Как Google тестирует, сравнивает и выбирает лучшие алгоритмы ранжирования с помощью A/B тестов и оценок разнообразия

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу эффективного сравнения, тестирования и оценки большого количества различных функций ранжирования (scoring functions). Цель — определить, какой алгоритм обеспечивает наилучшие результаты поиска. Фреймворк оптимизирует процесс тестирования, автоматизируя выбор наиболее информативных пар алгоритмов для сравнения и предоставляя надежный метод агрегации парных отзывов в глобальный рейтинг алгоритмов.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для оценки функций ранжирования веб-поиска. Фреймворк включает механизм выбора пары алгоритмов для сравнения, основанный на расчете их «разнообразия» (Diversity Score), представление результатов пользователю или оценщику (side-by-side) и сбор обратной связи. Полученные попарные сравнения (pair-wise comparisons) затем агрегируются в глобальный рейтинг эффективности алгоритмов.

Как это работает

Система работает как инфраструктура для тестирования:

• Выбор кандидатов: Для полученного запроса система применяет несколько кандидатских алгоритмов ранжирования (Candidate Scoring Functions).
• Расчет разнообразия: Для пар алгоритмов рассчитывается Diversity Score, который показывает, насколько сильно различаются генерируемые ими поисковые выдачи.
• Выбор пары для теста: Выбирается пара алгоритмов, часто та, которая дает наиболее различающиеся результаты (высокий Diversity Score), чтобы сделать сравнение наглядным.
• Представление и оценка: Оценщику представляются две версии SERP (side-by-side). Собирается ввод о том, какая выдача лучше.
• Агрегация: Система использует статистические методы для агрегации множества парных сравнений и построения общего рейтинга (ranking) эффективности алгоритмов.

Актуальность для SEO

Высокая (для внутренних процессов Google). Тестирование, оценка (A/B тесты, side-by-side сравнения) и улучшение алгоритмов ранжирования — это непрерывный и критически важный процесс в Google. Описанная инфраструктура фундаментальна для эволюции поисковой системы и внедрения новых изменений в ранжирование.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент описывает исключительно внутренние процессы и инфраструктуру Google для тестирования и оценки собственных алгоритмов ранжирования. Он не описывает, как именно работают эти алгоритмы в продакшене, какие факторы они используют или как они ранжируют конкретные сайты. Прямых практических рекомендаций для SEO из этого патента извлечь нельзя.

Детальный разбор

Термины и определения

Scoring Function (Функция ранжирования/оценки)

Алгоритм, который получает на вход сигналы (signals) о запросе и документе и генерирует числовую оценку (score), используемую для ранжирования этого документа.

Candidate Scoring Functions (Кандидатские функции ранжирования)

Набор различных алгоритмов ранжирования, доступных системе для тестирования и сравнения.

Diversity Score (Оценка разнообразия)

Метрика, измеряющая степень различия между двумя наборами результатов поиска (особенно в топе), которые были ранжированы двумя разными Scoring Functions. Используется для выбора наиболее информативных пар для сравнения.

Signals (Сигналы)

Данные о запросе, документе, пользователе или контексте, используемые scoring function для расчета оценки (например, TF-IDF, анкоры, заголовки).

Pair-wise Comparison (Попарное сравнение)

Ввод пользователя (оценщика), указывающий, какая из двух представленных функций ранжирования обеспечила лучшие результаты для данного запроса.

Suspicious Input (Подозрительный ввод)

Ввод пользователя, который система идентифицирует как потенциально ложный, предвзятый или необъективный (например, если пользователь всегда выбирает одну и ту же сторону интерфейса или его оценки сильно расходятся с консенсусом).

Karma (Карма)

(Термин используется в описании патента). Мера активности пользователей или команд, связанных с определенной функцией ранжирования. Основана на количестве оценок других функций, выполненных этими пользователями.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора функций для тестирования и сбора обратной связи.

1. Система получает запрос.
2. Система выбирает первую и вторую candidate scoring functions из группы (минимум из трех). Процесс выбора включает (как детализировано в зависимых пунктах и описании):
   1. Применение кандидатских функций к результатам поиска.
   2. Идентификация пар функций (Alpha и Beta).
   3. Расчет Diversity Score для каждой пары, измеряющий разнообразие между топовыми результатами функции Alpha и Beta.
   4. Выбор конкретной пары на основе Diversity Scores (например, выбор пары с наибольшим разнообразием).
3. Представление результатов, упорядоченных по первой функции.
4. Представление результатов, упорядоченных по второй функции.
5. Получение пользовательского ввода (user input), выбирающего одну из функций.
6. Использование этого ввода для информирования будущих выборов пар функций ранжирования.

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует, как используется пользовательский ввод.

1. На основе пользовательского ввода генерируется рейтинг (ranking) для функций ранжирования в группе.
2. Этот рейтинг используется для выбора одной или нескольких функций для последующей оценки другими пользователями.

Claim 5 (Зависимый от 4): Уточняет механизм оценки разнообразия.

1. Для каждой пары функций система сравнивает результаты, находящиеся на одинаковых позициях в соответствующих упорядоченных наборах.
2. Выбор пары функций основан на результате этого сравнения (т.е. на Diversity Score).

Claim 9 (Зависимый от 4): Описывает процесс агрегации данных.

1. Пользовательский ввод добавляется к набору множественных попарных сравнений (pair-wise user comparisons).
2. Рейтинг функций ранжирования генерируется на основе этого агрегированного набора сравнений.

Claim 10 (Зависимый от 9): Описывает обработку модификаций алгоритмов во время тестирования.

1. Система получает уведомление о модификации функции ранжирования.
2. Модифицированная функция применяется заново для генерации нового порядка результатов.
3. Если новый порядок отличается от старого (который видел пользователь), рейтинг функций модифицируется так, чтобы он не отражал пользовательский ввод, полученный для старой версии функции (старые оценки аннулируются).

Где и как применяется

Этот патент не вписывается в стандартную 6-этапную архитектуру поиска, ориентированную на пользователя. Он описывает параллельный фреймворк для оценки и тестирования алгоритмов (Scoring Function Evaluator).

Взаимодействие с компонентами системы:

Система оценки взаимодействует с Search Engine для получения результатов по запросу и с Ranking Engine для применения различных scoring functions к этим результатам в тестовой среде.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Система тестирования использует существующий индекс и извлеченные признаки (Signals) для передачи их в тестируемые Scoring Functions.

RANKING – Ранжирование (Тестовая среда)
На этом этапе система тестирования запускает несколько алгоритмов ранжирования (Candidate Scoring Functions) для генерации нескольких наборов оценок для одних и тех же результатов.

RERANKING / METASEARCH (Тестовая среда)
Фреймворк анализирует полученные наборы ранжированных результатов, рассчитывает Diversity Score между ними и выбирает пару для представления тестировщику в формате side-by-side.

Входные данные:

• Тестовый запрос.
• Набор результатов поиска для запроса.
• Кандидатные функции ранжирования (Candidate Scoring Functions).
• Сигналы (Signals), необходимые для работы этих функций.

Выходные данные:

• Два набора ранжированных результатов (для side-by-side показа).
• Данные о парных сравнениях (предпочтение пользователя).
• Обновленный глобальный рейтинг функций ранжирования.

На что влияет

Патент влияет исключительно на внутренний процесс разработки, тестирования и выбора алгоритмов ранжирования внутри Google. Он не оказывает прямого влияния на ранжирование конкретных типов контента, ниш или запросов в реальной поисковой выдаче.

Когда применяется

• Условия работы: Применяется в среде тестирования при разработке новых или изменении существующих функций ранжирования.
• Триггеры активации: Система активирует сравнение конкретной пары функций, когда Diversity Score между результатами этих двух функций для данного запроса удовлетворяет определенным критериям (обычно, когда он достаточно высок, чтобы разница была заметна и тест был информативным).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Выбор пары и тестирование

1. Получение запроса и результатов: Система получает запрос и набор отзывчивых результатов поиска.
2. Выбор Кандидатов: Система выбирает набор Candidate Scoring Functions. Выбор может основываться на классификации запроса, текущем рейтинге функций или их Karma.
3. Применение Функций: Каждая функция-кандидат применяется к результатам поиска для генерации оценок и формирования порядка выдачи.
4. Идентификация Пар и Расчет Diversity Score: Для пар кандидатов рассчитывается Diversity Score. Эта оценка измеряет различие между топовыми результатами двух функций (например, путем сравнения URL на одинаковых позициях).
5. Выбор Тестовой Пары: Выбирается пара функций ранжирования на основе Diversity Scores (обычно пара с высоким разнообразием).
6. Представление Результатов: Результаты, ранжированные выбранными функциями, представляются пользователю (например, side-by-side).

Процесс Б: Оценка и Агрегация

1. Сбор Ввода: Получение пользовательского ввода, указывающего предпочтительную функцию или ничью.
2. Анализ Ввода (Опционально): Система анализирует ввод на предмет подозрительности (Suspicious Input), проверяя историю оценок пользователя. Вес подозрительных оценок может быть понижен.
3. Агрегация и Ранжирование Функций: Пользовательский ввод агрегируется с другими парными сравнениями. Система использует статистические или графовые методы для обновления глобального рейтинга (ranking) функций ранжирования.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент агностичен к конкретным факторам ранжирования. Он описывает фреймворк, который передает необходимые данные (Signals) тестируемым функциям. Сам фреймворк не использует эти факторы для ранжирования.

В патенте упоминаются примеры Signals, которые могут использоваться тестируемыми функциями:

• Факторы запроса: Термины запроса, идентификатор пользователя, язык, географическое местоположение, тип устройства.
• Контентные/Терминные факторы: Места появления термина (заголовок, тело, URL, анкоры), Term Frequency (TF), Document Frequency (IDF).
• Факторы документа: Мера качества результата, URL, размер документа, длина заголовка, язык, дата индексации.
• Ссылочные факторы (Анкоры): Текст анкора, количество токенов в анкорном тексте, количество ссылающихся доменов.

Данные, используемые самим фреймворком:

• Поведенческие факторы (Оценки): Выбор, сделанный пользователем в интерфейсе сравнения (pair-wise comparison).
• Данные об оценщиках: История предыдущих оценок (для выявления Suspicious Input), связь пользователя с функцией (для расчета Karma).

Какие метрики используются и как они считаются

• Diversity Score (Оценка разнообразия): Измеряет разницу между двумя ранжированными списками. Может рассчитываться как количество несовпадающих результатов на одинаковых позициях в Топ-N. В патенте указано, что различиям на более высоких позициях может придаваться больший вес.
• Karma (Карма): Счетчик активности тестировщиков или команд. Используется для определения того, какие функции тестировать чаще.
• Глобальный рейтинг функций (Ranking): Агрегированная оценка эффективности функции. Рассчитывается на основе множества парных сравнений. Патент упоминает несколько методов расчета:
  • Пропорция побед и ничьих: (2 * wins + draws) / (2 * trials).
  • Минимизация разногласий (Minimum disagreements) между парными сравнениями и итоговым рейтингом.
  • Графовые алгоритмы: Аналог PageRank, примененный к графу, где узлы — это функции, а ребра (победы) — результаты сравнений, с применением фактора демпфирования (dampening factor).
  • Статистические модели (например, Penalized Maximum Likelihood Approach): Модели, учитывающие не только факт победы, но и силу оппонента.
• Measure of Confidence (Мера уверенности): Оценка того, насколько вероятно, что текущий рейтинг функции является правильным (например, доверительный интервал).

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO.

1. Инфраструктура тестирования, а не алгоритм ранжирования: Патент описывает сложную инфраструктуру для тестирования и сравнения алгоритмов ранжирования. Он не содержит информации о том, как именно ранжируются сайты в продакшене.
2. Акцент на A/B тестировании: Google систематически использует A/B тестирование (side-by-side сравнения) с привлечением оценщиков (асессоров или пользователей) для оценки любых изменений в ранжировании.
3. Оптимизация тестирования через Diversity Score: Ключевая особенность — расчет Diversity Score. Система стремится сравнивать алгоритмы, которые дают максимально разные результаты, чтобы получить более четкий сигнал от оценщиков и сделать тестирование эффективнее.
4. Сложная статистическая агрегация: Решение о лучшем алгоритме принимается путем статистической агрегации тысяч парных сравнений с использованием продвинутых методов (графовых, статистических), учитывающих силу сравниваемых алгоритмов.
5. Контроль качества оценок: Система имеет механизмы для учета надежности оценщиков, выявляя и понижая вес подозрительных или необъективных оценок (Suspicious Input).

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для SEO-оптимизации сайтов.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на удовлетворении интента пользователя: Хотя это не прямой вывод из механики патента, он подтверждает, что Google выбирает лучшие алгоритмы на основе предпочтений реальных людей (оценщиков или пользователей в A/B тестах). Это усиливает стратегию создания контента, который действительно решает задачи пользователей и который они предпочтут конкурентам.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки оптимизации под конкретную версию алгоритма: Патент демонстрирует, что алгоритмы находятся в состоянии постоянного тестирования и изменения. Оптимизация под временные особенности или лазейки конкретной версии алгоритма неэффективна, так как эта версия может быть быстро заменена другой, показавшей лучшие результаты в тестах.

Стратегическое значение

Патент имеет высокое стратегическое значение для понимания процессов внутри Google. Он демонстрирует, насколько методично, инженерно и статистически обоснованно компания подходит к изменению своих алгоритмов ранжирования. Для Senior SEO это подтверждает, что изменения в выдаче не случайны, а являются результатом строгого тестирования, где новый алгоритм должен статистически «победить» старый в серии контролируемых сравнений, прежде чем он будет запущен в продакшн.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает систему тестирования алгоритмов, а не сами алгоритмы ранжирования.

Вопросы и ответы