Как Google автоматически определяет синонимы, анализируя текст, заголовки и анкоры документов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему идентификации синонимов для расширения поисковых запросов в условиях, когда традиционные методы неэффективны. Он устраняет зависимость от дорогостоящих словарей (ограниченных по языку) и от логов запросов (недостаточных для редких слов и языков). Цель — автоматически генерировать синонимы, анализируя корпус документов, чтобы улучшить полноту поисковой выдачи, включая документы, использующие терминологию, отличную от запроса пользователя.

Что запатентовано

Запатентована система автоматической генерации синонимов на основе статистического и лингвистического анализа документов. Система использует комбинацию сигналов: частоту совместной встречаемости (Co-occurrence frequencies), оценку близости (Closeness scores), корреляцию между заголовками/анкорами и текстом документа (Title/Anchor correlations), а также морфологический анализ (Word-form scores). Эти сигналы позволяют идентифицировать семантически и морфологически связанные слова, которые могут использоваться как взаимозаменяемые в поисковых запросах.

Как это работает

Система анализирует корпус документов и вычисляет несколько ключевых метрик для пар слов:

• Совместная встречаемость: Как часто слова появляются вместе в документах.
• Близость: Как близко слова расположены друг к другу. Высокая оценка близости снижает вероятность синонимии, так как синонимы редко используются в одном предложении.
• Корреляция Заголовок/Анкор: Если одно слово часто встречается в заголовке или анкоре ссылки, а другое — в теле документа, это положительный сигнал синонимии.
• Морфология: Анализируются общие части слов (префиксы, суффиксы) и применяются правила словообразования (Word-form rules) для выявления вариантов (например, множественное число).
• Относительная частота: Сравнивается общая частотность слов. Если она сильно различается, слова вряд ли будут полезными синонимами в поиске.

На основе комбинации этих факторов система принимает решение, является ли пара слов синонимами.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание запросов и семантическое соответствие являются центральными элементами современного поиска. Автоматическая генерация синонимов, особенно на основе анализа контента, остается критически важной задачей для обеспечения релевантности и полноты выдачи во всех языках и тематиках. Описанные методы формируют фундаментальный подход к пониманию взаимосвязей между терминами.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для SEO (85/100). Он раскрывает конкретные механизмы, которые Google использует для понимания семантики и взаимозаменяемости терминов. Это напрямую влияет на то, как контент интерпретируется и ранжируется по широкому спектру запросов. Понимание этих механизмов (особенно роли заголовков, анкоров и использования вариативной лексики в тексте) критично для разработки эффективной контент-стратегии и внутренней перелинковки.

Детальный разбор

Термины и определения

Anchor (Анкор)

Текст ссылки, ведущей на документ. Используется для определения корреляции со словами в самом документе.

Closeness Score (Оценка близости)

Метрика, показывающая, насколько близко пара слов расположена друг к другу в документе (в пределах предложения или фразы). Высокая оценка близости является негативным индикатором синонимии.

Co-occurrence Frequencies (Частота совместной встречаемости)

Статистическая мера того, как часто пара слов встречается вместе в корпусе документов.

Title/Anchor Correlations (Корреляции Заголовок/Анкор)

Мера связи между словом, присутствующим в заголовке (Title) или анкоре (Anchor) документа, и другим словом, присутствующим в теле этого документа. Является положительным индикатором синонимии.

Word-Form Rules (Правила словообразования)

Набор правил, определяющих допустимые изменения базового слова (например, изменения окончаний, префиксов) для образования его вариантов (множественное число, гендерные формы и т.д.).

Word-Form Score (Оценка словоформы)

Метрика, показывающая, что слова имеют общие части (например, корень), а различия между ними соответствуют Word-Form Rules.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает несколько факторов для определения синонимов (Abstract, Description), однако основные независимые пункты формулы изобретения (Claims 1, 8, 15) сфокусированы на использовании корреляции между заголовками/анкорами и текстом документа.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод определения синонимов и их использования в поиске.

1. Выбирается пара слов (Слово А и Слово Б).
2. Анализируется документ, имеющий заголовок (title) или анкор (anchor).
3. Определяется, что Слово А встречается в заголовке или анкоре документа, а Слово Б (отличное от А) встречается в теле документа.
4. Система определяет, что Слово А и Слово Б являются синонимами, основываясь по крайней мере на этом факте (А в заголовке/анкоре, Б в документе).
5. Генерируется альтернативный поисковый запрос для исходного запроса, используя одно слово как замену для другого.

Claim 4 (Зависимый от 1): Дополняет метод, указывая, что определение синонимии также основывается на частоте совместной встречаемости (co-occurrence frequency) Слов А и Б в коллекции документов.

Claim 7 (Зависимый от 6): Уточняет характер взаимосвязи (relationship) между словами. Взаимосвязь определяется как частота, с которой Слово Б встречается в документах, когда Слово А встречается в заголовках или анкорах этих документов.

Техническая интерпретация: Ядром изобретения, защищенным этими Claims, является использование структуры документа и входящих ссылок как сигнала для определения синонимов. Если авторы документов и вебмастера систематически используют Слово А в заголовках/анкорах, а Слово Б в основном тексте для описания одной и той же сущности или концепции, система идентифицирует эту пару как синонимы и использует их для расширения запросов.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
На этом этапе собираются данные, необходимые для анализа: текст документов, их заголовки и анкоры входящих ссылок.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основная работа по генерации синонимов происходит здесь. Это офлайн-процесс, анализирующий весь корпус документов.

• Извлечение Признаков (Feature Extraction): Система вычисляет Co-occurrence frequencies, Closeness scores, Title/Anchor correlations и Word-form scores для пар слов.
• Генерация правил: Система также может автоматически генерировать Word-form rules на основе анализа уже известных синонимов.
• Результат: Создается база данных или список предопределенных синонимов (predetermined list).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Сгенерированные синонимы используются на этом этапе в реальном времени.

• Переписывание запроса (Query Rewriting): Когда пользователь вводит запрос, система обращается к базе данных синонимов, чтобы найти варианты для терминов запроса.
• Генерация альтернативного запроса: Система создает измененный запрос (altered query), добавляя синонимы или заменяя ими исходные термины.

RANKING – Ранжирование
Измененный запрос используется для поиска и ранжирования документов. Документы, содержащие синонимы, теперь могут быть найдены и ранжированы по исходному запросу.

Входные данные:

• Корпус документов (текст, заголовки).
• Анкоры входящих ссылок.
• (Опционально) Существующие пары синонимов (для генерации Word-form rules).

Выходные данные:

• База данных синонимов.
• Метрики для пар слов (Closeness scores, Word-form scores и т.д.).

На что влияет

• Контентные факторы: Влияет на интерпретацию текста, заголовков (Titles) и анкоров (Anchors). Патент подчеркивает важность этих элементов в определении семантики документа.
• Языковые аспекты: Метод не зависит от конкретного языка и может применяться для генерации синонимов в разных языках, включая редкие, для которых нет достаточных логов запросов или словарей.
• Морфология: Влияет на то, как система обрабатывает различные формы слова (множественное число, падежи, гендерные варианты), выходя за рамки простого стемминга.

Когда применяется

Генерация синонимов применяется постоянно в офлайн-режиме при индексировании и обновлении корпуса документов. Использование синонимов применяется в реальном времени при обработке поискового запроса пользователя для его расширения и улучшения полноты выдачи.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация синонимов (Офлайн / Индексирование)

1. Сбор данных: Получение корпуса документов с заголовками и анкорами.
2. Расчет совместной встречаемости: Определение Co-occurrence frequencies для пар слов в документах.
3. Расчет оценки близости: Определение Closeness scores для пар слов. Вычисление вероятности того, что слова находятся очень близко (например, < 4 слов), деленной на вероятность того, что они находятся рядом (например, < 100 слов).
4. Расчет корреляций Заголовок/Анкор: Определение корреляций между словами в заголовках или анкорах документов и словами в теле этих документов.
5. Расчет оценки словоформы: Определение Word-form scores для пар слов путем сравнения их префиксов, суффиксов и средних частей на соответствие Word-form rules.
6. Анализ относительной частоты: Сравнение общей частотности слов в паре.
7. Определение синонимов: Принятие решения о том, является ли пара слов синонимами, на основе взвешенной комбинации всех рассчитанных метрик. При этом Closeness score используется как негативный индикатор, а остальные — как положительные.
8. Сохранение: Сохранение идентифицированных синонимов в базе данных (predetermined list).

Процесс Б: Генерация правил словообразования (Офлайн)

1. Получение данных: Получение пар слов, которые уже идентифицированы как синонимы (например, из Процесса А или других источников).
2. Анализ структуры: Анализ пар слов, которые имеют общие части (префиксы, суффиксы, средние секции).
3. Генерация правил: Формирование Word-form rules, которые описывают наблюдаемые различия между синонимичными словоформами.

Процесс В: Использование синонимов (Онлайн / Понимание запросов)

1. Получение запроса: Получение исходного запроса от пользователя.
2. Поиск синонимов: Идентификация кандидатов в синонимы для слов или фраз в запросе из предопределенного списка (сгенерированного в Процессе А).
3. Формирование измененного запроса: Создание altered query с использованием синонимов (путем замены или добавления).
4. Поиск: Использование измененного запроса для идентификации результатов поиска.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы:
  • Текст документа (Body): Используется для расчета Co-occurrence frequencies, Closeness scores и Title/Anchor correlations.
  • Заголовки (Titles): Используются для расчета Title/Anchor correlations.
• Ссылочные факторы:
  • Анкор-тексты (Anchors): Используются для расчета Title/Anchor correlations. В патенте упоминаются URL anchors.
• Структурные/Лингвистические факторы:
  • Структура слов (Префиксы, Суффиксы): Используются для расчета Word-form scores и генерации Word-form rules.
  • Позиция слов в документе: Используется для расчета Closeness scores.

Какие метрики используются и как они считаются

• Closeness Score: Рассчитывается как отношение вероятности того, что слова находятся «очень близко» (например, менее 4 слов друг от друга), к вероятности того, что они находятся «рядом» (например, менее 100 слов друг от друга).
• Co-occurrence Frequency: Стандартный статистический расчет частоты совместного появления пары слов.
• Title/Anchor Correlation: Метрика, основанная на частоте, с которой Слово Б появляется в документе, при условии, что Слово А появляется в заголовке или анкоре этого документа (Claim 7).
• Word-Form Score: Оценка, основанная на применении Word-Form Rules к паре слов для проверки морфологического сходства.
• Relative Frequency (Относительная частота): Сравнение частотности кандидата и целевого слова. Кандидат не должен быть намного более или намного менее частым, чем целевое слово, чтобы быть полезным синонимом.

Выводы

1. Автоматическое определение синонимов из контента: Google активно использует статистический анализ корпуса документов для выявления синонимов, не полагаясь только на словари или поведение пользователей. Это позволяет системе адаптироваться к новой терминологии и различным языкам.
2. Заголовки и Анкоры как ключевые семантические маркеры: Патент (особенно Claims) подчеркивает критическую роль заголовков (Titles) и анкоров (Anchors) в определении синонимов. Если слово А используется в заголовке/анкоре, а слово Б в тексте, это сильный сигнал их взаимосвязи.
3. Близость как негативный сигнал (Closeness Score): В отличие от многих других факторов, физическая близость слов в тексте (в одном предложении) снижает вероятность того, что система сочтет их синонимами. Синонимы обычно используются для вариативности лексики в разных частях документа, а не рядом друг с другом.
4. Морфологический анализ за пределами стемминга (Word-Form Scores): Система использует сложные правила словообразования (Word-form rules), которые могут генерироваться автоматически, для идентификации морфологических вариантов. Это позволяет точнее определять связи, чем простой стемминг (например, отличать «university» от «universal»).
5. Важность частотного баланса: Чтобы синоним был полезен в поиске, его частотность не должна радикально отличаться от частотности исходного слова. Это предотвращает «зашумление» выдачи слишком общими терминами или включение слишком редких вариантов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация Заголовков (Titles) и Анкоров (Anchors): Используйте ключевые термины в заголовках страниц и в анкорах внутренних и внешних ссылок. Согласно патенту, это напрямую помогает системе понять, какие слова в тексте документа являются синонимами или тесно связанными с этими ключевыми терминами.
• Семантически согласованная внутренняя перелинковка: Обеспечьте, чтобы анкоры внутренних ссылок точно отражали основную тему целевой страницы. Вариативность анкоров допустима, но она должна быть семантически связана с контентом, чтобы система могла корректно вычислить Title/Anchor correlations.
• Использование вариативной лексики в контенте: Используйте синонимы и связанные термины в тексте документа. Это увеличивает Co-occurrence frequencies с основными терминами (в заголовках) и подтверждает семантическую связь.
• Соблюдение естественного расстояния между синонимами: Не нужно стараться употребить все синонимы в одном предложении. Естественное распределение синонимов по тексту предпочтительнее, так как слишком высокая Closeness Score является негативным фактором для определения синонимии.
• Корректное словообразование: Убедитесь, что используются правильные морфологические формы слов. Система использует Word-form rules для идентификации вариантов, и корректное использование языка помогает этому процессу.

Worst practices (это делать не надо)

• Несоответствие Заголовков/Анкоров и Контента: Использование кликбейтных заголовков или нерелевантных анкоров, термины из которых не поддерживаются контентом страницы. Это нарушает расчет Title/Anchor correlations и мешает системе корректно интерпретировать семантику страницы.
• Переспам синонимами в одном блоке текста: Плотное размещение синонимов рядом друг с другом (например, перечисление через запятую в тексте). Это может привести к высокому Closeness Score, что система интерпретирует как низкую вероятность синонимии в контексте данного патента.
• Использование только одного варианта термина (Keyword Cannibalization на уровне термина): Отсутствие вариативности лексики в документе. Это снижает возможности системы по выявлению семантических связей через Co-occurrence frequencies.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию создания контента, ориентированного на семантику и тематический охват, а не только на точное вхождение ключевых слов. Он демонстрирует, что Google обладает механизмами для глубокого анализа того, как термины используются в контексте (включая их позицию относительно заголовков и анкоров). Для SEO-стратегии это означает, что структура документа и качество текста имеют прямое влияние на то, как система понимает и расширяет запросы, по которым этот документ будет ранжироваться.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация статьи о путешествиях для выявления синонимов

Цель: Помочь Google понять, что термины «Отель», «Гостиница» и «Апартаменты» являются взаимозаменяемыми в контексте статьи о выборе жилья в Берлине.

1. Оптимизация Title: Использовать основной термин в заголовке: «Выбор лучшего отеля в Берлине: районы и цены».
2. Внутренняя перелинковка: Использовать анкоры, содержащие основные термины, для ссылок на эту статью: «Где найти отель в Берлине», «Лучшие гостиницы Берлина».
3. Использование в контенте (Title/Anchor Correlation): В тексте статьи активно использовать варианты. Система заметит, что когда в Title/Anchor используется «Отель» или «Гостиница», в тексте часто встречаются «Апартаменты» и «Гостиница».
4. Распределение в контенте (Closeness Score): Использовать термины в разных абзацах.
   Плохо: «В Берлине можно найти отель, гостиницу, апартаменты…» (Высокий Closeness Score).
   Хорошо: Использовать «Отель» в первом абзаце, «Гостиница» во втором, «Апартаменты» в третьем.
5. Результат: Система рассчитывает высокие Co-occurrence frequencies и Title/Anchor correlations при низком Closeness Score. Термины идентифицируются как синонимы. Статья начинает ранжироваться по запросам, содержащим любой из этих терминов.

Вопросы и ответы