Как Google использует инфраструктуру перекрывающихся экспериментов для массового параллельного тестирования изменений в поиске

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему ограниченной пропускной способности для тестирования изменений в крупномасштабных системах, таких как поисковая машина. Традиционное A/B-тестирование требует изоляции экспериментов, что ограничивает количество тестов, которые можно провести на конечном объеме трафика (experiment space). Изобретение позволяет увеличить скорость тестирования, ускорить оптимизацию системы и позволяет разным командам проводить тесты независимо.

Что запатентовано

Запатентована инфраструктура для проведения Overlapping Experiments (перекрывающихся экспериментов). Суть изобретения — организация экспериментов в структуру Layers (слоев). Ключевое правило: один и тот же запрос может участвовать в нескольких экспериментах одновременно, если они находятся в разных слоях, но не более чем в одном эксперименте внутри одного слоя.

Как это работает

Система интегрирована в ключевые серверы (поиск, реклама, веб-сервер) через Diversion Library (библиотеку распределения), которая управляет трафиком на основе конфигурационных файлов.

• Структура: Эксперименты организованы в Domains (домены) и Layers (слои). Параметры системы (Experiment Flags) разделены на независимые группы, каждая из которых привязана к слою.
• Независимое распределение: Для каждого слоя система независимо решает, в какой эксперимент направить запрос.
• Методы распределения: Используются разные методы, включая random traffic (случайный трафик) и cookie identifiers (для консистентности UI).
• Launch Layers: Специальные слои для постепенного запуска новых функций, устанавливающие альтернативные значения по умолчанию.

Актуальность для SEO

Высокая. Эта инфраструктура является фундаментальной для методологии непрерывного улучшения и data-driven подхода Google. Способность проводить тысячи параллельных экспериментов критически важна для эволюции алгоритмов ранжирования, интерфейса и рекламных систем.

Важность для SEO

Влияние на прямые SEO-действия минимальное (Инфраструктура). Патент не описывает факторы ранжирования, а описывает как Google тестирует изменения в этих факторах и интерфейсе. Однако он имеет высокое стратегическое значение для понимания скорости эволюции Google и объясняет причины высокой волатильности SERP. Любая конкретная выдача может быть результатом комбинации нескольких активных экспериментов.

Детальный разбор

Термины и определения

Diversion Library (Библиотека распределения)

Программный компонент, интегрированный в серверы (Web server, Search results server, Ad results server). Управляет распределением запросов по экспериментам согласно конфигурации.

Domain (Домен)

Контейнер для организации слоев. Включает Overlapping domain (допускает перекрытие между слоями), Non-overlapping domain (изолированные эксперименты) и Launch domain. Не путать с сетевым доменом (например, google.com).

Experiment Flags (Флаги эксперимента / Параметры)

Конфигурируемые параметры системы (например, вес фактора ранжирования, цвет элемента UI), значения которых изменяются в ходе эксперимента.

Layer (Слой)

Группа экспериментов. Ключевое свойство: запрос может участвовать максимум в одном эксперименте внутри слоя. Эксперименты в разных слоях могут перекрываться.

Launch Layer (Слой запуска)

Слой для постепенного запуска (gradual launches) новых функций. Устанавливает альтернативные значения по умолчанию для параметров системы.

Overlapping Experiments (Перекрывающиеся эксперименты)

Несколько экспериментов, выполняемых одновременно на одном и том же запросе (если они находятся в разных слоях).

Diversion Types (Типы распределения)

Методы назначения трафика экспериментам. Включают User ID, Cookie ID (для консистентности UI), Cookie-day ID и Random traffic (случайный трафик).

Eligibility Conditions (Критерии приемлемости)

Фильтры (например, язык, страна, браузер), ограничивающие трафик, который может участвовать в эксперименте.

Interactions (Взаимодействия)

Ситуация, когда совокупный эффект двух перекрывающихся экспериментов отличается от суммы их отдельных эффектов. Система позволяет обнаруживать такие взаимодействия.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US8996497B2 фокусируется на инфраструктуре и роли Launch Layer в системе перекрывающихся экспериментов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод выполнения перекрывающихся экспериментов с использованием конфигурации Слоев и Слоя Запуска.

1. Доступ к файлу данных, определяющему структуру экспериментов (Слои). Эксперименты определены через protocol messages.
2. Launch Layer определяет скорректированные значения (adjusted values) для параметров первого и второго экспериментов, находящихся в других слоях (первом и втором).
3. Выбор первого эксперимента из первого слоя и второго эксперимента из второго слоя.
4. Перенаправление (diverting) одного и того же полученного поискового запроса в оба эксперимента с помощью Diversion Library.
5. Трансформация (transforming) запроса для каждого эксперимента путем корректировки параметров до значений, указанных Launch Layer.
6. Выполнение (performing) обоих экспериментов на одном и том же запросе с использованием значений, основанных на корректировках Launch Layer.

Ядро изобретения — это система, позволяющая одному запросу участвовать в нескольких экспериментах одновременно (перекрытие), при условии, что они находятся в разных слоях. При этом Launch Layers могут модифицировать базовые (дефолтные) параметры для этих экспериментов, что позволяет тестировать функции поверх уже запущенных изменений.

Где и как применяется

Это изобретение представляет собой инфраструктурный слой, который накладывается поверх стандартной архитектуры обработки запросов. Оно влияет на то, как выполняются алгоритмы на разных этапах.

RANKING – Ранжирование
Система позволяет тестировать изменения в алгоритмах ранжирования. Diversion Library на сервере поиска модифицирует Experiment Flags (например, веса сигналов), которые затем используются алгоритмами ранжирования для части трафика.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Эксперименты могут модифицировать параметры, связанные с UI, размещением рекламы и логикой смешивания результатов из разных вертикалей. Diversion Library на веб-сервере и рекламном сервере управляет этими тестами.

RERANKING – Переранжирование
Изменения в параметрах, влияющих на финальную корректировку выдачи (например, разнообразие), также тестируются с использованием этой инфраструктуры.

Взаимодействие компонентов:

• Data Files (Конфигурация): Определяют структуру Доменов/Слоев и параметры экспериментов. Распространяются на все участвующие серверы.
• Diversion Library: Встроена в серверы. Читает конфигурацию и применяет логику перенаправления к входящим запросам в определенных точках обработки (diversion points).

Входные данные:

• Входящий пользовательский запрос и его свойства (язык, страна).
• Идентификаторы пользователя (User ID, Cookie ID).
• Конфигурационные файлы экспериментов.

Выходные данные:

• Набор активных экспериментов для данного запроса.
• Модифицированные значения параметров (Flags) для обработки запроса.

На что влияет

• Все типы контента и запросов: Система универсальна. Упоминаются эксперименты, связанные с ранжированием (ranking of search results), рекламой (advertisements), картами, новостями, финансами, поиском продуктов, мобильными устройствами и домашними страницами.
• Параметры системы: Влияет на любые параметры (Flags), используемые для обработки запросов, включая UI, ранжирование и выбор рекламы.

Когда применяется

Алгоритм применяется при обработке практически каждого пользовательского запроса на серверах, участвующих в системе экспериментов.

• Условия работы: Система постоянно активна. Для каждого запроса проверяется его принадлежность к активным экспериментам.
• Триггеры активации: Активация эксперимента зависит от Diversion Type (например, совпадение Cookie ID MOD или случайный выбор) и Eligibility Conditions (фильтры, такие как язык или страна).

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса в системе перекрывающихся экспериментов.

1. Получение запроса: Система получает пользовательский запрос.
2. Определение Домена: Для запроса определяется, к какому базовому Домену он принадлежит (например, распределение между Non-overlapping и Overlapping доменами).
3. Итерация по Слоям: Система итерирует по каждому Слою внутри определенного Домена (включая рекурсивную обработку вложенных структур).
4. Применение логики распределения в Слое: Внутри каждого слоя система определяет, должен ли запрос быть направлен в один из экспериментов. Это включает:
   • Приоритезация схем распределения: Проверка происходит в строгом порядке для предотвращения смещения (bias) трафика:
     1. Проверка по User ID.
     2. Проверка по Cookie ID.
     3. Проверка по Cookie-day ID.
     4. Проверка по Random traffic.
   • Проверка приемлемости (Eligibility Check): Проверка, удовлетворяет ли запрос фильтрам эксперимента.
5. Перенаправление в эксперимент: Если условия выполнены, запрос помечается как участвующий в данном эксперименте (максимум один на слой). Если запрос соответствует схеме распределения (например, User ID MOD), но не проходит фильтры, он может быть помечен как biased traffic и исключен из дальнейших проверок в этом слое.
6. Переход к следующему слою: Процесс переходит к следующему слою. Распределение происходит независимо от предыдущего слоя.
7. Модификация параметров (Flags): Система определяет итоговый набор активных экспериментов для запроса и применяет соответствующие модификации параметров (включая значения из Launch Layers).
8. Обработка запроса: Запрос обрабатывается системой с использованием модифицированного набора параметров.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на инфраструктуре распределения трафика, используя следующие данные:

• Пользовательские факторы:
  • User identifiers: Идентификаторы аккаунтов для отслеживания поведения на разных устройствах.
  • Cookie identifiers: Идентификаторы браузера/устройства. Критичны для UI экспериментов для обеспечения консистентности опыта.
• Временные факторы:
  • Дата запроса (используется для Cookie-day identifiers).
• Географические и Технические факторы (для Eligibility Conditions):
  • Язык запроса.
  • Страна пользователя.
  • Сетевой домен (например, google.de).
  • Тип браузера.
• Системные данные:
  • Результаты генератора случайных чисел (для Random traffic).
  • Хеш запроса (Query hash).

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует метрики для оценки результатов экспериментов. Патент приводит обширный список примеров метрик, которые Google отслеживает:

Метрики Дохода и Рекламы:

• Revenue earned per thousand queries (Доход на тысячу запросов).
• CTR for ads (Кликабельность рекламы).
• Coverage (Доля запросов, для которых показана реклама).
• Ad depth (Среднее количество показанных рекламных объявлений).

Метрики Качества и Удовлетворенности (Satisfaction):

• Abandoned queries/visits (Брошенные запросы/визиты – запросы без последующих кликов или уточнений).
• Time to first click (Время до первого клика).
• Average click position (Средняя позиция клика).

Метрики Вовлеченности (Engagement):

• Search CTR by position (CTR органических результатов по позициям).
• Количество переходов на следующую страницу.
• Булевы метрики: доля запросов/визитов с хотя бы одним кликом (в органику или рекламу).

Метрики Активности:

• Количество запросов/визитов на куку (Queries/Visits divided by number of cookies).

Методы вычислений для распределения:

• Modulo operations: Для распределения на основе идентификаторов (например, Cookie ID MOD 1000).
• Hash functions: Для обеспечения независимости распределения между слоями может использоваться хеш от идентификатора куки и идентификатора слоя.

Выводы

1. Инфраструктура, а не алгоритм ранжирования: Патент описывает, как Google тестирует изменения, а не то, какие факторы используются для ранжирования. Прямых тактических выводов для SEO нет.
2. Масштаб и скорость тестирования: Система Overlapping Experiments позволяет Google проводить значительно больше тестов одновременно. Это означает, что поисковая система постоянно находится в состоянии быстрой эволюции и оптимизации.
3. Волатильность SERP: Эта инфраструктура объясняет высокую волатильность выдачи. То, что видит пользователь, может быть результатом уникальной комбинации нескольких активных экспериментов, проводимых одновременно.
4. Обнаружение взаимодействий (Interactions): Позволяя экспериментам перекрываться, Google может обнаруживать сложные взаимодействия между различными изменениями (например, как изменение UI влияет на эффективность нового алгоритма ранжирования).
5. Контролируемое внедрение (Launch Layers): Механизм Launch Layers показывает, как Google управляет рисками, постепенно развертывая новые функции и изменяя значения по умолчанию.
6. Фокус на метриках: Патент подчеркивает, что Google принимает решения на основе данных, измеряя широкий спектр метрик (вовлеченность, доход, удовлетворенность). Это подтверждает важность поведенческих сигналов для оценки качества поиска.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает внутреннюю инфраструктуру тестирования. Прямых рекомендаций по оптимизации сайтов он не содержит, но дает важное понимание среды и приоритетов Google.

• Оптимизация под метрики удовлетворенности пользователя: Необходимо фокусироваться на метриках, которые Google использует для валидации своих экспериментов. Это включает улучшение CTR сниппетов, снижение показателей, коррелирующих с Abandoned Queries (брошенные запросы), и улучшение пользовательского опыта для сокращения Time to first click.
• Фокус на долгосрочных стратегиях и фундаментальных факторах: В условиях постоянного тестирования и высокой волатильности наиболее устойчивой стратегией является фокус на фундаментальных факторах (E-E-A-T, качество контента, UX), а не попытки адаптироваться под краткосрочные колебания.
• Анализ данных на больших выборках: Из-за множества перекрывающихся экспериментов необходимо анализировать эффективность SEO-стратегий на больших объемах данных и длительных интервалах, чтобы отделить реальные тренды от шума, вызванного тестированием Google.

Worst practices (это делать не надо)

• Реакция на любые колебания выдачи: Не следует вносить изменения в стратегию на основе краткосрочных наблюдений за SERP. Эти изменения могут быть временными экспериментами Google (experiments), затрагивающими лишь малую часть трафика.
• Игнорирование поведенческих факторов: Фокусироваться только на технических аспектах или ссылках, игнорируя UX. Патент подтверждает, что поведенческие метрики являются ключевыми KPI для оценки качества алгоритмов Google.
• Попытки «обмануть» конкретный тест: Бесполезно пытаться оптимизировать сайт под конкретный замеченный эксперимент Google, так как невозможно знать его конфигурацию, длительность и цели.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в демонстрации масштаба, скорости и сложности системы тестирования Google. Это подтверждает, что Google является data-driven компанией, принимающей решения на основе детального анализа метрик. Система Overlapping Experiments позволяет Google быстро адаптироваться и тестировать сложные многофакторные изменения. Для SEO это подчеркивает необходимость построения стратегии, основанной на качестве и ценности для пользователя.

Практические примеры

Практических примеров для SEO по оптимизации сайтов нет, так как патент описывает внутреннюю инфраструктуру Google. Пример ниже иллюстрирует работу системы Google.

Сценарий: Одновременное тестирование изменений в ранжировании и UI

1. Задача: Google тестирует новый сигнал ранжирования (Эксперимент А) и новый дизайн сниппетов (Эксперимент Б).
2. Организация: Так как изменения независимы, они помещаются в разные слои. Слой 1 (Ранжирование) и Слой 2 (Интерфейс).
3. Распределение трафика: Пользователь отправляет запрос.
   • Слой 1: Diversion Library случайным образом (Random traffic) направляет запрос в Эксперимент А.
   • Слой 2: Diversion Library независимо, на основе Cookie ID, направляет запрос в Эксперимент Б (для консистентности UI).
4. Выполнение: Пользователь видит выдачу, которая одновременно ранжирована по-новому (А) и отображается с новым дизайном (Б).
5. Анализ: Google анализирует метрики (например, CTR, Abandoned queries) для всех комбинаций (Контроль, А, Б, А+Б), чтобы оценить эффект каждого изменения и выявить их взаимодействие (Interaction).

Вопросы и ответы