Как Google агрегирует данные из разных индексов для создания специализированной выдачи по медиазапросам (Фильмы, Сериалы)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему предоставления разрозненной информации в ответ на медиазапросы (например, о фильмах, сериалах, актерах). Вместо того чтобы заставлять пользователя искать расписание в одном месте, изображения в другом, а обзоры в третьем, система улучшает пользовательский опыт, предоставляя агрегированную сводку из различных источников в едином, специализированном интерфейсе.

Что запатентовано

Запатентована система и метод агрегации информации о медиаобъектах из различных корпусов данных (plurality of different corpuses). Когда система получает запрос и идентифицирует его как медиа-связанный (media-related), она параллельно опрашивает разные источники данных (например, структурированную базу данных, веб-индекс, индекс изображений) и объединяет полученные результаты в специализированный формат отображения.

Как это работает

Система функционирует следующим образом:

• Триггер: Определяется, что входящий запрос является media-related.
• Идентификация: Идентифицируется конкретный медиаобъект (media-related object), например, фильм или сериал.
• Параллельный поиск: Система отправляет запросы одновременно в несколько различных корпусов данных (например, в базу данных расписаний, индекс изображений, веб-индекс).
• Агрегация: Компонент Page Formatter (включающий Search Result Aggregator) собирает полученные результаты.
• Форматирование: Результаты объединяются в единый интерфейс (например, в виде One Box или детальной страницы), где для каждого типа контента выделена своя отдельная область (distinct area).

Актуальность для SEO

Высокая. Описанная архитектура является фундаментальной для реализации Universal Search (Универсального поиска) и Blending (Смешивания результатов). Этот патент описывает базовые механизмы, лежащие в основе создания современных SERP features, таких как Knowledge Panels, карусели изображений и специализированные блоки для сущностей (фильмы, книги, музыка). Агрегация данных из разных индексов критически важна для современного поиска Google.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (7.5/10) для понимания того, как Google формирует выдачу для запросов, связанных с сущностями. Он не описывает алгоритмы ранжирования стандартных веб-страниц, но объясняет архитектуру, которая позволяет Google создавать богатые результаты (Rich Results) и SERP features. Это напрямую влияет на то, как пользователи взаимодействуют с выдачей, и определяет критическую важность оптимизации контента не только для веб-поиска, но и для вертикальных индексов (картинки, видео).

Детальный разбор

Термины и определения

Media-related object (Медиа-связанный объект)

Сущность, к которой относится запрос, такая как телевизионная программа, фильм, актер или режиссер.

Plurality of different corpuses (Множество различных корпусов)

Несколько различных источников данных или индексов, которые система опрашивает параллельно. Например, веб-индекс, индекс изображений, база данных структурированной информации.

Structured corpus (Структурированный корпус)

База данных, содержащая организованную информацию о медиаобъектах, такую как расписание программ, списки актеров, даты выхода.

Unstructured corpus (Неструктурированный корпус)

Неструктурированные данные, такие как контент веб-страниц (веб-индекс).

One Box

(Термин используется в описании патента). Специально отформатированный блок результатов поиска, интегрированный в основную выдачу, который отличается от стандартного списка синих ссылок.

Page Formatter (Формировщик страницы)

Компонент системы, отвечающий за агрегацию результатов из разных корпусов и генерацию кода (например, Markup) для их отображения в едином пользовательском интерфейсе.

Head End (Головная станция/Провайдер)

Источник программирования для пользователя (например, локальный кабельный провайдер), используемый для предоставления точного локального расписания.

Crawler и Classifier (Краулер и Классификатор)

Компоненты для сбора контента из сети (Crawler) и его последующего анализа и категоризации (Classifier) для хранения в соответствующих корпусах.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обработки поискового запроса и генерации агрегированной выдачи.

1. Система получает первый поисковый запрос и определяет, является ли он медиа-связанным (media-related).
2. Если ДА: Идентифицируется media-related object.
3. Система собирает результаты поиска из plurality of different corpuses. (Результаты включают список эпизодов, даты/время показов, обзор программы, а также веб-контент/изображения, полученные через второй запрос, основанный на первом).
4. Генерируется код для форматирования этих разнородных результатов для совместного отображения на веб-странице.
5. Формат отображения отличается от формата для запросов, которые не были определены как медиа-связанные.
6. Код обеспечивает отображение результатов из каждого корпуса в отдельной, отличной от других области дисплея (distinct area).

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет типы корпусов. Сбор данных происходит как минимум из одного структурированного (structured corpus) и одного неструктурированного корпуса (unstructured corpus).

Claim 6 (Независимый пункт): Описывает метод с фокусом на параллельном поиске и агрегации.

1. Получение запроса и определение его связи с медиапрограммой.
2. Отправка запросов к поисковым системам, адресующим множество корпусов. Подчеркивается, что для каждого корпуса выполняется отдельный поиск (separate search is conducted for each corpus).
3. Получение множества результатов в ответ на эти отдельные поиски.
4. Агрегация результатов из разных корпусов для одновременного отображения в смежных областях (adjacent areas).
5. Агрегация включает идентификацию отдельных областей (distinct areas) для группировок результатов из каждого корпуса и генерацию кода для создания веб-страницы.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько ключевых этапов поисковой архитектуры, обеспечивая механизм Универсального поиска.

CRAWLING и INDEXING
На этих этапах Crawler собирает данные (веб-страницы, изображения, данные от провайдеров расписаний). Classifier определяет тип контента и направляет его в соответствующие корпусы (Structured corpus, Unstructured corpus, индекс изображений).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система должна определить, что запрос является media-related (триггер для активации механизма) и идентифицировать соответствующий media-related object (сущность).

RANKING – Ранжирование
Система генерирует внутренние запросы и отправляет их параллельно в соответствующие корпусы. Каждый корпус (Веб, Картинки, Структурированные данные) выполняет свой собственный поиск и ранжирование.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Это основной этап применения патента. Search result aggregator (часть Page Formatter) собирает Топ-N результаты от каждого задействованного корпуса. Page Formatter определяет макет (layout) страницы и генерирует код (Markup) для отображения агрегированных результатов в едином интерфейсе (например, One Box или детальная страница сущности).

Входные данные:

• Исходный поисковый запрос пользователя.
• Данные из различных корпусов.
• Информация о пользователе (местоположение для определения локального Head end).

Выходные данные:

• Код (Markup) для отображения агрегированной страницы, содержащей результаты из множества различных источников.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: В первую очередь влияет на отображение информации о сущностях в нише развлечений (Entertainment), таких как фильмы, сериалы, актеры, режиссеры.
• Специфические запросы: Информационные и навигационные запросы, связанные с медиа-сущностями (например, «the tonight show», «актеры сериала lost»).
• Определенные форматы контента: Патент описывает архитектуру, которая позволяет создавать SERP features, такие как Knowledge Panels, карусели изображений и видео, списки эпизодов и расписания показов.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда система с достаточной уверенностью определяет, что запрос является media-related.
• Условия работы алгоритма: В описании патента указано, что это может быть основано на совпадении с терминами в «белом списке» (whitelist) медиа-терминов, использовании специальных префиксов (например, «tv:») или наличии в запросе других индикаторов (название телесети, имя актера).

Пошаговый алгоритм

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос от пользователя.
2. Определение типа запроса: Система анализирует запрос, чтобы определить, является ли он медиа-связанным.
3. Обработка не-медиа запроса: Если запрос не связан с медиа, возвращаются стандартные результаты поиска.
4. Идентификация медиаобъекта: Если запрос связан с медиа, система идентифицирует соответствующий media-related object (сущность).
5. Определение контекста (Опционально): Проверяется местоположение пользователя или его провайдер (Head end) для локализации расписаний.
6. Параллельный поиск по корпусам: Система генерирует и отправляет один или несколько внутренних запросов к различным корпусам данных. Для каждого корпуса выполняется отдельный поиск. Может генерироваться вторичный запрос для поиска изображений.
7. Сбор результатов: Система получает наборы результатов от каждого корпуса.
8. Агрегация результатов: Компонент Page Formatter агрегирует полученные разнородные результаты.
9. Генерация интерфейса: Page Formatter генерирует код для отображения агрегированных результатов в едином интерфейсе. Интерфейс структурирован так, чтобы выделять отдельные области (distinct areas) для каждого типа данных.
10. Отображение: Агрегированная страница предоставляется пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на агрегации данных из различных источников:

• Контентные факторы (Неструктурированный корпус): Текст веб-страниц, сниппеты, URL. Используются для заполнения блока веб-результатов (Web Data).
• Структурные факторы (Структурированный корпус): Критически важные данные. Включают расписания программ (Scheduled Data), метаданные фильмов и сериалов (актеры, режиссеры, даты выхода), биографии (Structured Media Content).
• Мультимедиа факторы: Изображения и видео, полученные из соответствующих индексов (Image corpus, Video corpus).
• Географические факторы / Пользовательские факторы: Упоминается использование информации о местоположении пользователя и провайдере услуг (Head end) для локализации результатов, в частности, расписаний ТВ-программ.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент описывает архитектуру агрегации и форматирования, а не метрики ранжирования.

• Определение медиа-интента: Система использует метрику (не детализированную в патенте) для определения, является ли запрос media-related. Упоминается использование «белого списка» (whitelist) терминов.

Конкретные формулы или алгоритмы расчета оценок ранжирования внутри каждого корпуса в патенте не приводятся.

Выводы

1. Архитектура Универсального Поиска: Патент описывает фундаментальный механизм того, как Google реализует Universal Search и Blended Search для специфических вертикалей, в данном случае — медиа. Это не алгоритм ранжирования, а механизм формирования выдачи.
2. Параллельный опрос множественных корпусов: Ключевой концепцией является одновременный опрос различных индексов (plurality of different corpuses) — веб, картинки, структурированные данные — для ответа на один запрос пользователя.
3. Идентификация интента как триггер: Определение запроса как media-related переключает логику обработки запроса со стандартного поиска на специализированный процесс агрегации и меняет формат представления результатов.
4. Фокус на сущностях (Entity-Oriented): Патент демонстрирует подход, ориентированный на идентификацию сущностей (media-related object) и агрегацию всей доступной информации вокруг них. Это является архитектурной основой для работы Knowledge Graph и отображения Knowledge Panels.
5. Важность структурированных данных: Явное разделение на structured corpus и unstructured corpus подчеркивает, что структурированные данные критически важны для формирования информативных и точных агрегированных ответов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под сущности (Entity Optimization): Необходимо работать над тем, чтобы ваши медиа-сущности (фильмы, сериалы, ключевые персоны) были четко определены и распознаны Google. Это увеличивает вероятность формирования агрегированной выдачи по связанным запросам и использования вашего контента в ней.
• Использование структурированных данных (Schema.org): Активно внедряйте микроразметку (Movie, TVSeries, Episode, Person), чтобы предоставлять Google данные для Structured corpus. Это помогает заполнять блоки с расписаниями, списками актеров и эпизодов в агрегированной выдаче.
• Оптимизация в вертикальных поисках (Images/Video SEO): Поскольку система агрегирует данные из разных корпусов, критически важно иметь сильное присутствие в Google Images и Video/YouTube. Оптимизируйте изображения (постеры, кадры) и видео (трейлеры, обзоры) — их метаданные, качество и релевантность — чтобы они отбирались для показа в агрегированных блоках.
• Обеспечение согласованности данных: Убедитесь, что информация о сущности согласована на вашем сайте, в социальных сетях и авторитетных базах данных (например, iMDB, Wikipedia), чтобы укрепить сигналы для Structured corpus.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование вертикальных поисков: Фокусировка исключительно на ранжировании в основном веб-поиске и игнорирование оптимизации изображений и видео. Это приведет к потере видимости в агрегированных блоках, которые часто занимают значительную часть выдачи по медиазапросам.
• Отсутствие или ошибки в микроразметке: Непредоставление структурированных данных для медиаконтента усложняет Google извлечение точной информации для заполнения специализированных блоков, снижая шансы на участие в агрегированной выдаче.
• Фокус только на ключевых словах, а не на сущностях: Оптимизация страниц под текстовые запросы без учета связей между сущностями. Система работает на уровне объектов (media-related object), поэтому важно выстраивать эти связи.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по переходу от выдачи в виде «10 синих ссылок» к богатой, агрегированной выдаче, основанной на сущностях и намерениях пользователя. Он описывает архитектуру, которая позволяет Google отвечать на запрос, используя наиболее подходящие типы контента из разных индексов. Для Senior SEO-специалистов это подчеркивает необходимость мыслить за пределами традиционного веб-поиска и фокусироваться на общей видимости сущности (Entity Visibility) во всех релевантных корпусах данных Google (Web, Images, Video, Structured Data).

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы нового сериала на сайте стримингового сервиса.

1. Цель: Максимизировать видимость сериала в агрегированной выдаче Google по его названию.
2. Действия по Structured Corpus: Внедрить детальную разметку Schema.org (TVSeries для главной страницы сериала, Episode для каждой серии с указанием дат выхода, Person для актеров).
3. Действия по Image Corpus: Подготовить высококачественные постеры и кадры. Оптимизировать их (размер, формат, alt-тексты, названия файлов) и разместить на страницах сериала и эпизодов. Добавить их в Image Sitemap.
4. Действия по Video Corpus: Разместить официальный трейлер на YouTube, оптимизировать его заголовок и метаданные. Внедрить разметку VideoObject на сайте.
5. Ожидаемый результат: При запросе названия сериала Google формирует агрегированную выдачу (Knowledge Panel или специализированный блок). Данные из микроразметки используются для заполнения списка эпизодов и информации об актерах. Оптимизированные изображения попадают в карусель Google Images, а трейлер — в блок Google Video. Сайт сервиса получает видимость через эти агрегированные элементы.

Вопросы и ответы