Как Google понижает в ранжировании синонимы, которые используются в неправильном контексте (Restricted-Locality Synonyms)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему снижения точности ранжирования, возникающую, когда поисковая система обрабатывает все синонимы как эквивалентные исходному термину запроса. Это игнорирует тот факт, что некоторые синонимы менее надежны (имеют низкую confidence) или сильно зависят от контекста. В результате документы, содержащие синоним в значении, отличном от интента пользователя, могут ошибочно ранжироваться высоко.

Что запатентовано

Запатентована система для классификации синонимов и применения дифференцированных моделей ранжирования. Вводится понятие Restricted-Locality Synonym (RLS, Синоним с ограниченной локальностью) — это менее надежный или контекстно-зависимый синоним. Для RLS применяется специальная, более строгая модель оценки (Scoring Model), которая требует, чтобы синоним находился в документе вблизи (locality) других терминов запроса для подтверждения контекста.

Как это работает

Система работает в два основных этапа:

1. Классификация: Система анализирует синоним и правило его генерации. Если синоним не является надежным (например, это не аббревиатура или морфологический вариант, и имеет низкое Confidence Value), он помечается как RLS.
2. Ранжирование (Scoring): При оценке документа Scoring Engine использует стандартную модель для исходных терминов и надежных синонимов (Non-RLS). Для RLS используется специальная модель, которая проверяет контекст. Если RLS появляется в документе изолированно (не рядом с другими терминами запроса), его вклад в оценку документа понижается (demoted).

Актуальность для SEO

Высокая. Точное понимание контекста и нюансов языка является центральной задачей современного поиска. Этот патент описывает фундаментальный механизм обеспечения контекстуальной релевантности при расширении запроса синонимами. Принципы учета контекста и близости терминов лежат в основе современных NLP-технологий, включая модели типа BERT и MUM.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (8/10) для контент-стратегии. Он демонстрирует, что простое наличие синонима в тексте недостаточно для ранжирования, если Google считает этот синоним ненадежным (RLS). Контекст, в котором используется термин (со-встречаемость и близость к другим ключевым словам), критически важен для того, чтобы система засчитала его как релевантный сигнал.

Детальный разбор

Термины и определения

Restricted-Locality Synonym (RLS) (Синоним с ограниченной локальностью)

Синоним, классифицированный как менее надежный или сильно зависящий от контекста. Его вклад в Document Score зависит от его близости (локальности) к другим терминам запроса в документе.

Non-Restricted-Locality Synonym (Non-RLS)

Надежный синоним (например, аббревиатура, акроним, морфологический вариант). Обрабатывается стандартной моделью оценки, аналогично исходному термину запроса.

First Scoring Model (Первая модель оценки)

Специальная модель оценки, применяемая к RLS. Включает критерии локальности и может понижать (demote) оценку, если синоним встречается изолированно.

Second Scoring Model (Вторая модель оценки)

Стандартная модель оценки, применяемая к исходным терминам запроса и Non-RLS.

Classifier (Классификатор)

Компонент, который оценивает синонимы по предопределенным критериям (RLS Tagging Criteria) и помечает их как RLS или Non-RLS.

Scoring Engine (Механизм оценки)

Компонент, который вычисляет Document Score, применяя соответствующую модель оценки.

Confidence Value (Значение уверенности)

Метрика надежности правила синонима. Низкое значение является сигналом для классификации синонима как RLS.

Isolation Criteria (Критерии изоляции)

Правила в First Scoring Model, проверяющие расположение RLS. Например, проверка того, находится ли RLS в пределах короткой последовательности слов (sequence of consecutive terms), содержащей минимальное количество других терминов запроса.

Specific Context Synonym Rule (Правило синонима для специфического контекста)

Правило, которое применяется только при наличии в запросе других определенных слов. Синонимы, сгенерированные такими правилами, часто классифицируются как RLS.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс ранжирования документа с учетом RLS.

1. Система получает запрос с термином и документ, релевантный запросу.
2. Система получает синоним и указание, что он помечен как Restricted-Locality Synonym (RLS).
3. В ответ на это система выбирает First Scoring Model (для RLS), отличную от Second Scoring Model (стандартной).
4. First Scoring Model определяет, что оценка документа (document score) зависит от того, встречаются ли вхождения RLS в документе совместно (co-occur) с одним или несколькими другими терминами запроса или синонимами.
5. Система определяет Document Score, используя First Scoring Model.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет поведение First Scoring Model.

Модель понижает (demotes) оценку документа, если вхождение RLS в документе не соответствует (is not consistent) вхождению исходного термина в поисковом запросе.

Claims 6-9 (Зависимые): Детализируют конкретные критерии понижения в рамках First Scoring Model.

• Claim 6: Оценка понижается, если исходный термин запроса отсутствует в документе.
• Claim 7: Оценка понижается, если другие синонимы исходного термина отсутствуют в документе.
• Claim 8: Оценка понижается, если RLS не находится в непосредственной смежности (adjacent) с другим термином запроса.
• Claim 9: Оценка понижается на основе Isolation Criteria. Если RLS и другие термины запроса находятся в последовательности слов, длина которой превышает порог (т.е. слова слишком далеко друг от друга), оценка понижается.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы понимания запросов и ранжирования.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе (или в офлайн-процессах) происходит классификация синонимов. Query Reviser Engine генерирует синонимы, а Classifier анализирует их на основе правил, контекста и уверенности, помечая их как RLS или Non-RLS. Эта информация передается на этап ранжирования.

RANKING – Ранжирование (Scoring)
Основное применение патента. Scoring Engine (вероятно, на этапах L2/L3 ранжирования) использует теги RLS/Non-RLS для выбора модели оценки.

1. Выбор модели: Для каждого синонима проверяется тег. Если RLS, выбирается First Scoring Model. Если Non-RLS или исходный термин, выбирается Second Scoring Model.
2. Применение модели RLS: First Scoring Model анализирует текст документа, проверяя критерии локальности и изоляции для каждого вхождения RLS.
3. Расчет оценки: Применяются понижения (demotions), если критерии не выполнены.

Входные данные:

• Исходный запрос и его термины.
• Синонимы с тегами (RLS/Non-RLS).
• Правила генерации синонимов и Confidence Values.
• Текст оцениваемого документа.

Выходные данные:

• Итоговая оценка документа (Document Score), учитывающая контекстуальное расположение RLS.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы, содержащие двусмысленные термины (полисемия), у которых есть синонимы, сильно зависящие от контекста (например, «apple» как фрукт и как компания).
• Контентные факторы: Влияет на оценку текстовой релевантности, усиливая важность взаимного расположения слов (proximity) и со-встречаемости (co-occurrence).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда система расширяет исходный запрос синонимом, И этот синоним классифицирован как RLS.
• Условия для классификации как RLS: Низкое Confidence Value, генерация по правилу специфического контекста, отсутствие признаков надежности (не является аббревиатурой, акронимом или морфологическим вариантом).

Пошаговый алгоритм

Процесс состоит из двух основных фаз: Классификация и Ранжирование.

Фаза 1: Классификация синонима (Classifier)

1. Получение данных: Система получает термин запроса и его синоним.
2. Оценка критериев (Evaluation): Система проверяет ряд условий для определения надежности синонима:
   • Является ли синоним морфологическим вариантом? (Если да, сигнал за Non-RLS).
   • Является ли синоним акронимом или аббревиатурой? (Если да, сигнал за Non-RLS).
   • Имеет ли правило генерации синонима высокую Confidence Value? (Если да, сигнал за Non-RLS).
   • Был ли синоним сгенерирован правилом для специфического контекста? (Если да, сигнал за RLS).
3. Агрегация и Решение: Система агрегирует сигналы. Если синоним признан ненадежным или контекстно-зависимым, он помечается как RLS.

Фаза 2: Ранжирование документа (Scoring Engine)

1. Получение данных: Scoring Engine получает документ и синоним с его тегом (RLS/Non-RLS).
2. Выбор модели ранжирования:
   • Если Non-RLS: Применить Second Scoring Model.
   • Если RLS: Применить First Scoring Model.
3. Применение First Scoring Model (Каскад проверок): Система проверяет контекст вхождения RLS в документе. Если условие не выполняется, оценка понижается (Demote).
   • Проверка 1: Присутствует ли исходный термин запроса в документе? (Если нет, понизить оценку).
   • Проверка 2: Присутствуют ли другие синонимы этого термина в документе? (Если нет, понизить оценку).
   • Проверка 3: Находится ли RLS непосредственно рядом (adjacent) с другим термином из запроса? (Если нет, понизить оценку).
   • Проверка 4 (Isolation Criteria): Находится ли RLS в пределах короткого окна текста, содержащего достаточное количество других терминов запроса? (Если нет, т.е. RLS изолирован, понизить оценку).
4. Вывод оценки: Система выводит итоговую оценку документа.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные и Структурные факторы: Текст документа используется для анализа взаимного расположения слов (proximity analysis), определения смежности (adjacency) и анализа последовательностей слов (sequence analysis).
• Системные данные (Query/Synonym Data):
  • Synonym Rules: Используются для определения типа синонима (аббревиатура, акроним, морфологический вариант) и контекста.
  • Confidence Values: Метрики надежности правил синонимов.
  • Лингвистические данные: Части речи, определение имен собственных (упоминаются как возможные критерии для RLS).

Какие метрики используются и как они считаются

• Метрики Классификации:
  • Пороги Confidence Value: Для определения надежности синонима.
  • Типы синонимов (Flags): Метки, указывающие на морфологические варианты, аббревиатуры и т.д.
• Метрики Ранжирования (Локальность):
  • Смежность (Adjacency): Бинарная метрика, проверяющая, находится ли RLS непосредственно перед или после другого термина запроса.
  • Длина последовательности (Sequence Length): Метрика расстояния. Измеряет длину самого короткого фрагмента текста, который содержит RLS и пороговое количество других терминов запроса.
  • Пороги изоляции (Isolation Criteria): Максимально допустимая длина последовательности и минимальное количество совместно встречающихся терминов запроса.
  • Demotion (Понижение): Фактор, на который уменьшается вклад RLS в общую оценку документа при невыполнении критериев локальности. Может означать дисконтирование или полное игнорирование вхождения RLS.

Выводы

1. Google различает надежные и ненадежные синонимы: Система не рассматривает все синонимы одинаково. Существует четкая классификация на надежные (Non-RLS), которые обрабатываются как исходный термин, и контекстные (RLS), требующие дополнительной валидации.
2. Контекст и Близость (Proximity) критически важны для RLS: Для того чтобы ненадежный синоним (RLS) внес вклад в ранжирование, он должен появляться в документе в контексте, схожем с исходным запросом. Это проверяется через близость к другим терминам запроса.
3. Изолированные вхождения RLS пессимизируются: Если синоним появляется в тексте изолированно, система предполагает, что он используется в другом значении, и активно понижает (demotes) его вклад в оценку релевантности.
4. Каскадная модель понижения: Система использует несколько уровней проверки (наличие исходного термина, смежность, критерии изоляции). Невыполнение любого из них может привести к снижению оценки.
5. Морфологические варианты и аббревиатуры считаются надежными: Патент явно указывает, что варианты слов и аббревиатуры/акронимы обычно классифицируются как Non-RLS, так как их значение редко меняется в зависимости от контекста.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Укрепление контекста и обеспечение близости (Proximity): Обеспечивайте сильный контекст для ключевых слов и их синонимов. Используйте совместно встречающиеся термины (co-occurring terms) рядом друг с другом (в одном предложении или абзаце). Это гарантирует, что даже если синоним классифицирован как RLS, он пройдет проверки локальности (Isolation Criteria и Adjacency).
• Фокус на основном интенте и ключевом слове: Убедитесь, что документ содержит основные ключевые слова. Патент указывает (Claim 6), что отсутствие исходного термина запроса в документе является поводом для понижения оценки RLS.
• Использование надежных синонимов (Non-RLS): При оптимизации контента отдавайте предпочтение надежным вариантам: морфологическим формам, аббревиатурам, акронимам. Они с меньшей вероятностью будут подвергнуты штрафам за локальность.
• Тематическая когерентность: Создавайте контент, который четко фокусируется на теме. Чем яснее контекст, тем меньше вероятность того, что использование синонимов будет интерпретировано неверно и подвергнуто демпингу.

Worst practices (это делать не надо)

• Synonym Stuffing и изолированное использование: Беспорядочное добавление синонимов в текст, особенно если они двусмысленны и используются в отрыве от основных ключевых слов. Если они будут классифицированы как RLS и появятся изолированно, они будут проигнорированы или пессимизированы.
• Использование двусмысленных терминов без контекста: Использование слов с несколькими значениями без поддерживающего контекста, который устраняет двусмысленность.
• Искусственное разделение связанных терминов: Построение предложений таким образом, что ключевые слова, составляющие одну концепцию, оказываются далеко друг от друга. Это может привести к провалу проверки Isolation Criteria.
• Создание контента, основанного только на синонимах: Попытка ранжироваться по запросу, используя только его менее надежные синонимы (RLS) и не используя исходный термин.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает фундаментальные принципы информационного поиска: важность контекста, близости (proximity) и устранения двусмысленности (disambiguation). Для SEO это означает, что стратегии, основанные на поверхностном анализе ключевых слов, неэффективны. Успешная стратегия требует создания контента, в котором термины используются в естественном, четко определенном контексте. Это подчеркивает движение Google в сторону понимания естественного языка, где значение слова определяется его окружением.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы рецепта (на основе примера из патента)

Исходный запрос: «Banana Recipe» (Рецепт банана).
Синоним: «Plantain» (Плантан). Google классифицирует «Plantain» как RLS для «Banana», так как это связанные, но разные продукты.

Плохая реализация (Изолированное использование):
Текст: «У нас лучшие рецепты. Плантан очень полезен. Купите плантан здесь. История происхождения плантан…»
Результат: Слово «Plantain» (RLS) изолировано от слова «Recipe» (другой термин запроса). Исходный термин «Banana» отсутствует. Scoring Engine применяет модель RLS. Критерии локальности не выполняются. Вклад слова «Plantain» в оценку релевантности понижается. Страница ранжируется низко.

Хорошая реализация (Контекстуальное использование):
Текст: «Этот удивительный рецепт плантан (Plantain Recipe) является отличной альтернативой традиционным банановым (Banana) блюдам…»
Результат: Слово «Plantain» находится рядом со словом «Recipe». Исходный термин «Banana» присутствует. Модель RLS применяется, но критерии локальности выполняются. Понижения не происходит (или оно минимально). Страница имеет шанс ранжироваться.

Вопросы и ответы