Как Google использует вероятностные модели и анализ пользовательского выбора (кликов) для обучения систем ранжирования

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему эффективного и масштабируемого ранжирования огромного количества элементов (например, видео или веб-страниц), когда данные о пользовательских предпочтениях (голоса, клики, сравнения) ограничены, зашумлены или недостоверны. Цель — определить наилучшие элементы с наименьшим количеством сравнений, оптимизируя сбор данных (Active Learning) и повышая точность рейтинга.

Что запатентовано

Запатентована система для корректировки Quality Distributions (Вероятностных распределений качества) элементов на основе попарных сравнений. Ключевым механизмом является стратегический выбор следующей пары для сравнения путем максимизации ожидаемой Information Value (Информационной ценности, K). Эта ценность рассчитывается путем объединения «стоимости» потенциальной ошибки ранжирования (E) с вероятностью этой ошибки (P).

Как это работает

Система работает итеративно:

• Вероятностная Оценка: Каждому элементу присваивается Quality Distribution (например, гистограмма), показывающая вероятность принадлежности к определенному уровню качества.
• Ранжирование: Элементы ранжируются на основе их текущих распределений.
• Расчет Информационной Ценности (K): Для пар (i, j) система рассчитывает: (1) Стоимость ошибки E(i,j) – насколько важно правильно ранжировать эту пару (критично для ТОП-позиций); (2) Вероятность ошибки P(i,j) – насколько вероятно, что текущий порядок неверен. K = E * P.
• Планирование Сравнений (Active Learning): Система выбирает пару с наивысшим K для следующего сравнения (или анализа взаимодействия).
• Обновление Распределений: Когда пользователь указывает предпочтение (например, кликом в SERP), Quality Distributions элементов обновляются.
• Модификатор Доверия (α): Обновление взвешивается с учетом доверия (trustworthiness) к пользователю или достоверности сессии.

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя патент фокусируется на видео, описанные методы актуальны для любых систем, использующих пользовательские сигналы для обучения ранжированию (Learning to Rank). Механизмы эффективного сбора данных и вероятностная интерпретация пользовательских предпочтений (включая клики в поиске, как прямо указано в патенте в разделе «Alternative Applications») являются фундаментальными для современных поисковых систем.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (7/10) для понимания того, как Google может интерпретировать поведенческие факторы. Он предлагает сложную вероятностную модель для использования кликов в SERP как «голосов» в попарном сравнении, включая учет позиций элементов и механизм фильтрации шума/манипуляций (α). Это дает глубокое понимание того, как сигналы пользовательского взаимодействия влияют на оценку качества.

Детальный разбор

Термины и определения

Quality Distribution (Распределение качества)

Вероятностная модель качества элемента (видео, результата поиска). Представлена в виде гистограммы (histogram), где каждый столбец показывает вероятность того, что элемент имеет определенный уровень качества. Сумма всех вероятностей равна 1.

f(x) и C(x)

f(x) — функция распределения (гистограмма). C(x) — кумулятивная функция распределения (накопленная сумма вероятностей). Используются для расчета вероятности победы и обновления распределений.

Pairwise Comparison (Попарное сравнение)

Процесс выбора предпочтительного элемента из двух. Может быть явным (голосование) или неявным (например, интерпретация кликов и пропусков в SERP).

Information Value (K) (Информационная ценность)

Метрика для определения того, какую пару элементов следует сравнить следующей (Active Learning). Рассчитывается как K = E * P. Максимизация K позволяет системе обучаться наиболее эффективно.

Cost (E) / Ranking Error (Стоимость ошибки ранжирования)

Мера критичности ошибки в относительном порядке двух элементов. Ошибка между 1-й и 2-й позицией имеет гораздо более высокую стоимость (E), чем между 50-й и 51-й.

Ranking Error Probability (P) (Вероятность ошибки ранжирования)

Вероятность того, что текущий относительный порядок двух элементов неверен, рассчитанная на основе их Quality Distributions. Высокое значение P указывает на неопределенность.

Comparison Scheduler (Планировщик сравнений)

Компонент, который анализирует Information Value (K) и определяет последовательность сравнений.

Modifier (α) (Модификатор доверия)

Коэффициент (от 0 до 1), используемый для взвешивания результата сравнения на основе доверия (trustworthiness) к пользователю или уверенности в самом акте сравнения (например, слишком быстрый клик).

Ranking Classifier (Классификатор ранжирования)

(Упоминается в описании) ML-компонент, который анализирует признаки контента (аудио/видео) для прогнозирования начального Quality Distribution нового элемента (решение проблемы «холодного старта»).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод ранжирования и выбора сравнений.

1. Доступ к элементам (видео), каждый связан с Quality Distribution (основанным на исторических попарных сравнениях).
2. Определение ранжирования на основе Quality Distributions.
3. Расчет множества «стоимостей» (costs, эквивалент K) для попарных сравнений. Стоимость основана на ожидаемой стоимости неправильного ранжирования (E) И вероятности неправильного ранжирования (P).
4. Выбор пары для сравнения на основе рассчитанных стоимостей (максимизация информационной ценности K).
5. Предоставление пары и получение результата сравнения.
6. Обновление Quality Distribution для обоих элементов на основе результата.

Claim 5 (Зависимый от 1): Уточняет формулу расчета стоимости ошибки ранжирования (E).

Стоимость ошибки определяется как абсолютное значение разницы инверсий рейтингов двух элементов: $E(i,j) = |\frac{1}{R_i} — \frac{1}{R_j}|$. Это математически гарантирует, что ошибки в топе выдачи имеют значительно больший вес.

Claim 2, 3, 4 (Зависимые от 1): Детализируют использование модификатора доверия (α).

Обновление Quality Distribution использует модификатор (α) для изменения влияния результата. Модификатор зависит от сущности (пользователя), выполняющей сравнение, и может корректироваться на основе истории соответствия ее действий ожидаемым результатам (т.е. насколько пользователь надежен и согласуется с общей оценкой).

Где и как применяется

Хотя патент в основном описывает систему для ранжирования видео, он явно указывает (в разделе Alternative Applications) на возможность применения к ранжированию результатов поиска (search result items).

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
Если система применяется к поисковой выдаче, она функционирует на этих этапах для интерпретации пользовательских взаимодействий:

• Интерпретация кликов как сравнений: Система может интерпретировать клики в SERP как результат попарного сравнения. Например, клик на результат №3 может интерпретироваться как предпочтение результата №3 над результатами №1 и №2 (позиционное смещение).
• Интерпретация позиций: Патент описывает: «Выбор элемента со второй страницы результатов поиска может быть интерпретирован как умеренное предпочтение перед другими элементами на второй странице, но как сильное предпочтение (strongly preferential) перед элементами на первой странице».
• Взвешивание кликов: Используется модификатор доверия (α) для оценки надежности клика (например, слишком быстрый клик и возврат или клик от бота могут иметь низкий α).

CRAWLING & DATA ACQUISITION (Сбор данных)
Механизм стратегического выбора пар (максимизация K) может использоваться для оптимизации сбора данных для обучения моделей ранжирования (например, в задачах для асессоров Side-by-Side или при интерливинге/A/B тестировании SERP).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе может работать Ranking Classifier (описанный в патенте) для анализа признаков контента (аудио/видео/текст) и определения начального Quality Distribution нового документа до сбора поведенческих данных.

На что влияет

• Все типы контента и запросов: Механизм универсален и может применяться к любому набору элементов, требующих ранжирования на основе пользовательских предпочтений.
• ТОП выдачи: Алгоритм расчета стоимости ошибки (E) специально разработан так, чтобы придавать экспоненциально большее значение точности ранжирования в верхней части списка (ТОП-10).
• Новый контент: Система позволяет быстро интегрировать новый контент за счет инициализации через Ranking Classifier и высокого значения K из-за начальной неопределенности.

Когда применяется

• Условия работы: Система работает непрерывно, обрабатывая входящие сигналы сравнения (клики/голоса).
• Триггеры активации: Фокус на сборе данных (Active Learning) активируется, когда Quality Distributions широкие (высокая неопределенность P) у элементов, находящихся на важных позициях (высокая стоимость E).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Инициализация и Планирование (Active Learning)

1. Инициализация распределений: Каждому новому элементу присваивается начальное Quality Distribution (например, равномерное или на основе Ranking Classifier).
2. Расчет ранжирования: Система рассчитывает текущий рейтинг элементов, сравнивая их Quality Distributions.
3. Расчет стоимости ошибки (E): Для пар элементов (i, j) рассчитывается стоимость E, основанная на их позициях (R). $E(i,j) = |\frac{1}{R_i} — \frac{1}{R_j}|$.
4. Расчет вероятности ошибки (P): Рассчитывается вероятность P(i,j), что их текущий порядок неверен.
5. Расчет информационной ценности (K): Рассчитывается $K(i,j) = E(i,j) * P(i,j)$.
6. Планирование сравнений: Comparison Scheduler формирует последовательность сравнений, отдавая приоритет парам с наивысшим K.

Процесс Б: Обработка сравнения (Клика/Голоса)

1. Получение результата: Система получает результат сравнения (например, пользователь предпочел i, а не j; или кликнул на i, пропустив j).
2. Оценка доверия (α): Определяется модификатор α на основе надежности пользователя или характеристик взаимодействия (например, скорость выбора/клика).
3. Обновление распределений: Quality Distributions f(x) для победителя (i) и проигравшего (j) обновляются с использованием байесовского подхода.
4. Применение модификатора (α): Обновление корректируется с помощью α (Eq. 7 и 8 в патенте). Если α=1 (полное доверие), применяется полное обновление. Если α=0, результат игнорируется.
5. Нормализация: Распределения нормализуются, чтобы сумма вероятностей оставалась равной 1.
6. Возврат к Процессу А: Обновленные распределения используются для пересчета ранжирования и планирования.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы (Ключевые): Основные данные – это результаты попарных сравнений. В контексте поиска это клики на результаты в SERP, интерпретируемые как сигналы предпочтения одного результата над другим.
• Пользовательские факторы: Данные о надежности пользователя (trustworthiness) используются для расчета модификатора α. Это может включать историю оценок пользователя и их соответствие общему мнению.
• Временные/Технические факторы: Поведение во время сессии (например, время на просмотр/выбор, скорость клика). Слишком быстрое взаимодействие может снизить α.
• Контентные/Мультимедиа факторы (Для инициализации): Патент упоминает использование Ranking Classifier для определения начального Quality Distribution. Для этого извлекаются низкоуровневые признаки: визуальные (цветовые гистограммы, HOG, SIFT, SURF) и аудио (спектрограммы, громкость).

Какие метрики используются и как они считаются

• Quality Distribution (f(x)): Вероятностная гистограмма качества.
• Information Value (K): $K(i,j) = E(i,j)P(i,j)$. Используется для планирования сравнений.
• Cost of Incorrect Ranking (E): Стоимость ошибки ранжирования. $E(i,j) = |\frac{1}{R_i} — \frac{1}{R_j}|$.
• Ranking Error Probability (P): Вероятность ошибки, рассчитываемая из сравнения Quality Distributions.
• Modifier (α): Коэффициент доверия к результату сравнения (0-1).

Выводы

1. Вероятностная природа качества и релевантности: Google может рассматривать качество/релевантность не как фиксированную величину, а как вероятностное распределение (Quality Distribution). Цель системы – постоянно снижать неопределенность и уточнять это распределение на основе новых данных.
2. Клики как попарные сравнения: Патент явно подтверждает возможность интерпретации кликов в SERP как сигналов предпочтения. Клик на результат ниже в выдаче интерпретируется как голос против результатов выше (позиционное смещение).
3. Значимость позиции при интерпретации кликов: Система учитывает позиции сравниваемых элементов. Клик на результат на второй странице является сильным сигналом предпочтения (strongly preferential) по сравнению с результатами на первой странице.
4. Доверие к пользователю и сессии (α): Не все клики одинаково полезны. Система имеет механизм (Модификатор α) для взвешивания влияния каждого клика на основе надежности пользователя или характеристик сессии (защита от шума и манипуляций).
5. Приоритет точности в ТОПе: Формула стоимости ошибки (E) подтверждает, что для Google критически важна точность ранжирования именно в самом верху выдачи. Ошибки в нижней части выдачи имеют минимальное влияние.
6. Эффективное обучение (Active Learning): Система оптимизирует сбор данных, фокусируясь на получении информации, которая максимально уточняет ранжирование там, где это важнее всего (высокое K).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на удовлетворении интента (User Satisfaction): Критически важно, чтобы страница полностью удовлетворяла интент пользователя. Это снижает вероятность pogo-sticking (возврата в выдачу и клика на другой результат), что будет интерпретировано как проигрыш в попарном сравнении с конкурентом.
• Оптимизация сниппетов для квалифицированных кликов: Сниппеты должны точно отражать содержание. Обманчивые сниппеты приведут к быстрым возвратам, что может интерпретироваться как негативный сигнал и, возможно, снизить модификатор доверия (α) для этого взаимодействия.
• Анализ ТОП-10 как наивысший приоритет: Понимая, что точность в ТОПе имеет наивысший приоритет (высокий Cost E), необходимо сосредоточить усилия на том, чтобы быть объективно лучшим результатом среди первых позиций.
• Стимулирование «длинных кликов» и удержания: Удержание пользователя на сайте (высокий Dwell Time) повышает вероятность того, что модификатор α для этого взаимодействия будет высоким, и сигнал предпочтения будет учтен с полным весом.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляция поведенческими факторами (Накрутка кликов): Попытки искусственно симулировать клики неэффективны. Механизм модификатора доверия (α) предназначен для фильтрации ненадежных пользователей или аномального поведения (например, боты, голосующие слишком быстро или однообразно).
• Использование Clickbait заголовков: Привлечение нецелевого трафика, который быстро покидает сайт (pogo-sticking), напрямую вредит ранжированию, так как это интерпретируется как проигрыш в попарном сравнении с результатами, на которые пользователь перешел после вашего сайта.
• Игнорирование позиций за пределами ТОП-10: Если ваш сайт находится на второй странице, но пользователи часто доходят до него и кликают, это является сильным позитивным сигналом (strongly preferential), указывающим на предпочтение вашего результата перед всей первой страницей.

Стратегическое значение

Патент предоставляет теоретическую основу для того, как Google может использовать данные о кликах для постоянной настройки ранжирования (Learning to Rank) с помощью вероятностных моделей. Для SEO-специалистов это подтверждает стратегическую важность обеспечения наилучшего пользовательского опыта и удовлетворения интента, поскольку именно эти сигналы питают описанную систему обучения и определяют, кто выигрывает в «сравнениях» на SERP.

Практические примеры

Сценарий 1: Интерпретация Pogo-Sticking (Возврат в выдачу)

1. Ситуация: Пользователь вводит запрос. Результат А на позиции №1, Результат Б на позиции №2.
2. Действие пользователя: Пользователь кликает на А, проводит там 5 секунд, возвращается в выдачу (pogo-sticking) и кликает на Б, где остается.
3. Интерпретация системы: Это интерпретируется как попарное сравнение, где Б предпочтительнее А.
4. Расчет доверия (α): Возврат из А был быстрым (признак неудовлетворенности). Доверие к этому сравнению (α) высокое.
5. Обновление: Quality Distribution Б смещается вверх, а Quality Distribution А смещается вниз.
6. Результат: Вероятность того, что Б будет ранжироваться выше А, увеличивается.

Сценарий 2: Клик на второй странице (Сильный сигнал)

1. Ситуация: Результат X на позиции №5 (Стр. 1), Результат Y на позиции №12 (Стр. 2).
2. Действие пользователя: Пользователь просматривает первую страницу, не кликает, переходит на вторую страницу и кликает на Y.
3. Интерпретация системы: Это интерпретируется как сильное предпочтение (strongly preferential) Y над X (и другими результатами первой страницы).
4. Обновление: Quality Distribution Y значительно улучшается, так как он «победил» результаты с более высоким изначальным рейтингом.
5. Результат: Результат Y с большей вероятностью переместится на первую страницу.

Вопросы и ответы