Как Google рассчитывает «Domain Video Score» для оценки качества и количества видео на сайте и использует его для индексирования и ранжирования

Описание

Какую задачу решает

Патент решает две основные проблемы, связанные с видео в поиске. Во-первых, индексирование видео требует значительно больше ресурсов, чем текст. Системе необходим механизм для эффективного распределения этих ресурсов путем приоритизации доменов, которые систематически производят качественный видеоконтент. Во-вторых, для новых видео часто отсутствуют пользовательские сигналы качества (проблема «холодного старта»). Система предоставляет способ присвоить новому видео базовую оценку качества (baseline information as to the quality) на основе репутации домена.

Что запатентовано

Запатентована система для расчета Domain Video Score — комплексной оценки, измеряющей общее количество и качество видеоконтента на определенном веб-домене. Эта оценка рассчитывается путем агрегации метрик по всем известным и прогнозируемым видеоресурсам домена. Полученный Domain Video Score используется для корректировки операций видеопоиска (video search operations), включая приоритизацию индексирования и ранжирование результатов.

Как это работает

Система рассчитывает Domain Video Score, комбинируя две основные метрики:

• Quantity Score (Оценка количества): Учитывает как известные (уже проиндексированные) видео, так и прогнозируемые (ресурсы, которые предположительно содержат видео). Количество нормализуется относительно других доменов (Percentile Ranking) и корректируется с помощью фактора уверенности (Confidence Factor).
• Quality Score (Оценка качества): Основывается на метриках вовлеченности пользователей, в частности, Long-Click Rate (частота «длинных кликов» или длительных взаимодействий) для видеоресурсов домена.

Итоговый Domain Video Score (например, произведение этих двух оценок) определяет приоритет домена при сканировании видео и влияет на ранжирование его видеоконтента.

Актуальность для SEO

Высокая. Эффективное управление краулинговым бюджетом и оценка качества контента на уровне домена остаются критически важными задачами для Google, особенно с ростом объема видео. Использование поведенческих метрик удовлетворенности (Long Clicks или Dwell Time) и оценка авторитетности в рамках конкретной вертикали контента соответствуют современным принципам работы поисковых систем.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние на стратегии Video SEO. Он демонстрирует конкретный механизм, по которому Google оценивает авторитетность домена в отношении видео. Высокий Domain Video Score напрямую влияет на скорость индексации нового видеоконтента (приоритизация сканирования) и может давать преимущество в ранжировании, особенно для свежего контента. Это подчеркивает критическую важность оптимизации вовлеченности (Long Clicks) на уровне всего домена.

Детальный разбор

Термины и определения

Confidence Factor (α) (Коэффициент уверенности)

Показатель точности предиктивных метрик. Рассчитывается на основе корреляции между количеством известных (Pv) и прогнозируемых (Pw) видеоресурсов. Используется для корректировки веса прогнозируемых ресурсов при расчете Quantity Score.

Domain Video Score (Оценка видео домена)

Итоговая оценка, отражающая количество и качество видеоресурсов на домене. Рассчитывается из Quality Score (Q) и Quantity Score (P).

Known Video Resources (Indexed Video Resources) (Известные видеоресурсы)

Видеоресурсы, которые уже проиндексированы и хранятся в специализированном видеоиндексе (Video Index). Их количество составляет First Count.

Long-Click Rate (Частота долгих кликов)

Ключевая метрика качества. Соотношение числа «долгих кликов» к общему числу кликов. Клик считается «долгим», если ресурс был представлен пользователю дольше порогового времени (например, фиксированное время или процент от длины видео).

Percentile Ranking (Перцентильный ранг, Pv и Pw)

Нормализованная оценка количества видео (известных Pv или прогнозируемых Pw) на домене относительно других доменов.

Predicted Video Resources (Inferred Video Resources) (Прогнозируемые видеоресурсы)

Ресурсы, которые не находятся в видеоиндексе, но предположительно содержат видео на основе Predictive Metrics. Их количество составляет Second Count.

Predictive Metrics (Предиктивные метрики)

Эвристики, используемые для определения вероятности того, что ресурс содержит видео. Включают анализ URL, заголовков (Title) и Search Property Ratio.

Quality Score (Q) (Оценка качества)

Агрегированная оценка качества видеоконтента на домене, основанная на Long-Click Rates известных (Qv) и прогнозируемых (Qw) видео.

Quantity Score (P) (Оценка количества)

Агрегированная оценка количества видеоконтента на домене, основанная на перцентильных рангах известных (Pv) и прогнозируемых (Pw) видео.

Search Property Ratio (Соотношение поисковых свойств)

Метрика для прогнозирования видео. Соотношение того, как часто запросы, ведущие на ресурс, использовались в видеоспецифичном поиске, по сравнению с общим (не-видео) поиском.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод определения видеооценки домена.

1. Определение видеоресурсов, размещенных на домене.
2. Определение метрики качества для каждого видеоресурса.
3. Генерация Quality Score на основе метрик качества.
4. Генерация Quantity Score на основе first percentile ranking (первого перцентильного ранга) домена. Этот ранг основан на количестве видеоресурсов на домене по сравнению с другими доменами (Known Video Resources).
5. Определение Domain Video Score из Quality Score и Quantity Score.
6. Корректировка одной или нескольких операций видеопоиска (video search operations) на основе Domain Video Score.

Ядро изобретения заключается в создании оценки на уровне домена, которая объединяет агрегированное качество и нормализованное (через перцентильный ранг) количество видео.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет расчет Quantity Score.

Quantity Score также включает генерацию second percentile ranking (второго перцентильного ранга). Этот ранг основан на количестве ресурсов, которые определены как включающие видеоресурс (Predicted Video Resources), по сравнению с другими доменами.

Система учитывает не только уже проиндексированные, но и прогнозируемые видео для оценки общего объема видеоконтента.

Claim 4 и 5 (Зависимые): Описывают методы прогнозирования видео (Predictive Metrics).

• Claim 4: Прогнозирование основано на включении предопределенного ключевого слова, указывающего на видеоконтент, в URL ресурса.
• Claim 5: Прогнозирование основано на Search Property Ratio. Анализируются логи запросов, приведших к выбору ресурса. Если соотношение использования этих запросов в видеопоиске к использованию в не-видео поиске превышает порог, ресурс считается содержащим видео.

Claim 6 (Зависимый): Вводит механизм корректировки прогнозов.

Определяется Confidence Factor (мера уверенности во втором перцентильном ранге), и этот ранг корректируется с помощью Confidence Factor. Это защищает систему от чрезмерного доверия к неточным прогнозам.

Claim 7 и 8 (Зависимые): Детализируют расчет Quality Score.

Quality Score генерируется путем определения Long-Click Rate отдельно для индексированных (Claim 7) и прогнозируемых видео (Claim 8). Long-Click Rate определяется как соотношение просмотров дольше порога к общему числу просмотров/кликов.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько ключевых этапов поисковой архитектуры, используя данные о поведении пользователей для влияния на сканирование и ранжирование.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Ключевое применение. Domain Video Score используется для приоритизации индексирования видеоконтента. Поскольку ресурсы для индексации видео ограничены, система отдает приоритет доменам с более высокими оценками, так как они с большей вероятностью предоставят качественные и релевантные видео. Это оптимизирует распределение краулингового бюджета для видео.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе (вероятно, в офлайн-режиме) происходит расчет Domain Video Score. Система анализирует данные из Resource Index, Video Index и Historical Search Data. Происходит подсчет известных видео, применение Predictive Metrics для выявления прогнозируемых видео и расчет Long-Click Rates.

RANKING – Ранжирование
Domain Video Score используется как сигнал ранжирования в видеопоиске. Он может служить в качестве оценки качества по умолчанию (default quality score) для новых видео, у которых еще нет индивидуальных пользовательских метрик. Также он может использоваться как компонент при расчете итогового рейтинга видео наряду с другими факторами.

Входные данные:

• Данные из Video Index (известные видео).
• Данные из Resource Index (URL, заголовки ресурсов).
• Historical Search Data (логи запросов, данные о кликах, время взаимодействия/просмотра).

Выходные данные:

• Domain Video Score для домена.
• Скорректированные приоритеты для системы планирования сканирования.
• Скорректированные оценки ранжирования для видеоресурсов домена.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на видеоресурсы и веб-страницы, содержащие видео.
• Специфические запросы: Влияет на ранжирование по запросам в вертикали видеопоиска и потенциально на видимость видеоблоков в универсальной выдаче.
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние оказывается на домены, специализирующиеся на видеоконтенте: медиа, образовательные платформы, видеохостинги, сайты с обзорами.

Когда применяется

• Расчет оценок: Расчет Domain Video Score происходит периодически в офлайн-режиме, так как требует анализа больших объемов данных (индексов и логов) и сравнения доменов между собой (для перцентильных рангов).
• Применение при сканировании: Используется постоянно при планировании и распределении бюджета сканирования для видеоконтента.
• Применение при ранжировании: Используется в реальном времени при обработке поисковых запросов, возвращающих видеорезультаты.

Пошаговый алгоритм

Процесс расчета Domain Video Score можно разделить на три основные фазы.

Фаза 1: Расчет Quantity Score (P)

1. Подсчет известных видео: Определяется First Count — количество видео с домена в Video Index.
2. Нормализация известных видео: Рассчитывается First Percentile Ranking (Pv) на основе First Count относительно других доменов.
3. Прогнозирование видео: К ресурсам в Resource Index применяются Predictive Metrics (ключевые слова в URL/Title, Search Property Ratio) для идентификации ресурсов, вероятно содержащих видео.
4. Подсчет прогнозируемых видео: Определяется Second Count — количество прогнозируемых видеоресурсов.
5. Нормализация прогнозируемых видео: Рассчитывается Second Percentile Ranking (Pw) на основе Second Count относительно других доменов.
6. Расчет Коэффициента Уверенности: Определяется Confidence Factor (α) путем анализа корреляции между Pv и Pw по множеству доменов. α = f(Corr(Pv, Pw)).
7. Генерация Quantity Score: Рассчитывается итоговая оценка P. Формула, приведенная в описании: P = (Pv + Pw*α) / (1+α).

Фаза 2: Расчет Quality Score (Q)

1. Расчет качества известных видео: Определяется First Long-Click Rate (Qv) для известных видеоресурсов на основе Historical Search Data.
2. Расчет качества прогнозируемых видео: Определяется Second Long-Click Rate (Qw) для прогнозируемых видеоресурсов.
3. Генерация Quality Score: Рассчитывается итоговая оценка Q как взвешенное среднее Qv и Qw, где весами выступают соответствующие оценки количества (Pv и Pw). Формула, приведенная в описании: Q = (Qv*Pv + Qw*Pw) / (Pv + Pw).

Фаза 3: Расчет и Применение Domain Video Score

1. Расчет Domain Video Score: Комбинируются P и Q. В описании упоминается возможность использования квадратного корня из произведения: sqrt(P*Q). Результат масштабируется (например, от 0 до 1).
2. Применение: Использование Score для корректировки операций видеопоиска (приоритизация индексирования, ранжирование).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Заголовки (Titles) ресурсов анализируются на наличие предопределенных ключевых слов, связанных с видео (используется в Predictive Metrics).
• Технические факторы: URL-структура анализируется на наличие ключевых слов или расширений файлов (например, .mov, .mpg, «video»), указывающих на видеоконтент (используется в Predictive Metrics).
• Поведенческие факторы: Критически важные данные из Historical Search Data.
  • Время взаимодействия (Dwell Time): Используется для расчета Long-Click Rate. Измеряется время между кликом по результату и возвратом пользователя к выдаче или переходом к другому ресурсу. Также могут использоваться данные стриминга о времени просмотра.
  • Логи запросов и использование вертикалей: Анализируются для расчета Search Property Ratio (соотношение использования запросов в видеопоиске и общем поиске).

Какие метрики используются и как они считаются

• Long-Click Rate (Qv, Qw): Рассчитывается как отношение числа просмотров, превысивших пороговое значение, к общему числу просмотров/кликов. Порог может быть фиксированным (например, 1 минута) или динамическим (например, 10% от длины видео).
• Search Property Ratio: Рассчитывается для запросов, которые приводили к клику на ресурс. Формула: (Количество использований запроса в видеопоиске) / (Количество использований запроса в общем поиске). Если агрегированное соотношение для ресурса превышает порог (например, 1.0), ресурс считается содержащим видео.
• Percentile Rankings (Pv, Pw): Нормализация количества видео. Рассчитываются с использованием кумулятивной функции распределения (CDF), подогнанной под сигмовидную функцию, для генерации оценки от 0 до 1.
• Confidence Factor (α): Рассчитывается как функция корреляции между Pv и Pw: α = f(Corr(Pv, Pw)).
• Quantity Score (P) и Quality Score (Q): Рассчитываются путем взвешенного комбинирования соответствующих метрик для известных и прогнозируемых видео (формулы приведены в разделе «Пошаговый алгоритм»).

Выводы

1. Google рассчитывает отдельный показатель авторитетности домена для видео: Существует метрика Domain Video Score, которая оценивает надежность и значимость домена как источника видеоконтента. Эта оценка не эквивалентна общей авторитетности сайта.
2. Вовлеченность (Long Clicks) — ключевой сигнал качества: Патент явно указывает на использование Long-Click Rate как основной метрики качества видео (Quality Score). Это подтверждает критическую важность оптимизации удержания пользователя и удовлетворенности (Dwell Time).
3. Влияние на Crawl Budget для видео: Одно из основных применений Domain Video Score — оптимизация ресурсов сканирования. Домены с высоким баллом получают приоритет при индексировании видеоконтента.
4. Активное прогнозирование видеоконтента: Система не полагается только на свой видеоиндекс. Она активно пытается прогнозировать наличие видео в общем индексе, используя Predictive Metrics (URL, Title, Search Property Ratio).
5. Количество важно, но должно быть подкреплено качеством: Quantity Score является важным компонентом, но он нормализуется относительно других доменов (Percentile Ranking). Высокое количество при низком качестве даст низкий итоговый Domain Video Score.
6. Влияние на ранжирование новых видео: Domain Video Score может использоваться как оценка качества по умолчанию для новых видео, позволяя качественным сайтам быстрее занимать высокие позиции до накопления индивидуальной статистики.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на удержании аудитории и вовлеченности (Long Clicks): Ключевая стратегия для повышения Quality Score. Создавайте видеоконтент, который пользователи досматривают до конца или значительную часть времени. Убедитесь, что контент соответствует ожиданиям, сформированным заголовком и превью.
• Оптимизация метаданных для обнаружения (Predictive Metrics): Используйте четкие и дескриптивные URL и заголовки (Titles) для страниц с видео. Включение естественных индикаторов (например, слова «видео», структура /video/) может помочь системе классифицировать контент как Predicted Video Resource, что положительно скажется на Quantity Score.
• Ориентация на видео-интент (Search Property Ratio): Создавайте контент, который отвечает на запросы, которые пользователи склонны искать именно в видеоформате. Если ваша страница удовлетворяет интент, который часто ищут через видеопоиск, это улучшает предиктивные метрики.
• Систематическая публикация качественного видео: Для достижения высокого Domain Video Score необходимо поддерживать как значительный объем видеоконтента относительно других сайтов (для Quantity Score), так и высокое среднее качество (для Quality Score).

Worst practices (это делать не надо)

• Использование кликбейта: Тактики, направленные на получение клика, но не обеспечивающие длительного взаимодействия (короткие клики), приведут к снижению Long-Click Rate и, следовательно, Quality Score домена.
• Массовая генерация низкокачественного видео: Попытка манипулировать Quantity Score путем загрузки большого объема видео с низким удержанием негативно скажется на Quality Score и итоговом Domain Video Score.
• Игнорирование качества старых видео: Поскольку Quality Score рассчитывается по всему домену, старые видео с низким Long-Click Rate могут снижать общую оценку, влияя на индексацию и ранжирование нового контента.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает важность построения авторитета внутри вертикали видеоконтента. Для успешного продвижения в видеопоиске Google требуется комплексный подход на уровне всего домена. Система поощряет домены, которые являются надежными и объемными поставщиками качественного (вовлекающего) видеоконтента. Стратегия Video SEO должна быть сосредоточена на максимизации удовлетворенности пользователя (измеряемой через удержание), что приведет к более быстрому индексированию и лучшему ранжированию.

Практические примеры

Сценарий 1: Ускорение индексации видеораздела на новостном сайте

1. Ситуация: Новостной сайт ежедневно публикует десятки видео, но сталкивается с задержками в их индексации, из-за чего теряет актуальный трафик. Вероятно, Domain Video Score недостаточно высок.
2. Действия по улучшению Quality Score:
   • Переработка формата подачи для увеличения времени просмотра (повышение Long-Click Rate).
   • Оптимизация плеера для быстрого старта и минимизации буферизации.
   • Удаление длинных рекламных прероллов, вызывающих отток пользователей.
3. Действия по улучшению Quantity Score (Predictive Metrics):
   • Внедрение четкой структуры URL для видеораздела (например, /video/news/…).
   • Обеспечение наличия слова «Видео» в заголовках страниц.
4. Ожидаемый результат: Повышение Quality Score и Quantity Score увеличивает общий Domain Video Score. Система сканирования выделяет больше ресурсов домену (повышает приоритет), ускоряя индексацию новых видеосюжетов.

Сценарий 2: Повышение ранжирования новых видеообзоров

1. Ситуация: Авторитетный сайт по обзору техники (имеющий высокий Domain Video Score благодаря истории качественных видео) публикует видеообзор нового продукта.
2. Механизм работы Google: Видео быстро индексируется (благодаря высокому приоритету). Так как для нового видео еще нет пользовательских сигналов, система использует высокий Domain Video Score в качестве стандартной оценки качества (default quality score).
3. Результат: Видеообзор получает высокие стартовые позиции в видеопоиске сразу после публикации, опережая видео с доменов с более низким Domain Video Score.

Вопросы и ответы