Как Google извлекает и ранжирует прямые ответы (факты, даты, сущности) из текста веб-страниц

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности традиционного поиска при поиске конкретных фактов (например, дат, имен людей или названий мест). В стандартной выдаче пользователи получают ссылки на документы и вынуждены переходить по ним и просматривать контент, чтобы найти нужную информацию. Изобретение направлено на предоставление прямых ответов (Information Items) и их контекста (Sentence Fragments) непосредственно на странице результатов поиска (SERP).

Что запатентовано

Запатентована система и метод для извлечения, индексирования и поиска пар «Информационный элемент – Фрагмент предложения». Система предварительно создает специализированный индекс, содержащий факты (даты, сущности, концепции) и связанные с ними текстовые фрагменты, извлеченные из корпуса документов. При получении запроса система ищет в этом индексе релевантные пары и использует специфический алгоритм ранжирования для выбора наилучших ответов для прямого отображения.

Как это работает

Система работает в двух режимах:

• Офлайн (Индексирование): Extraction Engine анализирует документы, идентифицирует информационные элементы (например, даты) и использует легковесные методы (например, лексико-синтаксические шаблоны) для извлечения связанных фрагментов предложений, находящихся в непосредственной близости. Эти пары сохраняются в индексе.
• Онлайн (Поиск): При получении запроса система определяет намерение (например, поиск даты по термину «когда»). Она находит релевантные записи в индексе, сопоставляя запрос с фрагментами или элементами. Записи оцениваются с помощью Relevance Score, который предпочитает краткие фрагменты и фрагменты, где термины запроса расположены близко друг к другу. Записи группируются по информационному элементу, оценки агрегируются, и лучшие результаты отображаются пользователю.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Патент описывает фундаментальные механизмы, лежащие в основе систем прямых ответов (Direct Answers), Графа Знаний (Knowledge Graph) и, в частности, блоков с ответами (Featured Snippets). Извлечение и отображение фактов напрямую в SERP является центральным элементом стратегии Google на 2025 год.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение (90/100) для современных SEO-стратегий. Он описывает конкретные механизмы, которые Google использует для извлечения фактической информации для прямого отображения в выдаче. Понимание того, как контент оценивается для извлечения (в частности, предпочтение краткости и близости терминов), напрямую влияет на стратегии оптимизации под Featured Snippets и голосовой поиск. Стать источником извлеченного факта – ключевая задача SEO.

Детальный разбор

Термины и определения

Dist(i, j) (Дистанция между терминами)

Минимальное расстояние между совпадениями терминов запроса (i и j) во фрагменте предложения. Используется в формуле расчета Relevance Score.

Extraction Engine (Механизм извлечения)

Компонент системы, отвечающий за офлайн-обработку документов для идентификации и извлечения пар Information Item – Sentence Fragment.

Information Item (Информационный элемент)

Конкретный факт, извлекаемый из документа. Примеры включают дату, имя (человека, места, организации) или концепцию.

Lexico-syntactic patterns (Лексико-синтаксические шаблоны)

Шаблоны, используемые Extraction Engine для идентификации и извлечения фрагментов предложений, связанных с информационным элементом.

Relevance Score (Оценка релевантности)

Числовая оценка, рассчитываемая для каждой пары в индексе относительно запроса. Формула оценки предпочитает близость терминов запроса во фрагменте и краткость самого фрагмента.

Sentence Fragment (Фрагмент предложения)

Синтаксическая клаузула, содержащая фактическую информацию, извлеченная из документа и связанная с Information Item. Служит контекстом или описанием для информационного элемента.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод поиска и представления информации.

1. Система (сервер) выбирает первую запись в индексе, релевантную поисковому запросу.
2. Эта запись содержит первый информационный элемент и первый фрагмент предложения.
3. Оба компонента (элемент и фрагмент) извлечены из текста электронного документа и отличаются друг от друга.
4. Система генерирует набор результатов поиска, включающий как минимум этот информационный элемент.
5. Система выводит этот набор результатов на клиентское устройство.

Ядро изобретения — использование предварительно извлеченных и проиндексированных пар (факт + описание) из документов для формирования ответа на запрос.

Claim 4, 13, 14 (Зависимые): Уточняют, как определяется релевантность записи.

• Выбор записи может основываться на том, что фрагмент предложения содержит термин из поискового запроса.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет процесс выбора.

• Выбор записи включает вычисление Relevance Score.

Claim 7, 8, 9 (Зависимые): Детализируют расчет Relevance Score.

• Оценка релевантности базируется на различных факторах, включая количество слов во фрагменте, количество стоп-слов, общее количество слов и минимальное расстояние между совпадениями терминов запроса во фрагменте (Dist(i, j)).
• Claim 8: Расчет оценки предпочитает фрагменты, в которых термины запроса расположены ближе друг к другу.
• Claim 9: Расчет оценки предпочитает фрагменты с меньшим количеством слов, не являющихся стоп-словами (то есть более краткие и информативные фрагменты).

Это критически важные пункты для SEO, определяющие критерии ранжирования извлеченного контента: близость терминов и краткость.

Claim 11 (Зависимый): Уточняет формат вывода.

• Набор результатов поиска может быть представлен в виде временной шкалы (Timeline).

Claim 15, 16, 17 (Зависимые): Описывают определение типа искомой информации.

• Система определяет категорию информационного элемента, который должен быть включен в результат.
• Это может достигаться путем анализа запроса для выявления «wh-терминов» (например, «когда», «кто», «где») или через взаимодействие пользователя с интерфейсом (например, нажатие кнопки «Поиск по дате»).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько ключевых этапов поисковой архитектуры, фокусируясь на создании специализированного индекса и использовании его для генерации прямых ответов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап для офлайн-компонента системы. Extraction Engine работает здесь, анализируя корпус документов (например, веб-страницы). Он применяет лексико-синтаксические шаблоны для извлечения пар Information Item – Sentence Fragment. Результатом является создание специализированного индекса фактов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система анализирует запрос, чтобы определить намерение пользователя найти конкретный факт. Это может включать анализ «wh-терминов» или распознавание явных команд пользователя (например, выбор специализированного поиска по датам или сущностям).

RANKING – Ранжирование (Специализированное)
Когда определен фактический интент, система обращается к специализированному индексу фактов. Происходит отбор кандидатов путем сопоставления запроса с элементами или фрагментами в индексе. Затем применяется специфический алгоритм ранжирования: вычисление Relevance Score (с учетом близости терминов и краткости), группировка по информационному элементу и агрегация оценок.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Результаты специализированного ранжирования (Топ информационных элементов и их фрагментов) смешиваются с основной веб-выдачей. Они могут быть представлены в виде специальных блоков, таких как блоки с ответами (Featured Snippets), панели знаний или временные шкалы.

Входные данные:

• Корпус документов (для офлайн-обработки).
• Специализированный индекс пар Information Item – Sentence Fragment.
• Поисковый запрос пользователя.

Выходные данные:

• Отранжированный список информационных элементов и связанных с ними репрезентативных фрагментов предложений.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на информационные запросы, подразумевающие фактический ответ (кто, что, когда, где, сколько).
• Конкретные типы контента: Влияет на контент, содержащий четко сформулированные факты, определения, списки и биографические данные.
• Определенные форматы контента: Способствует ранжированию кратких ответов, определений и списков, которые легко извлекаются как фрагменты.

Когда применяется

• Триггеры активации: Когда система идентифицирует запрос как поиск конкретного факта (например, через анализ «wh-терминов»).
• Альтернативный триггер: Когда пользователь явно выбирает специализированный режим поиска (например, «Date Search», «Entity Search», «Concept Search», как показано в примерах патента).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-извлечение и индексирование (Выполняется Extraction Engine)

1. Сбор данных: Доступ к корпусу документов (например, веб-индексу).
2. Идентификация информационных элементов: Распознавание фактов (дат, имен, концепций) в тексте документа.
3. Извлечение фрагментов: Применение лексико-синтаксических шаблонов для идентификации фрагментов предложений в непосредственной близости от информационного элемента.
4. Фильтрация: Исключение двусмысленных или бесполезных фрагментов.
5. Индексирование: Сохранение извлеченных пар (Информационный элемент, Фрагмент предложения) в специализированный индекс.

Процесс Б: Онлайн-поиск и ранжирование (Выполняется Search Engine)

1. Получение и обработка запроса: Получение запроса, токенизация, удаление стоп-слов, определение типа искомой информации (например, дата).
2. Идентификация релевантных записей: Сопоставление обработанного запроса с записями в специализированном индексе (поиск совпадений во фрагментах или элементах).
3. Оценка записей (Scoring): Вычисление Relevance Score для каждой релевантной записи с использованием Формулы 1. Оценка учитывает минимальное расстояние между терминами запроса во фрагменте и количество не-стоп слов во фрагменте.
4. Группировка: Группировка записей на основе информационного элемента (например, все фрагменты, относящиеся к дате «1990», группируются вместе).
5. Агрегация оценок: Суммирование Relevance Scores для всех записей внутри каждой группы.
6. Ранжирование групп: Сортировка групп на основе их агрегированных оценок.
7. Выбор репрезентативных фрагментов: Выбор одной или нескольких записей с наивысшей оценкой из топовых групп для включения в результат поиска.
8. Генерация и вывод результатов: Формирование SERP, включающего отобранные информационные элементы и их фрагменты (возможно, в формате временной шкалы), и отправка пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке текстовых данных для извлечения и ранжирования.

• Контентные факторы:
  • Текст документа: Используется для извлечения информационных элементов и фрагментов предложений.
  • Структура предложения: Лексико-синтаксические шаблоны анализируют структуру для корректного извлечения фрагментов.
  • Близость текста: Система извлекает фрагменты, находящиеся в непосредственной близости к информационному элементу.

Какие метрики используются и как они считаются

Ключевой метрикой является Relevance Score, рассчитываемый по Формуле 1, описанной в патенте:

C * (Sum_i,j=1,k(1/Dist(i,j))) / (V+1)

Компоненты формулы:

• Dist(i, j) (Близость терминов): Минимальное расстояние между совпадениями пары терминов запроса (i, j) во фрагменте предложения. Чем меньше расстояние, тем выше оценка. Это обеспечивает релевантность контекста.
• V (Краткость фрагмента): Количество терминов во фрагменте предложения, которые не являются стоп-словами. Чем меньше V, тем выше оценка. Это способствует выбору кратких и информативных фрагментов.
• C (Константа масштабирования): Используется для нормализации оценок (в примере патента С=100).

Агрегированная оценка группы: Сумма Relevance Scores всех фрагментов, связанных с одним и тем же информационным элементом. Это позволяет оценить общую значимость и поддержку данного факта в корпусе документов.

Выводы

1. Отдельный индекс для фактов: Google создает и поддерживает специализированный индекс, состоящий из пар «Факт» (Information Item) и «Описание/Контекст» (Sentence Fragment), извлеченных непосредственно из текста веб-страниц.
2. Извлечение на основе шаблонов и близости: Система использует легковесные методы (шаблоны) для извлечения фактов и текста, находящегося в непосредственной близости к ним. Структура контента критически важна для успешного извлечения.
3. Специфический алгоритм ранжирования фактов: Ранжирование извлеченных ответов отличается от стандартного веб-ранжирования. Оно явно отдает предпочтение двум ключевым факторам, описанным в Формуле 1 и Claims 8/9:
   • Близость терминов (Proximity): Фрагменты, где ключевые слова запроса находятся рядом друг с другом, получают более высокий балл.
   • Краткость (Conciseness): Фрагменты с меньшим количеством не-стоп слов (более информационно плотные) получают более высокий балл.
4. Агрегация сигналов и авторитетность факта: Система группирует все фрагменты, поддерживающие один и тот же факт, и агрегирует их оценки. Факт, который часто упоминается в релевантных контекстах (имеет высокую агрегированную оценку), будет ранжироваться выше.
5. Фрагмент как обоснование: Sentence Fragment служит для пользователя обоснованием (justification) того, почему показан данный Information Item.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Практики направлены на оптимизацию контента для извлечения и получения высоких оценок по Формуле 1 (оптимизация под Featured Snippets).

• Обеспечение близости терминов: Размещайте ключевые термины, определяющие факт или отвечающие на вопрос, максимально близко друг к другу в предложении. Это минимизирует Dist(i, j) и повышает Relevance Score.
• Формулирование кратких и плотных ответов: Создавайте фрагменты текста, которые отвечают на вопрос прямо и содержат минимум лишних слов (не-стоп слов). Это минимизирует V и повышает Relevance Score. Определения и прямые ответы должны быть лаконичными.
• Четкая структура контента для извлечения: Используйте структуру, которая облегчает применение лексико-синтаксических шаблонов. Например, четкая связь между Субъектом (Information Item) и Предикатом/Определением (Sentence Fragment). Используйте форматирование (списки, таблицы, заголовки), которое подчеркивает эту связь.
• Построение тематического авторитета (Topical Authority): Поскольку оценки агрегируются, важно, чтобы факты, связанные с вашей тематикой, часто встречались в вашем контенте в релевантных контекстах. Широкий охват темы увеличивает вероятность того, что агрегированная оценка для ключевых фактов будет высокой.
• Оптимизация под фактические запросы («Wh-queries»): Анализируйте запросы, содержащие «кто», «что», «когда», «где», и давайте на них явные ответы в тексте, следуя принципам близости и краткости.

Worst practices (это делать не надо)

• Разделение ключевых терминов: Построение предложений, в которых термины, составляющие суть факта, разделены длинными вводными конструкциями или придаточными предложениями. Это увеличивает Dist(i, j).
• Излишняя многословность («Вода»): Добавление большого количества слов, не несущих смысловой нагрузки, в ответ на прямой вопрос. Это увеличивает V и снижает шансы на извлечение и высокое ранжирование фрагмента.
• Скрытие фактов в сложном контексте: Размещение важных дат, имен или определений глубоко внутри абзацев без четкой синтаксической структуры, что затрудняет их извлечение с помощью легковесных шаблонов.
• Неоднозначные формулировки: Использование формулировок, которые могут быть отфильтрованы Extraction Engine как двусмысленные или не несущие фактической информации.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность оптимизации под системы извлечения информации (Information Extraction). В современном поиске критически важно не просто быть релевантным документом, но и быть источником факта для Графа Знаний, Featured Snippets и голосовых ответов. Стратегия SEO должна включать создание контента, который структурно и текстуально оптимизирован для машинного извлечения, с акцентом на точность, краткость и ясность формулировок.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация определения для Featured Snippet

Запрос: «что такое NLP»

Плохая реализация (Высокий Dist(i,j) и Высокий V):
«NLP, или обработка естественного языка, как ее часто называют специалисты в области компьютерных наук, представляет собой сложную и многогранную область исследований, которая фокусируется на взаимодействии между компьютерами и человеческими языками…»
Проблема: Много лишних слов, термины разделены.

Оптимизированная реализация (Низкий Dist(i,j) и Низкий V):
«Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.»
Преимущество: Кратко, информационно плотно, ключевые термины расположены рядом. Этот фрагмент имеет гораздо более высокие шансы быть извлеченным и получить высокий Relevance Score.

Ожидаемый результат: Получение Featured Snippet по запросу «что такое NLP».

Вопросы и ответы