Как Google агрегирует экспертные знания из разных источников для понимания контекста запроса и модификации выдачи

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неспособности традиционных поисковых систем точно определить намерение пользователя (интент) и ситуационный контекст на основе только ключевых слов. Стандартные подходы не могут различить, хочет ли пользователь, ищущий «Canon Digital Rebel», купить камеру, найти отзывы или решить техническую проблему. Патент предлагает механизм для использования специализированных знаний, существующих на вертикальных сайтах (Vertical Content Sites), и, что критически важно, для объединения (агрегации) этой экспертизы из множества таких источников.

Что запатентовано

Запатентована система для агрегирования Context Data из двух или более источников (например, разных вертикальных сайтов по одной теме) для использования в Программируемой Поисковой Системе (Programmable Search Engine, PSE). Система идентифицирует схожие контексты у разных источников, объединяет их инструкции (модификации запросов, фильтры, аннотации) и применяет этот агрегированный контекст для улучшения результатов поиска. Это позволяет представить пользователю интегрированную выдачу, использующую коллективную экспертизу множества источников.

Как это работает

Система работает через механизм Context Files, которые содержат инструкции для поисковой системы по пре-процессингу запроса и пост-процессингу результатов. Ключевой механизм – это агрегация:

• Идентификация контекстов: Система определяет релевантные контексты для запроса из разных источников (Вертикальных Поисковых Систем, VSE).
• Определение соответствия (Mapping): Система находит соответствия между контекстами разных VSE. Это делается либо через стандартизированные названия контекстов, либо через анализ пересечения результатов поиска (similarity score), которые эти контексты генерируют.
• Агрегация (Merging): Соответствующие контексты объединяются. Это может происходить статически (создание нового объединенного контекста путем слияния правил, например, через оператор OR) или динамически (для конкретного запроса).
• Применение и Слияние результатов: При динамическом слиянии выполняются запросы для каждого контекста, а результаты объединяются с использованием методов агрегации рангов (rank aggregation techniques).

Актуальность для SEO

Высокая. Изобретатель (R. Guha) является ключевой фигурой в области структурированных данных и семантического веба (RDF, Schema.org). Патент описывает архитектуру, лежащую в основе Google Custom Search (CSE), но его значение шире. Агрегация знаний из разных источников для понимания контекста, интента и экспертизы является центральным направлением развития поиска (например, интеграция с Knowledge Graph и принципы E-E-A-T).

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение для SEO (85/100). Он показывает, что Google может активно использовать агрегированную экспертизу внешних источников для определения релевантности, качества и контекста. Если система идентифицирует авторитетные вертикальные источники в нише, их коллективная оценка (выраженная через аннотации, фильтры и правила) может существенно влиять на ранжирование в общем поиске, даже если пользователь не взаимодействовал с этими источниками напрямую.

Детальный разбор

Термины и определения

Context Aggregator (Агрегатор контекста)

Компонент системы, отвечающий за идентификацию соответствий между контекстами из разных источников и их объединение (слияние).

Context Data / Context File (Контекстные данные / Файл контекста)

Набор инструкций, предоставляемый внешним источником (например, вертикальным сайтом), который программирует работу поисковой системы. Включает правила пре-процессинга, контроля поискового движка и пост-процессинга.

Context Processor (Процессор контекста)

Компонент, который интерпретирует и выполняет инструкции из Context File для модификации запроса и обработки результатов.

Knowledge Base File (Файл базы знаний)

Файл, описывающий объекты, классы и их свойства в предметной области (например, характеристики продукта). Используется для семантической оценки запросов и пользователей.

Programmable Search Engine (PSE) (Программируемая поисковая система)

Поисковая система, чья работа (алгоритмы, выбор коллекций документов, ранжирование) может контролироваться внешними инструкциями (Context Files).

Rank Aggregation (Агрегация рангов)

Техника, используемая для объединения нескольких наборов ранжированных результатов (например, полученных из разных контекстов) в единый интегрированный список.

Restriction (Ограничение/Фильтр)

Инструкция в Context File для пост-процессинга, которая фильтрует результаты поиска на основе определенных критериев или меток (tags).

Similarity Score (Оценка схожести)

Метрика, используемая для определения соответствия между двумя контекстами из разных источников. Рассчитывается на основе пересечения (overlap) результатов, которые эти контексты генерируют.

Site/Page Annotation File (Файл аннотаций сайтов/страниц)

Файл, в котором вертикальный контент-провайдер категоризирует или описывает характеристики других сайтов в Интернете с помощью меток (tags), рангов (rank) и комментариев.

Vertical Content Site / Vertical Search Engine (VSE) (Вертикальный контент-сайт / Вертикальная поисковая система)

Сайт, созданный экспертами в определенной тематике, который предоставляет специализированный контент и Context Files для PSE.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US8756210B1 является продолжением (continuation) более ранних патентов и фокусируется на агрегации контекстов. Анализ Claims (например, Claim 1, 2, 3, 4) подтверждает следующий защищенный механизм:

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый механизм Программируемой Поисковой Системы (PSE).

1. Система получает поисковый запрос от клиентского устройства через интерфейс стороннего контент-провайдера (third party content provider).
2. Запрос обрабатывается для определения идентификатора контекста (context identifier).
3. Извлекается файл контекста (context file) от этого стороннего провайдера.
4. Запрос модифицируется с использованием команд из файла контекста, для создания обработанного контекстом поискового запроса (context processed search query).
5. Обработанный запрос предоставляется поисковой системе, результаты получаются и предоставляются клиенту.

Ключевые зависимые пункты (Claims 2, 3, 4) детализируют механизм агрегации:

1. Система получает несколько файлов контекста (multiple context files) (Claim 2).
2. Команды из этих файлов агрегируются в набор агрегированных команд (set of aggregated commands) (Claim 2).
3. Модификация запроса (пре-процессинг) выполняется с использованием этих агрегированных команд (Claim 3).
4. Предоставление результатов (пост-процессинг) выполняется с использованием этих агрегированных команд (Claim 4).

Ядром изобретения является способность системы не только принимать инструкции от внешних источников, но и объединять инструкции из нескольких таких источников для управления поисковым процессом.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, изменяя логику обработки запроса и финальное представление результатов.

CRAWLING и INDEXING – Сканирование и Индексирование
Система должна собирать Context Files от вертикальных сайтов. Патент упоминает Context File Crawler для их извлечения и Cached Context Files для хранения, что обеспечивает быстрый доступ во время запроса.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе происходит основная работа по пре-процессингу. Context Processor и Context Aggregator анализируют запрос в свете инструкций из нескольких Context Files. Система определяет соответствия между контекстами разных VSE и объединяет их правила модификации запроса (Query Revision). Результатом является реформированный запрос (Reformed Query).

RANKING – Ранжирование
На этапе ранжирования система выполняет реформированный запрос. Агрегированные Context Files могут влиять на этот этап через Search Engine Control Data: выбор коллекций документов (Corpus) для поиска и изменение весовых коэффициентов атрибутов ранжирования (SearchControlParams).

RERANKING – Переранжирование / METASEARCH – Смешивание
На этом этапе происходит пост-процессинг и агрегация результатов. Если агрегация выполнялась динамически (запросы выполнялись отдельно), Context Aggregator использует Rank Aggregation для слияния результатов в единый список. Также применяются пост-процессинговые инструкции из агрегированного контекста: фильтрация (Restriction), переранжирование и аннотирование (Annotation).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы с неоднозначным интентом (информационные, коммерческие), где контекст критически важен для определения цели пользователя (покупка, исследование, решение проблемы).
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на ниши с большим количеством авторитетных вертикальных сайтов (например, электроника, путешествия, хобби, YMYL), где агрегация экспертных мнений может значительно улучшить качество выдачи.

Когда применяется

Алгоритм агрегации применяется при выполнении следующих условий:

• Триггер активации: Когда система идентифицирует, что для данного запроса существует более одного релевантного источника Context Data (VSE).
• Условия применения: Когда между контекстами из разных источников можно установить соответствие (mapping). Это происходит, если контексты используют схожую номенклатуру или если оценка схожести (similarity score) на основе пересечения результатов превышает определенный порог.
• Сценарии использования: Может применяться как при поиске через конкретный вертикальный сайт, так и при поиске через общий интерфейс поисковой системы (автоматически определяя и агрегируя релевантные VSE).

Пошаговый алгоритм

Процесс агрегации контекстов и обработки запроса:

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос.
2. Идентификация контекстов: Определяется первый контекст и ищутся дополнительные релевантные контексты из других источников (VSE). Поиск может основываться на корреляции посещений сайтов пользователями или схожести результатов.
3. Определение соответствий (Mapping): Система пытается установить соответствия между контекстами найденных VSE.
   • Проверка номенклатуры: Если VSE используют одинаковые названия контекстов, соответствие устанавливается по имени.
   • Расчет схожести: Если названия разные, рассчитывается similarity score на основе пересечения результатов, которые генерируют эти контексты.
4. Агрегация контекстов (Merging): Соответствующие контексты объединяются.
   • Статическое слияние: Создается новый объединенный контекст. Правила модификации запросов объединяются (например, через OR), дубликаты удаляются. Ограничения (Restrictions) и аннотации также объединяются.
   • Динамическое слияние: Контексты не объединяются до выполнения запроса.
5. Пре-процессинг запроса: Запрос модифицируется в соответствии с агрегированным контекстом (при статическом слиянии) или в соответствии с каждым отдельным контекстом (при динамическом слиянии).
6. Выполнение запроса: Поисковая система выполняет модифицированный запрос(ы).
7. Пост-процессинг и Агрегация результатов:
   • При статическом слиянии: К результатам применяются агрегированные правила пост-процессинга (фильтры, аннотации).
   • При динамическом слиянии: Результаты, полученные для каждого контекста, объединяются с использованием Rank Aggregation для создания единого списка. Дубликаты удаляются, результаты упорядочиваются.
8. Предоставление результатов: Агрегированные и обработанные результаты предоставляются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании метаданных и инструкций, предоставленных внешними источниками.

• Системные данные (Context Files): Основной тип данных. Файлы контекста содержат инструкции для управления поиском (Query Modification rules, Search Engine Control Data, Post-processing instructions).
• Метаданные о контенте (Site/Page Annotation Files): Файлы, в которых VSE маркируют другие сайты с помощью меток (tags), рангов (rank) и комментариев. Используются для фильтрации и аннотирования результатов.
• Структурированные данные (Knowledge Base Files): Данные об объектах, классах и их свойствах (например, характеристики продукта). Используются для оценки запросов и пользователей (Object Evaluation).
• Поведенческие факторы: Патент упоминает возможность использования корреляции посещений сайтов пользователями (observed correlation among visits) для определения схожести между VSE и их контекстами.

Какие метрики используются и как они считаются

• Similarity Score (Оценка схожести контекстов): Метрика для определения соответствия между контекстами. Рассчитывается на основе пересечения (overlap) результатов, которые генерируют два контекста для одного и того же запроса или набора стандартных запросов.
• Rank Aggregation (Агрегация рангов): Алгоритмы для слияния нескольких наборов ранжированных результатов в единый список.
• Rank (Ранг/Вес в аннотациях): Оценка важности или качества страницы, присваиваемая вертикальным провайдером в Site/Page Annotation File. Используется при фильтрации и ранжировании.

Выводы

1. Агрегация экспертизы как основа поиска: Ключевой вывод патента – Google разработал механизм для систематического сбора, агрегации и использования экспертизы внешних источников (вертикальных сайтов) для управления поисковым процессом. Система не просто учитывает мнение одного источника, а ищет консенсус.
2. Контекст важнее ключевых слов: Система позволяет переопределить или значительно модифицировать исходный запрос на основе агрегированного понимания контекста и интента пользователя (покупка, исследование, проблема), даже если этот интент не выражен в ключевых словах.
3. Механизм определения схожести контекстов: Для агрегации используется сложный механизм определения схожести контекстов, основанный не только на названиях, но и на анализе пересечения генерируемых ими результатов (similarity score) и поведении пользователей.
4. Многоуровневое управление поиском: Агрегированные контексты влияют на все этапы поиска: от модификации запроса и выбора баз данных до фильтрации, аннотирования и переранжирования результатов (через Rank Aggregation).
5. Вертикализация общего поиска: Патент описывает механизм, позволяющий применять агрегированные контексты из VSE к запросам в общем поиске, делая его более «вертикализированным» и экспертным без необходимости для пользователя посещать специализированные сайты.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает инфраструктуру PSE/CSE, его принципы дают важные стратегические инсайты о том, как Google оценивает экспертизу и интент.

• Развитие Topical Authority и Четкое Позиционирование: Становитесь авторитетным вертикальным источником (VSE) в своей нише. Если Google идентифицирует ваш сайт как источник качественных данных (явно, через CSE, или неявно, через анализ контента), ваша экспертиза может быть агрегирована и использована в общем поиске.
• Использование Структурированной Разметки (Schema.org): Активно внедрять микроразметку для описания сущностей и их свойств. Это функциональный эквивалент предоставления Knowledge Base File, который помогает системе понять контекст вашего контента и классифицировать ваши «контексты» (например, разделы «Отзывы», «Покупка», «Поддержка»).
• Мониторинг Интентов и Контекстов в Нише: Анализируйте, какие основные контексты (интенты) существуют в вашей тематике. Убедитесь, что ваш сайт предоставляет высококачественную информацию для каждого из этих контекстов с четкой структурой.
• Получение Положительных Меток от Авторитетов: Патент подчеркивает роль внешних аннотаций (Annotations). Работайте над тем, чтобы авторитетные сайты в вашей нише ссылались на вас и (в терминах патента) «маркировали» ваш контент как высококачественный (например, через ссылки из обзоров, рейтингов).

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус только на ключевых словах без учета контекста: Создание контента, оптимизированного под ключевые слова, но не отвечающего конкретному контексту или интенту пользователя. Система, описанная в патенте, может модифицировать запрос или отфильтровать такие результаты.
• Игнорирование структуры сайта и пользовательских путей: Нечеткая структура сайта, смешивающая разные контексты (например, продажу и поддержку на одной странице). Это затрудняет для системы идентификацию и маппинг ваших контекстов с контекстами других авторитетных источников.
• Манипуляции и создание низкокачественных вертикалей (MFA): Попытка создать видимость вертикальной экспертизы без реального качества. Система агрегации, опирающаяся на авторитетные источники, скорее всего, проигнорирует такие сайты.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегию Google на использование курируемой и агрегированной экспертизы для улучшения поиска, что тесно связано с концепцией E-E-A-T. Он показывает, что понимание контекста и интента является приоритетом. Для SEO это означает, что построение авторитетности и четкое соответствие контента конкретным пользовательским задачам (контекстам) критически важно. Система агрегации позволяет Google находить «лучшие ответы» в нише, опираясь на коллективное мнение экспертов.

Практические примеры

Сценарий: Агрегация контекстов для коммерческого запроса

1. Запрос пользователя (в общем поиске): «Лучший цифровой зеркальный фотоаппарат».
2. Идентификация VSE: Система определяет, что запрос относится к фотографии и идентифицирует несколько авторитетных VSE (Сайт А, Сайт Б).
3. Маппинг контекстов: Система определяет, что контекст «Выбор камеры» у Сайта А и контекст «Гид покупателя» у Сайта Б схожи (similarity score высокий).
4. Агрегация правил (Статическое слияние):
   • Контекст Сайта А предлагает добавить к запросу слово «Отзывы» и повысить в ранжировании сайты с меткой «Эксперт».
   • Контекст Сайта Б предлагает добавить к запросу текущий год и отфильтровать результаты старше 2 лет.
5. Выполнение: Система выполняет модифицированный запрос: «Лучший цифровой зеркальный фотоаппарат Отзывы [Год]», применяет фильтр по дате и использует повышенный вес для сайтов с меткой «Эксперт» (на основе агрегированных аннотаций).
6. Результат: Пользователь получает выдачу, которая сформирована на основе коллективной экспертизы Сайта А и Сайта Б, хотя он не посещал ни один из них.

Вопросы и ответы