Как Google вычисляет семантическую схожесть контента с помощью векторов тем и косинусного сходства

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему вычислительной сложности при определении схожести контента в очень больших базах данных. Он предлагает эффективный метод быстрого поиска документов, семантически похожих на исходный документ, без необходимости проводить полное попарное сравнение всех документов в базе, фокусируясь на концептуальном содержании, а не только на ключевых словах.

Что запатентовано

Запатентована система для вычисления схожести документов, основанная на генерации и сравнении Document Signatures. Каждая сигнатура представляет собой вектор, состоящий из тем (Topics), идентифицированных в документе (например, с помощью NLP), и весов (Weights), которые определяют значимость темы. Система использует инвертированный индекс (Topics Index) для быстрого поиска кандидатов и вычисляет оценку схожести, используя Cosine Similarity между векторами тем.

Как это работает

Система работает в два основных этапа:

• Индексирование: Для документа генерируется Document Signature (вектор тем и весов). Создается или обновляется Topics Index, который связывает каждую тему со списком документов, содержащих эту тему.
• Вычисление схожести: При получении исходного документа система использует Topics Index, чтобы быстро найти все другие документы, имеющие хотя бы одну общую тему. Это ограничивает пространство поиска. Затем система вычисляет Cosine Similarity между вектором исходного документа и векторами документов-кандидатов. Документы с наивысшими оценками считаются наиболее похожими.

Актуальность для SEO

Чрезвычайно высокая. Описанный механизм — сравнение векторов признаков с использованием Cosine Similarity — является фундаментальным для современного информационного поиска, NLP и машинного обучения. Хотя методы генерации векторов эволюционировали (от тематического моделирования к современным эмбеддингам типа BERT/MUM), математический принцип сравнения схожести, описанный в патенте, остается стандартом де-факто в семантическом и векторном поиске.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для SEO (8/10). Он не описывает алгоритм ранжирования, но раскрывает фундаментальный механизм, который Google использует для понимания тематической релевантности и взаимосвязей контента. Этот механизм лежит в основе систем рекомендаций (Google News, Discover), кластеризации контента и подтверждает переход от ключевых слов к взвешенным концептуальным темам как основе для оценки контента.

Детальный разбор

Термины и определения

Cosine Similarity (Косинусное сходство)

Метрика для измерения схожести между двумя векторами. В контексте патента используется для сравнения векторов тематических весов (Document Signatures). Вычисляется как нормализованное скалярное произведение векторов. Результат варьируется от 0 (нет сходства) до 1 (идентичны).

Document Signature (Сигнатура документа)

Представление документа в виде вектора признаков. Включает идентифицированные темы (Topics) и вес (Weight) для каждой темы.

Highest Weighted Overlapping Topics (Пересекающиеся темы с наибольшим весом)

Темы, которые вносят наибольший вклад в итоговую оценку Similarity Score между двумя документами. Показывают, почему документы похожи.

Index / Topics Index (Индекс тем)

Инвертированный индекс, содержащий список тем и ссылки на документы, которые содержат эти темы. Используется для эффективного поиска документов-кандидатов.

Similarity Score (Оценка схожести)

Числовое значение, представляющее степень схожести между двумя документами. Вычисляется путем сравнения их Document Signatures.

Source Document (Исходный документ)

Документ, для которого система ищет похожие документы.

Topic (Тема)

Абстрактная идея или концепция, представляющая содержание документа. Генерируется (например, с помощью NLP) и может не являться термином, присутствующим в тексте.

Weight / Topic Weight / Confidence Score (Вес темы / Оценка уверенности)

Числовое значение (например, от 0 до 1.0), которое количественно определяет, насколько сильно тема связана с документом. Сумма весов всех тем в документе обычно равна 1.0 или 100%.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод поиска похожих документов.

1. Система позволяет пользователю выбрать исходный документ (Source Document).
2. Система получает информацию об исходном документе (Topics и Weights).
3. Система обращается к индексу (Topics Index), хранящему темы и списки документов, содержащих эти темы.
4. Система выбирает набор документов (кандидатов), сравнивая темы исходного документа с записями индекса. Выбираются документы, которые имеют хотя бы одну общую тему. Каждый документ имеет свою Document Signature.
5. Система генерирует оценки схожести (Similarity Scores) на основе веса темы в исходном документе и веса той же темы в каждом документе из набора кандидатов.
6. Система выбирает подмножество документов из набора на основе оценок схожести.
7. Система выводит идентификаторы выбранного подмножества документов пользователю.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет метод генерации оценок схожести.

Генерация оценок включает вычисление нормализованного косинусного сходства (normalized cosine similarity) весов для каждой темы.

Claim 9 (Зависимый от 1): Описывает дополнительный вывод данных.

Система также выводит пользователю идентификаторы одной или нескольких пересекающихся тем с наибольшим весом (highest weighted overlapping topics).

Claim 11 (Зависимый от 1): Уточняет метод выбора подмножества документов.

Подмножество документов выбирается на основе предопределенного порогового значения оценки схожести (predetermined threshold similarity score).

Где и как применяется

Изобретение является инфраструктурным и затрагивает несколько этапов обработки данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит основная работа по подготовке данных. Система анализирует текст документа (например, с помощью NLP, который упоминается в патенте), генерирует Document Signature (вектор тем и весов) и сохраняет ее. Также на этом этапе строится или обновляется Topics Index.

RANKING / RERANKING / METASEARCH
Механизм вычисления схожести может применяться на этих этапах в различных сценариях:

• Рекомендательные системы: Для поиска похожих статей (например, в Google News или Discover).
• Кластеризация результатов: Для группировки похожих документов в поисковой выдаче или для внутренних нужд (например, определение Topical Authority сайта).
• Обнаружение дубликатов: Как один из сигналов для идентификации почти идентичного контента (очень высокий Similarity Score).

Входные данные:

• Текст документа (на этапе индексирования).
• Исходный документ или его Document Signature (на этапе поиска схожести).
• Topics Index.

Выходные данные:

• Document Signature и обновленный Topics Index (на этапе индексирования).
• Список похожих документов с их Similarity Scores.
• Опционально: Highest Weighted Overlapping Topics.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Применяется ко всем типам контента, которые могут быть представлены в текстовом виде (статьи, новости, веб-страницы, транскрипты видео/аудио).
• Стратегии рекомендаций: Патент напрямую влияет на то, как работают системы рекомендаций контента. Понимание этого механизма критично для оптимизации под Google Discover и Google News.
• Оценка тематической глубины: Влияет на то, как система оценивает тематическую сфокусированность контента. Документы с четко выраженными основными темами (высокие веса) будут иметь высокие оценки схожести с другими сфокусированными документами по этим же темам.

Когда применяется

• При индексировании/обновлении контента: Для генерации Document Signature и обновления Topics Index. Патент упоминает триггеры (trigger event) для обновления: создание/удаление документа, изменение контента документа.
• По запросу системы или пользователя: Когда необходимо найти документы, похожие на заданный исходный документ.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексирование (Подготовка данных)

1. Получение текста документа: Система получает текст нового или обновленного документа.
2. Генерация сигнатуры документа: Текст обрабатывается (например, NLP-системой) для определения абстрактных тем (Topics) и вычисления весов (Weights) для каждой темы. Веса показывают значимость темы в документе (сумма весов часто = 1.0).
3. Сохранение сигнатуры: Document Signature (вектор тем и весов) сохраняется.
4. Обновление индекса тем: Система обновляет Topics Index. Для каждой темы в сигнатуре документа в индекс добавляется ссылка на этот документ.

Процесс Б: Вычисление схожести (Поиск похожих документов)

1. Идентификация тем исходного документа: Система получает исходный документ и извлекает его Document Signature.
2. Поиск кандидатов (Эффективность): Система обращается к Topics Index и находит все остальные документы, которые имеют хотя бы одну общую тему с исходным документом. Это формирует набор документов-кандидатов.
3. Сравнение сигнатур (Вычисление): Система сравнивает Document Signature исходного документа с сигнатурой каждого документа-кандидата.
4. Вычисление Similarity Score: Для каждой пары документов вычисляется оценка схожести. Основной метод, указанный в Claims, — Cosine Similarity. Это делается путем расчета нормализованного скалярного произведения векторов их тем.

Выводы

1. Документы как векторы тем: Патент подтверждает, что Google представляет документы как векторы (Document Signatures) в многомерном тематическом пространстве. Каждое измерение — это тема (Topic), а значение — вес (Weight).
2. Схожесть через геометрию (Cosine Similarity): Тематическая схожесть определяется не совпадением ключевых слов, а геометрической близостью векторов в этом пространстве. Это позволяет находить концептуально близкий контент, даже если лексика различается.
3. Приоритет абстрактных тем: Система оперирует абстрактными Topics, сгенерированными на основе содержания (NLP), а не просто извлеченными терминами. Это подчеркивает важность семантического анализа.
4. Важность весов (Weights): Недостаточно просто упомянуть тему. Важно, насколько сильно эта тема выражена в документе. Два документа будут считаться очень похожими, только если у них совпадают темы с высокими весами.
5. Эффективность за счет индексации: Ключевым элементом эффективности является Topics Index. Он позволяет избежать сравнения исходного документа со всеми документами в базе, ограничивая вычисления только теми, которые имеют хотя бы одну общую тему.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на тематической глубине и когерентности: Создавайте контент, который глубоко раскрывает основные темы. Цель — добиться высоких весов (Weights) для ключевых тем в Document Signature. Это повышает вероятность высокого Cosine Similarity с другими авторитетными документами или запросами по этой теме.
• Оптимизация под концепции (Topical Authority): Сосредоточьтесь на полном раскрытии концепций и сущностей. Так как система использует абстрактные Topics, важно обеспечить семантическую полноту контента, а не просто наличие ключевых слов.
• Оптимизация для рекомендательных систем (Discover/News): Чтобы контент рекомендовался пользователям, интересующимся определенной темой, он должен иметь высокую тематическую схожесть (Cosine Similarity) с контентом, который они уже потребляют. Это требует четкого тематического фокуса.
• Создание тематических хабов (Topic Clusters): При создании кластеров убедитесь, что страницы внутри кластера имеют высокие показатели Cosine Similarity. Это укрепляет семантическую связь между страницами и помогает строить Topical Authority.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание несфокусированного контента (Topic Dilution): Контент, который поверхностно затрагивает множество разных тем, получит низкие веса по всем этим темам. Такой документ будет иметь низкий Cosine Similarity с любым сфокусированным контентом и вряд ли будет считаться высокорелевантным.
• Игнорирование семантики и Keyword Stuffing: Попытки манипулировать релевантностью путем повторения ключевых слов неэффективны, так как система анализирует абстрактные темы и их веса, а не плотность терминов.
• Создание почти дублированного контента (Near-Duplicate): Этот механизм может использоваться для эффективного обнаружения страниц с очень высоким Cosine Similarity (близким к 1.0). Создание множества страниц с минимальными отличиями приведет к их кластеризации и каноникализации не в пользу дублей.

Стратегическое значение

Патент описывает фундаментальный механизм, лежащий в основе семантического поиска и векторного представления данных в Google. Он демонстрирует, как Google математически интерпретирует тематическое содержание и его схожесть. Понимание Cosine Similarity и концепции векторов тем критически важно для Senior SEO-специалистов, так как эти принципы используются повсеместно. Стратегия должна строиться вокруг создания сильных, четких тематических сигналов и построения Topical Authority.

Практические примеры

Сценарий: Анализ тематического фокуса и оптимизация релевантности

Анализ контента:

• Статья А (Сфокусированная): Глубокое погружение в SEO и контент-маркетинг.
  • Предполагаемая Сигнатура: {«SEO»: 0.6, «Контент-маркетинг»: 0.35, «Цифровой маркетинг»: 0.05}
• Статья Б (Обзорная): Краткий обзор всех направлений (SEO, SMM, PPC).
  • Предполагаемая Сигнатура: {«SEO»: 0.2, «SMM»: 0.3, «PPC»: 0.3, «Цифровой маркетинг»: 0.2}
• Запрос пользователя (Интерпретация): «Стратегии SEO».
  • Предполагаемая Сигнатура запроса: {«SEO»: 0.9, «Стратегии»: 0.1}

Вычисление схожести:

Система вычислит Cosine Similarity между запросом и статьями.

• Схожесть (Запрос, Статья А): Будет высокой, так как обе сигнатуры имеют значительный вес для темы «SEO» (0.9 и 0.6).
• Схожесть (Запрос, Статья Б): Будет низкой. Хотя Статья Б содержит тему «SEO», ее вес (0.2) значительно ниже, а фокус размыт другими темами (SMM, PPC), что снизит итоговый показатель схожести с узким запросом.

Результат для SEO: Статья А будет признана значительно более релевантной для данного сфокусированного запроса, чем обзорная Статья Б.

Вопросы и ответы