Как Google использует авторитетность каналов для ранжирования видео в зависимости от типа запроса пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неадекватной оценки репутации источника контента (канала) при ранжировании отдельных медиа-элементов (например, видео). Традиционные поисковые и рекомендательные системы могут высоко ранжировать контент с низкокачественных или неавторитетных каналов, если они не учитывают общую репутацию источника. Изобретение улучшает качество результатов поиска и рекомендаций, интегрируя оценку канала в процесс ранжирования его контента.

Что запатентовано

Запатентована система для оценки контент-каналов, которая генерирует Channel Scores (Оценки канала), специфичные для различных Query Types (Типов запросов). Система определяет набор Feature Metrics (Метрик характеристик) для канала и его контента. В зависимости от типа входящего запроса (например, запрос на свежий контент или на высококачественный контент), система использует определенное подмножество этих метрик для расчета Channel Score. Эта оценка затем применяется к отдельным медиа-элементам канала для определения их позиции в результатах поиска.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Сбор метрик: Собираются Feature Metrics, включающие как метрики самого канала (Channel Metrics), так и агрегированные метрики его медиа-элементов (Media Item Metrics).
• Идентификация типа запроса: При получении запроса система определяет его тип (например, «свежесть», «качество», «язык»).
• Выбор подмножества метрик: На основе Configuration Data выбирается подмножество Feature Metrics, релевантное данному типу запроса.
• Расчет оценки канала: Система оценивает канал, используя выбранное подмножество метрик, и вычисляет Channel Score для данного типа запроса.
• Применение в ранжировании: Этот Channel Score присваивается медиа-элементам канала и используется для определения их позиции (повышения или понижения) в результатах поиска по данному запросу.

Актуальность для SEO

Высокая. Авторитетность источника и понимание интента пользователя (выраженного через Query Types) являются критически важными в современных поисковых и рекомендательных системах, особенно на платформах с пользовательским контентом, таких как YouTube. Механизм применения сигналов уровня канала к отдельным видео остается фундаментальным принципом.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние на стратегии Video SEO (YouTube, Google Video Search). Он показывает, что оптимизации отдельных видео недостаточно; общая производительность, поведение аудитории и стратегия канала напрямую влияют на потенциал ранжирования каждого видео. SEO-специалистам необходимо оптимизировать канал целиком, чтобы сформировать благоприятные Channel Scores для целевых типов запросов (например, демонстрировать высокую частоту публикаций для запросов, требующих свежести).

Детальный разбор

Термины и определения

Channel Metrics (Метрики канала)

Метрики, характеризующие канал в целом. Примеры: количество подписчиков, общее количество просмотров видео канала, количество медиа-элементов, лайки/рекомендации канала, связанные категории, Channel Page Rank, индикатор глобального потребления.

Channel Score (Оценка канала)

Числовая оценка, рассчитанная для контент-канала для определенного Query Type. Используется для позиционирования медиа-элементов этого канала в результатах поиска.

Configuration Data (Конфигурационные данные)

Данные, которые определяют, какое подмножество Feature Metrics соответствует какому Query Type, а также веса этих метрик при расчете Channel Score.

Content Channel (Контент-канал)

Механизм предоставления медиа-элементов из общего источника или объединенных общей темой (например, YouTube-канал).

Feature Metrics (Метрики характеристик)

Общий набор метрик, используемых для оценки канала. Включает Channel Metrics и Media Item Metrics.

Media Item (Медиа-элемент)

Цифровой контент, размещенный на канале (например, видео, аудиоклип, изображение).

Media Item Metrics (Метрики медиа-элемента)

Метрики, характеризующие отдельные медиа-элементы. Часто агрегируются на уровне канала. Примеры: время потребления (consumption time), количество лайков, просмотров, рейтинг, время выпуска (свежесть), местоположение потребления.

Query Type (Тип запроса)

Классификация поискового запроса на основе намерения пользователя. Примеры, указанные в патенте: запрос на основе свежести данных (freshness), запрос на основе качества данных (quality), запрос, связанный с каналами, запрос, связанный с языковым понижением (language demotion).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод оценки канала и его применения в ранжировании.

1. Система получает запрос, соответствующий одному из множества Query Types.
2. Этот Query Type ассоциирован с определенным подмножеством Feature Metrics (из общего пула метрик всех каналов).
3. Система оценивает конкретный контент-канал, используя это подмножество его Feature Metrics.
4. На основе оценки генерируется Channel Score для этого канала, специфичный для данного Query Type.
5. Этот Channel Score присваивается множеству медиа-элементов данного канала.
6. Channel Score предоставляется для позиционирования (ранжирования) как минимум одного медиа-элемента этого канала в результатах запроса.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет типы запросов.

Query Type может быть запросом, основанным на свежести данных, качестве данных, связанным с каналами или связанным с языковым понижением.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет состав Feature Metrics.

Feature Metrics включают Channel Metrics и Media Item Metrics.

Claim 4 и 5 (Зависимые): Детализируют примеры метрик.

Channel Metrics могут включать количество подписчиков, количество медиа-элементов, лайки канала, просмотры канала и т.д. Media Item Metrics могут включать метрику времени потребления, лайки, просмотры, рейтинг, метрику, связанную с выпуском медиа-элемента.

Claim 6 и 7 (Зависимые): Описывают множественность оценок.

Система может определять множество Channel Scores для канала, соответствующих разным Query Types, и присваивать это множество оценок медиа-элементам канала.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, связывая предварительно вычисленные метрики с процессом ранжирования в реальном времени.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе (или в ходе периодических офлайн-процессов) система вычисляет и сохраняет Feature Metrics для каналов. Это включает сбор и агрегацию Channel Metrics и Media Item Metrics (например, среднее время просмотра видео на канале).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
При получении запроса система должна идентифицировать его Query Type (например, определить, ищет ли пользователь свежий контент или высококачественный/официальный контент).

RANKING – Ранжирование / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента. На этих этапах:

1. Система определяет, какое подмножество Feature Metrics использовать для оценки каналов, основываясь на Query Type и Configuration Data.
2. Вычисляется Channel Score для релевантных каналов.
3. Этот Channel Score присваивается отдельным медиа-элементам этих каналов.
4. Channel Score используется как сигнал ранжирования для определения финальной позиции медиа-элементов в выдаче.

Входные данные:

• Запрос пользователя.
• Идентифицированный Query Type.
• Feature Metrics (Channel Metrics и Media Item Metrics) для оцениваемых каналов.
• Configuration Data (определяющие подмножества метрик и веса).

Выходные данные:

• Channel Score для канала, специфичный для Query Type.
• Скорректированная позиция медиа-элементов канала в результатах поиска.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на медиа-элементы, распространяемые через каналы на контент-платформах (например, видео на YouTube, аудиоклипы).
• Специфические запросы: Влияние зависит от Query Type.
  • Запросы на свежесть (Freshness): Например, запросы о недавних событиях, новостях, спортивных результатах.
  • Запросы на качество (Quality): Например, поиск официальных музыкальных клипов, авторитетных инструкций (где важен источник).
  • Языковые/Географические запросы: Система может использовать индикаторы глобального потребления канала, чтобы применять меньше языкового понижения к его контенту, независимо от локали пользователя.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется, когда система получает запрос и идентифицирует его Query Type.
• Триггеры активации: Активация специфического расчета Channel Score происходит, если Query Type соответствует одному из предопределенных типов (свежесть, качество и т.д.), для которых настроены соответствующие подмножества метрик в Configuration Data.

Пошаговый алгоритм

Этап А: Предварительная обработка (Офлайн/Периодически)

1. Определение метрик характеристик: Система определяет и собирает Feature Metrics для контент-канала. Это включает Channel Metrics и агрегацию Media Item Metrics за определенные временные окна (например, последние 7 дней).
2. Хранение метрик: Метрики сохраняются в базе данных.

Этап Б: Обработка запроса (Реальное время)

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос.
2. Идентификация типа запроса: Определяется Query Type для запроса (например, «Свежесть»).
3. Идентификация подмножества метрик: Система обращается к Configuration Data, чтобы определить, какое подмножество Feature Metrics соответствует этому Query Type.
4. Определение оценки канала: Система извлекает значения выбранного подмножества метрик для релевантного канала. Применяются веса (также из Configuration Data) к этим метрикам, и вычисляется Channel Score для данного типа запроса (например, путем суммирования взвешенных значений).
5. Присвоение оценки медиа-элементам: Рассчитанный Channel Score присваивается медиа-элементам этого канала.
6. Предоставление оценки для ранжирования: Channel Score передается поисковой или рекомендательной системе для использования в качестве сигнала при позиционировании медиа-элементов в результатах запроса.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует широкий спектр данных, преимущественно поведенческих и временных, для расчета Feature Metrics.

• Поведенческие факторы:
  • Количество подписчиков канала (subscriber count).
  • Количество просмотров (number of views) на уровне канала и медиа-элементов.
  • Количество лайков (number of likes) и рекомендаций (number of recommendations) на уровне канала и медиа-элементов.
  • Метрика времени потребления (consumption time metric) – например, среднее время просмотра видео на канале.
  • Количество шерингов и ссылок на видео.
• Временные факторы:
  • Метрика, связанная с выпуском медиа-элемента (metric related to release) – время загрузки, время, прошедшее с момента загрузки.
  • Метрика, связанная с публикацией видео (например, среднее количество видео, публикуемых в час).
  • Среднее время между публикацией видео на канале и его потреблением.
• Структурные/Контентные факторы:
  • Количество и тип категорий, связанных с каналом.
  • Количество медиа-элементов на канале.
• Мультимедиа факторы:
  • Формат видео (например, HD).
  • Длина видео.
• Географические факторы:
  • Местоположение потребления (consumption locale).
  • Индикация глобального потребления канала (наличие подписчиков/просмотров из нескольких географических регионов).
• Ссылочные факторы (Внешние):
  • Рейтинг страницы канала (Channel Page Rank) – упоминается как возможная метрика канала.

Какие метрики используются и как они считаются

• Feature Metrics: Конкретные метрики перечислены выше. Они рассчитываются путем агрегации данных о поведении пользователей и характеристиках контента, часто в пределах определенных временных окон (например, 1, 3, 7 дней).
• Channel Score: Итоговая метрика, рассчитываемая для конкретного Query Type.
• Методы вычислений: Channel Score рассчитывается на основе подмножества Feature Metrics. Патент упоминает возможность взвешивания значений метрик из подмножества и определения суммы взвешенных значений.
• Конфигурация и Веса: Выбор подмножества метрик и их веса определяются в Configuration Data, которые могут настраиваться администраторами системы. Это позволяет системе гибко адаптировать оценку авторитетности к различным типам запросов. Например, для Query Type «Свежесть» метрики частоты публикаций будут иметь высокий вес, а для «Качества» – метрики времени потребления.

Выводы

1. Репутация канала как фактор ранжирования видео: Патент подтверждает, что оценка авторитетности и качества на уровне канала напрямую используется как сигнал ранжирования для отдельных медиа-элементов (видео) этого канала. Видео не ранжируется только на основе собственных заслуг; оно наследует репутацию своего хост-канала.
2. Контекстная авторитетность (Query-Type Specific Authority): Авторитетность не является единой статической величиной. Система рассчитывает разные Channel Scores для разных Query Types (свежесть, качество и т.д.). Канал может быть очень авторитетным для новостных запросов (высокий балл свежести), но менее авторитетным для глубокой аналитики (средний балл качества).
3. Важность агрегированных поведенческих сигналов: Ключевыми данными для расчета Channel Scores являются поведенческие метрики (просмотры, время потребления, лайки, подписки), агрегированные на уровне канала. Средняя производительность канала имеет решающее значение.
4. Гибкость системы оценки: Система использует Configuration Data для определения того, какие метрики важны для каких типов запросов и с какими весами. Это позволяет поисковой системе тонко настраивать алгоритмы ранжирования для различных интентов.
5. Глобальные сигналы и языковое понижение: Патент явно указывает на использование глобальных сигналов потребления для корректировки ранжирования в контексте языковых запросов. Глобально популярные каналы могут получать преимущество и меньше подвергаться языковому понижению.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации применимы в первую очередь к Video SEO (например, YouTube).

• Сфокусированная стратегия канала: Развивайте канал с четкой тематикой и целевой аудиторией. Это помогает сформировать последовательные поведенческие сигналы, которые система может использовать для расчета положительных Channel Scores в релевантных тематиках.
• Оптимизация под конкретные Query Types: Определите, на какие типы запросов ориентирован ваш контент, и оптимизируйте канал соответственно:
  • Для Свежести (Freshness): Поддерживайте высокую частоту публикаций (videos published per hour), оперативно освещайте тренды и новости.
  • Для Качества (Quality): Фокусируйтесь на увеличении времени потребления (consumption time), вовлеченности (лайки, рекомендации) и создании авторитетного контента.
• Улучшение средних показателей канала: Работайте над улучшением агрегированных Media Item Metrics. Удаляйте или скрывайте старый, неэффективный контент, который может снижать средние показатели времени потребления или вовлеченности канала.
• Стимулирование подписок и глобального охвата: Увеличение числа подписчиков (subscriber count) является прямой метрикой канала. Демонстрация глобального охвата может помочь в ранжировании по запросам, связанным с языковым понижением.
• Использование внешних сигналов: Учитывая упоминание Channel Page Rank, получение качественных внешних ссылок на страницу канала может способствовать повышению его авторитетности.

Worst practices (это делать не надо)

• Размытие тематики канала: Публикация несвязанного контента в попытке охватить разные Query Types может привести к противоречивым сигналам и снижению Channel Scores по всем направлениям.
• Нерегулярные публикации (для Freshness-запросов): Если канал позиционируется как новостной, но обновляется редко, его Channel Score для запросов, требующих свежести, будет низким.
• Наличие большого количества «слабых» видео: Публикация видео с низким временем удержания или слабой вовлеченностью снижает агрегированные метрики канала, что негативно сказывается на ранжировании всех видео канала.
• Игнорирование здоровья канала: Фокус исключительно на метаданных и оптимизации отдельных видео без учета общей производительности и репутации канала.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает переход от оценки отдельных единиц контента к оценке репутации и производительности источника (канала). Для долгосрочного успеха на платформах видеохостинга необходимо применять холистическую стратегию Video SEO. Успех требует культивирования сильного бренда канала и формирования устойчивого поведения аудитории, а не только создания изолированных вирусных хитов. Система отдает предпочтение каналам, которые последовательно удовлетворяют определенные типы пользовательских интентов.

Практические примеры

Сценарий: Ранжирование спортивных обзоров

Запрос: «обзор вчерашнего матча Team A vs Team B» (Query Type: Свежесть).

1. Канал 1 (Daily Sports News): Публикует 10 видео в час. Среднее время между публикацией и просмотром минимально. Имеет высокий Channel Score для типа «Свежесть».
2. Канал 2 (Monthly Recap): Публикует 1 видео в месяц. Контент качественный, но частота низкая. Имеет низкий Channel Score для типа «Свежесть».
3. Результат: Система присваивает видео Канала 1 высокий балл свежести, унаследованный от канала. Даже если видео Канала 2 релевантно, оно будет ранжироваться ниже, так как система идентифицировала интент пользователя как поиск самой свежей информации и отдала предпочтение каналу, специализирующемуся на этом.

Сценарий: Поиск официального музыкального клипа

Запрос: «Artist Y — Song X» (Query Type: Качество/Официальный контент).

1. Канал 1 (Официальный канал артиста): Имеет миллионы подписчиков, высокое среднее время потребления, много лайков. Имеет высокий Channel Score для типа «Качество».
2. Канал 2 (Фанатский канал): Загружает каверы и видео с текстами песен. Имеет меньше подписчиков и ниже среднее время потребления. Имеет низкий Channel Score для типа «Качество».
3. Результат: Официальное видео с Канала 1 получает значительное повышение в ранжировании за счет высокого Channel Score по качеству, вытесняя каверы и фанатский контент.

Вопросы и ответы