Как Google использует временные тренды и частотность запросов для определения их семантической близости и перевода

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему точного определения семантической схожести запросов, особенно в контексте межъязыкового информационного поиска (Cross-Language Information Retrieval, CLIR). Традиционные методы перевода запросов (например, с использованием двуязычных словарей или параллельных корпусов) часто дают неточные результаты («шумные переводы»), дороги в реализации или не покрывают новую терминологию. Изобретение предлагает data-driven подход для идентификации схожих запросов (включая переводы), основанный на анализе поведения пользователей, а не на лингвистических ресурсах.

Что запатентовано

Запатентована система, которая определяет схожесть между запросами путем сравнения их временных распределений (Query Distributions). Основная идея заключается в том, что запросы, относящиеся к одному и тому же событию, концепции или тренду, будут демонстрировать схожие паттерны использования (пики и спады популярности) с течением времени, независимо от языка или точной формулировки.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Сбор данных: Фиксируется и сохраняется временная метка (timestamp) для каждого введенного пользователем запроса в журнале запросов (Query Log).
• Построение распределений: Для целевого запроса (Q) и кандидатов (A1..An) создаются Query Distributions. Это график, показывающий объем запросов за единицу времени (например, ежедневный объем) за определенный период.
• Сравнение: Вычисляется «мера расстояния» (Distance Measure) между распределением запроса Q и распределениями кандидатов A1..An. При сравнении может использоваться взвешивание для учета значимости пиков (Entropy).
• Идентификация схожести: Запросы, чьи распределения наиболее близки к распределению Q (расстояние ниже определенного порога), помечаются как схожие.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание взаимосвязей между запросами, анализ трендов и межъязыковое понимание являются центральными задачами современного поиска. Описанный в патенте темпоральный анализ предоставляет сильный, не зависящий от языка сигнал для идентификации связанных концепций, событий (например, для QDF — Query Deserves Freshness) и их названий в разных регионах. Технологии, лежащие в основе Google Trends, активно используются.

Важность для SEO

Патент имеет умеренно высокое значение (7/10). Он имеет значительное влияние на Понимание Запросов (Query Understanding) и международное SEO. Он описывает конкретный механизм, позволяющий Google связывать концепции и события между разными языками без прямого перевода. Хотя это не прямой фактор ранжирования контента, он критически важен для определения релевантности запроса и подчеркивает важность своевременности контента и синхронизации стратегии с реальными мировыми трендами.

Детальный разбор

Термины и определения

Query Distribution (Распределение запроса)

Временной ряд, представляющий объем конкретного запроса за единицу времени в течение определенного периода (например, ежедневный объем за 150 дней). Может также основываться на других метриках, таких как ранг или ускорение объема.

Distance Measure (Мера расстояния)

Метрика, рассчитываемая для количественной оценки схожести между двумя Query Distributions. Упомянутые примеры включают KL-Divergence, Евклидово расстояние (Euclidean distance) и L{1,2,3,inf} Norm.

Entropy / Variability (Энтропия / Вариативность)

Мера того, насколько уникальным или изменчивым является распределение запроса во времени. Высокая энтропия указывает на уникальный паттерн (например, резкий всплеск интереса), что делает совпадения более надежными, чем у «плоских» графиков.

Query Log (Журнал запросов)

База данных, в которой хранятся тексты запросов и временные метки (timestamps) момента их ввода пользователями.

Time Normalization (Временная нормализация)

Методы (например, Viterbi), используемые для выравнивания распределений запросов, которые могут быть смещены из-за разницы в часовых поясах или скорости распространения информации.

Time Shifting (Сдвиг во времени)

Метод сравнения схожих по форме паттернов, произошедших в совершенно разные временные интервалы (например, сравнение запусков двух разных фильмов путем совмещения дат их выпуска).

CLIR (Cross-Language Information Retrieval)

Межъязыковой информационный поиск. Процесс поиска документов на одном языке по запросу, сформулированному на другом языке.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод определения схожести.

1. Система определяет Distance Measure между первым распределением запроса (измеряющим объем поиска по первому запросу во времени) и вторым распределением запроса (измеряющим объем поиска по второму запросу во времени).
2. Система сравнивает Distance Measure с заданным порогом.
3. Если расстояние ниже порога, система обозначает второй запрос как схожий с первым.
4. Система сохраняет информацию, указывающую на схожесть запросов.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет применение для межъязыкового поиска.

Первый запрос на первом языке, а второй запрос на другом языке.

Claims 6, 7, 8 (Зависимые от 1): Описывают механизмы взвешивания (weighting) при расчете расстояния для повышения надежности совпадения.

• Claim 6: Взвешивание отдает предпочтение временным интервалам с более высокой вариативностью (higher variability).
• Claim 7: Взвешивание отдает предпочтение временным интервалам с более высоким объемом поиска (higher volume).
• Claim 8: Взвешивание отдает предпочтение временным интервалам с более высокой энтропией (higher entropy).

Это позволяет системе фокусироваться на значимых событиях (пиках интереса), а не на фоновом шуме.

Claims 9, 10, 11 (Зависимые от 1): Вводят альтернативные метрики для построения распределений, помимо простого объема.

• Расстояние может основываться на сравнении ранга запросов (Claim 9).
• Сравнении изменения ранга запросов во времени (Claim 10).
• Сравнении ускорения объема (acceleration in volume) запросов во времени (Claim 11).

Claim 12 (Независимый пункт): Описывает применение найденной схожести в реальном поиске.

1. Система получает первый запрос.
2. Система определяет, что второй запрос схож с первым (на основе того, что Distance Measure между их распределениями меньше порога).
3. Система предоставляет результаты поиска, связанные со вторым запросом, в ответ на первый запрос.

Где и как применяется

Изобретение в первую очередь относится к этапу понимания запросов, используя данные, собранные о поведении пользователей.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков (Обработка логов)
На этом этапе (или в рамках отдельного процесса анализа логов) происходит сбор Query Logs. Эти логи обрабатываются (обычно офлайн) для генерации Query Distributions для большого количества запросов и вычисления матрицы схожести между ними.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Основное применение)

• Офлайн-анализ: Система анализирует распределения и идентифицирует схожие запросы (переводы, синонимы, связанные события). Это формирует базу данных взаимосвязей запросов.
• Применение в реальном времени: Когда пользователь вводит запрос, система может использовать предварительно рассчитанные схожие запросы для расширения запроса (Query Expansion) или для CLIR.

RANKING / METASEARCH – Ранжирование и Метапоиск
Если механизм используется для CLIR, идентифицированный схожий запрос (например, перевод английского запроса на испанский) используется для выполнения поиска в другом индексе (например, в испанском индексе). Полученные результаты затем могут быть смешаны (Metasearch) с основной выдачей.

Входные данные:

• Query Logs (Текст запроса, Временная метка).
• Идентификаторы языка/региона (определяются по IP или версии интерфейса).

Выходные данные:

• Оценки схожести (Distance Measures) между парами запросов.
• База данных схожих запросов (например, карта переводов или синонимов).

На что влияет

• Специфические запросы: Наиболее эффективно для запросов с высокой Entropy — связанных с конкретными событиями, трендами, выпусками продуктов или новостями. Менее эффективно для «вечнозеленых» запросов с плоским распределением.
• Конкретные ниши или тематики: Новости, развлечения (выпуски фильмов), спорт, технологии (запуски продуктов), ритейл (сезонные распродажи).
• Языковые и географические ограничения: Основное применение — это CLIR, позволяющее улучшить поиск в индексах на разных языках путем нахождения эквивалентных запросов.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Требуется достаточный объем исторических данных (Query Logs) для построения надежных распределений.
• Триггеры активации: Механизм активируется, когда системе необходимо определить взаимосвязь между двумя запросами, особенно для целей перевода или расширения запроса.
• Ограничения: Надежность совпадения повышается, если распределение запроса имеет высокую энтропию (является очень изменчивым или уникальным).

Пошаговый алгоритм

Фаза А: Сбор данных (Постоянный процесс)

1. Получение введенных пользователями запросов.
2. Присвоение временной метки каждому запросу.
3. Сохранение запроса и временной метки в Query Log.

Фаза Б: Определение схожести запросов (Офлайн / Пакетная обработка)

1. Выбор запросов: Выбирается целевой Запрос Q и набор кандидатов A1..An (например, из другого языка).
2. Построение распределений: Определяется Query Distribution для Q и для каждого из A1..An (объем за единицу времени в течение периода T).
3. Предварительная обработка (Опционально):
   • Применение сглаживания (Smoothing) для удаления шума.
   • Применение Time Normalization для учета часовых поясов или Time Shifting, если временные интервалы различаются.
4. Расчет расстояния: Вычисляется Distance Measure между распределением Q и распределением каждого из A1..An.
5. Взвешивание (Опционально): Применение весовых коэффициентов к расчету расстояния, отдавая предпочтение периодам высокого объема, высокой вариативности или высокой энтропии.
6. Сравнение с порогом: Distance Measures сравниваются с заданным порогом.
7. Идентификация и сохранение: Запросы (A_i), чье расстояние ниже порога, обозначаются как схожие с Q. Эта связь сохраняется в базе данных.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Весь патент основан на данных о поведении пользователей, хранящихся в Query Logs. Ключевым элементом являются временные метки (timestamps) введенных запросов.
• Географические и Пользовательские факторы: Используются для выбора кандидатов для сравнения. Патент упоминает идентификацию языка/региона запросов с помощью местоположения сервера, обратного поиска IP (reverse IP lookups) или языковой версии интерфейса поиска (например, Google.de).

Какие метрики используются и как они считаются

• Query Volume per Unit Time (Объем запросов за единицу времени): Основная метрика для построения распределения (например, почасовой, ежедневный или еженедельный объем). Может использоваться масштабированный объем трафика (scaled search volume), нормализованный по общему объему за этот период.
• Distance Measures (Меры расстояния): Метрики для сравнения распределений. Упоминаются KL-Divergence, Euclidean distance, L-Norms.
• Entropy/Variability (Энтропия/Вариативность): Используется для оценки надежности совпадения и для взвешивания при расчете расстояния.
• Альтернативные метрики для распределений: Патент явно указывает, что распределения могут основываться не только на объеме, но и на:
  • Ранге (Rank).
  • Изменении ранга во времени (Change in rank over time).
  • Ускорении объема во времени (Acceleration in volume over time).
  • Ускорении ранга во времени (Acceleration in rank over time).
• Пороговые значения: Заданный порог для Distance Measure определяет, является ли совпадение достаточно близким, чтобы считать запросы схожими.

Выводы

1. Темпоральная корреляция как сигнал семантики: Google использует совпадение временных паттернов как сильный сигнал семантической схожести, независимо от фактических терминов в запросе. Если два запроса популярны в одно и то же время, они, вероятно, об одном и том же.
2. Data-Driven Перевод и CLIR: Этот метод критически важен для межъязыкового поиска (CLIR). Он позволяет Google идентифицировать переводы запросов (особенно трендовых или связанных с событиями) без использования словарей, основываясь только на поведении пользователей.
3. Важность Энтропии (Уникальности паттерна): Надежность метода зависит от уникальности (энтропии) временного распределения. Совпадения по уникальным событиям (резкие всплески) имеют приоритет и считаются более надежными, чем совпадения по стабильным темам с плоским распределением.
4. Многообразие метрик: Система может анализировать не только объем запросов, но и изменения в ранге и ускорение интереса (acceleration in volume), что позволяет более глубоко понимать динамику трендов.
5. Продвинутая нормализация: Система использует сложные методы, такие как временная нормализация (Time Normalization) и сдвиг (Time Shifting), чтобы обеспечить надежное сопоставление, несмотря на разницу в часовых поясах или времени наступления событий.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Анализ сезонности и трендов (Google Trends): Активно используйте инструменты анализа трендов для глубокого понимания Query Distributions в вашей нише. Определяйте пики спроса и влияние событий для своевременного планирования контента.
• Международное SEO и синхронизация трендов: Отслеживайте глобальные тренды. Если тема резко набирает популярность в одной стране, убедитесь, что ваш контент на других языках готов к этому. Google идентифицирует соответствующие локализованные запросы, используя темпоральную корреляцию.
• Своевременность контента (Новости/События): Для событийных ниш своевременность критична. Публикация релевантного контента в период пикового интереса соответствует темпоральной сигнатуре, которую Google использует для кластеризации запросов о событии.
• Исследование локализованных терминов: При выходе на новые рынки исследуйте, какие термины *фактически* используют местные пользователи для трендовых тем, а не полагайтесь на прямой перевод. Валидируйте локализованные ключевые слова, проверяя, соответствует ли их временной тренд исходному запросу.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование глобального контекста и времени: Предполагать, что тренд в одной стране не повлияет на поведение поиска в другой, или игнорировать сезонность при создании «вечнозеленого» контента.
• Опора только на инструменты перевода ключевых слов: Нельзя предполагать, что прямой перевод — это то, как Google понимает межъязыковую релевантность. Google использует data-driven методы для поиска терминов, которые пользователи реально применяют в разных регионах.
• Запоздалая реакция на тренды: Публикация контента о событии после того, как пик интереса прошел. Вы упускаете возможность быть частью темпорального кластера, который Google идентифицирует как релевантный событию.
• Попытки манипуляции: Пытаться искусственно манипулировать глобальным объемом поиска непрактично и невозможно в масштабах, необходимых для влияния на этот алгоритм.

Стратегическое значение

Этот патент является фундаментальным примером того, как Google использует поведенческие данные (темпоральные паттерны) для понимания семантики и интента, выходя за рамки лингвистического анализа. Он подчеркивает data-driven подход к пониманию языка. Стратегия SEO должна учитывать не только ЧТО ищет пользователь, но и КОГДА он это ищет, смещая фокус на соответствие контента реальным мировым трендам и событиям.

Практические примеры

Сценарий: Глобальный запуск продукта (например, новая модель iPhone)

1. Событие: Apple анонсирует новый iPhone 2025.
2. Поведение пользователей (США): Происходит массовый всплеск запросов на английском языке (например, «iPhone 2025 release date»). Google строит Query Distribution с высокой энтропией (резкий пик).
3. Поведение пользователей (Германия): Одновременно происходит всплеск локализованных запросов на немецком языке (например, «iPhone 2025 Erscheinungsdatum»).
4. Действие Google: Система сравнивает распределения. Поскольку временные графики идеально совпадают (оба отражают одно и то же глобальное событие), Google идентифицирует эти запросы как переводы друг друга.
5. Результат для SEO: Если SEO-команда подготовила качественный контент на немецком языке, оптимизированный под локальный запрос, этот контент будет считаться высокорелевантным для глобального тренда. Google также может использовать немецкий запрос для поиска релевантных документов для англоязычного пользователя (CLIR).

Вопросы и ответы