Как Google оптимизирует индексирование и поиск по сильно пересекающимся наборам структурированных данных (на примере ТВ-программ)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности индексирования и поиска в больших объемах коррелированных групп данных (correlated data groups). Это наборы данных, имеющие значительное пересечение элементов. В качестве основного примера используются списки ТВ-каналов (channel lineups) от различных провайдеров (например, 55 000 списков в США). Индексирование каждого списка по отдельности приводит к массовому дублированию данных (один и тот же национальный канал хранится многократно). Это увеличивает размер индекса, усложняет его синхронизацию в распределенных дата-центрах и снижает эффективность поиска.

Что запатентовано

Запатентована система создания и использования кластеризованного поискового индекса (clustered search index). Суть изобретения заключается в идентификации наборов элементов (например, ТВ-каналов), которые часто встречаются вместе в различных группах (списках каналов). Эти общие наборы объединяются в кластеры (или sub-lineups), которые затем индексируются независимо. Это позволяет устранить дублирование общих элементов и оптимизировать хранение.

Как это работает

Система работает в два этапа:

1. Создание индекса: Система анализирует все доступные группы данных (lineups). Она идентифицирует общие элементы, используя один из двух методов:

• Сравнение схожести: Попарное сравнение групп. Если две группы похожи выше определенного порога (например, 90%), они объединяются.
• Анализ частоты: Подсчет, как часто каждый элемент встречается во всех группах. Элементы с похожей частотой кластеризуются вместе (например, национальные каналы).

Дубликаты внутри сформированных кластеров устраняются.

2. Обработка запроса: При получении запроса система анализирует его характеристики (например, местоположение пользователя). На основе этих характеристик выбираются только релевантные кластеры. Поиск выполняется только по ним, что значительно ускоряет процесс.

Актуальность для SEO

Средняя. Патент описывает инфраструктурное решение для оптимизации поиска по структурированным данным. Хотя примеры сосредоточены на ТВ-программах (актуально для сервисов типа Google TV), базовый принцип кластеризации коррелированных данных актуален для любых систем, работающих с большими, частично пересекающимися наборами данных.

Важность для SEO

Влияние на стандартные SEO-стратегии для веб-поиска минимальное (1/10). Патент является чисто инфраструктурным и описывает внутренние процессы оптимизации индексирования Google для специфических вертикалей (TV Program Search). Он не касается факторов ранжирования веб-страниц, анализа контента, ссылок или сигналов качества (E-E-A-T). Он не дает прямых рекомендаций для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов в органическом поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

Channel Lineup (Список каналов)

Набор ТВ-каналов, предлагаемый конкретным провайдером для определенного региона или пакета подписки. Пример Correlated data group.

Cluster (Кластер)

Набор элементов данных (например, каналов), которые часто встречаются вместе в разных Channel Lineups. Также называется sub-lineup. Кластеры индексируются независимо.

Clustered Search Index (Кластеризованный поисковый индекс)

Поисковый индекс, организованный на основе кластеров, а не полных исходных групп данных.

Correlated Data Groups (Коррелированные группы данных)

Наборы данных, которые имеют значительное пересечение элементов. Например, списки каналов разных провайдеров, включающие одни и те же национальные каналы.

Frequency (Частота)

Метрика, показывающая, в скольких различных группах данных (lineups) встречается конкретный элемент данных (канал).

Query Characteristics (Характеристики запроса)

Информация, связанная с запросом (местоположение пользователя, IP-адрес, информация о подписке), используемая для выбора релевантных кластеров для поиска.

Threshold (Порог)

Значение, используемое для принятия решений о кластеризации. Может относиться к степени совпадения между списками (overlap threshold) или к уровню частоты встречаемости каналов (frequency threshold).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает два основных подхода к кластеризации: на основе частотности (Frequency-based) и на основе схожести (Similarity-based).

Claim 1 (Независимый пункт, Frequency-based): Описывает основной метод создания поискового индекса.

1. Идентификация наборов элементов данных, общих для двух или более коррелированных групп данных.
2. Уточнение: Наборы идентифицируются в соответствии с частотой (respective frequency) каждого элемента (сколько раз элемент появляется в разных группах).
3. Генерация множества кластеров.
4. Индексирование каждого кластера так, чтобы его можно было выбирать и искать независимо от других.
5. Хранение каждого индексированного кластера в памяти.

Claim 14 (Зависимый от 4, Frequency-based): Детализирует процесс для ТВ-каналов.

1. Получение частоты для каждого ТВ-канала.
2. Идентификация кандидатов в кластеры по частотным группировкам (frequency groupings).
3. Выбор кластеров из кандидатов на основе по крайней мере одной характеристики (например, местоположения, популярности, языка или типа контента – см. Claim 17).

Claim 6 (Зависимый от 4, Similarity-based): Описывает альтернативный метод кластеризации.

Идентификация наборов включает сравнение двух списков ТВ-каналов для определения, являются ли они схожими в пределах первого порога (first threshold). Генерация кластера включает объединение этих двух списков.

Claim 7 (Зависимый от 6): Детализирует процесс объединения.

Объединение двух списков ТВ-каналов включает их слияние без дубликатов, так что результирующий кластер содержит не более одного экземпляра каждого канала из комбинации.

Claim 19 (Зависимый от 1): Описывает процесс использования индекса для поиска.

1. Получение поискового запроса.
2. Парсинг запроса для идентификации характеристики запроса.
3. Выбор одного или нескольких кластеров на основе этой характеристики.
4. Поиск в выбранных кластерах.
5. Слияние результатов поиска.

Где и как применяется

Этот патент относится к инфраструктуре поисковой системы для специализированных вертикалей поиска (например, TV Program Search).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основное применение патента. Система (Clustering Module) анализирует базу данных списков каналов (Lineup Database) и генерирует Clustered Search Index. Это офлайн-процесс, который преобразует исходные коррелированные данные в оптимизированную структуру индекса, используя методы сравнения схожести или анализа частот.

RANKING – Ранжирование (Этап Retrieval/Отбор кандидатов)
На этом этапе изобретение используется для повышения эффективности поиска. Модуль обработки запросов (Query Processing Module) использует Query Characteristics для выбора только релевантных кластеров из Clustered Search Index. Поиск (отбор кандидатов) выполняется только в рамках этих выбранных кластеров, что сокращает объем обрабатываемых данных.

Входные данные:

• База данных всех доступных списков каналов (Lineup Database).
• (На этапе поиска) Поисковый запрос пользователя с характеристиками (местоположение, подписка).

Выходные данные:

• Оптимизированный Clustered Search Index (на этапе индексирования).
• Результаты поиска по ТВ-программе (на этапе обработки запроса).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на структурированные данные в специализированных вертикалях. В патенте явно указаны ТВ-программы и списки каналов. Не влияет на ранжирование неструктурированного контента в основном веб-поиске.
• Техническая эффективность: Влияет на скорость поиска и требования к хранению данных для индекса ТВ-программ.

Когда применяется

• Индексирование: Активируется при обновлении базы данных списков каналов для построения или перестройки Clustered Search Index.
• Поиск: Применяется в реальном времени при получении запроса от пользователя в соответствующей вертикали (например, поиск ТВ-шоу).

Пошаговый алгоритм

В патенте описаны два метода генерации кластеров и один метод поиска.

Алгоритм А: Генерация кластеров на основе схожести (Similarity Threshold) (FIG. 4)

1. Выбор базового списка: Выбрать некластеризованный список каналов в качестве базового (Base Lineup).
2. Выбор целевого списка: Выбрать другой некластеризованный список в качестве целевого (Target Lineup).
3. Сравнение и проверка порога: Определить, соответствуют ли базовый и целевой списки друг другу в пределах заданного порога (Threshold), например, 90% совпадения каналов.
4. Кластеризация (Если ДА): Сгруппировать целевой список с базовым.
5. Итерация целей: Проверить, есть ли еще некластеризованные списки для сравнения с текущим базовым. Если да, вернуться к шагу 2.
6. Итерация баз: Проверить, есть ли еще кандидаты на роль базового списка. Если да, вернуться к шагу 1.
7. Финализация и устранение дубликатов: Объединить все списки внутри каждой сформированной группы (кластера). Устранить дубликаты каналов внутри каждого кластера.
8. Индексирование: Сохранить кластеры для создания Clustered Search Index.

Алгоритм Б: Генерация кластеров на основе анализа частот (Frequency Analysis) (FIG. 7)

1. Расчет частот: Для каждого уникального канала подсчитать его частоту (Frequency) — в скольких списках (lineups) он встречается.
2. Сортировка: Отсортировать каналы по частоте.
3. Идентификация плато: Определить группы каналов с близкими значениями частоты (Relative Plateaus).
4. Определение порогов: Идентифицировать пороговые значения частоты (Threshold Values) между плато.
5. Определение кандидатов: Определить кандидатов в кластеры на основе этих порогов.
6. Суб-кластеризация (Опционально): Для групп с низкой частотой (например, местные каналы) выполнить дальнейшее разделение на основе дополнительных факторов (местоположение, язык, тип контента).
7. Устранение дубликатов: Убедиться, что каждый канал присутствует в кластере только один раз.
8. Индексирование: Сохранить кластеры для создания Clustered Search Index.

Алгоритм В: Обработка поискового запроса (FIG. 8)

1. Получение запроса: Получить запрос на поиск ТВ-программы.
2. Парсинг характеристик: Идентифицировать релевантные характеристики запроса (Query Characteristics).
3. Выбор кластеров: Выбрать один или несколько релевантных кластеров из Clustered Search Index.
4. Поиск: Выполнить поиск только по выбранным кластерам для получения оценок релевантности (Relevancy Scores).
5. Слияние результатов: Объединить результаты поиска из разных кластеров.
6. Фильтрация: Отфильтровать объединенные результаты на основе информации о пользователе (например, применить специфическое для пользователя отображение номеров каналов, так как кластеризация может выполняться по позывным (call signs)).
7. Возврат результатов: Вернуть отфильтрованные результаты пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на структурированных данных, необходимых для индексирования ТВ-программ. Факторы веб-поиска не упоминаются.

• Структурные факторы (Lineup Data): Списки каналов (Channel Lineups). Включают идентификаторы каналов (call signs) и отображение этих идентификаторов на номера каналов у конкретного провайдера.
• Контентные факторы (Program Data): Данные о ТВ-программах, связанные с каждым каналом (расписание, метаданные).
• Географические факторы: Местоположение, связанное со списком каналов. Используется для кластеризации региональных и локальных каналов, особенно при частотном анализе (Алгоритм Б, шаг 6).
• Пользовательские факторы: При обработке запроса используются характеристики пользователя (местоположение, IP, данные о подписке) для выбора релевантных кластеров.

Какие метрики используются и как они считаются

Используются метрики для оптимизации структуры индекса:

• Frequency (Частота): Подсчет количества списков, в которых присутствует данный канал. Используется в Алгоритме Б.
• Overlap Threshold (Порог пересечения): Процент или количество общих каналов между двумя списками. Используется в Алгоритме А для определения схожести.
• Frequency Thresholds (Пороги частоты): Значения частоты, определяющие границы между плато в частотном распределении. Используются в Алгоритме Б.
• Relevancy Scores (Оценки релевантности): Стандартные оценки релевантности, используемые для ранжирования результатов поиска внутри кластеров (детали расчета не описаны в патенте).

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с оптимизацией инфраструктуры для специфических вертикалей поиска, и не содержит прямых рекомендаций для SEO.

1. Инфраструктурное решение для коррелированных данных: Основная цель — уменьшить избыточность данных в индексе и повысить скорость поиска в системах, где исходные наборы данных сильно пересекаются (correlated data groups).
2. Кластеризация как метод оптимизации: Вместо индексирования тысяч индивидуальных наборов (lineups), система идентифицирует общие элементы и группирует их в кластеры (sub-lineups). Это позволяет хранить популярные элементы только один раз.
3. Два подхода к кластеризации: Патент предлагает гибкость, описывая методы, основанные как на сравнении схожести групп (Similarity Threshold), так и на анализе частоты встречаемости элементов (Frequency Analysis).
4. Эффективность поиска: Скорость поиска достигается за счет выбора только релевантных кластеров на основе контекста пользователя (Query Characteristics), а не поиска по всему индексу.
5. Отсутствие связи с веб-SEO: Описанные механизмы применимы к структурированным данным в рамках определенных вертикалей (ТВ-поиск) и не имеют отношения к индексированию и ранжированию веб-страниц в основном органическом поиске.

Практика

Этот патент является инфраструктурным и описывает оптимизацию индексирования для вертикали TV Program Search. Он не дает практических выводов для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов в органическом веб-поиске.

Best practices (это мы делаем)

Практических рекомендаций для веб-SEO, основанных на механизмах этого патента, нет.

Worst practices (это делать не надо)

Практических рекомендаций для веб-SEO, основанных на механизмах этого патента, нет. Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для веб-SEO отсутствует. Патент демонстрирует, как Google решает инфраструктурные задачи по масштабированию и повышению эффективности своих сервисов в специализированных вертикалях, работающих со структурированными данными. Он не меняет понимание приоритетов Google в основном веб-поиске.

Практические примеры

Практических примеров применения в веб-SEO нет. Ниже приведен пример работы системы в контексте ТВ-поиска.

Сценарий: Оптимизация индекса ТВ-программ

1. Исходные данные: Google имеет 50,000 списков каналов (lineups). Канал CNN присутствует в 45,000 из них.
2. Проблема: Если индексировать каждый список отдельно, данные о программах CNN будут храниться 45,000 раз.
3. Применение Алгоритма Б (Frequency Analysis): Система рассчитывает частоту для CNN (45,000). Она определяет, что CNN и другие национальные каналы имеют схожую высокую частоту.
4. Кластеризация: Эти каналы объединяются в один высокочастотный кластер («Национальные каналы»). Данные о программах CNN теперь хранятся один раз в этом кластере.
5. Обработка запроса: Пользователь ищет «новости CNN». Система определяет, что пользователю релевантен кластер «Национальные каналы», быстро выполняет поиск в нем и возвращает результат.

Вопросы и ответы