Как Google идентифицирует экспертов и их знания с помощью социального графа для ответов на вопросы

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу поиска информации через социальные взаимодействия («the village paradigm»), в отличие от традиционного поиска по документам («the library paradigm»). Основная проблема — как эффективно найти нужного человека в социальной сети пользователя (social affinity group), который обладает необходимой экспертизой и готов предоставить качественный ответ на субъективный или контекстуальный вопрос в реальном времени.

Что запатентовано

Запатентована социальная поисковая система, которая индексирует не документы, а людей и их знания. Система строит профили пользователей, определяя их тематическую экспертизу (Topic Expertise) из множества источников (профили, блоги, сообщения) и оценивая их социальные связи (Connectedness). Ядром изобретения является механизм маршрутизации (Routing Engine), который ранжирует потенциальных ответчиков, комбинируя оценку их экспертизы по теме вопроса и оценку их социальной близости и схожести с автором вопроса.

Как это работает

Система работает в нескольких плоскостях:

• Индексирование пользователей: Система анализирует контент, генерируемый пользователем (блоги, статусы, профили), и его социальный граф для определения тем, в которых он является экспертом. Для каждой пары (пользователь, тема) рассчитываются оценки экспертизы, отзывчивости и качества ответов.
• Анализ вопроса: Входящий вопрос анализируется для определения его темы с помощью классификаторов.
• Маршрутизация (Ранжирование ответчиков): Система рассчитывает оценку для потенциальных ответчиков по формуле, учитывающей два ключевых фактора: (1) Релевантность экспертизы пользователя теме вопроса (зависит от запроса) и (2) Социальную близость/сходство между спрашивающим и отвечающим (не зависит от запроса).
• Взаимодействие: Система выступает посредником, направляя вопрос наиболее подходящим кандидатам через различные каналы (IM, email) и возвращая ответ автору вопроса.
• Интеграция с поиском: Ответы сохраняются в архиве и могут использоваться для ответов на будущие поисковые запросы, потенциально с добавлением аффилиатских ссылок на упомянутые продукты или услуги.

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя патент описывает самостоятельную Q&A систему (продукт Aardvark, приобретенный Google), описанные в нем механизмы идентификации экспертизы пользователей и использования социального графа имеют прямое отношение к современным концепциям E-E-A-T и Helpful Content. Понимание того, как Google может оценивать авторитетность и экспертизу на уровне индивидуумов (авторов), критически важно в 2025 году.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение для SEO, особенно в контексте E-E-A-T. Он детально раскрывает, какие источники данных Google может использовать для определения экспертизы авторов (блоги, профили, социальные сети, генерируемый контент) и какие метрики применяются (экспертиза, качество ответов, отзывчивость). Это подчеркивает важность построения четкого и последовательного профиля эксперта не только на продвигаемом сайте, но и на внешних платформах.

Детальный разбор

Термины и определения

Affiliate Link Generator (Генератор аффилиатских ссылок)

Компонент системы, который идентифицирует сущности (продукты, услуги, компании) в ответах и вставляет интерактивные ссылки с аффилиатскими тегами.

Connectedness (Связанность)

Метрика p(ui|uj), оценивающая вероятность того, что пользователь ui даст удовлетворительный ответ пользователю uj, независимо от вопроса. Основана на социальной близости и схожести профилей/поведения.

Conversation Manager (Менеджер диалогов)

Компонент, управляющий взаимодействием между спрашивающим, системой и отвечающим.

Crawler/Indexer (Краулер/Индексатор)

Компонент, который индексирует пользователей, их социальные связи и тематическую экспертизу, извлекая данные из внешних источников (профили, блоги и т.д.).

Degree of social indirection (Степень социального удаления)

Количество промежуточных связей между двумя пользователями в социальном графе (например, 0=друг, 1=друг друга).

Forward Index (Прямой индекс)

Хранилище данных, содержащее для каждого пользователя список тем с оценками и поведенческие метрики (например, отзывчивость, качество ответов).

Inverted Index (Инвертированный индекс)

Хранилище данных, содержащее для каждой темы список пользователей, обладающих экспертизой в этой теме, с соответствующими оценками.

Q&A Archive (Архив вопросов и ответов)

База данных ранее заданных вопросов и полученных ответов.

Question Analyzer (Анализатор вопросов)

Компонент, определяющий одну или несколько тем для входящего вопроса с помощью классификаторов.

Routing Engine (Механизм маршрутизации)

Ключевой компонент, который ранжирует потенциальных ответчиков, используя Inverted Index и Social Graph, на основе комбинированной оценки экспертизы и социальной близости.

Social Affinity Group (Группа социальной близости)

Группа пользователей, с которыми у данного пользователя есть известные системе отношения (явные или неявные).

Social Graph (Социальный граф)

Структура данных, хранящая информацию о пользователях и связях между ними.

Topic Expertise (Тематическая экспертиза)

Метрика p(ui|q), оценивающая вероятность того, что пользователь ui успешно ответит на вопрос q, основываясь на совпадении тем вопроса и экспертизы пользователя.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US8935192B1 (являющийся продолжением более ранних заявок) фокусируется на методах оценки пользователей для маршрутизации запросов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод профилирования и оценки пользователя для последующей маршрутизации запросов.

1. Система определяет для каждой темы, связанной с пользователем, три типа оценок:
   • Expertise score (Оценка экспертизы): уровень знаний пользователя по теме.
   • Responsiveness score (Оценка отзывчивости): насколько отзывчив пользователь на предыдущие вопросы по этой теме.
   • Quality score (Оценка качества): качество предыдущих ответов пользователя по этой теме.
2. Система получает дополнительные темы, которые явно не связаны с пользователем.
3. Система определяет Expertise score для этих дополнительных тем.
4. Система ассоциирует все рассчитанные оценки (Expertise, Responsiveness, Quality) со всеми темами (связанными и дополнительными) для данного пользователя.
5. Система выборочно направляет запросы пользователю, если он идентифицирован как кандидат на ответ, основываясь на одной или нескольких из этих оценок (Expertise, Responsiveness, Quality).

Ядро изобретения — это создание комплексного профиля эксперта, который включает не только оценку знаний (Expertise), но и оценку его поведения и результативности (Responsiveness, Quality) в контексте конкретных тем. Также важно включение тем, которые явно не были заявлены пользователем (пункты 2 и 3), что подразумевает использование алгоритмов расширения и сглаживания (smoothing) для прогнозирования экспертизы.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет источники данных для определения тем. Они включают: явно предоставленные пользователем или его контактами, извлеченные из профилей, извлеченные из неструктурированного текста, изображений, видео, обновлений статуса или ссылок на ресурсы.

Claims 7, 8 (Зависимые): Уточняют, как рассчитываются Responsiveness score и Quality score.

• Responsiveness score (Claim 7) основывается на том, что пользователь явно «глушит» (mutes) тему или отказывается отвечать на вопросы по ней.
• Quality score (Claim 8) основывается на получении негативного отзыва (negative feedback) от другого пользователя на ответ по данной теме.

Где и как применяется

Изобретение описывает архитектуру социальной поисковой системы, затрагивая большинство этапов обработки информации.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Crawler/Indexer активно собирает данные о пользователях из внешних источников для определения их экспертизы и социальных связей. Источники включают профили социальных сетей, блоги, домашние страницы, обновления статусов, изображения, видео и ссылки.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это ключевой этап для данной системы. Происходит индексирование не документов, а пользователей.

1. Индексирование экспертизы: Извлеченные данные анализируются (например, с помощью SVM и Named Entity Extraction) для определения тем. Рассчитываются Expertise score, Responsiveness score, и Quality score.
2. Построение индексов: Данные сохраняются в Forward Index (User -> Topics) и Inverted Index (Topic -> Users).
3. Индексирование связей: Строится Social Graph, рассчитывается Connectedness (p(ui|uj)) на основе степени социального удаления и схожести пользователей (демография, поведение, интересы).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Question Analyzer обрабатывает входящий вопрос в реальном времени. Он использует классификаторы (Classifiers) для определения тем вопроса (p(t|q)), а также для фильтрации спама, определения локальной зависимости и т.д.

RANKING – Ранжирование
В контексте этого патента, это ранжирование потенциальных ответчиков, а не документов. Routing Engine выполняет эту функцию. Он рассчитывает итоговую оценку s(ui, uj, q) для кандидатов, комбинируя Topic Expertise и Connectedness.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Search Result Processor может использоваться для интеграции результатов из Q&A Archive в выдачу традиционной поисковой системы. Affiliate Link Generator может модифицировать эти результаты, добавляя ссылки.

На что влияет

• Типы контента: В первую очередь влияет на пользовательский контент (UGC) в формате вопросов и ответов. Также влияет на любой контент, используемый для определения экспертизы (блоги, профили, статусы).
• Специфические запросы: Наиболее эффективно для субъективных, контекстуальных или сложных вопросов, на которые лучше ответит человек, чем документ (например, рекомендации, мнения, советы по сложным ситуациям).
• Авторы и Эксперты: Система напрямую влияет на то, как идентифицируется и оценивается экспертиза индивидуумов.

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется, когда пользователь задает вопрос системе. Механизмы индексирования и расчета оценок работают в фоновом режиме (офлайн).
• Условия работы (Индексирование): Применяется при регистрации нового пользователя и периодически обновляется по мере взаимодействия пользователя с системой или обновления его внешних профилей/контента.
• Условия работы (Ранжирование): Применяется в реальном времени при поступлении вопроса для расчета p(t|q) и итогового ранжирования кандидатов.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексирование и Оценка Пользователя (Офлайн)

1. Сбор данных: Crawler/Indexer собирает данные о пользователе и его социальной сети из различных источников (профили, блоги, статусы, UGC).
2. Извлечение тем: Система анализирует собранные данные для идентификации тем, в которых пользователь обладает экспертизой.
3. Расчет базовых оценок экспертизы: Для каждой пары (Пользователь, Тема) рассчитывается базовая оценка p(t|u). Оценка зависит от источника данных.
4. Усиление и Сглаживание (Topic Strengthening/Smoothing): Оценки корректируются. Например, экспертиза усиливается, если друзья пользователя также являются экспертами в этой теме. Экспертиза расширяется на семантически близкие темы (например, через анализ Wikipedia).
5. Расчет поведенческих оценок: Рассчитываются Responsiveness score (на основе отказов отвечать) и Quality score (на основе отзывов на ответы).
6. Построение индексов: Данные сохраняются в Forward Index и Inverted Index.
7. Расчет Социальной Связанности: Рассчитывается p(ui|uj) (Connectedness) для пар пользователей на основе схожести (демография, интересы, стиль общения) и степени социального удаления. Сохраняется в Social Graph.

Процесс Б: Обработка Запроса и Маршрутизация (Онлайн)

1. Получение вопроса: Пользователь uj задает вопрос q.
2. Анализ вопроса: Question Analyzer определяет темы вопроса и рассчитывает распределение вероятностей p(t|q).
3. Получение кандидатов: Routing Engine запрашивает Inverted Index по релевантным темам для получения списка потенциальных ответчиков ui и их оценок экспертизы.
4. Получение социальных оценок: Routing Engine запрашивает Social Graph для получения оценок связанности p(ui|uj) между спрашивающим и кандидатами.
5. Ранжирование: Routing Engine рассчитывает итоговую оценку s(ui, uj, q) для каждого кандидата, комбинируя экспертизу и связанность. Кандидаты сортируются.
6. Фильтрация и Контакт: Система фильтрует кандидатов (например, по доступности, частоте контактов) и связывается с лучшими кандидатами через Conversation Manager.
7. Получение и Доставка Ответа: Ответ принимается, опционально обрабатывается Affiliate Link Generator (добавление ссылок на сущности) и доставляется спрашивающему.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует обширный набор данных для профилирования пользователей.

• Контентные факторы: Текст из профилей пользователя, домашних страниц, блогов, обновлений статусов, сообщений, отправленных контактам. Также анализируется текст веб-страниц, на которые ссылается пользователь.
• Структурные факторы: Структурированные данные из профилей социальных сетей.
• Мультимедиа факторы: Темы, извлеченные из изображений или видео, связанных с пользователем (например, распознавание объектов или достопримечательностей).
• Социальные факторы (Social Affinity Group data):
  • Явные связи (списки друзей, контакты).
  • Степень социального удаления (Degree of social indirection).
  • Темы экспертизы друзей пользователя.
  • Общие друзья и аффилиации.
• Пользовательские и Поведенческие факторы:
  • Демографические данные.
  • Общие интересы (например, любимые фильмы).
  • Стиль общения: словарный запас (например, использование сокращений в IM), «болтливость» (частота сообщений), многословность (длина сообщений), вежливость (использование «Спасибо»).
  • Отзывчивость (скорость ответов).
  • Обратная связь на ответы (негативные отзывы).
  • Поведение в системе: отказ отвечать на вопросы по теме, «заглушение» (muting) темы.
  • Доступность (онлайн-статус, предпочтительное время контакта).

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует вероятностную модель для ранжирования.

Итоговая функция ранжирования (Scoring function):
s(ui, uj, q) = p(ui|uj) * p(ui|q)
Цель — максимизировать эту оценку. ui = ответчик, uj = спрашивающий, q = вопрос.

Компоненты функции:

1. p(ui|uj) (Connectedness / Quality Score): Независимая от запроса оценка качества/близости. Вероятность того, что ui даст удовлетворительный ответ uj.
   • Расчет: Может использоваться взвешенное косинусное сходство (weighted cosine similarity) по набору признаков схожести (демография, интересы, поведение, общие друзья) и степени социального удаления.
2. p(ui|q) (Topic Expertise / Relevance Score): Зависимая от запроса оценка релевантности экспертизы. Вероятность того, что ui сможет ответить на q.
   • Расчет: p(ui|q) = Σ [ p(ui|t) * p(t|q) ] по всем темам t.
   • p(t|q): Вероятность того, что вопрос q относится к теме t. Рассчитывается в реальном времени с помощью классификаторов (Keyword Match, SVM Taxonomy, Salient Term).
   • p(ui|t): Вероятность того, что пользователь ui знает тему t. Рассчитывается офлайн.

Оценки, используемые при индексировании (Claims):

• Expertise Score: Уровень знаний по теме. Зависит от источника информации и может усиливаться, если друзья также эксперты (s(t|ui) = p(t|ui) + γ * Σ p(t|u)).
• Responsiveness Score: Снижается, если пользователь отказывается отвечать или «глушит» тему.
• Quality Score: Снижается при получении негативной обратной связи на ответы.

Выводы

1. Переход от индексирования документов к индексированию людей: Патент описывает детальную инфраструктуру для понимания того, что знают люди, а не только того, что написано на страницах. Система рассматривает пользователя как генератора контента (content-generator).
2. Глубокое понимание E-E-A-T на уровне автора: Патент предоставляет конкретные механизмы того, как Google может идентифицировать и оценивать экспертизу. Источники данных включают практически весь цифровой след пользователя: профили, блоги, статусы, сообщения, фото, видео и даже контент его друзей.
3. Комплексная оценка эксперта: Экспертиза оценивается не бинарно. Система рассчитывает отдельные метрики: Expertise Score (знания), Responsiveness Score (поведение), Quality Score (результат). Все три необходимы для высокого ранжирования в качестве ответчика.
4. Влияние социального графа на экспертизу и доверие: Социальные связи используются двояко. Во-первых, для усиления оценки экспертизы (если ваши друзья тоже эксперты в теме, ваша оценка выше). Во-вторых, для оценки доверия (Connectedness) — система предпочитает социально близких или похожих по поведению/интересам ответчиков.
5. Автоматическое расширение экспертизы: Система не полагается только на заявленные темы. Она использует сглаживание (smoothing) и семантическую близость (например, анализ Wikipedia) для прогнозирования знаний в смежных областях.
6. UGC как источник ответов для поиска: Система предусматривает интеграцию ответов из Q&A Archive в традиционные результаты поиска, что открывает дополнительный канал трафика.
7. Монетизация через Affiliate-ссылки: Система может автоматически идентифицировать коммерческие сущности в ответах и вставлять аффилиатские ссылки, иногда спрашивая разрешение у автора ответа.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Комплексное построение профиля эксперта (E-E-A-T): Необходимо транслировать экспертизу автора через все доступные каналы, которые система может индексировать. Это включает ведение профессиональных блогов, активность в социальных сетях, публикацию мультимедиа контента (фото/видео по теме). Согласованность сигналов критична.
• Стимулирование социального подтверждения экспертизы: Поскольку экспертиза усиливается, если контакты пользователя также обладают знаниями в этой теме (Topic Strengthening), важно развивать профессиональные связи с другими признанными экспертами в нише.
• Создание контента, покрывающего смежные темы: Система использует семантическую близость для расширения профиля экспертизы (smoothing). Создание контента, который демонстрирует широкое понимание предметной области (Topical Authority), поможет системе ассоциировать автора со смежными темами.
• Поддержание качества и отзывчивости (если применимо): Если автор участвует в Q&A системах (например, Google Maps, форумы), важно давать качественные ответы и реагировать на запросы. Responsiveness и Quality Scores являются частью профиля эксперта.
• Оптимизация под сущности (Entity Optimization): При создании контента (особенно рекомендательного) следует четко упоминать названия продуктов, услуг и компаний. Это увеличивает вероятность того, что система идентифицирует сущность и потенциально использует этот контент в качестве ответа.

Worst practices (это делать не надо)

• Разрозненная онлайн-активность: Ведение множества не связанных по тематике блогов или профилей под одним именем может «размыть» профиль экспертизы и помешать системе четко определить основные темы автора.
• Игнорирование внешних платформ: Фокус только на контенте продвигаемого сайта и игнорирование блогов, социальных профилей и UGC-площадок ограничивает объем данных, доступных системе для оценки экспертизы автора.
• Низкое качество UGC: Участие в форумах или Q&A с предоставлением поверхностных или некачественных ответов может привести к снижению Quality Score автора по данной теме.
• Искусственное наращивание социальных связей: Добавление случайных людей в социальные сети неэффективно. Система учитывает не только наличие связи, но и схожесть профилей, интересов и поведения (Connectedness), а также экспертизу контактов.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает долгосрочную стратегию Google на переход от оценки авторитетности на уровне домена к оценке экспертизы и авторитетности на уровне конкретных авторов (индивидуумов). Механизмы, описанные здесь, обеспечивают техническую базу для реализации принципов E-E-A-T. Для SEO-специалистов это означает, что работа над авторством, репутацией и внешними сигналами экспертизы становится не просто желательной, а необходимой частью стратегии продвижения, особенно в YMYL-тематиках.

Практические примеры

Сценарий: Усиление E-E-A-T финансового консультанта

1. Задача: Повысить авторитетность автора статей на сайте финансовой компании.
2. Действия на основе патента:
   • Контент (Индексирование): Консультант ведет личный профессиональный блог и колонку на сайте компании, где подробно разбирает темы инвестиций (трансляция Expertise).
   • Социальные связи (Topic Strengthening): Консультант активно развивает сеть контактов в профессиональной соцсети, добавляя других признанных аналитиков и экономистов. Система видит, что его контакты также являются экспертами в финансах, и усиливает его Expertise Score.
   • Поведение (Connectedness): Консультант поддерживает профессиональный и вежливый стиль общения в комментариях и на форумах. Система отмечает высокую схожесть его коммуникационного стиля с другими авторитетными пользователями.
   • UGC (Quality Score): Консультант дает развернутые и полезные ответы на вопросы пользователей на финансовых форумах.
3. Результат: Система формирует сильный профиль эксперта по теме «инвестиции». Когда пользователь задает вопрос (системе или поиску) «Куда лучше инвестировать небольшую сумму в 2025 году?», система с большей вероятностью использует контент этого автора (статью или прошлый ответ из Q&A Archive) в качестве результата поиска или Featured Snippet.

Вопросы и ответы