Как Google автоматически генерирует правила понимания запросов для разных языков, используя машинный перевод

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему масштабирования и эффективности интерпретации структурированных запросов на разных языках. Ручное создание Query Patterns (правил для разбора запросов, например, локальных) для каждого языка требует значительного времени, анализа логов и ресурсов носителей языка. Это замедляет запуск и снижает качество поиска в новых языковых регионах. Изобретение автоматизирует этот процесс, позволяя быстро генерировать паттерны для новых языков на основе уже существующих паттернов в базовом языке (например, английском).

Что запатентовано

Запатентован метод автоматического майнинга (извлечения) Query Patterns на целевом языке на основе существующих паттернов на исходном языке. Система идентифицирует набор реальных запросов, соответствующих паттерну на исходном языке, аннотирует их компоненты (например, {what}, {where}), переводит эти аннотированные запросы с помощью машинного перевода, выравнивает (Alignment) переведенные запросы и извлекает наиболее часто встречающуюся структуру, которая становится новым паттерном для целевого языка.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Получение исходного паттерна: Берется существующий паттерн на Языке А (например, {what} near {where} на английском).
• Идентификация и Аннотирование: Из логов извлекаются реальные запросы, соответствующие паттерну (например, «pizza near times square»). Компоненты запроса размечаются (pizza={what}, near={connector}, times square={where}).
• Перевод: Аннотированные запросы переводятся на Язык Б (например, китайский).
• Выравнивание (Alignment): Система анализирует переведенные запросы, чтобы найти наиболее общий термин (например, перевод слова «near») и определить позиции аннотаций относительно переведенных терминов.
• Извлечение паттерна: Извлекается доминирующая структура на Языке Б. Например, система может обнаружить, что в китайском структура меняется на {where} 附近的 {what}.
• Применение: Новый паттерн используется для интерпретации будущих запросов на Языке Б.

Актуальность для SEO

Высокая. Автоматизация и использование машинного обучения для понимания нюансов разных языков являются центральными элементами стратегии Google. Этот патент описывает фундаментальный инфраструктурный процесс, который позволяет Google эффективно масштабировать свои системы Query Understanding по всему миру. Хотя конкретные методы перевода (например, Statistical Machine Translation, упомянутый в патенте) могли эволюционировать в сторону нейронных сетей, базовая логика автоматического майнинга паттернов остается актуальной.

Важность для SEO

Влияние на SEO — инфраструктурное (4/10). Этот патент не вводит новые факторы ранжирования и не описывает механизмы оценки качества контента. Он описывает внутренний процесс Google для улучшения интерпретации запросов на разных языках. Для SEO-специалистов, работающих с международными проектами, важно понимать, что Google активно работает над точным пониманием структуры запросов (особенно локальных, коммерческих) вне зависимости от языка, что повышает требования к соответствию контента естественным языковым конструкциям в целевом регионе.

Детальный разбор

Термины и определения

Query Pattern (Паттерн запроса)

Предопределенное правило или шаблон для интерпретации определенного типа запроса. Определяет, как запрос должен быть разобран (сегментирован) на компоненты. Например, {what} near {where}.

Alignment (Выравнивание)

Процесс анализа переведенных запросов для идентификации наиболее общего термина и определения позиций аннотаций относительно переведенных терминов. Позволяет выявить новую структуру паттерна на целевом языке.

Connector (Коннектор)

Термин в запросе, который соединяет различные компоненты паттерна. Например, «near», «in», «около».

{what} и {where}

Плейсхолдеры в паттерне запроса. {what} обозначает искомый объект (например, «пицца», «ресторан»), а {where} обозначает местоположение (например, «Таймс-сквер», «Москва»).

Stopwords (Стоп-слова)

Слова, которые не несут значимой информации для поиска и могут быть удалены при обработке запроса. В контексте специализированного поиска (например, карт) стоп-словами могут быть также «map of» или «location of».

Query Splits (Сегментация запроса)

Процесс разделения запроса на компоненты в соответствии с паттерном для поиска по разным корпусам или индексам.

Protocol Buffer (Protobuffer)

Языко-независимый, платформо-независимый способ сериализации структурированных данных, используемый Google для формального описания и хранения паттернов запросов.

Statistical Machine Translation (Статистический машинный перевод)

Метод перевода текста, основанный на статистических моделях, которые используют корреляции между словами в обучающих корпусах. Упоминается в патенте как метод перевода запросов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод автоматической генерации паттерна запроса на втором языке на основе паттерна на первом языке.

1. Система получает первый Query Pattern на первом языке.
2. Идентифицируется коллекция запросов на первом языке, соответствующих этому паттерну (путем анализа query log).
3. Конкретный запрос из коллекции сегментируется на токены (tokens).
4. Каждый запрос аннотируется метками (labels), идентифицирующими части запроса. Это включает:
   1. Ассоциирование токенов с компонентами первого паттерна.
   2. Аннотирование токенов метками этих компонентов (например, {what}, {where}).
5. Коллекция аннотированных запросов переводится на второй язык.
6. Извлекается переведенный Query Pattern. Это включает:
   1. Определение порядка, в котором токены были переведены на второй язык.
   2. Определение порядка, в котором метки компонентов соответствуют переведенным терминам (Выравнивание).
   3. Извлечение переведенного паттерна на основе этого нового порядка.

Ядро изобретения заключается в определении структурных изменений паттерна при переводе. Система не просто переводит слова, а анализирует, как меняется порядок компонентов в реальных переведенных запросах, адаптируя паттерн под грамматику целевого языка.

Claim 2, 3, 4 (Зависимые): Уточняют применение переведенного паттерна.

Переведенный паттерн используется для интерпретации запросов на втором языке. Это включает применение паттерна для идентификации Query Splits (сегментации на компоненты) и использование этих компонентов для поиска в соответствующих индексах (например, локальный индекс, геокодер). Результаты поиска затем предоставляются пользователю.

Claim 7 (Зависимый): Уточняет процесс извлечения.

Извлечение переведенного паттерна может включать кросс-валидацию с логами запросов на втором языке, чтобы убедиться, что паттерн встречается с частотой выше определенного порога (specified occurrence threshold).

Где и как применяется

Изобретение является частью инфраструктуры обработки запросов и применяется на этапе понимания запросов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Патент описывает два ключевых процесса в рамках Query Understanding:

1. Офлайн-генерация паттернов (Mining): Основной процесс патента. Система работает в офлайн-режиме, анализируя логи запросов (query log) и используя существующие паттерны на одном языке для генерации новых паттернов на другом языке. Это позволяет системе заранее подготовиться к обработке запросов на разных языках.
2. Онлайн-интерпретация запросов (Runtime): Переведенные паттерны, сгенерированные офлайн, используются в реальном времени для интерпретации входящих запросов. Когда поступает запрос, система пытается сопоставить его с известными паттернами.

Взаимодействие с другими компонентами:

RANKING / METASEARCH (Специализированные вертикали)

Если запрос соответствует паттерну (например, локальному), система использует Query Splits для направления компонентов запроса в специализированные поисковые системы или индексы.

• Компонент {where} может быть направлен в геокодер (geocoding index) для определения географических координат.
• Компонент {what} может быть направлен в локальный индекс (local search index) для поиска объектов или бизнесов, ограниченных результатами геокодера.

Входные данные (Офлайн):

• Query Pattern на исходном языке.
• Логи запросов (query log) на исходном языке.
• Система машинного перевода.
• Логи запросов на целевом языке (для валидации).

Выходные данные (Офлайн):

• Переведенный Query Pattern на целевом языке, сохраненный (например, в формате Protobuffer).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на структурированные запросы, которые можно разбить на компоненты. Это в первую очередь локальные запросы ({what} near {where}), но также могут быть коммерческие или информационные запросы с четкой структурой (например, «map of X», «phone number of Y»).
• Конкретные ниши или тематики: Локальный бизнес, путешествия, недвижимость — ниши, где пользователи часто используют структурированные запросы для поиска объектов в определенной локации.
• Языковые и географические ограничения: Патент напрямую направлен на улучшение качества поиска в не-английских сегментах интернета. Он позволяет Google быстрее достигать высокого качества интерпретации запросов в языках, для которых ранее не было достаточного количества данных или ручной разметки.

Когда применяется

• Триггеры активации (Офлайн): Процесс майнинга активируется, когда необходимо сгенерировать паттерны для нового языка или улучшить существующий набор паттернов, используя данные из более развитого языка.
• Триггеры активации (Онлайн): Сгенерированные паттерны применяются каждый раз, когда входящий запрос пользователя соответствует структуре одного из этих паттернов.
• Пороговые значения: При извлечении паттерна используется порог для определения доминирующей структуры (большинство переведенных запросов должны соответствовать структуре). Также используется порог частотности (occurrence threshold) при кросс-валидации паттерна в логах целевого языка.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Автоматический майнинг переведенных паттернов (Офлайн)

1. Получение исходного паттерна: Система получает Query Pattern на первом языке (например, английский паттерн для коннектора «near»).
2. Идентификация коллекции запросов: Анализируется query log первого языка. Идентифицируется коллекция запросов, соответствующих исходному паттерну. Могут применяться фильтры, например, по длине запроса, чтобы обеспечить достаточный контекст для перевода.
3. Аннотирование запросов: Каждый запрос в коллекции размечается метками в соответствии с компонентами паттерна (например, разметка {what}, {where}, {connector}).
4. Перевод: Коллекция аннотированных запросов переводится на второй язык (например, китайский) с использованием Statistical Machine Translation. Аннотации сохраняются.
5. Выравнивание (Alignment): Переведенные запросы выравниваются. Система идентифицирует наиболее общий термин в переведенной коллекции (вероятно, это перевод ключевого элемента паттерна, например, коннектора). Определяются позиции аннотаций относительно переведенных терминов.
6. Извлечение паттерна: Система определяет структуру, которой соответствует большинство (выше порога) переведенных запросов. Эта структура извлекается как новый Query Pattern для второго языка.
7. Валидация (Опционально): Новый паттерн кросс-валидируется с логами запросов второго языка, чтобы убедиться, что он встречается с достаточной частотой (выше occurrence threshold).
8. Сохранение: Новый паттерн сохраняется (например, в Protobuffer) для использования в продакшене.

Процесс Б: Использование паттернов для интерпретации запроса (Онлайн)

1. Получение запроса: Система получает входящий запрос от пользователя на втором языке.
2. Токенизация и Сопоставление: Запрос токенизируется и сопоставляется с базой Query Patterns (включая те, что были сгенерированы в Процессе А).
3. Сегментация (Splitting): Если найдено соответствие, запрос разделяется на компоненты (Query Splits) в соответствии с правилами паттерна.
4. Поиск по корпусам: Компоненты направляются в соответствующие индексы (например, {where} в геокодер, {what} в локальный поиск).
5. Представление результатов: Результаты из разных индексов комбинируются и представляются пользователю (например, метки на карте).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает инфраструктурный процесс и фокусируется на следующих типах данных:

• Поведенческие факторы (Логи): Критически важные данные. Используются Query logs как на исходном, так и на целевом языках. Логи служат источником реальных запросов для майнинга и валидации паттернов.
• Языковые данные: Используются данные и модели для Statistical Machine Translation для перевода запросов между языками.
• Структурные данные (Паттерны): Существующие Query Patterns на исходном языке, часто созданные вручную и сохраненные в структурированном формате (Protobuffer).

Другие факторы (контентные, ссылочные, технические и т.д.) в этом патенте не упоминаются, так как он не связан с ранжированием или индексированием контента.

Какие метрики используются и как они считаются

• Confidence Value (Оценка уверенности): Упоминается, что исходные паттерны могут иметь оценку уверенности, которая указывает на вероятность того, что запрос, соответствующий паттерну, интерпретирован корректно.
• Частотность запросов: Используется при выборе коллекции запросов из логов (например, Топ-1000 самых частых запросов, соответствующих паттерну).
• Порог соответствия структуре: При извлечении нового паттерна определяется доля переведенных запросов, которые соответствуют определенной структуре. Эта доля должна превышать заданный порог для отсеивания ошибок перевода.
• Occurrence Threshold (Порог частотности): Метрика для валидации нового паттерна. Паттерн должен встречаться в логах целевого языка с частотой выше этого порога.

Выводы

1. Инфраструктурный характер патента: Это изобретение описывает внутренние процессы Google для масштабирования системы понимания запросов (Query Understanding). Оно не дает прямых рекомендаций по оптимизации контента или сайтов, но помогает понять, как Google учится интерпретировать запросы на разных языках.
2. Автоматизация вместо ручного труда: Google стремится автоматизировать создание лингвистических правил. Вместо того чтобы вручную определять, как люди ищут локальные объекты на каждом языке, система автоматически извлекает эти паттерны, используя машинный перевод и анализ логов.
3. Точность интерпретации структурированных запросов: Механизм повышает точность, с которой Google разбирает структурированные запросы (особенно локальные) на компоненты {what} и {where} в разных языках. Это критично для правильной работы специализированных вертикалей поиска (например, Карты, Локальный поиск).
4. Важность естественных языковых конструкций: Система учится на реальных запросах из логов. Это подчеркивает важность использования естественных языковых конструкций, принятых в целевом языке и регионе, как в тексте запросов пользователей, так и в контенте сайтов.
5. Учет структурных различий между языками: Ключевым элементом является процесс Alignment, который позволяет выявить, что структура запроса может меняться при переводе (например, порядок {what} и {where} может инвертироваться). Google не просто переводит слова, но и адаптирует правила разбора под грамматику целевого языка.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент инфраструктурный, он дает важные инсайты для стратегий международного SEO.

• Исследование локальных паттернов запросов: При выходе на новый рынок необходимо глубоко исследовать, как именно пользователи формулируют запросы на целевом языке, особенно в локальном и коммерческом поиске. Нельзя полагаться на прямой перевод английской семантики. Google активно изучает эти локальные паттерны (Query Patterns) для точной интерпретации.
• Использование естественного языка и локальных идиом: Оптимизируйте контент (особенно заголовки, мета-теги и тексты листингов) под естественные языковые конструкции, принятые в регионе. Если пользователи используют специфический порядок слов или коннекторы для выражения интента, следует учитывать это в контент-стратегии.
• Точность и полнота локальных данных: Поскольку система стремится точно сегментировать запросы на {what} и {where}, критически важно предоставлять четкую и недвусмысленную информацию о бизнесе и его местоположении. Это помогает системе правильно связать ваш контент с обоими компонентами запроса.
• Мониторинг интерпретации запросов в Google Search Console: Анализируйте, по каким именно формулировкам запросов ранжируется сайт в целевом регионе. Это даст представление о том, какие Query Patterns Google использует и насколько успешно ваш контент им соответствует.

Worst practices (это делать не надо)

• Прямой перевод ключевых слов и структур: Худшая практика в международном SEO — это прямой перевод семантического ядра с базового языка на целевой без учета локальной специфики и грамматики. Патент показывает, что Google понимает: структура запросов меняется между языками (например, инверсия {what} и {where}).
• Игнорирование стоп-слов и коннекторов целевого языка: Недооценка роли локальных коннекторов (например, эквивалентов «near», «in») и стоп-слов может привести к созданию неестественного контента, который плохо соответствует реальным Query Patterns пользователей.
• Создание контента под «ломаный» язык: Попытки оптимизации под неестественные или машинные переводы запросов неэффективны, так как Google стремится выявить и использовать доминирующие естественные паттерны из логов реальных пользователей.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google на глобальное и глубокое понимание запросов вне зависимости от языка. Для SEO это означает, что успех на международных рынках зависит не только от перевода контента, но и от его культурной и лингвистической адаптации. Системы Google становятся все более sophisticated в интерпретации нюансов языка, что снижает эффективность поверхностной локализации и повышает требования к качеству работы с локальной семантикой и интентом.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сети кофеен при выходе на рынок Германии

1. Анализ (на основе патента): SEO-команда понимает, что Google будет использовать автоматический майнинг для определения немецких Query Patterns. Английский паттерн {coffee} near {location} будет автоматически адаптирован.
2. Исследование локальных паттернов: Команда исследует логи и инструменты подсказок в Германии. Они обнаруживают, что доминирующий паттерн часто использует структуру с коннектором «in der nähe von» (рядом с).
3. Неправильное действие (Прямой перевод): Оптимизировать страницы под прямой, но менее естественный перевод, например, «Kaffee nahe {location}».
4. Правильное действие (Адаптация под паттерн): Оптимизировать заголовки и контент под естественные паттерны: «Kaffee in der Nähe vom Alexanderplatz» или «Kaffee Berlin Mitte».
5. Ожидаемый результат: Google, используя извлеченные паттерны, корректно интерпретирует запросы пользователей и сопоставляет их с адаптированным контентом, что повышает релевантность и ранжирование в локальном поиске Германии.

Вопросы и ответы