Как Google использует обратную связь от пользователей и социальные связи для уточнения и исправления кластеров информации о людях в поиске

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неоднозначности (ambiguity) и ошибок при автоматической кластеризации результатов поиска, связанных с людьми. Когда пользователи ищут человека по имени (individual identifier), система может ошибочно сгруппировать ресурсы, относящиеся к разным людям с одинаковыми именами (тезкам), или наоборот, разделить ресурсы одного человека на несколько кластеров. Изобретение предоставляет механизм использования пользовательской обратной связи (user feedback) для выявления и исправления этих ошибок кластеризации.

Что запатентовано

Запатентована система, которая собирает, обрабатывает и использует обратную связь от пользователей относительно точности кластеров в поиске людей (People Search). Система представляет результаты, сгруппированные по предполагаемым индивидуумам, и позволяет пользователям указывать на ошибки. Эта обратная связь используется для принятия решения о модификации кластера (modify a cluster). Ключевой особенностью является взвешивание обратной связи на основе факторов, связанных с пользователем, таких как его репутация и, особенно, социальная связь с объектом поиска.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Кластеризация и Поиск: Clustering Engine заранее кластеризует ресурсы, связывая их с конкретными людьми. При получении запроса (например, имени) система выдает результаты, сгруппированные по этим кластерам.
• Сбор обратной связи: В интерфейсе поисковой выдачи предоставляются элементы для отправки user feedback (например, «этот результат не о том человеке», «в кластере несколько разных людей», «подтвердить правильность»).
• Обработка и Взвешивание: Полученная обратная связь обрабатывается. Ей присваивается вес (weight) на основе качества пользователя, его репутации (reputation score) и уровня социальной связи (social connection) с искомым человеком.
• Агрегация: Обратная связь агрегируется от нескольких пользователей для повышения достоверности.
• Модификация кластеров: Если совокупный вес обратной связи достигает порога, система модифицирует кластер. Это может включать удаление ресурса из кластера, объединение кластеров или генерацию новых признаков (additional feature) для улучшения будущих алгоритмов кластеризации.

Актуальность для SEO

Средняя. Понимание и кластеризация сущностей (Entity Understanding) остается критически важной задачей для Google, особенно в контексте Knowledge Graph и E-E-A-T. Механизмы, описанные в патенте (поданном в 2010 году), отражают усилия по уточнению данных о людях с помощью краудсорсинга, с сильным акцентом на социальные сигналы (эпоха Google+). Хотя современные системы Google больше полагаются на машинное обучение и неявные сигналы, прямая обратная связь по-прежнему используется (например, в Knowledge Panels), что делает принципы этого патента актуальными для управления репутацией и точностью представления сущностей.

Важность для SEO

Влияние на SEO оценивается как умеренное (65/100). Патент напрямую не описывает факторы ранжирования для общих запросов, но он критически важен для управления онлайн-репутацией (ORM) и точности ассоциации контента с конкретными людьми (Entity SEO). Он описывает механизм, с помощью которого Google может разъединять или объединять информацию о человеке, основываясь на взвешенной обратной связи. Это влияет на формирование выдачи по персональным запросам и подчеркивает важность точности данных в профилях и социальных сетях.

Детальный разбор

Термины и определения

Cluster (Кластер)

Набор ресурсов (веб-страниц, профилей в социальных сетях, изображений), которые система идентифицировала как относящиеся к одному конкретному человеку.

Clustering Engine (Механизм кластеризации)

Компонент поисковой системы, отвечающий за группировку ресурсов по индивидуумам и разрешение неоднозначности (disambiguation).

Cluster Identifier (Идентификатор кластера)

Уникальный ключ, связывающий ресурсы внутри одного кластера. Используется для хранения данных об обратной связи, привязанных к конкретному кластеру.

Individual Identifier (Идентификатор индивидуума)

Термин в поисковом запросе, используемый для поиска человека, например, имя или описание («президент Франции»).

Reputation Score (Оценка репутации)

Метрика, присваиваемая пользователю на основе качества его предыдущей обратной связи. Используется для взвешивания текущей обратной связи.

Social Connection (Социальная связь)

Наличие связи в социальном графе между пользователем, предоставляющим обратную связь, и человеком, являющимся объектом поиска. Ключевой фактор повышения веса обратной связи.

Social Media Resources (Ресурсы социальных медиа)

Тип контента, который кластеризуется системой (явно упомянут в Claim 1). Например, профили пользователей, блоги.

User Feedback (Пользовательская обратная связь)

Информация, предоставляемая пользователем относительно точности поискового результата или кластера (например, указание на ошибку кластеризации, подтверждение точности).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обработки запросов, включающих имя человека, и использования обратной связи.

1. Система получает запрос, включающий имя (name).
2. Система идентифицирует результаты, включая первый результат, соответствующий кластеру ресурсов социальных сетей (cluster of social media resources), связанных с конкретным человеком. Каждый ресурс имеет cluster identifier.
3. Система предоставляет результаты для отображения.
4. Система получает user feedback по первому результату, указывающую на точность кластера.
5. Система обрабатывает обратную связь для определения необходимости модификации кластера.
6. Ключевое условие: Обработка включает присвоение веса (weight) обратной связи на основе факторов пользователя. Одним из обязательных факторов является уровень социальной связи (level of a social connection) между пользователем и искомым человеком.

Ядром изобретения является не просто сбор обратной связи, а ее обязательное взвешивание с учетом социальных связей пользователя для определения влияния этой обратной связи на модификацию кластера сущности.

Claim 5 и 6 (Зависимые): Детализируют процесс обработки.

1. Обратная связь агрегируется с обратной связью от других пользователей по тому же результату (Claim 5).
2. Решение о модификации кластера принимается на основе общего веса агрегированной обратной связи (overall weight of the aggregated feedback) (Claim 6).

Система использует краудсорсинг, агрегируя мнения и принимая решение на основе совокупного веса этих мнений.

Claim 8 (Зависимый от 1): Уточняет факторы пользователя.

1. Факторы пользователя также включают reputation score пользователя, основанный на ранее полученной обратной связи.

Помимо социальных связей, учитывается история и надежность пользователя как источника данных.

Claim 10 и 11 (Зависимые от 1): Описывают способы модификации кластера.

1. Модификация может включать корректировку параметров кластера так, что один или несколько ресурсов больше не ассоциируются с конкретным человеком (Claim 10).
2. Модификация может включать генерацию дополнительного признака (additional feature), который будет использоваться в процессе кластеризации (Claim 11).

Обратная связь не только исправляет текущий кластер, но и используется для обучения и улучшения будущих алгоритмов кластеризации путем создания новых признаков или ограничений.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, связывая процессы индексирования, ранжирования и пост-обработки результатов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе Clustering Engine анализирует ресурсы (в частности, social media resources) и формирует кластеры, связывая их с конкретными людьми (разрешение неоднозначности). Каждому ресурсу присваивается Cluster Identifier. Также на этом этапе (или в офлайн-процессе) происходит обработка накопленной обратной связи для пересчета кластеров и обновления алгоритмов.

RANKING / METASEARCH – Ранжирование и Смешивание
При получении запроса (Individual Identifier) система идентифицирует релевантные ресурсы и использует Cluster Identifiers для их группировки. Ранжирование может учитывать социальные связи пользователя (как указано в описании патента, результаты людей, связанных с ищущим, могут позиционироваться выше). Результаты представляются в виде сгруппированных блоков.

RERANKING (Презентация и Сбор данных)
На финальном этапе формирования SERP система отображает сгруппированные результаты и предоставляет интерфейсные элементы для сбора User Feedback в реальном времени.

(Офлайн / Непрерывный процесс) – Обработка обратной связи
Система собирает данные, рассчитывает вес на основе Social Connection и Reputation Score, агрегирует данные. Эти данные возвращаются в Clustering Engine (фаза INDEXING) для уточнения кластеров.

Входные данные:

• Поисковый запрос (имя).
• Индекс ресурсов с идентификаторами кластеров.
• Данные о пользователе (ID, Reputation Score).
• Данные социального графа (для определения Social Connection).
• Сама обратная связь (тип ошибки, идентификатор кластера).

Выходные данные:

• Решение о модификации кластера.
• Скорректированные кластеры в индексе.
• Новые признаки (additional features) для алгоритма кластеризации.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на ресурсы, связанные с людьми: профили в социальных сетях (social media resources, как явно указано в Claim 1), блоги, персональные сайты, изображения людей.
• Специфические запросы: Запросы, содержащие имена людей (персональные запросы). Особенно влияет на запросы с высокой степенью неоднозначности (популярные имена).
• Ниши и тематики: Наибольшее влияние в сферах, где важна точная идентификация личности и авторитет (E-E-A-T): найм, нетворкинг, управление репутацией (ORM), публичные личности, YMYL-тематики.

Когда применяется

• Триггеры активации: Механизм сбора активируется, когда поисковая система отображает кластеризованные результаты по людям (например, в вертикали People Search или Knowledge Panel).
• Условия обработки: Обработка запускается при получении обратной связи от пользователя.
• Пороговые значения: Модификация кластера происходит, когда агрегированная обратная связь (aggregated feedback) достигает определенного порогового значения общего веса (overall weight).
• Временные рамки: Сбор происходит в реальном времени. Обработка и модификация кластеров может происходить периодически (в процессе пересчета индексов) или непрерывно. Патент также упоминает возможность немедленного применения обратной связи только для данного пользователя.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка запроса и сбор обратной связи (Online)

1. Получение запроса: Система получает запрос, содержащий идентификатор индивидуума.
2. Идентификация ресурсов и кластеров: Система находит релевантные ресурсы и определяет их принадлежность к кластерам (Cluster ID).
3. Ранжирование и представление: Результаты ранжируются и представляются пользователю, сгруппированные по кластерам. Интерфейс включает элементы для обратной связи.
4. Получение обратной связи: Пользователь предоставляет обратную связь о точности кластера (например, «Этот результат некорректно кластеризован»).
5. Сбор данных о пользователе: Система идентифицирует пользователя и извлекает связанные с ним данные (Reputation Score, данные для определения Social Connection).

Процесс Б: Обработка обратной связи и модификация кластеров (Offline/Continuous)

1. Взвешивание обратной связи: Система рассчитывает вес полученной обратной связи. Вес увеличивается, если у пользователя высокий Reputation Score или есть Social Connection с объектом поиска.
2. Хранение и агрегация: Обратная связь сохраняется (например, в таблице, ключом к которой может быть User Identifier или Cluster Identifier). Система агрегирует обратную связь от разных пользователей по одному и тому же кластеру.
3. Оценка совокупного веса: Система рассчитывает общий вес агрегированной обратной связи, учитывая согласованность отзывов.
4. Принятие решения (Порог): Если общий вес превышает установленный порог, принимается решение о модификации кластера. (Альтернативно, обратная связь может быть отправлена на ручную модерацию, Claim 9).
5. Модификация кластера: Система выполняет модификацию. Это может быть:
   • Разъединение: Удаление ресурса из кластера, если он признан неверным.
   • Объединение: Объединение двух кластеров, если обратная связь указывает, что это один и тот же человек.
   • Генерация признаков: Создание нового признака (например, «Ресурс А и Ресурс Б не относятся к одному человеку») для использования в будущей кластеризации.
6. Обновление: Модифицированные кластеры или признаки используются при следующем цикле индексирования или пересчета.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке обратной связи и упоминает следующие типы данных:

• Контентные факторы: Используются для первоначальной кластеризации. Упоминаются упоминания имен (name mentions), редких слов (rare word mentions) и извлеченные факты (extracted facts) из ресурсов.
• Ссылочные факторы: Упоминаются ссылки (links) как признаки для первоначальной кластеризации.
• Пользовательские факторы (Ключевые данные для изобретения):
  • User Identifier: Идентификатор пользователя, предоставляющего обратную связь.
  • Social Connection: Уровень социальной связи между пользователем и объектом поиска (Ключевой фактор).
  • Reputation Score: Оценка надежности пользователя.
  • Возраст аккаунта пользователя (age of the user account).
  • Местоположение пользователя (location of the user).
• Временные факторы:
  • Временная метка (timestamp) получения обратной связи.
  • Возраст кластера (age of the cluster) — как давно он был пересчитан.
• Мультимедиа факторы: Изображения. Обратная связь может касаться корректности фото («Это не фото этого Аарона Брауна»).

Какие метрики используются и как они считаются

• Weight (Вес обратной связи): Рассчитывается для каждой единицы обратной связи. Является функцией от факторов пользователя (Social Connection, Reputation Score). Обратная связь от социально связанных или авторитетных пользователей получает больший вес.
• Overall Weight / Aggregated Feedback Weight (Общий/Агрегированный вес): Совокупный вес обратной связи от разных пользователей по конкретному кластеру или ресурсу.
• Порог модификации (Modification Threshold): Минимальное значение Overall Weight, необходимое для запуска модификации кластера.
• Паттерны обратной связи: Могут учитываться темпоральные и географические паттерны. Например, устойчивая обратная связь (sustained feedback) может весить больше, чем временные всплески (intermittent bursts). Также учитывается вариативность (согласованность) отзывов.

Выводы

1. Точность идентификации сущностей (Entity Accuracy) критична: Патент подчеркивает усилия Google по обеспечению точности при группировке информации о людях (разрешение неоднозначности). Ошибки в кластеризации рассматриваются как проблема, требующая решения с помощью краудсорсинга.
2. Обратная связь как сигнал для машинного обучения: Пользовательская обратная связь используется не только для исправления конкретных ошибок, но и для улучшения общих алгоритмов кластеризации путем генерации новых признаков (additional features) или ограничений.
3. Взвешивание источника обратной связи (Weighted Feedback): Не вся обратная связь одинаково полезна. Google активно использует сигналы о пользователе для определения надежности его мнения, что является защитой от манипуляций.
4. Социальные связи как фактор доверия (Trust Signal): Наличие Social Connection между пользователем и объектом поиска значительно повышает вес обратной связи. Это подтверждает использование социального графа для верификации данных о сущностях.
5. Репутация пользователя имеет значение: Система отслеживает историю пользователя (Reputation Score). Пользователи, которые ранее предоставляли качественную обратную связь, имеют большее влияние.
6. Фокус на социальных ресурсах: В патенте (Claim 1) явно выделяется кластеризация social media resources, что подчеркивает важность социальных профилей для идентификации личности.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение консистентности данных о персонах (Entity Consistency): Убедитесь, что ключевые лица компании или авторы имеют консистентное представление в сети (Имя, Фото, Биография, Контакты), особенно в профилях социальных сетей (явно упомянутых в патенте), на сайте компании и в авторитетных источниках. Это помогает Clustering Engine правильно формировать кластеры.
• Использование структурированных данных для связывания: Внедряйте разметку Person, используя свойство sameAs для явного соединения всех официальных профилей. Это укрепляет кластер и снижает вероятность ошибок.
• Активное управление профилями и Knowledge Panels: При появлении ошибок в кластеризации информации о ключевых лицах следует активно использовать механизмы обратной связи (например, в Knowledge Panel). Патент подтверждает, что такая обратная связь обрабатывается и может привести к модификации кластера.
• Верификация аккаунтов для повышения веса обратной связи: Обратная связь, отправленная с верифицированных аккаунтов или аккаунтов с высокой репутацией и реальными социальными связями, имеет больший вес. Если обратную связь отправляет сам человек (объект поиска) со своего основного аккаунта, это увеличивает вероятность быстрой корректировки.
• Мониторинг выдачи по персональным запросам (ORM): Регулярно проверяйте, какие ресурсы Google кластеризует вместе с официальными страницами ключевых лиц для своевременного выявления некорректных ассоциаций.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание множественных противоречивых профилей: Создание профилей одного человека с разными данными (разные фото, места работы, вариации имени) увеличивает нагрузку на Clustering Engine и повышает вероятность разделения сущности на несколько кластеров или некорректного объединения с тезками.
• Попытки манипуляции через массовую отправку обратной связи (Астротурфинг): Попытки «накрутить» обратную связь с помощью низкокачественных аккаунтов (ботов) будут неэффективны. Система учитывает Reputation Score и Social Connection. Массовая отправка с новых или неавторитетных аккаунтов будет проигнорирована или приведет к снижению репутации этих аккаунтов.
• Игнорирование ошибок кластеризации: Если Google ошибочно ассоциирует негативный контент с человеком, нельзя оставлять это без внимания. Необходимо использовать описанный механизм обратной связи для разъединения ресурсов.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность точного распознавания и кластеризации сущностей (Entity Recognition and Clustering) в поиске Google. Для SEO и ORM это означает, что стратегия должна быть направлена на формирование четкого и консистентного цифрового следа для людей (Entity Management). Патент также демонстрирует, как Google использует социальные сигналы (Social Connection) не только для ранжирования, но и как критический фактор доверия к данным для валидации идентичности.

Практические примеры

Сценарий: Исправление ошибки кластеризации для руководителя компании (ORM/Entity SEO)

1. Ситуация: При поиске по имени генерального директора [Имя Фамилия], Google отображает кластер результатов (или Knowledge Panel), включающий его профиль LinkedIn, страницу на сайте компании и профиль в Twitter, принадлежащий другому человеку с тем же именем, который публикует нежелательный контент.
2. Действие SEO/ORM специалиста: Необходимо инициировать отправку обратной связи для исправления кластера.
3. Исполнение (Приоритетный метод): Попросить генерального директора войти в свой основной, верифицированный аккаунт Google (с которым связаны его профили и социальные контакты) и отправить обратную связь через интерфейс поиска, указав, что Twitter-аккаунт ему не принадлежит.
4. Обоснование по патенту: Поскольку обратная связь отправляется самим объектом поиска или человеком с высоким уровнем Social Connection и, вероятно, хорошим Reputation Score, она получит максимальный вес.
5. Ожидаемый результат: Система обработает обратную связь с высоким приоритетом и модифицирует кластер, удалив из него ошибочный Twitter-аккаунт. Алгоритм кластеризации может сгенерировать новый признак (additional feature), предотвращающий повторное объединение этих ресурсов в будущем.

Вопросы и ответы