Как Google использует машинное обучение для распознавания и маркировки контента (изображений, видео, текста)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему идентификации и классификации контента (изображений, видео, аудио, текста) при отсутствии или ненадежности связанного с ним описательного текста или метаданных. Традиционные поисковые системы часто полагаются на окружающий текст для понимания мультимедиа (например, изображение рядом со словом «автомобиль»). Данное изобретение позволяет системе анализировать сам контент и автоматически присваивать ему релевантные метки (Labels), устраняя зависимость от внешних текстовых данных.

Что запатентовано

Запатентована система автоматической маркировки контента с использованием машинного обучения. Суть изобретения заключается в генерации классификаторов (Classifiers), основанных на «высокоуровневых конъюнкциях» (High Order Conjunctions) признаков контента. Система обучается на наборе данных, выделяет схожие элементы (Clusters) и итеративно определяет, какая комбинация этих элементов лучше всего предсказывает наличие определенной метки.

Как это работает

Механизм работает в несколько этапов:

• Сбор обучающих данных: Используется набор контента, уже ассоциированного с метками.
• Кластеризация признаков: Контент (например, изображения) разбивается на части (регионы). Схожие части группируются в кластеры. Создается «конечный словарь» (Finite Vocabulary), связывающий кластеры с метками.
• Генерация классификатора: Система итеративно ищет комбинации кластеров (Conjunctions), которые имеют сильную корреляцию с конкретной меткой. Процесс ищет оптимальную «высокоуровневую конъюнкцию», которая становится классификатором для этой метки.
• Маркировка нового контента: Новый контент анализируется, его части соотносятся с существующими кластерами. Если комбинация кластеров соответствует классификатору, контенту присваивается соответствующая метка.

Актуальность для SEO

Высокая. Описанные в патенте методы лежат в основе современных систем компьютерного зрения и анализа контента (таких как Google Lens, Cloud Vision AI, системы распознавания объектов в Поиске по Картинкам и Видео). Хотя конкретные алгоритмы машинного обучения эволюционировали с момента подачи заявки (например, в сторону глубокого обучения), запатентованный подход к обучению признаков для предсказания меток остается фундаментальным для понимания того, как Google интерпретирует мультимедийный контент.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение для SEO, особенно в области оптимизации изображений и видео. Он описывает механизм, позволяющий Google понимать мультимедийный контент независимо от традиционных сигналов (alt-текст, имена файлов, окружающий текст). Это смещает фокус с манипулирования метаданными на качество и ясность самого визуального или аудиовизуального контента. Способность Google распознавать объекты и сцены напрямую влияет на ранжирование в вертикалях Image Search и Video Search.

Детальный разбор

Термины и определения

Bounded Priority Queue (Ограниченная очередь с приоритетом)

Структура данных, используемая в процессе генерации классификатора для хранения и ранжирования лучших кандидатов в конъюнкции (узлов) на основе их оценки (Score).

Classifier (Классификатор)

Модель (в данном патенте — высокоуровневая конъюнкция), которая используется для предсказания метки (Label) для нового контента на основе его признаков (Clusters).

Cluster (Кластер)

Группа схожих признаков или частей контента (например, схожих регионов на разных изображениях), выделенная из обучающего набора.

Conditional Probabilities (Условные вероятности)

Вероятность того, что конъюнкция, идентифицированная узлом (Node), связана с определенной меткой (Label). Используется как оценка (Score) для выбора лучших конъюнкций.

Conjunction (Конъюнкция)

Набор или комбинация двух или более кластеров.

Distributed Data Set (Распределенный набор данных)

Набор данных, который указывает вероятность наблюдения определенных наборов кластеров (Conjunctions) в корпусе контента.

Finite Vocabulary (Конечный словарь)

Конечное число ассоциаций между сгенерированными кластерами (Clusters) и метками (Labels), полученное из обучающего набора.

High Order Conjunction (Высокоуровневая конъюнкция)

Сложная комбинация множества кластеров. Является результатом итеративного расширения более простых конъюнкций для улучшения предсказательной силы.

Label (Метка)

Описательный текст, слово, символ или другие метаданные, описывающие контент.

Training Content / Training Set (Обучающий контент / Обучающий набор)

Набор контента (изображения, текст, видео и т.д.), который уже имеет ассоциированные метки и используется для обучения системы (генерации кластеров и классификаторов).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной итеративный метод генерации классификатора (хотя термин «Classifier» в этом пункте явно не используется, описываемый процесс служит именно этой цели).

1. Система генерирует множество различных кластеров (distinct clusters) из обучающего контента, представляющих признаки элементов контента.
2. Идентифицируются конъюнкции (комбинации) этих кластеров на основе вероятности наблюдения признака кластера в коллекции элементов контента.
3. Идентифицированные конъюнкции оцениваются (scoring) на основе условной вероятности (conditional probability) того, что конъюнкция связана с определенной меткой (Label).
4. Выбирается «текущая конъюнкция» (current conjunction) — та, чья оценка удовлетворяет определенному условию (т.е. лучшая на данном этапе).
5. Генерируются одна или более дочерних конъюнкций более высокого порядка (higher-order child conjunctions). Это достигается путем добавления одного или нескольких дополнительных кластеров к текущей конъюнкции.
6. Этот процесс (шаг 5) выполняется, если не достигнуто условие остановки (stopping condition).

Это описание классического алгоритма итеративного улучшения (например, boosting или жадного выбора признаков). Цель — найти оптимальную комбинацию признаков (кластеров), которая максимально надежно предсказывает наличие метки, путем последовательного добавления новых признаков, улучшающих общую оценку.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует условия остановки и генерацию классификатора.

1. Определяется, что условие остановки достигнуто, если наилучшая из дочерних конъюнкций имеет оценку ниже, чем оценка текущей конъюнкции (т.е. дальнейшее усложнение модели не улучшает предсказание).
2. Если условие остановки НЕ достигнуто, лучшая дочерняя конъюнкция назначается новой текущей конъюнкцией (итерация продолжается).
3. Из текущей конъюнкции генерируется классификатор (Classifier) для метки.

Где и как применяется

Изобретение применяется в основном на этапе обработки и анализа контента для его глубокого понимания.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента. Система выполняет сложные вычисления для анализа контента:

1. Извлечение признаков (Feature Extraction): Мультимедийный или текстовый контент анализируется (парсится на регионы, анализируются пиксели, аудиодорожки или текстовые паттерны).
2. Классификация и Маркировка (Classification & Tagging): С помощью предварительно сгенерированных Classifiers система распознает объекты, сцены, действия или темы в контенте и присваивает ему соответствующие метки (Labels). Эти метки сохраняются в индексе как аннотации к контенту.

RANKING – Ранжирование
Сгенерированные метки используются как сигналы ранжирования. Это особенно критично для вертикальных поисков:

• Image Search / Video Search: Ранжирование в значительной степени опирается на эти автоматически сгенерированные метки для определения релевантности контента запросу пользователя, особенно если метаданные (alt-text, title) отсутствуют или неточны.
• Web Search: Понимание содержимого изображений и видео на веб-странице помогает лучше классифицировать тематику и качество страницы в целом.

Входные данные:

• Обучающий контент (с существующими метками) для офлайн-процессов.
• Новый контент (без меток или с непроверенными метками) во время индексирования.

Выходные данные:

• Finite Vocabulary (Кластеры, связанные с метками).
• Classifiers (Модели для предсказания меток).
• Автоматически сгенерированные Labels (теги, аннотации), ассоциированные с новым контентом в индексе.

На что влияет

• Типы контента: Патент явно указывает, что применим к изображениям, веб-страницам, печатным материалам, аудио, видео и тексту. Наибольшее влияние оказывается на мультимедийный контент, который сложнее анализировать текстовыми методами.
• Специфические запросы: Улучшает ответы на запросы, где интент связан с визуальной составляющей (например, поиск изображений по объектам, цветам, стилям) или аудиовизуальным контентом.
• Конкретные ниши: Критически важно для E-commerce (распознавание товаров на фото), Travel (распознавание локаций), Media (классификация видеоконтента).

Когда применяется

• Офлайн-процессы (Обучение): Генерация Finite Vocabulary и Classifiers — это ресурсоемкие процессы машинного обучения, которые выполняются офлайн или в пакетном режиме на больших объемах данных (Training Set).
• Индексирование (Применение): Классификаторы применяются к новому контенту по мере его обнаружения и индексирования для автоматической маркировки.

Пошаговый алгоритм

Процесс состоит из трех основных фаз.

Фаза А: Генерация Конечного Словаря (Офлайн)

1. Сбор данных: Идентификация обучающего набора контента (Training Set), где элементы уже ассоциированы с метками (Labels).
2. Парсинг и анализ: Каждый элемент контента обрабатывается для извлечения признаков. Например, изображения анализируются в разных масштабах и позициях, разбиваясь на регионы (например, блоки пикселей).
3. Кластеризация: Извлеченные признаки сравниваются между собой. Схожие паттерны или регионы группируются в кластеры (Clusters).
4. Создание словаря: Формируется Finite Vocabulary путем ассоциации сгенерированных кластеров с метками исходного контента.

Фаза Б: Генерация Классификатора (Офлайн)

1. Генерация набора данных: Создается Distributed Data Set, оценивающий вероятность наблюдения различных комбинаций кластеров (Conjunctions) в корпусе контента.
2. Инициализация очереди: Генерируется Bounded Priority Queue. В нее может быть вставлен пустой корневой узел.
3. Оценка узлов: Узлы (представляющие конъюнкции) в очереди оцениваются (Scoring). Оценка основана на условной вероятности (Conditional Probability) связи конъюнкции с конкретной меткой (силе корреляции).
4. Выбор лучшего узла: Идентифицируется узел в очереди, который лучше всего предсказывает существование метки.
5. Проверка расширения: Система проверяет, можно ли расширить этот узел (добавить к конъюнкции еще один кластер) и достигнуто ли условие остановки.
6. Расширение узла: Если условие не достигнуто, узел расширяется, создавая дочерние узлы (Higher-order child conjunctions).
7. Итерация: Идентифицируется следующий лучший узел среди дочерних. Процесс повторяется с шага 5, пока не будет достигнуто условие остановки (например, расширение больше не улучшает оценку).
8. Генерация классификатора: Лучшая найденная конъюнкция используется для генерации Classifier для данной метки.

Фаза В: Применение и Маркировка (Индексирование)

1. Получение нового контента: Идентификация нового контента для анализа.
2. Парсинг: Новый контент обрабатывается тем же методом, что и обучающий набор (Фаза А, шаг 2).
3. Сопоставление с кластерами: Извлеченные признаки сопоставляются с существующими кластерами из Finite Vocabulary.
4. Применение классификатора: Сгенерированные Classifiers применяются к набору кластеров нового контента.
5. Маркировка: Если классификатор обнаруживает сильную корреляцию, контент помечается (Tagging) соответствующей меткой.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система фокусируется на анализе самого контента, а не его метаданных.

• Мультимедиа факторы: Являются основными данными для анализа. Для изображений и видео это пиксельные данные. Система анализирует регионы (regions), паттерны (patterns), различные масштабы (scales) и позиции (positions). Для аудио — соответствующие аудиоданные.
• Контентные факторы: Если система применяется для классификации текста, входными данными являются текстовые паттерны, слова или фразы.
• Системные данные (для обучения): Существующие Labels, ассоциированные с Training Content. Они используются как целевая переменная для обучения классификаторов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Similarity (Схожесть): Метрика, используемая на этапе кластеризации для определения того, насколько похожи два региона или паттерна контента. Патент не детализирует конкретные алгоритмы схожести.
• Probability of Observing Sets of Clusters: Метрика из Distributed Data Set. Отражает частоту, с которой определенная комбинация кластеров (Conjunction) встречается в корпусе контента.
• Score (Оценка) / Conditional Probability: Ключевая метрика для генерации классификатора. Она измеряет силу корреляции между конъюнкцией кластеров и конкретной меткой. Высокая оценка означает, что наличие данной комбинации признаков с высокой вероятностью предсказывает наличие метки.

Выводы

1. Понимание контента на уровне признаков: Патент подтверждает стратегию Google по глубокому анализу контента на уровне его базовых признаков (визуальных, аудио, текстовых паттернов), а не только по метаданным или окружающему тексту.
2. Автоматизация маркировки: Система предназначена для масштабной автоматической генерации меток (тегов) для контента. Это позволяет значительно обогатить индекс данными о содержании мультимедиа.
3. Сложные классификаторы (High Order Conjunctions): Google не просто ищет отдельные признаки, а определяет сложные комбинации признаков, которые вместе предсказывают метку. Например, не просто наличие «колеса» и «металла», а их специфическое сочетание, формирующее «автомобиль».
4. Итеративное машинное обучение: Для генерации классификаторов используется сложный итеративный процесс (похожий на алгоритмы boosting), который оптимизирует предсказательную силу модели путем последовательного добавления признаков.
5. Универсальность подхода: Описанный механизм является универсальным и может применяться к любому типу контента, который можно разбить на признаки и кластеризовать (изображения, видео, аудио, текст).
6. Снижение роли традиционных SEO-сигналов для мультимедиа: Для ранжирования изображений и видео система может полагаться на распознанное содержание (автоматические метки), что снижает вес таких факторов, как alt-текст или имя файла, если они противоречат содержанию.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на визуальной ясности и качестве (Image/Video SEO): Создавайте высококачественный, четкий и недвусмысленный мультимедийный контент. Изображения и видео должны ясно демонстрировать объект, сцену или тему. Чем проще системе распознать контент (извлечь признаки и сопоставить их с кластерами), тем выше вероятность корректной маркировки.
• Оригинальность и разнообразие контента: Используйте оригинальные изображения и видео. Система обучается на огромном количестве данных. Оригинальный контент с уникальными признаками может быть лучше классифицирован по сравнению с заезженными стоковыми фото. Для E-commerce: показывайте товары с разных ракурсов, чтобы система могла извлечь больше признаков.
• Согласованность контента и метаданных: Убедитесь, что традиционные SEO-сигналы (alt-текст, заголовки, окружающий текст) точно соответствуют содержанию мультимедиа. Хотя система стремится понять контент напрямую, согласованные сигналы укрепляют уверенность системы в классификации.
• Оптимизация превью (Thumbnails): Для видеоконтента используйте репрезентативные и четкие изображения для превью, так как они часто анализируются системами распознавания для быстрой классификации содержания видео.

Worst practices (это делать не надо)

• Вводящий в заблуждение контент (Misleading Visuals): Использование изображений или видео, которые визуально не соответствуют заявленной теме или тексту страницы. Система распознавания может идентифицировать это несоответствие.
• Чрезмерная оптимизация метаданных (Keyword Stuffing): Перенасыщение alt-текстов или имен файлов ключевыми словами в надежде повлиять на ранжирование, особенно если эти слова не описывают изображение. Система может игнорировать метаданные в пользу автоматически сгенерированных меток.
• Использование генериков и стоков без необходимости: Полагаться исключительно на общие стоковые изображения, которые не несут дополнительной ценности для пользователя и могут быть слабо связаны с контекстом страницы.
• Низкое качество мультимедиа: Использование изображений с низким разрешением, плохим освещением или артефактами сжатия, что затрудняет извлечение признаков и корректную кластеризацию.

Стратегическое значение

Этот патент является одним из foundational-элементов в развитии компьютерного зрения и машинного обучения в Google. Он демонстрирует переход от анализа окружения контента к анализу самого контента. Для долгосрочной SEO-стратегии это означает необходимость интеграции мультимедийного контента как полноценной части семантического наполнения сайта. Способность Google автоматически маркировать контент позволяет ему лучше оценивать релевантность и качество страницы, проверяя, действительно ли изображения и видео соответствуют текстовому контексту и интенту пользователя.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация карточки товара (E-commerce Image SEO)

1. Задача: Улучшить ранжирование изображения товара «Красные кроссовки Nike Air Max» в Image Search.
2. Действия (основанные на патенте): Вместо использования одного фото, загружаются несколько высококачественных изображений с разных ракурсов (сверху, сбоку, подошва, крупный план логотипа). Фотографии делаются на контрастном фоне для четкого выделения объекта.
3. Как работает система: Система анализирует изображения, извлекает признаки (форма кроссовка, текстура материала, форма подошвы, логотип Nike, красный цвет). Эти признаки сопоставляются с кластерами. Комбинация этих признаков (High Order Conjunction) активирует классификаторы для меток «Nike», «Air Max», «Кроссовки», «Красный».
4. Ожидаемый результат: Изображения получают точные автоматические метки, что значительно повышает их шансы на ранжирование по релевантным запросам в Image Search, даже если alt-текст был бы менее точным.

Сценарий 2: Классификация информационного видео

1. Задача: Помочь Google понять содержание длинного видео-обзора о садоводстве.
2. Действия: Видео структурируется с четкими визуальными сегментами. Когда обсуждается посадка роз, в кадре крупным планом показываются розы, инструменты, процесс посадки. Используется четкая аудиодорожка.
3. Как работает система: Система анализирует видеоряд и аудио (патент применим и к аудио). Визуальные сегменты с розами кластеризуются. Аудио сегменты также кластеризуются. Комбинация визуальных и аудио кластеров позволяет системе с высокой уверенностью присвоить этому сегменту видео метку «посадка роз».
4. Ожидаемый результат: Google лучше понимает тематику видео и его структуру, что может способствовать появлению видео в Video Search и потенциально в блоках Key Moments по запросам о садоводстве.

Вопросы и ответы