка слишком велика (и размер позволяет): Увеличить num_offsets на 1 и вернуться к шагу 3. Увеличение num_offsets обычно уменьшает Offset Error, но увеличивает размер фильтра.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на обработке аннотаций и структурных элементах URL.

• Структурные факторы: URL Patterns. Система детально анализирует структуру и длину URL-паттернов, в частности, длину компонента пути (Path Component или Offset), следующего за доменом.
• Системные данные: Labels (метки) и Annotation Database.

Другие факторы (ссылочные, поведенческие, контентные, E-E-A-T) в патенте не используются.

Какие метрики используются и как они считаются

• Offset Error (Ошибка смещения): Ключевая метрика оптимизации. Это сумма символов во всех URL-паттернах, которые были проигнорированы (усечены) из-за использования определенного набора offsets.
  Пример: Если паттерн имеет длину 11, а выбранный offset равен 7, ошибка для этого паттерна равна 11 — 7 = 4.
• Filter Size (Размер фильтра): Объем памяти для Bloom Filter. Должен быть ниже порога.
• False Positive Rate (Частота ложных срабатываний): Вероятность ошибки фильтра. Патент упоминает внутреннюю частоту ошибок (rb) и общую допустимую частоту (rt).
• Формулы расчета: Упоминается формула связи ошибок: rb = 1 — (1 — rt)^(1/k), где k — количество offsets (num_offsets).

Выводы

1. Чисто инфраструктурный патент: Изобретение описывает внутренний технический механизм оптимизации структур данных (Bloom Filters). Он не связан с алгоритмами ранжирования или оценкой качества контента.
2. Фокус на вычислительной эффективности: Цель патента — найти оптимальный баланс между точностью фильтрации (минимизация Offset Error и False Positives) и эффективностью использования ресурсов (минимизация Filter Size).
3. Динамическая оптимизация: Конфигурация фильтра (выбор Offsets) определяется динамически для каждого набора меток путем сложного итеративного алгоритма.
4. Узкая область применения: Механизм предназначен для систем, использующих явные аннотации и метки (например, Programmable Search Engine), и не актуален для общего веб-поиска.
5. Отсутствие влияния на SEO: Патент не дает никаких прямых или косвенных рекомендаций для SEO-специалистов. Влиять на этот внутренний процесс оптимизации извне невозможно.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Описанный механизм оптимизации фильтров не зависит от действий вебмастеров или SEO-специалистов.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. Патент не направлен на борьбу с SEO-манипуляциями и не описывает факторы ранжирования, на которые можно негативно повлиять.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для стандартного SEO отсутствует. Патент интересен с технической точки зрения как пример сложной алгоритмической оптимизации, применяемой Google для повышения эффективности внутренних инфраструктурных процессов в специализированных поисковых продуктах.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет. Патент описывает оптимизацию внутренней структуры данных (Bloom filter), которая невидима для пользователей и вебмастеров.

Вопросы и ответы