Как Google извлекает, оценивает и ранжирует прямые ответы на естественном языке из результатов поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу предоставления прямого ответа на естественном языке, когда пользователь вводит запрос в форме вопроса. Вместо того чтобы просто предоставлять список ссылок, система стремится идентифицировать конкретное предложение в результатах поиска, которое наилучшим образом отвечает на вопрос, и выделить его для пользователя. Это улучшает пользовательский опыт, предоставляя немедленный ответ.

Что запатентовано

Запатентована система для майнинга и ранжирования ответов на естественном языке. Суть изобретения заключается в методе оценки Candidate Sentences (предложений-кандидатов), извлеченных из первоначальных результатов поиска. Оценка базируется на комбинации трех метрик: Web Ranking Score (авторитетность источника), Query Relevance Score (релевантность запросу) и N-gram Frequency Score (популярность/консенсус формулировки). Цель – определить наилучший синтезированный ответ.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Получение и парсинг: Система получает запрос-вопрос, выполняет поиск и парсит топовые результаты для выявления Candidate Sentences.
• Оценка авторитетности: Каждому предложению присваивается Web Ranking Score, основанный на позиции исходного документа в выдаче.
• Оценка релевантности: Рассчитывается Query Relevance Score на основе количества общих слов или синонимов между запросом и предложением.
• Оценка консенсуса: Рассчитывается N-gram Frequency Score. Он определяет, насколько часто фразы (n-граммы) из данного предложения встречаются во всех других предложениях-кандидатах. Это мера популярности ответа.
• Ранжирование и отображение: Рассчитывается Overall Score путем комбинирования трех метрик (например, перемножением). Предложения сортируются, и лучшие из них отображаются как прямые ответы (например, в отдельном блоке вверху SERP).

Актуальность для SEO

Критически высокая. Патент описывает фундаментальные механизмы, лежащие в основе систем генерации прямых ответов (Direct Answers) и, в частности, избранных сниппетов (Featured Snippets). Эти элементы SERP играют центральную роль в современном поиске, включая голосовой поиск и нулевую позицию.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение (9/10) для SEO. Он детально раскрывает алгоритм выбора и ранжирования контента для Featured Snippets. Понимание трехкомпонентной системы оценки (авторитетность, релевантность, консенсус) является ключом к оптимизации контента для занятия нулевой позиции. Это напрямую влияет на стратегию создания контента, форматирование ответов и построение авторитетности сайта.

Детальный разбор

Термины и определения

Candidate Sentence (Предложение-кандидат)

Предложение на естественном языке, извлеченное из документа в первоначальных результатах поиска, которое рассматривается как потенциальный ответ на запрос.

Lookup Engine (Поисковая система / Механизм поиска)

Система (например, веб-поисковик), которая возвращает ранжированные результаты поиска в ответ на запрос.

N-gram (N-грамма)

Непрерывная последовательность из n слов в тексте. Например, 2-грамма (биграмма) или 3-грамма (триграмма).

N-gram Frequency Score (Оценка частотности N-грамм)

Метрика, оценивающая популярность или консенсусность ответа. Она рассчитывается путем суммирования частот всех n-грамм, содержащихся в Candidate Sentence. Частота определяется тем, сколько раз данная n-грамма встречается во всем наборе Candidate Sentences.

Overall Score (Общая оценка)

Итоговая оценка Candidate Sentence, используемая для финального ранжирования ответов. Является комбинацией (суммой, произведением или средним геометрическим) N-gram Frequency Score, Query Relevance Score и Web Ranking Score.

Query Relevance Score (Оценка релевантности запросу)

Метрика, измеряющая смысловое совпадение между исходным запросом и Candidate Sentence. Основана на количестве общих слов и/или синонимов.

Stop Words (Стоп-слова)

Часто встречающиеся слова (например, «the», «is», «at», «which», «on»), которые могут исключаться при расчете Query Relevance Score, так как не несут значимой смысловой нагрузки.

Web Ranking Score (Оценка веб-ранжирования)

Метрика, отражающая авторитетность источника. Производная от позиции (ранга) документа, из которого было извлечено Candidate Sentence, в первоначальных результатах поиска.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит три основных независимых пункта (Claim 1, 21, 41), которые описывают разные варианты реализации системы, фокусируясь на комбинациях используемых метрик.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод, где итоговая оценка (Score) ОБЯЗАТЕЛЬНО включает:

1. Частоту n-грамм (N-gram Frequency Score).
2. Меру общности с запросом (Query Relevance Score).

В этом варианте Web Ranking Score не является обязательным компонентом базовой оценки.

Claim 21 (Независимый пункт): Описывает метод, где итоговая оценка (Score) ОБЯЗАТЕЛЬНО включает:

1. Частоту n-грамм (N-gram Frequency Score).
2. Ранг документа в результатах поиска (Web Ranking Score).

В этом варианте Query Relevance Score не является обязательным компонентом базовой оценки.

Claim 41 (Независимый пункт): Описывает метод, где итоговая оценка (Score) ОБЯЗАТЕЛЬНО включает:

1. Ранг документа в результатах поиска (Web Ranking Score).
2. Меру общности с запросом (Query Relevance Score).

В этом варианте N-gram Frequency Score не является обязательным компонентом базовой оценки.

Интерпретация:

Ядром изобретения является система оценки потенциальных ответов, которая должна использовать как минимум ДВЕ из трех разработанных метрик. Это дает системе гибкость в определении наилучшего ответа в зависимости от контекста. Например, система может предпочесть консенсусный ответ с авторитетного сайта (Claim 21), даже если он использует меньше слов из запроса, или очень релевантный ответ с авторитетного сайта (Claim 41), даже если его формулировка уникальна.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах обработки поискового запроса для генерации элементов SERP.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе контент документов должен быть проанализирован и сохранен таким образом, чтобы из него можно было быстро извлекать предложения на естественном языке.

RANKING – Ранжирование
Система использует этот этап для генерации первоначального набора результатов (initial search results). Ранг каждого документа на этом этапе используется для расчета Web Ranking Score.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента. После того как стандартное ранжирование завершено:

1. Система определяет, является ли запрос вопросом.
2. Из топовых результатов извлекаются Candidate Sentences.
3. Производится расчет трех метрик (N-gram Frequency, Query Relevance, Web Ranking).
4. Рассчитывается Overall Score и происходит переранжирование предложений.
5. Лучшие предложения смешиваются с основной выдачей, часто в специальном формате (например, Featured Snippet или Direct Answer).

Входные данные:

• Исходный запрос (грамматический вопрос).
• Первоначальный набор результатов поиска (документы).
• Ранжирование этих документов.

Выходные данные:

• Отсортированный список Candidate Sentences (прямых ответов).
• Финальная страница SERP, где топовые ответы выделены и показаны вместе с источником (URL, заголовок сайта).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на информационные запросы, сформулированные как вопросы (Кто, Что, Где, Когда, Почему, Как).
• Типы контента: Влияет на контент, содержащий четкие определения, факты, инструкции (статьи, блоги, страницы FAQ).
• Форматы контента: Предпочтение отдается кратким, емким ответам в формате законченных предложений.
• Элементы SERP: Напрямую влияет на формирование Featured Snippets (Избранные сниппеты), Direct Answers (Прямые ответы) и потенциально влияет на выбор ответов для Voice Search и блоков People Also Ask (PAA).

Когда применяется

• Триггеры активации: Система активируется, когда входящий запрос идентифицируется как грамматический вопрос на естественном языке.
• Условия применения: Применяется, если в первоначальных результатах поиска удается идентифицировать Candidate Sentences.
• Пороговые значения: В патенте упоминается, что в ответ могут быть включены только те Candidate Sentences, чей Overall Score превышает заранее определенный порог. Также может быть ограничено количество отображаемых ответов (например, топ-3).

Пошаговый алгоритм

1. Получение запроса: Система получает запрос, идентифицируемый как вопрос на естественном языке.
2. Первичный поиск: Запрос отправляется в Lookup Engine. Получается первоначальный набор ранжированных результатов.
3. Идентификация кандидатов: Документы из результатов парсятся для извлечения Candidate Sentences. Каждое предложение сохраняется вместе с рангом исходного документа.
4. Расчет Web Ranking Score: Для каждого предложения вычисляется Web Ranking Score. Это может быть инверсия ранга источника (например, 10 минус ранг).
5. Расчет N-gram Frequency Score (Консенсус):
   1. Система анализирует все извлеченные Candidate Sentences.
   2. Для каждой уникальной n-граммы (для n от 1 до N, например, до 10) подсчитывается частота ее появления во всем наборе кандидатов.
   3. Для конкретного предложения его N-gram Frequency Score (C(S)) рассчитывается как сумма частот всех содержащихся в нем n-грамм. Может использоваться взвешенная сумма, где более длинные n-граммы имеют больший вес. Формула: $C(S) = \sum_{n=1}^{N} C_n(S)$
6. Расчет Query Relevance Score (Релевантность): Для каждого предложения вычисляется Query Relevance Score путем подсчета общих слов (и, возможно, синонимов) между предложением и запросом. Stop Words могут игнорироваться. Важное условие: Если совпадение слишком велико (например, 80%-100%), этот скор может быть обнулен или установлен в 1 (в зависимости от формулы Overall Score), чтобы избежать выбора предложения, которое просто повторяет вопрос.
7. Расчет Overall Score: Для каждого предложения рассчитывается итоговая оценка. Это может быть произведение, сумма или среднее геометрическое трех вышеупомянутых метрик (или как минимум двух из них, согласно Claims).
8. Сортировка и фильтрация: Candidate Sentences сортируются по Overall Score. Применяется пороговое значение для отсеивания низкокачественных ответов.
9. Отображение результатов: Топовые предложения форматируются для отображения в SERP (например, в специальном блоке) вместе с ссылкой на источник.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст документов, в частности, структура предложений на естественном языке. Используется для извлечения Candidate Sentences и расчета N-gram Frequency Score и Query Relevance Score. Заголовки страниц (HTML title) используются для отображения источника ответа.
• Технические факторы: URL (Uniform Resource Locators) документов используются для атрибуции источника ответа.
• Системные данные (не зависящие от SEO): Ранг документа в первоначальной выдаче, используемый для расчета Web Ranking Score. Списки Stop Words и базы синонимов используются при расчете Query Relevance Score.

Какие метрики используются и как они считаются

Система вычисляет три ключевые метрики для ранжирования ответов:

1. Web Ranking Score:
   • Как считается: Инверсия ранга исходного документа. Примеры: Константа минус Ранг (например, 10 — 2 = 8) или инвертированный ранг на основе общего числа результатов (например, если всего 15 результатов, ранг 1 получает 15 баллов).
   • Назначение: Авторитетность источника.
2. Query Relevance Score:
   • Как считается: Подсчет количества общих слов и/или синонимов между запросом и предложением. Stop Words обычно исключаются.
   • Пороговые значения: Может быть исключен из расчета, если процент совпадения превышает порог (80-100%), чтобы отфильтровать повторы вопроса.
   • Назначение: Релевантность запросу.
3. N-gram Frequency Score (C(S)):
   • Как считается: Сумма частот всех n-грамм в предложении, где частота определяется по всему корпусу извлеченных Candidate Sentences. Может использоваться взвешивание по длине n-граммы.
   • Назначение: Консенсус / Популярность формулировки ответа.

Агрегация данных (Overall Score):

• Метрики комбинируются для получения Overall Score. Патент описывает варианты:
  • Произведение метрик.
  • Сумма метрик.
  • Среднее геометрическое метрик.
• Согласно Claims, система может использовать комбинацию любых двух из трех метрик или все три.

Выводы

1. Три столпа ранжирования ответов: Патент четко определяет три измерения для оценки качества прямого ответа: Авторитетность источника (Web Ranking Score), Релевантность запросу (Query Relevance Score) и Консенсус формулировки (N-gram Frequency Score).
2. Важность консенсуса (N-gram Frequency): Введение N-gram Frequency Score подчеркивает, что Google предпочитает ответы, формулировки которых популярны среди топовых результатов. Это не просто извлечение ответа, а синтез консенсусного мнения. Для SEO это означает, что использование общепринятой терминологии и структур ответов повышает шансы на выбор.
3. Авторитетность критична: Web Ranking Score напрямую зависит от позиции сайта в стандартной выдаче. Это подтверждает, что для попадания в Featured Snippet необходимо сначала добиться высокого ранжирования документа по данному запросу (обычно Топ-10).
4. Защита от повторения вопроса: Система имеет встроенный механизм для предотвращения выбора предложений, которые слишком похожи на сам запрос (повторяют его). Это достигается путем возможного игнорирования Query Relevance Score при высоком проценте совпадения (80-100%).
5. Гибкость алгоритма оценки: Анализ Claims показывает, что система может использовать различные комбинации метрик (минимум две из трех) для расчета Overall Score. Это позволяет адаптировать выбор ответа в зависимости от ситуации – например, иногда важнее авторитетность и релевантность, а иногда – авторитетность и консенсус.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение высокого базового ранжирования: Сосредоточьтесь на стандартных факторах SEO для достижения Топ-10 по целевым запросам-вопросам. Без высокого Web Ranking Score шансы на получение Featured Snippet минимальны.
• Анализ консенсуса и популярных N-грамм: Изучайте текущие Featured Snippets и контент конкурентов из Топ-10 по целевому запросу. Выявляйте общие фразы и термины (n-граммы), которые они используют для ответа. Интегрируйте эти консенсусные формулировки в свой контент, так как это повышает N-gram Frequency Score.
• Четкие и лаконичные ответы: Формулируйте ответы в виде законченных предложений (Candidate Sentences), которые могут существовать автономно. Ответ должен быть понятным и самодостаточным.
• Использование слов из запроса (с осторожностью): Включайте ключевые слова из вопроса в ответ для повышения Query Relevance Score. Однако убедитесь, что ответ не является простым перефразированием вопроса, чтобы избежать фильтрации из-за слишком высокого совпадения.
• Форматирование Q&A: Размещайте четкий ответ сразу после заголовка или подзаголовка, формулирующего вопрос. Это облегчает парсинг и идентификацию Candidate Sentences.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование уникальных или сложных формулировок: Использование нестандартной терминологии или слишком креативных ответов может привести к низкому N-gram Frequency Score, даже если ответ правильный и сайт авторитетный.
• Создание «воды» и длинных ответов: Размытые ответы, распределенные по нескольким предложениям или абзацам, затрудняют идентификацию четкого Candidate Sentence.
• Игнорирование авторитетности домена: Попытки выиграть Featured Snippets на молодых или низкоавторитетных доменах маловероятны из-за низкого Web Ranking Score.
• Полное копирование вопроса в ответе: Создание предложений, которые на 90-100% повторяют запрос, может привести к их игнорированию системой.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегию Google по превращению из поисковой системы в «движок ответов». Он детально описывает механику выбора Featured Snippets, делая процесс оптимизации под них менее спекулятивным и более техническим. Стратегически, SEO-специалисты должны рассматривать оптимизацию контента не только как достижение релевантности страницы, но и как предоставление структурированных, консенсусных и авторитетных ответов на уровне отдельных предложений.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация статьи под Featured Snippet для запроса «Почему небо голубое?»

1. Анализ (Авторитетность): Убедиться, что страница уже ранжируется в Топ-10 по этому запросу.
2. Анализ (Консенсус): Изучить Топ-10. Определить, что большинство сайтов упоминают «Рэлеевское рассеяние» (Rayleigh effect). Это ключевая n-грамма.
3. Анализ (Релевантность): Ответ должен содержать слова «небо» и «голубое».
4. Создание контента: В начале статьи или соответствующего раздела разместить четкое предложение:
   «Небо голубое из-за явления, называемого Рэлеевским рассеянием, при котором молекулы в атмосфере рассеивают синий свет сильнее, чем другие цвета.»
5. Ожидаемый результат:
   • Web Ranking Score: Высокий (т.к. страница в Топ-10).
   • N-gram Frequency Score: Высокий (используется консенсусная фраза «Рэлеевское рассеяние»).
   • Query Relevance Score: Высокий (есть общие слова), но не 100% (не повторяет вопрос дословно).

   Это максимизирует Overall Score и шансы на получение Featured Snippet.

Вопросы и ответы